Tallinna Tehnikaülikool

Lõputöö teemad magistriõppe lõpetajale

Võtmesõnad: Andmebaasid, otsimootorid, kasutajaliidesed

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

ISO standardiga KNX tehnoloogia Targa hoone (või kodu) kõikide juhtimis- ja jälgimisülesannete jaoks rakendamine; projekti koostamine unikaalses ETS tarkvaras; seadmete valik; võrdlus mõne konkureeriva IoT standardi staatusesse pürgiva tehnoloogiaga. (juhendamisel võimalik koopereerumine: nt P.Ellervee, M.Leier jt). Vt. https://www.knx.org/knx-en/for-professionals/

Võtmesõnad: Tark, arukas, nutihoone, standardiseeritud tehnoloogia

Juhendaja(d):

  • Andres Rähni

Tarkade hoonete süsteemide ja/või seadmete integreerimise vahevara (Middleware) realiseerimine vabavaraliste tarkvaradega; standardiseeritud infoesitus; vabavaraliste lahenduste uuring (võrdlus); pilveteenuste kasutamine; küberturvalisuse probleemid leitud lahendustes. (juhendamisel arvatavasti võimalik koopereerumine teiste juhendajatega) Vt. nt. https://se.mathworks.com/hardware-support/thingspeak.html 

Võtmesõnad: vabatarkvara, vahevara, pilveteenused, oBIX, OPC

Juhendaja(d):

  • Andres Rähni

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov

Arduino kontrollerile (või Raspberry Pi-le) oma ülesande juhtimisalgoritmi programmi automaatne genereerimine Matlab/Simulink keskkonnas; ülesande ja riisvarakomponentide valik; juhtimisalgoritmi disain ja testimine; automaatne masinkoodi genereerimine ja laadimine. Vt. https://se.mathworks.com/solutions/embedded-systems.html

Võtmesõnad: Arduino, Matlab, masinkoodi genereerimine

Juhendaja(d):

  • Andres Rähni

Mudeli andmebaasi https://a-lab.ee/edu/dsdb arendamine

Juhendaja(d):

  • Aleksei Tepljakov
  • Juri Belikov

Juhtimissüsteemide kasutajaliideste uurimine ja arendamine.

https://www.inductiveautomation.com/resources/article/what-is-hmi 

Juhendaja(d):

  • Kristina Vassiljeva
  • Aleksei Tepljakov
  • Eduard Petleknov

Description of the work: Your task will be to develop a user interface for the use of different types of artificial lateral line (ALL) probes that we have developed in our lab. The final objective is to facilitate and extend the use of these measuring tools to those users with less advanced programing skills.

What will you learn? You will familiarize with ALL technology and you will have the opportunity of make real tests with it. In the same way, you will learn data treatment technics, programing, user interface programing, and how to represent effectively data.

Why does it matter? ALL is a new technology which is still in prototyping phase and, last years, has demonstrate many benefits for environmental monitoring. However, at the moment, data visualization and processing is being done with independent scripts which usually require a deep knowledge of the technology. Thus, it is necessary to unify these tools into a single software solution to extent the use of this technology to less advanced users.  

Juhendaja(d):

  • Juan Francisco Fuentes Perez

Juhendaja(d):

  • info täieneb

Description of the work: Your task will be to program and simulate a virtual artificial lateral line (ALL) based on the real device developed in our lab. The ALL consists of small pressure sensors, which are used to detect flow speeds or the velocity of underwater vehicles. The simulation tool will be the Robot Operating System (ROS), which is a frequently used environment for a great variety of robotic applications. It supports different programming languages like C++ and Python. The first part of the assignment would consist of familiarizing with ROS and our ALL system. Afterwards you would be required to create the virtual ALL within the ROS environment. After successful implementation the validity of your virtual ALL has to be demonstrated in a simulation. As a possible bonus, the virtual ALL could be integrated in the simulation of the autonomous underwater vehicle (AUV) SPARUS II on which the real ALL system will be tested in the future.

What will you learn: You will: learn to work with and program in ROS, learn to model and simulate sensors for underwater robots, get to know the novel sensor system developed in our lab, get a basic knowledge in the field of underwater robotics and you will be able to apply your programming skills in this exciting field.

Why does it matter? Your work will be part of a collaboration project between the Centre for Biorobotics and the University of Girona in Spain. The goal of this collaboration is to implement our ALL sensors in the SPARUS II AUV to provide useful information for the control of the vehicle. Our sensor system is much smaller and cheaper compared to existing solutions and could therefore provide an important alternative for small or low cost underwater vehicles. By developing a simulation tool, you will help making the sensor development and implementation process less expensive and more efficient.

Contact: christian.meurer@ttu.ee

Juhendaja(d):

  • Christian Meurer

Description of the work: to apply/extend existing signal-processing techniques for classification of river sites based on field experiments. We are developing a multimodal bioinspired flow sensors, Hydromasts, for flow speed and flow characterization and we are looking into gathering more knowledge of the sensors abilities.

The assignment would include fieldwork on different rivers and river sites with an array of sensors. In addition, you will analyze recoded data in order to find distinguishable signatures of different river sites.

What will you learn: how to prepare and conduct field experiments, obtain experience in programming in MATLAB and learn methods of signal processing.

Why does it matter? The work will be done as a part of an international project (www.lakhsmi.eu) that will develop a new bio-inspired technology to make continuous and cost-effective measurements of the near field, large-scale hydrodynamic situation, for environmental monitoring in cabled ocean observatories, marine renewable energy and port/harbor security.

Juhendaja(d):

  • Asko Ristolainen
  • Kaia Kalev

Tehnoloogiliste seadmete matemaatilised mudelid Matlab/Simulink keskkonnas ja/või mudelite simulaatorite realisatsioon tööstuslikel kontrolleritel; mudeli tuletamine ja parametriseerimine; juhtimisalgoritmid; tööstuslike kontrollerite andmeside simulaatori esitamisel

Võtmesõnad: mudel, PLC, PAC

Juhendaja(d):

  • Andres Rähni

Võtmesõnad: vabatarkvara

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

Reverse engineering of integrated circuits has become a trivial exercise for an attacker, even when dealing with relatively modern technologies. That being said, obfuscation has been proposed as an approach to counter reverse engineering. The student working on this project will review the state of the art in layout and netlist obfuscation, leading to the proposal of new methods of making circuits less obvious to an attacker while maintaining the area, power, and timing overheads as low as possible.

Võtmesõnad: layout obfuscation, integrated circuits, application specific integrated circuits, reverse engineering

Juhendaja(d):

  • Samuel Nascimento Pagliarini

IP piracy and IC overbuilding are common threats in the chip industry. Split-manufacturing has been proposed as an approach to prevent the circuit fabrication facility from reverse engineering a layout, thus preventing piracy and overbuilding. The approach has been recently identified as not as secure as once intended. The student working on this topic will review these identified weaknesses and propose novel approaches to overcome them.

Võtmesõnad: reverse engineering, integrated circuits, application specific integrated circuits, split-manufactururing

Juhendaja(d):

  • Samuel Nascimento Pagliarini

Võtmesõnad: E-õppekeskkonnad, riist- ja tarkvara ühiskasutus projektides, õpiobjekt

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

http://fomcon.net

Võtmesõnad: dünaamilised süsteemid, juhtimissüsteemid

Juhendaja(d):

  • Aleksei Tepljakov

Võtmesõnad: Andmebaasid, otsimootorid, kasutajaliidesed

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

Riistvara ehitamine töö- või hobiprojekti jaoks koos kasutatavate kontrollerite programmeerimisega.

Võtmesõnad: riistvara, kontrollerid

Juhendaja(d):

  • Peeter Ellervee

Riistavara sünteesi protsess koosneb erinevatest optimeerimis- ja teisendusalgoritmidest. Sobivaimate algoritmide/meetodite valimiseks peab teadma, kuidas nad töötavad. Antud teemadegrupi eesmärgiks on visualiseerida mõningate algoritmide töö selliselt, et tulemus oleks kasutatav täiendava materjalina õppetöös. Algoritmi visualiseerimine peaks töötama võimalikult suurel arvul platformidel. Sel põhjusel on välja pakutud kaks keelt, millest ühte võiks osata. Samas pole allpool toodud valik lõplik.

Realiseeritavad algoritmid:

  • Graafide värvimine ja/või tükeldamine nii ahnete kui ka täpsete meetoditega.
  • Loogikafunktsioonide minimeerimisalgoritmid - Quine-McCluskey jt.
  • Ümberajastamine (retiming).
  • Planeerimisalgoritmid - ASAP, ALAP, FD, Hu jt.

Toodud valik pole lõplik ja võib muutuda, k.a. lõpetaja enda valitud algoritmi lisamise näol.

Eeldused
Java (JavaScript) või Tcl/Tk oskus. Selle asemel võib olla ka mõni muu multiplatvormne, graafilist liidest toetav keel.
Soovituslik - läbitud aine IAS0340 "Digitaalsüsteemide modelleerimine ja süntees".

Võtmesõnad: riistvara süntees, optimeerimisalgoritmid

Juhendaja(d):

  • Peeter Ellervee

Võtmesõnad: riistvalised troojalased, turvaline riistvara, rekonfigureeritav süsteem

Juhendaja(d):

  • Aleksander Sudnitsõn

Võtmesõnad: laiendtöötluseplatvorm, rekonfigureeritav süsteem, riistvaraline akselerator

Juhendaja(d):

  • Aleksander Sudnitsõn

Töö eesmärk on luua riistvaraline protsessori mudel koos kõikide "kellade ja viledega". Realisatsioon peab võimaldama protsessori sisemiste registrite olekute jälgimist. Tööreziim peab olema automaatne kui ka käsitsi takteeritav. Olenevalt õppetasemest võib lahenduse teostada makettplaatidega (aluseks võtta https://eater.net/6502 või https://www.youtube.com/watch?v=fCbAafKLqC8) kui ka FPGA realisatsioonina. Viimane eeldab siis pehmetuumalise protesessorimudeli loomist ning FPGA väljundite sidumist erinevate protsessorisiseste registrite kuvamiseks.

Võtmesõnad: protsessor, riistvara, makettplaat, FPGA

Juhendaja(d):

  • Priit Ruberg

Riistvaraline Sudoku lahendaja - realisatsioon nt FPGA-l kasutades nt rakkautomaate. Vajalik on ka kasutajaliides loomine.

Võtmesõnad: sudoku, riistvara, kasutajaliides

Juhendaja(d):

  • Peeter Ellervee

Juhendaja(d):

  • Kalle Tammemäe

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov
  • Aleksei Tepljakov
  • Kristina Vassiljeva

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov
  • Kristina Vassiljeva

Juhendaja(d):

info täieneb

Juhendaja(d):

info täieneb

Tööstuslike süsteemide laboratoorsete prototüüpide uurimine, analüüs, modelleerimine ja juhtimine.

Vaata lisaks: http://a-lab.ee/equipment

Võtmesõnad: Identifitseerimine, juhtimine, dünaamilised süsteemid

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov
  • Aleksei Tepljakov
  • Kristina Vassiljeva

Description of the work: Your goal will be to take flow information from underwater measurements and visualize them in a unique way. The tasks you will need to perform include basic signal processing (e.g. converting signals from time to frequency domain) and visualization. The measurement data will be available as ASCII and Matlab binary format, and your job will be to turn the signal data into imagery which can aid fluid dynamics researchers in understanding turbulent flows.

What you will learn: You will gain practical experience in signal processing and data visualization, programming with Matlab.

Why does it matter? Flows in Nature are often very different from those in the laboratory. We are studying how those differences are important to biological organisms, especially fish. Many aquatic animals have developed advanced sensory systems which work in turbulent flows. Turbulence includes fast and slow, big and small vortices, and comparing laboratory and natural flows is cumbersome using standard methods. We want to turn our data into stunning pictures and videos which can help researchers study turbulence in a less technical, but more human way.

Contact: Dr. Jeffrey A. Tuhtan group leader of Environmental Sensing and Intelligence, Centre for Biorobotics: jeffrey.tuhtan@ttu.ee

Juhendaja(d):

  • Jeffrey Andrew Tuhtan

Abstract

Security verification is of paramount importance in the face of hardware attacks such as Spectre and Meltdown. In recent times, the use of fuzzing, a well-established software testing method, has gained significant traction in the realm of CPU security verification.

A critical part of a robust fuzzing process involves the generation of diverse, yet efficient input programs designed to run on the processor. This approach is instrumental in finding security-related vulnerabilities, particularly in corner cases.

Within this project, students will undertake an exploration of various machine learning techniques for the purpose of generating mutants of a seed program. This endeavor aims to enhance the efficiency and cost-effectiveness of processor fuzzing, all while ensuring timely execution.

Prerequisites:

  • Useful courses: Machine learning, Computer architecture (Undergrad & Adv.)
  • Programming: Python, (Verilog, VHDL, System Verilog)

References:

Expected Results:

  • Setting up one of the state-of-the-art open source fuzzer
  • Analyz different methods for instruction mutation and morphing
  • Develop new algorithms for instruction mutation and morphing based on machine learning
  • Simulation, producing results and comparing
  • Generate simulation traces

Supervisor: Tara Ghasempouri, email: tara.ghasempouri@taltech.ee

Co-supervisor: Ali Azarpeyvand, email: ali.azarpeyvand@taltech.ee

Võtmesõnad: vabatarkvara

Juhendaja(d):

  • Vladimir Viies

Nutikad kasutajaliidesed Virtuaalreaalsuse rakenduste jaoks

Võtmesõnad: VR, AR, XR, GUI, UI

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov
  • Aleksei Tepljakov
  • Kristina Vassiljeva

https://www.youtube.com/watch?v=8wLuMxhuLr8 

Juhendaja(d):

  • Aleksei Tepljakov

Varem saadud tulemused https://github.com/RedFox20/CraneVR

Võtmesõnad: VR, dünaamilised süsteemid

Juhendaja(d):

  • Eduard Petlenkov
  • Aleksei Tepljakov
  • Kristina Vassiljeva

Kõrgtasemesünteesil on olulisteks teegielementideks erinevate funktsionaalsete sõlmede mudelid, mida kasutatakse funktsionaalsete sõlmede tüübi valikul ja operatsioonide sidumisel riistvaraliste moodulitega. Need mudelid peaksid andma ühest küljest vajalikku informatsiooni realistasiooni maksumuse kohta (pindala, viide jne.) ja teisest küljest peaks olema võimalik neid mudeleid kasutada sünteesi järgnevates etappides, eelkõige register-siirete taseme sünteesil. Üldistatud VHDL mudelid vastavadki mõlemale tingimusele, lisaks on neid võimalik kasutada ka simulatsioonil.

Ülesanne
Projekteerida ja valideerida üldistatud aritmeetika moodulid VHDL keeles. Moodulid peavad vastama järgmistele tingimustele:

  • Abstraktsiooni tase - sünteesitav registersiirete tase, sisestruktuur kirjeldatud loogikafunktsioonidena.
  • Keele alamhulk - sünteesitav VHDL.
  • Sünteesivahendid - Synopsys DV ja/või Xilinx Vivado.
  • Üldistatud parameetrid - sõnalaius bittides, lisaks sisestruktuuri iseloomustavad parameetrid sõltuvalt realiseeritavast algoritmist.
     

Moodulite grupid
Realiseerida võib ka ühe grupi osaliselt, sõltuvalt moodulite parametriseerimise tasemest. Toodud valik pole lõplik ja võib muutuda, k.a. lõpetaja enda valitud algoritmi lisamise näol.

  • Korrutid täisarvudele: märgiga maatrikskorruti, märgita Booth 2/3/4 korrutid, märgiga ja märgita Radix 2/4/8/16 järjestik-korrutid.
  • Jagajad täisarvudele: märgiga ja märgita järjestikulised ja paralleelsed jagajad.
  • Ujukoma moodulid erinevatele sõnaformaatidele.


Eeldused
Kohustuslik - VHDL keele oskus.
Soovituslik - läbitud aine IAS0600 "Digitaalsüsteemide disain VHDL-s" ja/või IAS0340 "Digitaalsüsteemide modelleerimine ja süntees".

Lisainfo
Algoritmid vt. http://www.ecs.umass.edu/ece/koren/arith/simulator/ 

Võtmesõnad: kõrgtaseme süntees, aritmeetikamoodulid

Juhendaja(d):

  • Peeter Ellervee