ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Модели сигналов и помех из "Автоматизация аналитических систем определения состава и качества вещества " Различают три составляющих в выходном сигнале аналитического прибора у 1) собственно полезный сигнал s t), несущий информацию о составе или качестве анализируемых веществ 2) базисный сигнал /в.с(0, иногда называемый фоном или дрейфом и равный значению выходного сигнала аналитического прибора при отсутствии полезного сигнала 3) различного рода помехи (/). [c.11] В качестве независимых переменных может выступать текущее время анализа, параметр развертки (та физическая величина, по которой производится развертка спектра), интенсивности аналитических линий в квантометрах и т. п. Зависимыми переменными являются измеряемые выходные сигналы (при первичной обработке, например, это сигналы на выходе детекторов аналитического прибора). [c.11] Задачей обработки является оценка параметров 0, точные значения которых неизвестны. [c.11] Вектор оцениваемых параметров т-то компонента обычно включает интенсивность Ат, мерой которой служат амплитуда, площадь или энергия сигнала параметр положения tam, характеризующий положение компонента на оси развертки, в спектре и т. д., что позволяет произвести его идентификацию, другие параметры, определяющие модель (1.2). [c.11] Сигналы первого класса характерны, например, для масс-спектрометров, хроматографов, оптических, рентгеновских и ЯМР-спектрометров непрерывного действия. Параметром, определяющим положение компонента на оси развертки, здесь является массовое число, удерживаемый объем, волновое число, частота резонанса. Сигналы второго класса характерны для импульсных Фурье- и ЯМР-спектрометров и эффузиометров, где существенным параметром, по которому различаются компоненты, является частота и постоянная времени. [c.12] Здесь А — амплитуда пика io — параметр положения (х — параметр ширины пика [в уравнении (1.3) —среднеквадратичная ширина]. [c.12] Пределы интегрирования определяются областью существенных значений y (i). Для полной характеристики пика компонента достаточно иметь сведения о нулевом и первом начальных моментах и втором, третьем, четвертом центральных моментах. Моменты более высоких порядков не несут существенной информации о пике. [c.13] Поэтому в дальнейшем рассматриваются сигналы первого класса. [c.13] Задача нахождения Sn(i, 0и) является задачей восстановления сигналов. В практике обработки сигналов аналитических приборов она встречается относительно редко. В разделе 2.6 эта задача рассматривается только в плане получения исходных оценок параметров сигналов. Подробный обзор методов восстановления можно найти в монографии [8]. [c.14] Коэффициенты Ь полинома подлежат оцениванию по реальному сигналу и, таким образом, увеличивают число оцениваемых параметров. При этом bi, Ьг определяют собственно дрейф, который может вызываться нестабильностью режимов аналитической системы прибора, дрейфом параметров его электронного блока и другими причинами. Величина ожидаемого базисного сигнала может быть вычислена экстраполяцией сигнала по модели (1.12). Однако изменение коэффициентов Ь во времени значительно усложняет процедуру компенсации уъ. с, заставляя периодически повторять их оценивание (см. раздел 2,3). [c.14] На рис. 1.1, а приведены типовые корреляционные функции шумов в сигнале хроматографа, а на рис. 1.1,6 масс-спектрометра. Следует отметить, что предположение о нормальности распределения шума существенно при использовании традиционных алгоритмов обработки во временной области, так как позволяет получить точность обработки, близкую к потенциально возможной для применяемых методов. При разложении сигнала в ортогональной базисной системе функций (см. раздел 1.2) это ограничение не обязательно, поскольку в результате обработки смеси y t) шум нормализуется, что позволяет распространить алгоритмы, полученные в предположении его нормальности, на случай, когда распределение шума отличается от нормального. [c.15] Учитывая, что /с /щ (по крайней мере, это справедливо после сглаживания сигнала), можно ограничиться первым членом ряда. Тогда сигнал на выходе детектора можно рассматривать как аддитивную смесь полезного сигнала с шумом [см. модель (1.1)] со среднеквадратичным значением, зависящим от величины сигнала /с (нестационарный шум). При небольших диапазонах изменения /с шум внутри диапазона -можно считать стационарным. [c.16] Изменение режимов аналитической системы прибора в процессе анализа, как правило, приводит к тому, что шум нельзя считать стационарным. Например, в хроматографии с программированием температуры мощность шумов возрастает с увеличением температуры колонки. [c.16] Здесь б(т)—дельта-функция, т. е. белый шум, представляет собой случайный процесс, у которого значения в любые два момента некоррелированы. [c.16] Здесь Оо(ш)—энергетический спектр шума на входе (усилителя) Я(ш) —частотная характеристика инерционного звена. [c.17] Э Импульсные помехи представляют собой апериодические ыбросы малой длительности, моменты появления которых, их полярность и амплитуда носят случайный характер. Внешними причинами возникновения импульсных помех могут являться пиковые перегрузки (кратковременные провалы напряжения) в системе энергоснабжения из-за пусковых токов при включении электродвигателей и коммутационного оборудования переходные процессы и наличие пульсаций в системе распределения энергии и т. д. Помехи от внешних источников попадают в аналитический прибор через гальваническую связь, электростатическую и электромагнитную индукции и излучение. Эти обстоятельства следует учитывать при проектировании систем защиты. [c.17] Величина коэффициента % имеет здесь смысл вероятности появления помехи. Некоторые авторы считают, что вероятность появления импульсной помехи подчиняется пуассоновскому закону, однако эти данные недостаточно обоснованы, поэтому целесообразно принять равномерное распределение. При таком описании помех первый член распределения Шш в (1.16) характеризует его центральную часть, а второй—края (хвосты). [c.18] Следует учесть, что такие помехи могут вызываться и некоторыми блоками прибора. Например, ионизационные детекторы хроматографов могут генерировать помеху с частотой 30-— 40 Гц [9]. [c.19] Борьба с наводками обычно ведется аппаратными средствами экранирование, введение синхронизации работы аналого-цифровых преобразователей от источника наводок и др. Но наводки могут быть скомпенсированы адаптивными программными фильтрами (см. раздел 1.3). Такие фильтры эффективно подавляют не только наводки, но и довольно часто встречающиеся помехи, которые не являются ни детерминированными, ни чисто случайными процессами (т. е. в отличие от. шумов не имеют хаотического характера). Эти помехи описываются кусочно-постоянным образом детерминированными функциями (например, степенными или тригонометрическими полиномами) с неизвестными параметрами, значения которых подлежат оцениванию на базе текущей информации (так называемое волновое представление [10]). [c.19] Вернуться к основной статье