«интеграция казахстанской науки в международное научно образовательное пространство»

54 

 

 

Бұл  мақалада  интеграциялық  платформаны  жасау  себептерін  және 

ақпараттық  технологиялар  соңғы  құралдарын  пайдалану  арқылы  оны  іске 

асыру  құру  үшін  негіздемесін  ұсынады..  Ӛтініш  платформа  түрлері  және 

олардың  арасындағы  ӛзара  іс-қимылды  сипатталған.«Talend  Open 

Studio»және  «BEA  WebLogic»  атты  интеграциялық  платформаны  құру 

аспаптарына  толық  сипаттама  жазылған.  «НАРХОЗ»университетінде 

ақпараттық  технологиясымен  қолданыстағы  интеграциялық  тұғырнамасын 

іске асыру ретінде. 

Executivesummary 

The  paper  presents  the  rationale  for  the  creation  of  an  integration  platform 

and  its  implementation  through  the  use  of  the  latest  tools  of  information 

technology.  Defined  platform  application  types  and  describes  the  interaction 

between  them.  The  detailed  description  of  the  tools  A  detailed  description  of  the 

tools  «Talend  Open  Studio»,  respectively,  and  the  «BEA  WebLogic».  As  the 

implementation of existing integration platform with information technology at the 

«NARXOZ»University. 

 

 

 

УДК 681.3(07)                                                                      К.К.Елемесов,  

Казахский Национальный Технический университет 

им.Сатпаева,Алматы,Казахстан, 

О.Н.Жданов , 

Сибирский Государственный Аэрокосмический 

университет,Красноярск,Россия, 

Аязов Ерлик,  

 Казахский Национальный Исследовательский Технический университет 

им.Сатпаева,Алматы,Казахстан 

 

 

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ 

 

Ключевые слова: биометрические характеристики, идентификация, 

речевой сигнал, стабильные частоты, алгоритм идентификации. 

Кілттік сӛздер: биометрлік сипаттамалар, сәйкестендіру, сӛйлеу белгісі, 

тұрақты жиіліктері, сәйкестендіру  алгортмі. 

Keywords:biometric characteristics, identification, a voice signal, stable 

frequencyidentification algorithm. 

 

В  статье  будет  произведено  сравнение  с  существующим  алгоритмом 

идентификации.  А  конкретней,  с  алгоритмом,  который  сравнивает  весь 

спектр  частот  голоса  пользователя.  В  этом  алгоритме  сравниваются  не 

частоты звуков, а частоты появления чисел.  

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

55 

 

Предположим  что  X[1..N]  и  Y[1..N]  -  массивы  чисел,  одинакового 

размера N, содержащие значения спектральной мощности первого и второго 

фрагментов соответственно [6].  

Тогда мера сходства между ними вычисляется по следующей формуле: 

 



















i

y

i

i

x

i

i

y

i

x

i

xy

M

y

M

x

M

y

M

x

f

2

2

)

(

)

(

)

)(

(

 

где        M

x

  и  M

y

  -  математические  ожидания  для  массивов  X[]  и  Y[] 

соответственно, вычисляющиеся по следующей формуле: 

 





N

i

z

z

N

M

1

1

 

Определение  меры  сходства  является  одним  из  этапов  кластерного 

анализа.  Применение  кластерного  анализа  предполагает  следующие  этапы: 

отбор  выборки  для  кластеризации,  определение  множества  переменных,  по 

которым  будут  оцениваться  объекты  в  выборке,  вычисление  значений  той 

или иной меры сходства между объектами, применение метода кластерного 

анализа  для  создания  групп  сходных  объектов,  проверка  достоверности 

результатов кластерного решения 

В  результате  этого  метода  мы  получаем  меру  сходства  между 

массивами чисел. Данный метод производит сравнение не частоты звуков, а 

частоты  появления  чисел,  то  есть  сравнивает  значение  всех  частот  голоса 

претендента  и  голоса  эталона.  В  то  время  как  предлагаемый  новый  метод 

сравнивает только заранее выбранные частоты, общее количество которых не 

будет превышать 26 . Достоинством первого метода является относительная 

простота  реализации,  необходимо  произвести  сравнение  параметров,  не 

производя никаких дополнительных действий, недостаток же первого метода 

состоит в том, что приходится обрабатывать большое число данных, порядка 

4000.  Недостатком  второго  метода  является  более  сложная  реализация,  так 

как  придется  создавать  систему,  которая  будет  производить  выбор 

необходимых  параметров  для  сравнения,  производить  выбор  характерных 

частот. Достоинством же является более высокая скорость работы и простота 

вычислений,  так  как  за  счет  оптимизации  необходимых  для  принятия 

решения параметров количество необходимых вычислений сводится до 15-20 

неравенств. Количество уравнений является достаточным, так как использует 

практически  все  характерные  пиковые  частоты.  Рассмотрим  точность 

каждого из методов на тестовой выборке. 

В  ходе  исследований  был  установлено  максимальное  отклонение 

пиковых  частот  в  голосе  2  пик  №5.  Частоты  пика  №5  следующие  860 Гц, 

830 Гц и 830 Гц. Соответственно максимальное отклонение, полученное при 

исследовании  30 Гц.  Для  того  чтобы  алгоритм  имел  максимальную 

надежность  необходимо  установить  значение 



  в  20 Гц,  так  как  среднее 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

56 

 

пиковое значение для данного голоса является 840 Гц. Значение переменной 

в 20 Гц является достаточным, чтобы обеспечить прохождение теста данным 

голосом, и не дать пройти тест другому пользователю, так как совпадение 20 

пиковых  значений  частот  у  двух  разных  людей  с  разницей  пиков  в  20 Гц 

маловероятно.  При  установке  порогового  значения  15 Гц,  один  образец  из 

восьми  не  проходит  тест,  хотя  должен  получить  доступ,  так  как  является 

подлинным пользователем. 

При  использовании  алгоритма  сравнения  на  основе  меры  похожести 

было  установлено  следующее.  При  установке  порогового  значения  меры 

похожести  2х  образцов  в  90%  три  пользователя  из  восьми  получат  отказ  в 

доступе. Голоса 2, 3 и 8. 

 

 

 

Рисунок 1 – Частоты голоса 2. Наложение 

 

Видно, что на участке между 2000 и 4000 Гц происходит отклонение, у 

частоты  одного  сигнала  мощность  – 90 дБ,  а  у  этой  же  частоты  другого 

сигнала  мощность  – 120 дБ,  учитывая,  что  минимальная  чувствительность 

микрофона  по  этой  шкале  – 150 дБ, отличие  составляет  практически 50%,  в 

то время как отклонение не должно превышать 10% значение. А также форма 

пика на участке 140 – 160 Гц (см. верхний график, рисунок 3.1) отличается по 

мощности на 15 дБ (шаг вертикальной шкалы 15 дБ), что составляет 16%, так 

как  минимальный  порог  чувствительности  микрофона  – 150 дБ,  а  уровень 

сигнала – 45 дБ. Следовательно, этот образец не пройдет тест при пороговом 

значении  в  10%,  но  пройдет  тест  при  пороговом  значении  в  20%  (80% 

соответствия образцов). 

Так  если  уменьшить  необходимую  меру  схожести  образцов  до  80% 

только два образца не пройдут тест. Это голос 3 и голос 8. Так как в голосе 8 

формы спектра довольно сильно отличаются для разных записей на участке 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

57 

 

от  60  до  700 Гц.  А  в  голосе  3  на  участке  от  400  до  1500 Гц  также  форма 

спектра отличается. 

Рисунок  2 – Частоты голоса 3. Наложение 

 

 

Рисунок 3 – Частоты голоса 8. Наложение 

 

Ситуаций, когда бы доступ получил пользователь, чей заявленный голос 

на  самом  деле  не  соответствует  эталону  установлено  не  было.  Оба  метода 

дают  довольно  высокий  уровень  защиты  от  такого  несанкционированного 

доступа. Однако у обоих методов наблюдается отказ в доступе правильным 

пользователям, при неоптимальном выборе параметров сравнения. 

 

ЛИТЕРАТУРА 

1. 

Гайдышев  И.  Анализ  и  обработка  данных.  Специальный 

справочник, С-Пб: Питер, 2001, 752с. 

2. 

И.  Орлова,  Биометрические  технологии.  [Электронный  ресурс]: 

Режим доступа: http://www.psj.ru/saver_magazins/detail.php?ID=8559 

3. 

В.И.  Кривошеев,  С.Ю.  Медведев,  курс  лекций  «Цифровая 

обработка сигнала», 2002, 241с. 

4. 

Вартанян И. А. Звук — слух — мозг. Л.: Наука, 1981. 

5. 

Г.Н.  Зубов,  М.В.Хитров,  Состояние  и  перспективы  голосовой 

биометрии 

[Электронный 

ресурс]: 

Режим 

доступа: 

http://www.chipnews.ru/archive/chipnews/200710/Article_12.pdf 

6. 

Ю.Н.  Хитрова,  Применение  речевой  биометрии  в  системах 

ограничения 

доступа. 

[Электронный 

ресурс]: 

Режим 

доступа: 

http://www.eexpo.ru/docs/sp/cat/data/media/18_ru.pdf 

 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

58 

 

Краткое резюме 

Вработе  произведено  сравнение  с  существующим  алгоритмом 

идентификации, с алгоритмом, который сравнивает весь спектр частот голоса 

пользователя. В этом алгоритме сравниваются не частоты звуков, а частоты 

появления чисел.  

Executivesummary 

In a comparison with the existing identification algorithm, with the algorithm, 

which compares the user's voice entire range of frequencies. This algorithm 

compares the frequency of sounds are not, and the frequency of occurrence of 

numbers. 

Қысқаша тҥйіндеме 

Жиілік  пайдаланушының  дауыстық  бүкіл  ауқымын  салыстырады 

алгоритмі,  қолданыстағы  ұқсастыру  алгоритмі  бар  салыстырғанда,  жылы. 

Бұл  алгоритм  дыбыстарды  жиілігі  болып  табылмайтын  салыстырады,  және 

сандар пайда болу жиілігі. 

 

 

 

УДК: 621.3.015.4Колистратов М.В. 

 НИТУ «МИСиС» 

Сивкова А.А.  

НИТУ «МИСиС» 

 

ИЗУЧЕНИЕ РЕЗОНАНСА НАПРЯЖЕНИЙ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ 

ЦЕПЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭЛЕКТРОННОЙ ЛАБОРАТОРИИ 

 

Кілттік    сӛздер:Электрондық  зертханалық,  модельдеу,  виртуалды 

құралы 

Ключевые 

слова:Электронная 

лаборатория, 

моделирование, 

виртуальные приборы 

Keywords:Electroniclab, simulation, virtualinstruments 

 

Повышение  уровня  знаний  студентов  по  электротехнике  и  смежным 

дисциплинам  в  системе  современного  технического  образования,  возможно 

только  путем  активного  внедрения  информационных  технологий  на  всех 

стадиях учебного процесса.  

Виртуальная  лабораторная  работа  должна  обладать  следующими 

параметрами: 

– интуитивно понятный интерфейс; 

– наглядность  представления  результатов  (визуализация  некоторых 

аспектов теории); 

– динамичность, вариативность и интерактивность; 

–  информативность  (соответствие  результата  цели  лабораторной 

работы); 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

59 

 

– отсутствие необходимости установки специализированных программ.  

Средствами  программного  обеспечения  LabVIEW  было  разработано 

приложение, 

удовлетворяющее 

всем 

предъявленным 

требованиям. 

Приложение  предназначено  для  самостоятельного  изучения  свойств  цепи  с 

последовательно включенными  резистором, индуктивностью и емкостью. На 

лицевой  панели  вынесены  управляющие  элементы,  которые  позволяют 

плавно  изменять  частоту  питающего  напряжения,  дискретно  изменять 

величину емкости конденсатора и индуктивность катушки.  

В данном приложении имеется возможность: 

1.  изменения  параметров  электрической  схемы  (номиналов  элементов 

схемы и параметров входного воздействия); 

2.  наблюдать за измерением основных характеристик средствами: 

– временных диаграмм; 

– аналитических выражений для токов и напряжений; 

– векторных диаграмм; 

Использование  электронной  лабораторной  работы  позволяет  с  одной 

стороны  научить  студента  работать  с  измерительными  инструментами, 

получить  навыки  проведения  эксперимента  и  анализа,  получившихся 

данных,  с  другой  стороны  исключается  возможность  повреждения 

оборудования  при  неправильном  выполнении  работы,  исключается  риск 

попадания под напряжение. 

При  выполнении  лабораторной  работы  студенты  сначала  проводят 

основных  величин  и  параметров  схемы  согласно  заданию  и  методическим 

указаниям.  Затем  выставляют  все  параметры  схемы  в  приложении  и 

самостоятельно  проводят  проверку  и  исследование  электрической  цепи  в 

широком частотном диапазоне. 

Несмотря  на  то,  что  имитационное  моделирование  (на  уровне 

математических  функций)  не  затрагивает  принципов  работы  изучаемого 

объекта  как  электронного  устройства,  оно  оказывается  весьма  полезным  и 

эффективным 

при 

изучении 

электротехники 

студентами 

неэлектротехнических специальностей, а также на начальном этапе изучения  

Далее  приведем  пример  лабораторной  работы  по  изучению  резонанса 

напряжений в последовательных цепях синусоидального тока. Теоретическое 

описание  изучаемых  процессов  возможно  отображать  непосредственно  в 

модуле  программы.  Для  этого  необходимо  заранее  подготовить  pdf  файл  и 

поместить  в  попку  с  программой.  В  разрабатываемом  модуле  электронной 

лабораторной  работы  с  помощью  технологии  ActiveX  формируется 

контейнер,  в  котором  отображается  необходимый  файл  pdf.  Если  модуль 

один,  данное  решение  не  эффективно,  т.к.  проще  открыть  один  нужный 

файл,  но  при  большом  количестве  модулей  поиск  файлов  с  описанием 

затруднителен.  

Опишем  лицевые  панель  программы  для  выполнения  лабораторной 

работы более подробно.  

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

60 

 

ВкладкаПриборы(рис. 1). 

Можно 

одновременно 

просматривать 

напряжение  на  каждом  из  элементов  схемы  при  изменении  любого  из 

доступных  параметров  (индуктивность,  емкость,  частота).  Параметры 

задаются  поворотом  соответствующего  регулятора  с  помощью  указателя 

мыши.  Также  показываются  параметры  тока  и  мощности.  Измерительные 

приборы аналогичны реальным приборам. 

 

 

Рис. 1 

 

Вкладка  Мощность(рис.  2).  Припроведения  натурных  экспериментов 

не  всегда  возможно  измерение  реактивной  и  полной  мощностей, 

коэффициента  мощности  из-за  отсутствия  необходимых  измерительных 

приборов.  В  виртуальной  лаборатории  на  доступны  любые  приборы,  если 

возможно математически описать их работу. 

 

 

Рис. 2 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

61 

 

 

ВкладкаВременная  диаграмма  (рис.3).  На  данной  вкладке  возможно 

просмотреть изменение параметров тока и напряжения, а также их взаимное 

расположение  (разность  начальных  фаз).  Можно  отследить  поведение  тока, 

например,  при  изменении  частоты.  При  настройке  в  какой-то  момент  ток  в 

предложенной  цепи  становится  максимальным,  что  говорит  о  наличии 

резонанса. Это визуально видно по увеличению амплитуды. 

 

 

Рис. 3 

Важно  отметить,  что  работа  с  виртуальным  тренажером  не  дает  того 

эффекта, который можно получить, работая с реальной схемой. Исключается 

возможность  анализа  правильности  сборки,  правильности  подключения 

измерительных приборов.  

 

Қысқаш тҥйіндеме 

Зертханалықжұмыстымодельдеугебағдарламалыққамтамасызпайдалану

мүмкіндігі. 

Интуитивтіинтерфейс, 

нәтижелерінвизуализация, 

динамикалықпараметрлерінкӛрумүмкіндігі, 

ақпараттықмазмұны: 

виртуалдыжұмысындабірнешеоңаспектілерібар. 

ЗертханалықжасауүшінLabVIEWграфикалықпрограммалаутілінқолдануұсын

ылады. 

Кернеурезонансоқуғавиртуалдызертханамысалбағдарламасыныңжұмыстерез

есін, 

бағдарламақойындысынкӛрсетіледі. 

Жасандыаспаптары, 

басқаруэлементтері. 

 

Краткое резюме 

Рассмотрена  возможность  применения  программных  средств  для 

моделирования  лабораторных  работ.  У  виртуальной  работы  есть  несколько 

положительных  моментов:  интуитивно  понятный  интерфейс,  визуализация 

результатов, 

возможность 

просмотра 

динамических 

параметров, 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

62 

 

информативность.  Для  создания  лабораторных  работ  предлагается 

использовать  язык  графического  программирования  LabVIEW.  Приведен 

пример  виртуальной  лабораторной  работы  по  изучению  резонанса 

напряжений,  показано  рабочее  окно  программы,  вкладки  программы. 

Смоделированыизмерительныеприборы, элементыуправления. 

 

Executivesummary 

The  possibility  of  using  software  to  simulate  laboratory  work.  In  virtual 

work  there  are  a  few  positive  aspects:  the  intuitive  interface,  visualization  of 

results,  the  ability  to  view  the  dynamic  parameters,  the  information  content.  To 

create labs are encouraged to use LabVIEW graphical programming language. An 

example of a virtual lab to study the voltage resonance is shown working window 

of the program, the program tab. Simulated instrumentation, controls. 

 

 

УДК 681.3 (07) 

ИбраеваЖ.Б.,  

ҚазБСҚА,  

магистр, проф. ассистенті, 

Миркасимова Т. Ш., 

 Нархоз Университеті, 

аға оқытушы 

 

 

BIM- ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ ҚОЛДАНУ 

 

Кілттіксӛздер: жасыл құрылыс, орталықтандырылған жобалау процесі, 

инвестицияларды қайтару. 

Ключевые слова: зеленое строительство, интегрированный проектный 

процесс, возврат инвестиций. 

Keywords:  green  building,  integrated  design  process,  the  return  on 

investment. 

 

 

Құрылыс индустриясының дамуында 2 негізгі фактор: жасыл құрылыс 

және BIM- технологияларды қолдану анықталған. 

Жасыл  құрылыс  мақсатына  жету  үшін  құрылыс-жоба  процесінің 

барлық  қатысушылары  бір-бірімен  тығыз  байланыста  болуы  және  де 

ғимаратты  пайдалану  (экспулатация  здания)  шарт.  Ал  бұл  іс  жүзінде 

ғимараттарды  ақпараттық  моделдеу  технологиясы  (BIM-  технологиялар) 

арқылы жүзеге асады. 

 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

63 

 

 

 

Сурет 1. Интеграцияланған жобалық процесс 

 

Ғимаратты пайдалану (сур.1) интеграцияланған жобалық процесс (IDP- 

integrated design process) негізінде жүзеге асады. Бұл жӛнінде кеңірек айтатын 

болсақ,  IDP-процесті  обьекті  ӛнімділігінің  тӛмендегі  кӛрсеткіштеріне  қол 

жеткізе отырып, құрылыс жобасының жүзеге асуы деп қарауға болады. 



 

энергетикалық тиімділік деңгейі; 



 

рейтингтік  жүйе талаптарына сәйкес келу; 



 

құрылыс кестесін орындау; 



 

бюджетті ескеру. 

Бұл  тәсіл  басқарушы  топтың  бір-бірімен  жан-жақты  байланысына 

негізделген. Топ мүшелері жобаны жан-жақты қарастыра отырып, ортақ бір 

шешімге  келуі  қажет.  Басқарушы  топқа  сәулетші  және  инженер 

жобалаушылар, 

құрылыс 

басқарушылары, 

материал 

жеткізушілері, 

обьектінің болашақ қолданушылары мүше бола алады. 

Ғимаратты  ақпараттық  моделдеу  (BIM-технологиялар)  –  бұл  құрылыс 

пен  жобалау  процестерін  оңтайландыру  технологиясы.  Оның  негізінде 

иемденушінің  бастапқы  идеясы  және  сәулетшінің  бірінші  эскиздерінен 

бастап  дайын  ғимараттың  техникалық қызметіне  дейінгі  барлық  ақпаратпен 

алмасу жатыр. 

 

 

Сурет 2.BIM-технологиясымен салынған Австралиядағы ғимарат 

 

На

рх

оз

 У

ни

ве

рс

ит

ет

і

64 

 

BIM-технология  арқылы  салынған  Австралиядағы  ғимараттың  (сур.2) 

сәулеттік  жобасы  ArchiCAD  бағдарламасында,  ал  инженерлік  жобасы 

RevitMep бағдарламасында жасалған. 

Green BIM(5) сұрақ кітапшасының мәліметіне қарағанда BIM тәсілі ең 

ірі  программалық  жабдықтаушы  компаниялар  (Autodesk,  Graphisoft,Bentley) 

арқылы жүзеге асады. 

BIM-технологиясын 

Европада,Америкада  қолдану  статистикасы 

бойынша  респонденттердің  55  %  -  жоба  бағасының  тӛмендейтінін,    41 %  - 

қызметшілер санының азаятынын, т.б. артықшылықтарды алға тартады. 

Европадағы BIM-ді қолданушылар: 



 

Сәулетшілер-67% 



 

Инженерлер-48% 



 

Аралас мамандар-24% 

Америкадағы BIM-ді қолданушылар: 



 

Сәулетшілер-70% 



 

Инженерлер-42% 



 

Аралас мамандар-50% 

2015ж.  9-10  шілдесінде  «КазНИИСА»  акционерлік  қоғамының 

ұйымдастыруымен 

ӛткен 

«BIM-технологияларды 

Қазақстан 

Республикасының құрылыс саласына енгізу» тақырыбы аумағында дӛңгелек 

үстел,  сондай-ақ  2015  ж.  21-тамызында  «НИПИ  Астанагенплан»  және 

«Астана  қ.  сәулет  және  қалақұрылысын  басқару»  ұжымдарының 

ұйымдастыруымен  ӛткен  арнайы  семинарларда  кӛрсетілген  деректерге 

қарағанда  Қазақстанда  да  бірқатар  компаниялар  бұл  технологияны  кеңінен 

пайдалануда.  Қазіргі  таңда  оны  енгізу  керек  пе,  жоқ  па  емес,  тіпті  қалай 

тиімді пайдалану қажеттігі қарастырылуда. Бұл отырыстарда кӛрсетілгендей 

инвестиция қайтымының пайызы жыл санап ӛсіп келуде.  

Қорыта  айтқанда,  қазіргі  ақпараттық  технология  ғасырында  әлемнің 

барлық  дамыған  елдері  құрылыс  саласында  озық  технологияларды 

пайдалануға кӛшкен. Бұл жолда BIM-технологиялардың алатын орны ерекше 

болмақ. 

 

жүктеу/скачать 8,62 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: