Site Loader

Содержание

Схема и ремонт звукового сигнала ВАЗ 2107

Устройство звукового сигнала

Звуковой сигнал на ВАЗ 2107 бывает в следующих вариантах исполнения:

  1. Два раздельных сигнала: типС-304 (низкий тон) и С-305(высокий). Крепление – на кронштейне, слева от радиатора.
  2. Единственный неразборный сигнал типа 20.3721-01, одного тона, со встроенным реле. Крепление – на кронштейне снаружи радиатора, сразу за декоративной решёткой.

Схема работы звукового сигнала следующая: к самому звуковому сигналу подходят два провода. Красный провод – «плюс». Эта часть цепи постоянно находится под напряжением. Серо–чёрный провод – это «масса, минус», в обычном состоянии он обесточен, и по нему начинает идти ток при замыкании. На фотографии хорошо виден цвет проводов и два раздельных сигнала с кронштейнами.

«Минусовая» часть цепи длинная.  При нажатии на центральную кнопку рулевого колеса замыкаются пружинные контакты. Они расположен в корпусе переключателей под рулевым колесом.

Контактное кольцо, закреплено на обратной стороне рулевого колеса. Его задача – обеспечивать хороший контакт с помощью трения, и обеспечить подачу сигнала при любом повороте рулевого колеса. Поэтому кольцо должно во избежание выработки смазываться токопроводящей графитовой смазкой.

Затем по проводу в составе подкапотного жгута ток передаётся в монтажный блок переключателей и реле. Место реле (переключателя) звукового сигнала третье справа (если сидеть за рулём).

Функции реле звуковых сигналов:

  • сокращается длина проводов и потери тока в них.
  • с помощью реле кнопка с малым током может управлять цепью с большой нагрузкой.

Иногда схема не предусматривает реле, вместо него работает перемычка, замкнутая «напрямую». В случае единственного сигнала 20.3721-01 это оправдано, так как он имеет встроенное реле. В случае если стоят две «улитки», реле желательно поставить для улучшения работы.

После реле ток проходит через предохранитель F7. В новых монтажных блоках работает предохранитель флажкового типа на 20 А, жёлтого цвета.  В старых блоках стоят предохранители на 16 А. Их ресурса часто не хватает, так как этот предохранитель одновременно служит в цепи вентилятора охлаждения.

Далее, после выхода из монтажного блока в составе жгута проводов моторного отсека «минусовой» провод подходит непосредственно к звуковому сигналу.

Проверка работы и ремонт при неисправностях звукового сигнала

Неисправностей три: не звучит, когда нужно; работает, когда не нужно, или звучит прерывисто, хрипло, тихо.
В отличие от высоковольтной системы зажигания, на которую мало влияет качество соединения, система звукового сигнала является низковольтной. Это значит, что плёнка окислов, ржавчины существенно затрудняют прохождение тока. А ведь сигналы – мощный потребитель тока. Сила тока в цепи не менее 4-5 А.

Качество всех контактов должно быть идеальным, иначе ремонт будет нужен постоянно. Помните, что сам кузов автомобиля является «минусовым» контактом, и по направлению движения тока, все окислы оседают на «плюсе». Особое внимание обратите на зачистку клемм красного, «плюсового» провода.

«Минусовая» часть цепи более длинная. Поэтому чаще всего именно в ней встречаются неисправности.
Поэтому сразу необходимо проверить исправность сигнала, и искать обрыв в цепи. Для этого нужно серо – чёрный, «минусовый» провод от звукового сигнала прикрепить к зачищенному месту на корпусе, т. е. «замкнуть на массу», а «плюсовой» непосредственно на аккумулятор. Затем включить зажигание. Если звук есть, значит, перерыв где-то в «минусовой» цепи. Если звука нет, а клеммы «плюса» зачищены, то неисправен сам сигнал.

Часто встречающиеся неисправности:

  • сгорел предохранитель (замена)
  • окислились контакты, или перегорело реле (нужна замена).
  • при наличии перемычки – окислились и ослабли контакты; почистить или поменять;
  • сломан лепесток на переключателе под рулём, произошла выработка контактного кольца на рулевом колесе (это происходит при значительном износе автомобиля, а также у любителей сигналить постоянно).

Здесь ремонт вряд ли возможен, требуется замена рулевого колеса, так как контактное кольцо редко можно найти в продаже.

На рисунках 5 и 6 показана замена предохранителя и реле (на примере другого предохранителя) на новом монтажном блоке для инжекторных двигателей ВАЗ 2107. Установка производится с помощью пластикового пинцета, входящего в комплект поставки.

В заключение дадим совет. Когда работает вентилятор охлаждения радиатора (у ВАЗ 2107 это заметно и на слух, и по приборам) то сигналом пользоваться нежелательно! Схема у ВАЗ 2107 предусматривает наличие общего предохранителя, который на такую нагрузку не рассчитан. Поэтому лучше ставить предохранитель на 25 А.

Схемы подключения пневматического сигнала

На этой страничке можно ознакомиться со схемой подключения пневматических сигналов

 

Схема установки комплекта KIT 961 Hadley

 

Схема установки комплекта KIT 964 Hadley

 

Схема установки комплектов KIT 977, 984 и 2009 Hadley

 

Профилактика соленоида в холодное время года

 

Рекомендации по установке

1). При установке звукового рожка на автомобиль, рекомендуется, размещение рожка под небольшим углом вниз для меньшего скопления влаги.

2). При установке ресивера – укрепить его таким образом, чтобы была возможность следить за показаниями манометра и сливать конденсат раз в год перед заморозками.

3). Для дальнейшего обслуживания соленоида, рекомендуется разместить его в доступном месте.

4). Рекомендуется установка компрессора в обдуваемых потоком воздуха местах для более быстрого его охлаждения после работы.

5). При монтаже системы питание на компрессор подается обязательно после замка зажигания не от +12В (от IGN2 для дилерских станций Mitsubishi). Данная схема подключения снижает возможность разряда АКБ.

Обратите внимание!

1) Компрессор включается автоматически при давлении ниже 110 psi по манометру.

2) Если компрессор работает более 6 минут, (необходимо для полного заполнения системы) убедитесь в отсутствии утечек воздуха в магистрали.

3) Использование звукового сигнала в интенсивном режиме, может привести к перегреву компрессора и выходу и строя воздушной магистрали, рекомендовано дать время на охлаждение штатного компрессора до 20-30 минут! 

Данную информацию необходимо довести до клиента:

4) Позиция №8 Гайка трубная (h25522) может быть использована всего один раз! После затяжки резьбового соединения гайка развальцовывается и при повторном использовании невозможно обеспечить герметичность системы!!! Если Вам необходимы дополнительные гайки, закажите их у Вашего поставщика.

5) Рекомендуется неменее раза в год обслуживать систему:

 

1. сливать жидкость с ресивера

2. визуальный осмотр соленоида и при необходимости его смазка

 

 

Если у Вас остались вопросы по подключению задайте вопрос специалисту по номеру:

 

                                                   +7 (495) 509-53-08

Структурная схема цифровой обработки сигналов

Настоящее время характеризуется быстрым развитием дискретных и цифровых систем управления и систем передачи информации, в которых широко применяется математическое моделирование на ЭВМ процессов обработки сигналов, называемое цифровой фильтрацией.

Цифровые фильтры имеют высокую надежность характеристик, недостижимую в аналоговых фильтрах. При использовании цифровой обработки аналоговый сигнал должен быть сначала преобразован в цифровой с помощью таких операций, как дискретизация по времени и дискретизация по уровню (квантование). После обработки с помощью цифровых фильтров, цифровой сигнал преобразуется снова в аналоговый. Таким образом, структурную схему цифровой обработки аналогового сигнала можно представить в следующем виде (рис.1):

Рис. 1

Блоки дискретизации по времени и квантования по уровню образуют аналогово-цифровой преобразователь (АЦП). Дискретизация осуществляется с помощью специального ключа, работающего с периодом Т от опорного высокостабильного генератора. На выходе ключа из аналогового сигнала образуется последовательность коротких импульсов с амплитудами, равными сигналу s(t) в момент отсчета. При квантовании по уровню каждый отсчет измеряется и преобразуется в кодовое слово – двоичное число, составленное из

n разрядов, каждый из которых представлен нулем или единицей (например, паузой или стандартным импульсом). Число уровней квантования равно 2n. Цифровой фильтр представляет собой вычислительное устройство, в котором над кодовыми словами производят определенные математические операции, соответствующие заданному алгоритму. На рис.2 показаны временные функции сигналов в соответствующих точках структурной схемы.

 

Исходный аналоговый сигнал.

 

Последовательность прямоугольных импульсов с периодом Т, амплитуды которых равны значению аналогового сигнала в момент отсчета.

Цифровой сигнал, представляющий собой набор кодовых символов, соответствующих системе пердставления чисел.

 

Цифровой сигнал после цифрового фильтра.

 

Сигнал на выходе ЦАП имеет вид ступенек, амплитуды которых пропрциональны соответствующим значениям цифрового сигнала.

Сигнал на выходе сглаживающего аналогового фильтра.   

Рис. 2

Перечисленные выше преобразования, производимые над каждым отсчетом входного сигнала, должны выполняться за время, меньшее шага

Т; кроме того, должна обеспечиваться строгая синхронность управления всеми блоками, что приводит к необходимости применения сложной системы синхронизации.

Дискретизацию по времени может осуществлять устройство, на один вход которого подается аналоговый сигнал, а на второй – последовательность тактовых импульсов с периодом повторения Т.

Тактовая частота цифрового фильтра должна быть кратна частоте дискретизации по времени . Сигнал s2(nT)

, обработанный по заданному алгоритму, с выхода цифрового фильтра поступает на цифро-аналоговый преобразователь, где преобразуется в ступенчатый сигнал, который затем сглаживается аналоговым фильтром, образуя выходной аналоговый сигнал.

В цифровых системах передачи информации сигнал с выхода приемника снимается непосредственно в цифровой форме. При этом отпадает необходимость в блоках АЦП. В ряде случаев потребитель информации также использует обработанный сигнал в цифровой форме. При этом отпадает необходимость в цифро-аналоговом преобразователе.

схема прохождения сигнала — это… Что такое схема прохождения сигнала?

схема прохождения сигнала
signal-flow diagram

Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.

  • схема профилей
  • схема процесса

Смотреть что такое «схема прохождения сигнала» в других словарях:

  • схема прохождения сигнала — signalo praėjimo schema statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. signal flow diagram vok. Signalflußplan, m rus. схема прохождения сигнала, f pranc. diagramme de flux des signaux, m …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • Signalflußplan

    — signalo praėjimo schema statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. signal flow diagram vok. Signalflußplan, m rus. схема прохождения сигнала, f pranc. diagramme de flux des signaux, m …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • diagramme de flux des signaux — signalo praėjimo schema statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. signal flow diagram vok. Signalflußplan, m rus. схема прохождения сигнала, f pranc. diagramme de flux des signaux, m …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • signal-flow diagram — signalo praėjimo schema statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. signal flow diagram vok. Signalflußplan, m rus. схема прохождения сигнала, f pranc. diagramme de flux des signaux, m …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • signalo praėjimo schema — statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. signal flow diagram vok. Signalflußplan, m rus. схема прохождения сигнала, f pranc. diagramme de flux des signaux, m …   Radioelektronikos terminų žodynas

  • Цифровая звукозапись — Схема прохождения звука от источника через микрофон, АЦП, процессор, ЦАП, громкоговоритель и снова в звук Цифровой звук  кодирование аналогового звукового сигнала в виде битовой последовательности. Простейшая форма кодирова …   Википедия

  • Электросвязь — I Электросвязь         Связь, при которой передача информации любого вида (речевой, буквенно цифровой, зрительной и т. д.) осуществляется электрическими сигналами, распространяющимися по проводам, или радиосигналами. В соответствии со способами… …   Большая советская энциклопедия

  • Электросвязь — I Электросвязь         Связь, при которой передача информации любого вида (речевой, буквенно цифровой, зрительной и т. д.) осуществляется электрическими сигналами, распространяющимися по проводам, или радиосигналами. В соответствии со способами… …   Большая советская энциклопедия

  • Ethernet — Кабель UTP с разъемом 8P8C (ошибочно называемый RJ 45), используемый в Ethernet сетях стандартов 10BASE T, 100BASE T(x) и 1 …   Википедия

  • Нейронная сеть — У этого термина существуют и другие значения, см. Нейронная сеть (значения). Схема простой нейронной сети. Зелёным цветом обозначены входные не …   Википедия

  • Смеситель (электроника) — У этого термина существуют и другие значения, см. Смеситель. Смесители являются ключевым элементом преобразователей частоты в современных радиоприёмных устройствах. Смесители подразделяются на два основных типа: Аддитивные, в которых суммируется… …   Википедия

Синхронизация по уровню сигнала в триггерах / Хабр

Синхронизация является основным методом борьбы с состязаниями сигналов в цифровых схемах.

В отличие от обычных асинхронных триггеров, где в соответствии с таблицей истинности переключение происходит в те моменты времени, когда меняются сигналы на информационных входах, синхронизирующие (тактируемые) триггеры имеют еще и управляющий вход (обычно на схемах обозначают как вход C). Если сигнал на этом входе принимает разрешающее значение, то триггер работает как асинхронный. Если сигнал на тактирующем входе имеет запрещающее значение, то триггер не реагирует на изменение сигналов на информационных входах и сохраняет ту информацию, которую он записал при последнем разрешении на запись.

Синхронизация бывает нескольких типов:

  1. По уровню синхронизирующего сигнала
    • По уровню сигнала “1”
    • По уровню сигнала “0”

  2. По фронту
    • По заднему фронту
    • По переднему фронту

В этой статье ограничимся рассмотрением первого случая.

Синхронизация по уровню сигнала “1”

При сигнале C = “1” (в моментах от t2n-1 до t2n) запись разрешена, при C = “0” — режим хранение.

Проиллюстрируем это на RS триггере со синхронизацией на базе элементов “или-не” (U1, U2) с тремя входами.

Временная диаграмма работы данного триггера (без считывания задержки на вентилях):

В логических элементах “или-не” доминирующим сигналом является “1”, поэтому при сигнале C = 1, сигналы на входах R и S блокируются и триггер будет находиться в режиме хранения. При C = 0 схема работает как обычный RS триггер.

Таблица истинности данной схемы:

Синхронизация по уровню сигнала “0”

При сигнале C = “0” (в моментах от t2n до t2n+1) запись разрешена, при C = “1” — режим хранение.

Представим работу тактируемого триггера на основе синхронизирующего E триггера на базе логических элементов “и-не” (U9, U3, U4, U1, U6, U5) и “не” (U10, U7, U8, U2).

На схеме логические элементы “и-не” U9, U3 и инвертор U10 образовывают обычный логический элемент “и-не” с тремя входами. Аналогично для U1, U2, U6.

Временная диаграмма работы схемы:

Так как в элементах “и-не” доминирующим сигналом является “0”, то поступающие сигналы C = 0 блокируют R и S сигналы и поэтому триггер будет сохранять свое исходное состояние.

При C = 1, поступление сигналов с входов R и S будет разрешено и схема будет работать как обычный S триггер (переключается в единичное состояние):

Сигналы C, S и notR поступают к входам U3, а C, notS и R поступают к входам U6. Получаем на входах RS триггера (U4+U5) сигналы (not S || R) и (S || not R).
Таблица истинности данной схемы:


У триггеров с синхронизацией по уровню сигнала есть один недостаток — изменение входных сигналов и ихнее возвращение в исходное положение может происходить во время разрешения тактирующим сигналом, что приведет к тому, что выход схемы насквозь просматривает вход в течении некоторого интервала времени.

Электронные схемы — Сигналы — CoderLessons.com

Сигнал можно понимать как «представление, которое дает некоторую информацию о данных, присутствующих в источнике, из которого они получены». Обычно это время меняется. Следовательно, сигнал может быть источником энергии, который передает некоторую информацию . Это легко можно представить на графике.

Примеры

  • Сигнал тревоги дает сигнал, что пришло время.
  • Свисток подтверждает, что еда приготовлена.
  • Красный свет сигнализирует об опасности.
  • Светофор указывает на ваше движение.
  • Звонит телефон, сигнализирующий о звонке для вас.

Сигнал может быть любого типа, который передает некоторую информацию. Этот сигнал, производимый электронным оборудованием, называется электронным сигналом или электрическим сигналом . Обычно это временные варианты.

Типы сигналов

Сигналы могут быть классифицированы как аналоговые или цифровые, в зависимости от их характеристик. Аналоговые и цифровые сигналы могут быть дополнительно классифицированы, как показано на следующем рисунке.

Аналоговый сигнал

Непрерывный изменяющийся во времени сигнал, который представляет изменяющуюся во времени величину, можно назвать аналоговым сигналом . Этот сигнал продолжает изменяться во времени в соответствии с мгновенными значениями величины, которая его представляет.

Цифровой сигнал

Сигнал, который является дискретным по природе или который не является непрерывным по форме, можно назвать цифровым сигналом . Этот сигнал имеет отдельные значения, обозначенные отдельно, которые не основаны на предыдущих значениях, как если бы они были получены в этот конкретный момент времени.

Периодический сигнал и апериодический сигнал

Любой аналоговый или цифровой сигнал, который повторяет свою схему в течение определенного периода времени, называется периодическим сигналом . Этот сигнал постоянно повторяется, и его легко предположить или рассчитать.

Любой аналоговый или цифровой сигнал, который не повторяет своего паттерна в течение определенного периода времени, называется апериодическим сигналом . Этот сигнал имеет свой паттерн продолженным, но паттерн не повторяется, и его не так легко предположить или рассчитать.

Сигналы и нотации

Среди периодических сигналов наиболее часто используемые сигналы — это синусоида, косинусоида, треугольная форма волны, прямоугольная волна, прямоугольная волна, форма зубца пилы, форма импульса или последовательность импульсов и т. Д. Давайте посмотрим на эти формы волны.

Сигнал шага блока

Сигнал единичного шага имеет значение в одну единицу от начала координат до одной единицы на оси X. Это в основном используется в качестве тестового сигнала. Изображение единичного шагового сигнала показано ниже.

Функция единичного шага обозначается как u left(t right). Определяется как —

u \ left (t \ right) = \ left \ {\ begin {matrix} 1 & t \ geq 0 \\ 0 & t <0 \ end {matrix} \ right.

Импульсный сигнал блока

Импульсный сигнал единицы измерения имеет значение одной единицы в своем начале. Его площадь составляет одну единицу. Изображение единичного импульсного сигнала показано ниже.

Функция единичного импульса обозначается через t (t) . Определяется как

\ delta \ left (t \ right) = \ left \ {\ begin {matrix} \ infty \: \: if \: \: t = 0 \\ 0 \: \: if \: \: t \ neq 0 \ конец {матрица} \ право.

 int infty− infty delta left(t right)d left(t right)=1

 intt− infty delta left(t right)d left(t right)=u left(t right)

 delta left(t right)= fracdu left(t right)d left(t right)

Сигнал рампы

Сигнал линейного изменения имеет экспоненциально возрастающую величину от своего источника. Изображение единичного линейного сигнала показано ниже.

Функция линейного изменения обозначается как u (t) . Определяется как —

 intt0u left(t right)d left(t right)= intt01dt=t=r left(t right)

u left(t right)= fracdr left(t right)dt

Единичный параболический сигнал

Единичный параболический сигнал имеет свое значение, изменяющееся как парабола в своем источнике. Изображение единичного параболического сигнала показано ниже.

Единичная параболическая функция обозначается через u left(t right). Определяется как —

 intt0 intt0u left(t right)dtdt= intt0r left(t right)dt= intt0t.dt= fract22dt=x left(t right)

r left(t right)= fracdx left(t right)dt

u left(t right)= fracd2x left(t right)dt2

Функция Signum

Функция Signum имеет свое значение, равномерно распределенное как в положительной, так и в отрицательной плоскостях от ее происхождения. Изображение функции Signum показано ниже.

Функция Signum обозначается как sgn (t) . Определяется как

sgn \ left (t \ right) = \ left \ {\ begin {matrix} 1 \: \: для \: \: t \ geq 0 \\ — 1 \: \: для \: \: t <0 \ конец {матрица} \ право.

sgn left(t right)=2u left(t right)−1

Экспоненциальный сигнал

Экспоненциальный сигнал имеет свое значение, экспоненциально отличающееся от его источника. Экспоненциальная функция имеет вид —

x left(t right)=e alphat

Форма экспоненты может быть определена как  alpha. Эту функцию можно понять в 3 случаях

Случай 1

Если  alpha=0 rightarrowx left(t right)=e0=1

Случай 2

Если  alpha<0, то x left(t right)=e alphat, где  alpha отрицательно. Эта форма называется убывающей экспоненциальной .

Дело 3

Если  alpha>0, то x left(t right)=e alphat, где  alpha положительно. Эта форма называется экспоненциальной .

Прямоугольный сигнал

Прямоугольный сигнал имеет свое значение, распределенное в прямоугольной форме в положительной и отрицательной плоскостях от его происхождения. Изображение прямоугольного сигнала показано ниже.

Прямоугольная функция обозначается через x left(t right). Определяется как

x left(t right)=Arect left[ fractT right]

Треугольный сигнал

Прямоугольный сигнал имеет свое значение, распределенное в треугольной форме в положительной и отрицательной плоскостях от его происхождения. Изображение треугольного сигнала показано ниже.

Треугольная функция обозначается через x left(t right). Определяется как

$$ x \ left (t \ right) = A \ left [1- \ frac {\ left | t \ right |} {T} \ right] $$

Синусоидальный сигнал

Синусоидальный сигнал имеет синусоидальное значение от источника. Изображение синусоидального сигнала показано ниже.

Синусоидальная функция обозначается через x (t). Определяется как —

x left(t right)=A cos left(w0t pm phi right)

или же

x left(t right)=грех left(w0t pm phi right)

Где T0= frac2 piw0

Sinc Function

Сигнал Sinc имеет свое значение, изменяющееся в зависимости от конкретного соотношения, как в приведенном ниже уравнении. Он имеет максимальное значение в начале координат и продолжает уменьшаться по мере удаления. Изображение сигнала функции Sinc показано ниже.

Функция Sinc обозначается через sinc (t) . Определяется как —

sinc left(t right)= fracsin left( pit right) pit

Итак, это разные сигналы, с которыми мы в основном сталкиваемся в области электроники и коммуникаций. Каждый сигнал может быть определен в математическом уравнении, чтобы облегчить анализ сигнала.

Каждый сигнал имеет определенную форму волны, как упоминалось ранее. Формирование волны может изменить содержание, присутствующее в сигнале. В любом случае, инженером-конструктором принимается решение, изменять ли волну или нет для какой-либо конкретной цепи. Но, чтобы изменить форму волны, есть несколько методов, которые будут обсуждаться в следующих разделах.

Листы плана сигналов — организация дорожного движения


Освещение
Напряжение
Напряжение от
Энергетическая компания
Тип шкафа обслуживания освещения
L1 L2
240/480 120/240 и
240/480 *
деталь 1.дгн деталь 4.дгн
240/480 240/480*
(с понижением)
деталь 2.дгн деталь 5.дгн
120/240 120/240 деталь 3.дгн деталь 6.дгн
* Если это возможно в энергетической компании, предпочтительнее получить 2 отдельных услуги от энергетической компании на 2 различных напряжениях, чем использовать понижающий трансформатор для сигналов.

Модель сигнальной схемы на основе временных интервалов для управления фиксированным временем на изолированных перекрестках

https://doi.org/10.1016/j.trb.2020.08.004Получить права и контент сигнальная схема на основе временных интервалов с обобщенной структурой цикла для управления фиксированным временем на изолированных перекрестках, которая генерирует подциклы в пределах одного цикла.

Оптимизируйте количество подциклов в одном цикле, а также последовательность фаз, длину цикла и количество зеленых участков в каждом подцикле.

Сформулируйте модели нелинейного программирования, чтобы свести к минимуму среднюю задержку транспортных средств и максимизировать пропускную способность перекрестков при недостаточном и перенасыщенном спросе соответственно.

Разработайте алгоритмы решения для двух нелинейных моделей путем решения серии моделей смешанного целочисленного квадратичного программирования (MIQP) и моделей смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) соответственно.

Abstract

Управление сигналом с фиксированным временем широко используется в реальном мире из-за его низкой стоимости реализации.В существующих схемах управления фиксированным сигналом применяются повторяющиеся циклы сигнала с одинаковой фазовой структурой. Однако такие схемы сигналов не всегда обеспечивают наилучшую производительность, особенно при несбалансированном трафике. Включение подциклов в один цикл обеспечивает потенциальное решение в этой ситуации. В этом исследовании предлагается модель схемы сигналов на основе временных интервалов с обобщенной структурой цикла для фиксированного управления сигналами на изолированных перекрестках. Предлагаемая схема сигналов может генерировать подциклы с различной фазовой структурой.Он оптимизирует количество подциклов в одном цикле, а также последовательность фаз, длину цикла и количество зеленых участков в каждом подцикле. Некоторые фазы могут быть пропущены в частичных подциклах. Модели нелинейного программирования сформулированы так, чтобы свести к минимуму среднюю задержку транспортных средств и максимизировать пропускную способность перекрестков при недостаточном или перенасыщенном спросе. Алгоритмы решения для двух нелинейных моделей разрабатываются путем решения серии моделей смешанного целочисленного квадратичного программирования (MIQP) и моделей смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) соответственно.Численные исследования подтверждают преимущества предложенной схемы сигнализации с точки зрения пропускной способности перекрестка и средней задержки транспортных средств. Анализ чувствительности показывает, что: 1) продолжительное максимальное время зеленого сигнала может позволить обычной двухкольцевой восьмифазной структуре справиться с несбалансированным спросом с точки зрения пропускной способности перекрестка; 2) количество тайм-слотов 6 или 7 предлагается с учетом как оптимальности решения, так и сложности модели.

Ключевые слова

Фиксированное время управления сигналом

Подцикл

Временной интервал

Пропуск фазы

Изолированное пересечение

Рекомендуемые статьи

© 2020 Авторы.Опубликовано Elsevier Ltd.

Схема классификации фаз машинного обучения для обнаружения аномалий в сигналах с периодическими характеристиками | EURASIP Journal on Advances in Signal Processing

В этом разделе мы подробно представляем общую процедуру нашей схемы фазовой классификации и даем некоторые рекомендации по выбору гиперпараметра.

Предварительная обработка данных

Перед подачей в нейронные сети классификатора все входные сигналы (включая обучающие, проверочные и тестовые данные) обрабатываются детектором периодов, разрезаются на перекрывающиеся сегменты с помощью скользящего окна и впоследствии нормализуются , где сегментация и нормализация зависят от начального количества классов n 0 .

Обнаружение периода

Как правило, сезонные эффекты временного ряда можно распознать, исследуя автокоррелограмму (см. [20, 2.1.4]) или периодограмму (см. [20, 2.2.1]). Во многих случаях длина периода с фиксирована и известна. В случае флуктуации с (ср., например, данные кардиологии) в Приложении А разработан вспомогательный детектор периода, фиксирующий время значений локальных экстремумов (рассматриваемых как начало периода в нашей настройке) { τ k } k в пределах отдельных периодов и с использованием взаимных корреляций для обеспечения надежного обнаружения периодов.Обратите внимание, что в наших настройках для случайно меняющейся длины периода с длина шага Δ t = с / n 0 при сегментации сигнала изменяется пропорционально с , так что количество перекрытий отрезков каждого периода фиксировано и равно n 0 .

Скользящее окно

Точность классификации нашего подхода оказывается не очень чувствительной к длине скользящего окна T .В контексте обнаружения аномалий значение T должно быть относительно небольшим (например, меньше или равно трехкратному среднему значению продолжительности одной последовательности аномальных данных), чтобы подчеркнуть локальное влияние точек аномальных данных на временной ряд. Мы используем размер окна \(T=\lfloor 3\overline {s}/n_{0}\rfloor \) (примерно в три раза больше длины шага), где \(\overline {s}\) относится к среднему значению s (напомним, что в целом s могут меняться со временем).Опытным путем было доказано, что этого достаточно для нашей цели. Следует отметить, что длина скользящего окна остается постоянной даже в случае произвольно изменяющейся длины периода с , изменяющаяся длина шага просто влияет на величину перекрытия между соседними скользящими окнами.

Нормализация

Чтобы удалить компоненты тренда и избежать искажения результатов из-за преобладания экстремальных значений, выборки в скользящем окне нормализуются путем корректировки локального среднего и дисперсии, то есть каждый раз с учетом d -мерного времени ряд \(\{X_{t}\}_{t}=\left \{X^{i}_{t}\right \}^{i=0,\ldots d-1}_{t}\ ) с началом периода { τ k } k для обработки нейронной сетью-классификатором, соответствующей начальному количеству классов n 0 , for i 1 d −1 и \(m\in \mathbb {N}\), вектор \(\left (\tilde {X}^{i,(m)}_{t}\right)_{t=0 ,\ldots, T-1}\) подается в канал i сверточной нейронной сети, где

$$\тильда{X}^{i,(m)}_{t} := \frac{X^{i,(m)}_{t} — \mu^{i,(m)} }{\sigma^{i,(m)}}\quad \text{for} \quad t=0,\ldots,T-1 $$

с

$$X^{i,(m)}_{t}:=X^{i}_{\tau_{k}+(\tau_{k+1}-\tau_{k}) (m \ bmod n_{0})/n_{0} +t}, \enskip k=\lfloor m/n_{0}\rfloor, $$

$$\mu^{i,(m)}:=\frac{1}{T}\sum\limits_{t=0}^{T-1}X^{i,(m)}_{t }, $$

$$\sigma^{i,(m)}:=\sqrt{\frac{1}{T}\sum\limits_{t=0}^{T-1}\left(X^{i,( m)}_{t}-\mu^{i,(m)}\right)^{2}}.{(m)}\}_{t=0,\ldots,T-1}\) изначально помечен как m mod n 0 . Если во время обучения происходит повторная кластеризация, так что входные данные для обучения и проверки перемаркированы (подробности см. в разделе 3.3.3), то тестовые данные помечаются в соответствии с окончательной маркировкой данных для обучения и проверки.

Сверточные нейронные сети

Ядром нашего фазового классификатора является сверточная нейронная сеть (CNN). CNN — это особый тип нейронной сети с прямой связью, которая использует структуры пространства или времени, разделяя многие веса между разными нейронами.{(l)}}\) снова являются векторами параметров, используемыми для адаптации отображения и заданными как подвекторы p . Для простоты обозначений обозначим вход функции f ( l ) через x ( l ) , начиная с x (0) 902 Вывод функции F

(

л ) на x

2 (

л +1) , заканчивая x ( л ) = y .{(1 + 1)}}. \end{array} $$

Элементы матрицы a ( l ) и вектора b ( l ) являются в точности компонентами вектора параметров 9 p

8 p

8 л ) . Это называется полносвязным слоем .

в случае одномерного сверточный слой , аффинное преобразование x ) ↦ x

2 (

l ) · A ( л ) + b ( l ) заменяется более строгим типом аффинного преобразования, так называемой пакетной сверткой.{(l)}}\) расширяются (дополняются) дополнительными нулевыми элементами до свертки. При заполнении ровно S ( l ) -1 нулями выходные векторы имеют тот же размер, что и входные векторы. Если, кроме того, заполнение выполняется симметрично, то есть если ( S ( l ) -1)/2 нуля добавляются к обоим концам сигнала, это называется «ОДИНАКОВОЕ» заполнение.

Мы также используем тип слоя под названием max pooling layer между двумя сверточными слоями.{(l + 1)}}} $$

, где R ( l ) — положительное целое число, называемое размером пула , и у нас есть ограничения M ( l +1) = м ( л ) и т и т ( л +1) = ⌈ T ( л ) / R ( л ) ⌉. Обратите внимание, что максимальное объединение слоев не имеет регулируемых параметров p ( l ) .

В наших сетях мы используем как сверточные, так и обычные полносвязные уровни. Мы применяем SAME-padding во всех сверточных слоях и используем гиперболический тангенс (tanh) в качестве функции активации g во всей сети, что является обычным выбором в нейронных сетях с прямой связью.

Точная схема сверточной сети, используемой для нашей задачи, показана в таблице 1. Здесь d , T и n обозначают размерность входного временного ряда, размер скользящего окна и текущее число классов соответственно.{n} \ longrightarrow \mathbb {R}\) применяется к выходу нейронной сети, называемой функцией потерь .{M — 1} \exp y_{j}} \right) $$

где w z обозначает вес, на который масштабируются потери каждого класса. Веса определяются статически и в нашем случае выбираются пропорциональными обратному количеству обучающих примеров для каждого класса, чтобы противодействовать смещению, вызванному несбалансированными классами.

Алгоритм обучения

Нейронные сети в нашем алгоритме обучаются с помощью обучающего алгоритма ADAM, который представляет собой усовершенствованную версию стохастического градиентного спуска (SGD).В SGD средние потери для набора \(\mathcal {X}_{\text {batch}}\), содержащего пары обучающих входных данных 90 118 x 90 119 и соответствующие метки 90 118 z 90 119, минимизируются путем изменения случайно инициализированных параметров 90 118 p нейронной сети по правилу обновления

$$p \gets p — \frac{\gamma}{\# \mathcal{X}_{\text{batch}}} \sum\limits_{(x, z) \in \mathcal{X}_ {\text{batch}}} \nabla_{p} h(f(x, p), z) $$

, где γ — гиперпараметр настройки, называемый скоростью обучения , а ∇ p — оператор градиента по вектору параметров p .Это минимизирует среднее значение потерь ч ( f ( x,p ), z ). Градиент ∇ p h ( f ( x,p ), z ) вычисляется эффективным образом с помощью автоматического дифференцирования в обратном режиме, которое в основном является применением цепного правила. Это также известно как алгоритм обратного распространения, и более подробную информацию об этом процессе можно найти в литературе, например. [23, гл. 4]. Набор \(\mathcal {X}_{\text {batch}}\) называется мини-пакетом и считается подмножеством набора всех доступных обучающих входных данных \(\mathcal {X}\ ).Шаги обновления выполняются с изменением непересекающихся мини-пакетов до тех пор, пока весь набор обучающих данных \(\mathcal {X}\) не будет исчерпан. Каждый проход через весь набор доступных обучающих данных называется эпохой . Чтобы улучшить процесс обучения (см. [24]), для больших наборов данных мы меняем размер мини-пакетов во время обучения, более поздние эпохи используют большие размеры мини-пакетов. Адаптивные корректировки, выполняемые алгоритмом ADAM, подробно описанным в [25], обеспечивают дальнейшее усовершенствование этого процесса.

В отличие от обычных классификаторов, наш алгоритм инкапсулирует алгоритм градиентного спуска в процессе принятия решений, отслеживая необходимость динамической рекластеризации , которая направлена ​​на оптимизацию точности классификации. Полный алгоритм приведен в алгоритме 1 (см. также рис. 1), отдельные шаги описаны более подробно в оставшейся части этого раздела.

Каждый раз после инициализации нейронной сети для разделения рассматриваемых в данный момент классов оптимизатор градиентного спуска запускается до тех пор, пока не будет выполнен критерий остановки мониторинга прогресса обучения (см. критерий остановки тренировки в разделе 3.3.2 для получения более подробной информации). Классификационная способность базовой нейронной сети оценивается с помощью так называемых матриц путаницы (см. Раздел 3.3.1) на протяжении всего обучения. Если в конце обучения все классы оцениваются с достаточной точностью (см. критерий остановки рекластеризации в разделе 3.3.2), обученная нейронная сеть сохраняется; в противном случае выполняется процедура перемаркировки в соответствии с общей матрицей путаницы , при которой класс с наименьшей средней точностью оценки объединяется с классом, к которому соответствующие входные данные чаще всего ошибочно классифицируются во время обучения, и нейронная сеть повторно инициализируется относительно обновленные классы (см.Раздел 3.3.3). Среди всех сохраненных нейронных сетей конечный классификатор выбирается как имеющий максимальное количество выходных классов (см. раздел 3.3.4).

В последующих подразделах подробно описаны вышеупомянутый процесс повторной кластеризации и критерии остановки.

Матрица путаницы

Чтобы отслеживать прогресс точности классификации во время обучения, мы записываем матрицу путаницы , оцениваемую на обучающих данных после каждой эпохи.{ij,(n)}\) относится к количеству обучающих входов, помеченных как i и предсказанных нейронной сетью в течение k -й обучающей эпохи как класс j , k ≥0.

В ходе экспериментов мы наблюдаем, что классы, которые легко различимы, могут быть разделены уже после очень небольшого количества итераций обучения, тогда как классы, имеющие большее сходство, вначале работают значительно хуже, а также демонстрируют более медленное повышение точности оценки во время обучения.{(n)}\) относятся к текущему количеству классов, количеству периодов обучения, которые выполняются до тех пор, пока не будет удовлетворен критерий остановки обучения (см. раздел 3.3.2), и средним потерям обучения в течение k th эпохи соответственно.

В наших условиях матрицы путаницы служат ключевыми объектами критериев принятия решения для нашей динамической повторной кластеризации (см. разделы 3.3.2 и 3.3.3). Определение общей матрицы путаницы в терминах (1) путем взятия средневзвешенного значения на протяжении всего обучения и отбрасывания значений из начальной эпохи ( k = 0) направлено на смягчение случайного эффекта инициализации нейронной сети. .Эмпирически это дает надежные результаты повторной кластеризации во время различных прогонов тестов для фиксированных n 0 .

Критерии остановки

Критерии остановки контуров связаны с параметризованными требованиями к эффективности и точности следующим образом:

  • Критерий остановки обучения Мы отслеживаем ход обучения, оценивая среднюю потерю данных проверки за каждую эпоху обучения. Для каждой (повторно) инициализированной нейронной сети обучение останавливается, если не наблюдается улучшения средней потери при проверке в течение последних четырех эпох.{(n)}\) относятся к текущему количеству классов, количеству эпох для обучения связанной сети (т. е. до тех пор, пока не будет выполнен критерий остановки обучения) и соответствующей матрице путаницы, оцениваемой в конце обучения (вспомните определение в раздел 3.3.1) соответственно.

По определению матрицы смешения в разделе 3.{ij,( n)}\) матрицы путаницы представляет собой долю правильно классифицированных обучающих входных данных во всех обучающих входных данных, помеченных как i , оцененных в течение последней эпохи при обучении нейронной сети-классификатора с n существующих классов.Следовательно, для предопределенного предела погрешности α ∈ [0,1) указанный выше критерий остановки рекластеризации требует, чтобы в конце обучения соответствующая нейронная сеть-классификатор правильно классифицировала обучающие входы каждого существующего класса по крайней мере на скорость 1− α .

Повторная кластеризация

Пока не выполняется критерий остановки повторной кластеризации, последующая процедура повторной кластеризации считается необходимой.

Для текущего количества классов n и существующих классов, помеченных как 0,…, n −1, пусть i и j и обозначают соответствующий класс с наихудшей оценкой. неправильно назначенный класс в течение всего обучения соответствующей нейронной сети (т.{(n)}\) в (1)). Класс, обозначенный как i , объединяется с классом j . Кроме того, поскольку мы всегда предполагаем, что метки являются последовательными, входным данным обучения и проверки с самой большой меткой n −1 назначается метка отброшенного класса i .

Каждый раз после перемаркировки веса, соответствующие оставшимся классам в функции стоимости, корректируются так, чтобы они снова были обратно пропорциональны текущим долям классов, чтобы гарантировать сбалансированное обучение обновленного классификатора, и нейронная сеть повторно инициализирован.

Окончательное количество классов

В контексте обнаружения аномалий мы имеем дело с компромиссом между оптимизацией точности классификации нормальных данных для предотвращения ложных срабатываний (т. ради обнаружения аномалий (т. е. для сохранения достаточного количества классов, характеризующих различные фазы в пределах периода).{*}\).{n_{0}}\) достигли этого максимума. Это связано с тем, что высокое значение n 0 соответствует узкому скользящему окну (см. раздел 3.1.2) и, следовательно, максимизирует чувствительность детектора аномалий.

  • Если в итоге подходящей сети не сохранилось, увеличиваем α и перезапускаем алгоритм.

  • Наконец, стоит упомянуть, что после определения всех гиперпараметров весь представленный выше алгоритм обучения, включая предварительную обработку данных и динамическую повторную кластеризацию, реализуется на основе машинного обучения, так что процесс классификации и обнаружения аномалий может быть осуществляется полностью автоматически.{n_{0}}\) в соответствии с данными обучения и валидации (вспомним этап перемаркировки вместе с динамической рекластеризацией, описанной в разделе 3.3.3), а затем обрабатывается обученной нейронной сетью окончательного классификатора.

    Для задач типа А, описанных в разделе 2.2, минимальная ожидаемая средняя точность классификации по сигналу δ (пороговое значение) должна быть установлена ​​в зависимости от индивидуальных потребностей. Например, δ может быть определено на основе точности классификации данных проверки.{(m)}_{t}=X_{\tau_{k}+(\tau_{k+1}-\tau_{k}) (m\bmod n_{0})/n_{0} +t} , \quad k=\lfloor m/n_{0}\rfloor $$

    считается ненормальным.

    MDSHA: локатор плана сигналов

    Этот инструмент разработан, чтобы помочь вам найти цифровые копии планов светофоров. Файлы доступны в формате PDF, а также в формате TIF. Последний может использоваться в качестве ссылки в файле MicroStation.

    Помощь

    Пожалуйста, ознакомьтесь с материалами в разделе помощи, чтобы ознакомиться с работой этого инструмента. Имейте в виду, что размер каждого файла может быть от 100 КБ до 5 МБ. В зависимости от скорости вашего соединения вы можете столкнуться с некоторой задержкой при открытии файлов. Если у вас нет программы для просмотра PDF, вы можете скачать Adobe Reader здесь.

    Сигналы Мэриленда на карте

    Пользователи Google Планета Земля могут загрузить ГИС-версию Signal Plan Locator. и просматривать ее как карту вместе с другой геокодированной информацией. Как только файл будет открыт, вы заметите сигналы отсортированы по округам. Вы можете получить доступ к планам для каждого сигнала, нажав на значке сигнала или соответствующем элементе слева. На карте появится всплывающее окно со ссылкой на планы (если они доступны для этого места).Обратите внимание: вам, возможно, придется изменить настройки в Google Планета Земля, если вы хотите вроде в планах открыть в отдельном окне. Мы будем публиковать новую версию этого файла с каждым обновлением.

    Обратная связь

    Мы рассчитываем на ваши отзывы, чтобы улучшить качество нашей продукции. Если вы найдете какие-либо ошибки в том, как представлены документы, или у вас есть предложения относительно работы этой программы, пожалуйста, отправьте электронное письмо в отдел проектирования дорожного движения Управления дорожного движения и безопасности по адресу: [email protected]гос.мд.нас. Включите слова «Локатор плана сигналов» в строку темы вашего электронного письма.

    Схема флуоресценции с двойным циклом для сверхчувствительного обнаружения ДНК посредством усиления сигнала и регенерации мишени

    В этой работе мы предлагаем сверхчувствительную стратегию флуоресценции для обнаружения ДНК. В этом методе используются молекулярный маяк (MB), зонд-шпилька (HP) и фермент для запуска реакций двойного цикла (циклы I и II).В цикле I мишень повторно используется для усиления излучения флуоресценции за счет гибридизации с МС и реакций расщепления, достигаемых ферментом. В цикле II реакции гибридизации между HP и сегментом MB непрерывно регенерируют мишень, вызывая больше реакций цикла I, что приводит к усилению флуоресцентного сигнала. Определено, что предел обнаружения метода составляет всего 50 фМ в течение 45 минут, что на 2–3 порядка ниже, чем у обычных стратегий флуоресценции.Метод также показывает высокую селективность по сравнению с несовпадающими и случайными последовательностями ДНК. Механизм усиления сигнала стратегии дает представление о создании эффективных и сверхчувствительных биосенсоров для различных приложений.

    У вас есть доступ к этой статье

    Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

    Сигнал подачи заявки на работу по схеме направления вакансий | ИЗА

    Необходимо

    Эти необходимые файлы cookie необходимы для активации основных функций веб-сайта.Отказ от этих технологий недоступен.

    cb-включить

    Dieses Cookies speichert den Status der Cookie-Einwilligung des Benutzers für die aktuelle Domain. Срок действия: 1 год

    laravel_session

    Идентификатор сеанса um den Nutzer beim Neuladen wiederzuerkennen und seinen Login Status wiederherzustellen.Срок действия 2 часа

    XSRF-ТОКЕН

    CSRF-Schutz для формулы. Срок действия: 2 часа


    Аналитика

    В целях дальнейшего улучшения нашего предложения и нашего веб-сайта мы собираем анонимные данные для статистики и анализа.С помощью этих файлов cookie мы можем, например, определить количество посетителей и влияние определенных страниц на нашем веб-сайте, а также оптимизировать наш контент.

    Применение схемы мультиплексирования сигналов с добавленной синусоидой к компактной мультиплексной камере рассеяния нейтронов — Penn State

    TY — JOUR

    T1 — Применение схемы мультиплексирования сигналов с добавленной синусоидой к компактной мультиплексной камере рассеяния нейтронов камера

    AU — Чудеса, М.А.

    AU — Фласка, М.

    N1 — Авторские права издателя: © 2021 Elsevier B.V.

    PY — 2021/6/21

    Y1 — 2021/6/21

    N2 — Разработка компактных и портативных нейтронных томографов может изменить ситуацию к ядерному нераспространению и ядерной безопасности. Из возможных в настоящее время концепций нейтронной визуализации камера рассеяния нейтронов является той, которую можно сделать наиболее компактной и универсальной. Выгодно, что эта конструкция также по своей сути измеряет энергию падающих нейтронов в каждом отдельном случае.Однообъемное и квазиоднообъемное рассеяние нейтронов было предложено, чтобы полностью максимизировать потенциал камер рассеяния нейтронов и сделать возможными переносные нейтронные томографы. Такие имидж-сканеры, вероятно, будут иметь очень большое количество каналов считывания, чтобы максимизировать эффективность, поэтому мультиплексирование сигналов для уменьшения количества каналов считывания значительно сократит затраты и размер и облегчит широкое развертывание. В данной работе метод мультиплексирования, основанный на добавлении четких синусоид к сигналу детектора, применяется к квазиоднообъемной камере рассеяния нейтронов, состоящей из пластиковых сцинтилляторов EJ-299-34 размером 6 мм × 6 мм × 60 мм, соединенных с решетками. кремниевых фотоумножителей SensL 60035 C-серии для создания мультиплексного нейтронного томографа (MiNI).Такое простое мультиплексирование позволяет использовать больше элементов детектора для заданного количества доступных считываний сигнала. Необходимые калибровки и системные характеристики выполняются для оценки производительности метода мультиплексирования и понимания поведения прототипа MiNI. Его способность успешно отображать источник нейтронов демонстрируется с помощью источника спонтанного деления 252Cf, размещенного в различных местах вокруг MiNI. Наконец, также проводится нейтронная спектроскопия и демонстрируются возможность и преимущества мультиплексирования квазиоднообъемной камеры рассеяния нейтронов.

    AB — Разработка компактных и портативных нейтронных томографов может изменить ситуацию к ядерному нераспространению и ядерной безопасности. Из возможных в настоящее время концепций нейтронной визуализации камера рассеяния нейтронов является той, которую можно сделать наиболее компактной и универсальной. Выгодно, что эта конструкция также по своей сути измеряет энергию падающих нейтронов в каждом отдельном случае. Однообъемное и квазиоднообъемное рассеяние нейтронов было предложено, чтобы полностью максимизировать потенциал камер рассеяния нейтронов и сделать возможными переносные нейтронные томографы.Такие имидж-сканеры, вероятно, будут иметь очень большое количество каналов считывания, чтобы максимизировать эффективность, поэтому мультиплексирование сигналов для уменьшения количества каналов считывания значительно сократит затраты и размер и облегчит широкое развертывание. В данной работе метод мультиплексирования, основанный на добавлении четких синусоид к сигналу детектора, применяется к квазиоднообъемной камере рассеяния нейтронов, состоящей из пластиковых сцинтилляторов EJ-299-34 размером 6 мм × 6 мм × 60 мм, соединенных с решетками. кремниевых фотоумножителей SensL 60035 C-серии для создания мультиплексного нейтронного томографа (MiNI).Такое простое мультиплексирование позволяет использовать больше элементов детектора для заданного количества доступных считываний сигнала. Необходимые калибровки и системные характеристики выполняются для оценки производительности метода мультиплексирования и понимания поведения прототипа MiNI. Его способность успешно отображать источник нейтронов демонстрируется с помощью источника спонтанного деления 252Cf, размещенного в различных местах вокруг MiNI. Наконец, также проводится нейтронная спектроскопия и демонстрируются возможность и преимущества мультиплексирования квазиоднообъемной камеры рассеяния нейтронов.

    UR — http://www.

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.