Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Diagnostic Oscilloscope with Artificial Intelligence

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F26%3A0201536" target="_blank" >RIV/00216305:26220/26:0201536 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.eeict.cz/download" target="_blank" >https://www.eeict.cz/download</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Diagnostic Oscilloscope with Artificial Intelligence

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes the design and implementation of an oscilloscope that can recognise individual measurement signals, communication protocols, and buses based on machine learning (ML), a subset of artificial intelligence (AI). The oscilloscope is compact and fully portable. The device is powered by a battery, making it energy self-sufficient. The oscilloscope data can be visualised with a smartphone using the Scoppy app. The Raspberry Pi Pico W microcontroller can be connected via Wi-Fi or USB. The processing of the measured signals is not done in real time, but from exported data using MATLAB. A graphical user interface (GUI) has been designed in MATLAB for data processing using ML.

  • Název v anglickém jazyce

    Diagnostic Oscilloscope with Artificial Intelligence

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes the design and implementation of an oscilloscope that can recognise individual measurement signals, communication protocols, and buses based on machine learning (ML), a subset of artificial intelligence (AI). The oscilloscope is compact and fully portable. The device is powered by a battery, making it energy self-sufficient. The oscilloscope data can be visualised with a smartphone using the Scoppy app. The Raspberry Pi Pico W microcontroller can be connected via Wi-Fi or USB. The processing of the measured signals is not done in real time, but from exported data using MATLAB. A graphical user interface (GUI) has been designed in MATLAB for data processing using ML.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings I of the 31st Conference STUDENT EEICT 2025

  • ISBN

    978-80-214-6321-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    142-145

  • Název nakladatele

    Brno University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Communication

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    29. 4. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku