На основании анализа недостатков классических методов обработки сигналов РСГУ (релаксационная спектроскопия глубоких уровней) предложен альтернативный алгоритм, основанный на преимуществах метода искусственных нейронных сетей. Доказана правомерность его применения для исследования простых моделей с одним глубоким уровнем и устойчивость к значительному уровню зашумленности сигнала.

On the basis of analysis of classical methods disadvantages of deep level transient spectroscopy (DLTS) signal processing, we proposed alternative algorithm, which is based on the advantages of artificial neural networks. We proved the legitimacy of its application to the investigation of simple models with one deep level and its stability to a significant noise degree in signal.

На основі аналізу недоліків класичних методів обробки сигналів РСГР (релаксаційна спектроскопія глибоких рівнів) запропоновано альтернативний алгоритм, що базується на перевагах методу штучних нейронних мереж. Доведено правомірність його застосування для дослідження простих моделей з одним глибоким рівнем та стійкість до значного рівня зашумленості сигналу.