<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="107435" NadgradivoID="0" NRID="11109726" OceID="0" DomainUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/" IzpisPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=107435" StOgledov="2839" StPrenosov="394" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-09-18 15:44:22" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="1000316" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-107435">20.500.12556/RUL-107435</PID>
  <Naslov>Modeliranje kitarskega ojačevalnika s pomočjo algoritmov strojnega učenja in principa črne škatle</Naslov>
  <Podnaslov></Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Guitar amplifier modelling using machine learning algorithms and the black box principle</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>V magistrskem delu je opisano raziskovanje možnosti za implementacijo modela kitarskega ojačevalnika s pomočjo algoritmov strojnega učenja in principa črne škatle. Ojačevalnik je obravnavan kot črna škatla, za katero poznamo vhode in njihove pripadajoče izhode. Razloženi in opisani so postopki pridobivanja odzivov za sinusne in kitarske signale ter avtomatizacija le-tega. Predstavljeni so rezultati poizkusov pri gradnji modelov s pomočjo algoritma naključnega gozda odločitvenih dreves ter nevronske mreže. Predstavljeni so njune prednosti, slabosti in omejitve za obravnavani primer ter rezultati dela z vsakim od njiju. Analizirani so različni načini priprave v časovnem in frekvenčnem prostoru in izbire podatkov. Razloženo in pokazano je, zakaj tak pristop v dotičnem primeru ne daje zadovoljivih rezultatov za dejansko implementacijo modela, ki bi bil lahko uporabljen kot simulacija kitarskega ojačevalnika.</Opis>
  <TujJezik_Opis>This thesis examines possibility of building guitar amplifier model with machine learning models and black box approach. It presents automated signal recording with its conversion and pre-processing for machine learning models. Signals where processed in frequency and time domain. Different algorithms emphasised on neural network and random forest were studied. It describes different points of view and approaches to the addressed problem. Problem was studied throughout working zone with sine signals, on single setting with sine signals and on single setting with guitar signals. Although considered on different working zones and domains, the hypothesis, that it is possible to build quality guitar amplifier with machine learning and black box approach, were refuted.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>strojno učenje</Beseda>
    <Beseda>ojačevalnik</Beseda>
    <Beseda>kitara</Beseda>
    <Beseda>obdelava podatkov</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>machine learning</Beseda>
    <Beseda>amplifier</Beseda>
    <Beseda>guitar</Beseda>
    <Beseda>data processing</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>false</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik></Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb22" DRIVER="info:eu-repo/semantics/masterThesis">Magistrsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2019-04-12 13:50:09</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2019-04-12 13:50:12</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2022-08-19 03:49:28</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>0000-00-00 00:00:00</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2019</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida></KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe></KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani></StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <EmbargoDo>1970-01-01</EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="85749" Ime="JAN" Priimek="GIACOMELLI" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="29263" Ime="Samo" Priimek="Beguš" AltIme="" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="16" Sifra="VisID" Naziv="VisID" URL="">44541</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="118249" DatotekaNRID="10918993" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.png" IkonaFormataPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/fileTypes/pdf.png" VelikostDatoteke="6157289" VelikostDatotekeKratko="5,87 MB" DatumVstavljanja="2019-04-12 13:50:13" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>Giacomelli_Jan_-_Modeliranje_kitarskega_ojacevalnika_s_pomocjo_algoritmov_strojnega_ucenja_in_pr.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>Giacomelli_Jan_-_Modeliranje_kitarskega_ojacevalnika_s_pomocjo_algoritmov_strojnega_ucenja_in_pr.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>90B43EC38B09242CF0FFFDC7E45DB30C</MD5>
      <SHA256>3fb4f0e6d4fc4f5454b460d4851d0d070e1c44e62f08e01bb615fcf4943c1f23</SHA256>
      <UUID>6e27aedd-a1b6-11eb-a523-00155dcfd717</UUID>
      <PID></PID>
      <PrenosPolniUrl>https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=118249</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="82947"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="27" Kratica="FE" ZavodEvsID="0000060" Logo="" LogoPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/logo/">Fakulteta za elektrotehniko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="0" Koda="0" Naziv="Ni določena" SchemaOrg="CreativeWork"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
