| | 3 лабораторные работы по по курсу ЦОС (Цифровая обработка сигналов) | MatLab | 2200+ |
| | Алгоритм формальной оценки изображений PQS (Picture Quality Scale) | MatLab | 2300 |
| | Дискретное преобразование Фурье для исследования спектральных характеристик сигналов. КР1. Вариант 4. | MatLab | 1700+ |
| | Изучение использования вычислительных возможностей программы Matlab в режиме прямых вычислений для проведения электротехнических расчетов. Прикладные вычисления в электроэнергетике. ЛР3. | MatLab | 2000 |
| | Исследовать влияние длительности временного интервала анализа на точность определения параметров периодического сигнала. Индивидуальное задание 2. Вариант 4 | MatLab | 2000 |
| | Исследовать применение алгоритмов скользящего усреднения, сглаживания параболой четвертой степени, медианной фильтрации для обработки. КР2. Вариант 4 | MatLab | 1700+ |
| | ЛР. Решение задачи Коши для ОДУ второго порядка численными методами в пакете Matlab | MatLab | 1200 |
| | ЛР1. Интеллектуальные системы управления. Моделирование искусственных нейронных сетей в среде MatLab 7.0. | MatLab | 900 |
| | ЛР1. Распознавание символов. Создать в matlab нейронную сеть и обучить её | MatLab | 1800 |
| | ЛР2. Интеллектуальные системы управления. Распознавание зрительных образов при помощи искусственных нейронных сетей. | MatLab | 1200 |
| | ЛР2. Прогнозирование результатов выборов (задача классификации). Создать в matlab нейронную сеть и обучить её | MatLab | 1800 |
| | ЛР3. Аппроксимация экспериментальных данных с использованием рбф-сети. Создать в matlab нейронную сеть и обучить её | MatLab | 2000 |
| | ЛР3. Интеллектуальные системы управления. Проектирование нечетких систем типа Мамдани. | MatLab | 1200 |
| | ЛР4. Интеллектуальные системы управления. Изучение инструментария генетического алгоритма пакета MatLab 7.0. | MatLab | 900 |
| | Математические пакеты в решении инженерных задач. ЛР1. Основы работы с MATLAB (10 заданий) | MatLab | 900+ |
| | Математические пакеты в решении инженерных задач. ЛР2. Решение типовых задач алгебры и анализа. Решение систем линейных уравнений. (10 задач) | MatLab | 900 |
| | Метод градиентного спуска. Решение оптимизационных задач программными средствами | MatLab | 1700 |
| | Методом линейного программирования минимизировать функцию. Найти минимум целевой функции F(x,y)=ax+by при условии (x>=0 y>=0) | MatLab | 900 |
| | Методом линейного программирования минимизировать функцию. Найти минимум целевой функции F(x,y)=ax+by при условии (x>=0 y>=0). | MatLab | 900 |
| | Моделирование и анализ бизнес-процессов. Вариант 17. Моделирование и анализ бизнес-процессов изготовления печатной продукции на заказ. | MatLab | 1400+ |
| | Основы теории нейронных сетей. 9 лабораторных работ | MatLab | 2500 |
| | Построение графика зависимости | MatLab | 600 |
| | Программа для стабилизации ряда изображений. Алгоритм стабилизации - Пирамидальный вариант алгоритма Лукаса Канаде | MatLab | 2300 |
| | Программа для стабилизации ряда изображений. Правило x84. Интеграция в KLT. Алгоритм из "Making Good Features Track Better" | MatLab | 2300 |
| | Разработка методики коррекции динамических погрешностей измерений | MatLab | 700+ |
| | Разработка методики планирования эксперимента на основе нейросетевых алгоритмов | MatLab | 1700+ |
| | Разработка пользовательских функций и сценариев на MatLab. | MatLab | 1400 |
| | Разработка программных функций для формирования гармонического и полигармонического сигналов. Индивидуальное задание 1. Вариант 4 | MatLab | 2000 |
| | Реализация алгоритма сглаживающего кубического сплайна (3D-визуализация) | MatLab | 1200 |
| | Решение задач используя схему бегущего счета и итерационные методы | MatLab | 900 |
| | Создание моделей с использованием блока Transformer | MatLab+Simulink | 900 |
| | Сравнение изображений | MatLab | 600+ |
| | Три задачи на интерполяцию, и аппроксимацию в среде MatLab | MatLab | 1200 |
| | Турбокоды.
Турбо-код — параллельный каскадный блоковый систематический код, способный исправлять ошибки, возникающие при передаче цифровой информации по каналу связи с шумами. Синонимом турбо-кода является известный в теории кодирования термин — каскадный код.
Турбо-код состоит из каскада параллельно соединённых систематических кодов. Эти составляющие называются компонентными кодами. В качестве компонентных кодов могут использоваться свёрточные коды, коды Хемминга, Рида-Соломона, Боуза-Чоудхури-Хоквингема и другие. | MatLab+Simulink | 1200 |