Математическая обработка сигналов

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ в реальном масштабе времени, т.е. без накопления запаздывания. При ЦОС осуществляются математические операции над сигналами,составляющими цифровой временной ряд. По сравнению с аналоговыми методами ЦОС позволяет достичь более высокой точности и технологичности. Случайные сигналы анализируют во времени или частотной области. [c.86]

При исследовании высокочастотных процессов используют магнитографы. К достоинствам их относятся высокая плотность записи, широкий частотный диапазон. Они упрощают техническую и математическую обработку записей этих процессов, дают возможность непосредственного ввода записей электрических сигналов в ЭВМ или специализированные устройства для обработки. Недостатком магнитографического метода регистрации является относительная сложность аппаратуры и трудность визуального контроля за качеством регистрации процесса в ходе эксперимента. [c.96]

Книга написана на базе лекций, прочитанных в Лондонском имперском колледже известными специалистами в области цифровой обработки сигналов. В доступной форме изложены основы математического аппарата, используемого при работе с дискретными сигналами и системами, рассмотрены характеристики и методы синтеза цифровых фильтров, проанализированы основные ограничения, связанные с дискретным представлением данных. [c.576]

Настоящая книга адресована инженерам, работающим в промышленности и в исследовательских организациях, а также студентам технических специальностей, которые освоили методы проектирования непрерывных линейных систем управления и хотели бы ознакомиться с основами теории цифровых систем и вопросами их практической реализации. Конечно, желательно, чтобы читатель располагал определенными сведениями в линейных дискретных системах, однако он может почерпнуть их из гл. 3, которая содержит краткое введение в теорию цифровой обработки сигналов и где приводятся базовые математические соотношения, необходимые в инженерной практике. Этот математический аппарат послужил основой для создания и дальнейшего развития эффективных методов проектирования дискретных систем управления. [c.9]

К четвертой группе относятся методы повышения качества за счет применения более эффективных алгоритмов обработки сигналов аналитических приборов. При этом за счет использования соответствующего математического обеспечения, учитывая высокий уровень развития вычислительной техники и наличия у пользователей, как правило, современных ЭВМ, иногда можно достичь гораздо более существенного эффекта повышения качества измерений с наименьшими затратами материальных и трудовых ресурсов, чем другими указанными методами. [c.9]

Типовые вычислительные схемы метода наименьших квадратов. Вычислительные процедуры получения оценок МНК входят в математическое обеспечение ИВК и отличаются в основном способами вычисления обратной матрицы С , что существенно для случаев, когда она плохо обусловлена методами минимизации Ф(0) в (1.75) и получения сходимости итерационной процедуры. Опубликованы достаточно подробные обзоры методов, например [20, 21, 36]. Приведены описания программных модулей на базе алгоритмов МНК, разработанных для математического обеспечения ЕС ЭВМ [35]. Поэтому кратко остановимся только на процедурах, обладающих относительной устойчивостью при нарушениях предположений МНК. При обработке сигналов приборов это особенно важно, поскольку из-за наличия ошибок измерений как зависимой, так часто и независимых переменных трудно высказать определенное суждение о вырожденности или невырожденности системы (1.79). В этом случае задача относится к числу некорректно поставленных и процедура отыскания нормального решения (в смысле классического МНК) будет неустойчивой [37]. [c.46]

Организующая программа относится к основному математическому обеспечению ЭВМ и предназначена для реализации функций системы, которые не решены или не могут быть решены с помощью соответствующих электронных схем. Пример — обработка сигналов прерываний (например, выделение сигнала готовности одного из станков), интерпретация указаний операторов на станках, установка рабочих органов в исходное положение, запуск и остановка программы, координация синхронной работы устройств и организация обмена информацией между оперативной памятью и внешними устройствами (дисковая память, станок, устройство ввода или вывода информации). [c.176]

Быстрая символьная и цифровая обработка необходима в геофизических исследованиях для того, чтобы и обработку, и интерпретацию данных выполнять в реальном времени. Обработка сигналов используется для выделения собственно данных и удаления характерных особенностей источника [40]. Моделирование и решение обратной задачи [3, 4] могут тогда использоваться для оценки геофизических параметров. Выбор параметров для управления этими вычислениями и решения математических уравнений требуют использования символьных вычислений. Основанные на правилах экспертные системы предназначены для интерпретации данных и должны взаимодействовать с системой обработки сигналов. Таким образом для схем от цели к фактам конкретная гипотеза должна подтверждаться повторной обработкой выбранных данных. [c.393]

Применение современной вычислительной техники и цифровой обработки сигналов для идентификации и математического моделирования как основных элементов, так н всей АС в целом, что послужит базой для углубленного изучения механизмов возникновения различных видов искажений в АС и создания эффективных методов их минимизации. [c.161]

Система имеет возможность математической обработки рассчитанных сигналов, т. е. их сложения, вычитания, применения к ним различных математических функций. Полученные таким образом новые зависимости могут быть отображены в специальном окне, как и любые другие сигналы. [c.181]

Анализ сигналов в математических терминах дает прекрасную пищу для абстрактных размышлений, которые могут доставить огромное удовольствие любителям математики. Если основные гипотезы, положенные в основу абстракций, отражают реальную ситуацию, то в результате некоторой достаточно длинной цепи абстрактных построений получаются оптимальные решения проблем обработки сигналов. В этом разделе, однако, предпринята попытка дать минимум абстрактной теории, который необходим для понимания современных методов, и в то же время связать его с понятиями, близкими большинству инженеров. К счастью, многие теоретические построения можно достаточно просто выразить в векторной форме, используя для иллюстрации свойств -мерного пространства сигналов обычные геометрические свойства двух- и трехмерных векторов. [c.216]

В радиометрическом дефектоскопе в процессе регистрации поток излучения преобразуется в электрический сигнал. Он может быть выведен для обработки во внешних устройствах с любой схемы, входящей в канал регистрации. Характеристики этого сигнала с достаточной точностью описываются математическими выражениями, что особенно существенно при обработке данных контроля. Блоки, входящие в канал регистрации, допускают замену, причем характеристики выходных сигналов сохраняются. [c.164]

Исторически одним из первых синтезированных фильтров был фильтр, предназначенный для обработки радиолокационных кодированных импульсов [46, 169]. Передаточная характеристика такого фильтра рассчитывалась с помощью ЦВМ [169], а сам фильтр изготавливался вручную, как описано в 4.2. Совершенствование методики расчета и изготовления фильтров позволило их использовать в системах обработки данных, полученных радиолокационными станциями с синтезированной апертурой. Не останавливаясь на математических деталях этой задачи (см., например, [23. 46]), отметим только, что при записи сигнала, отраженного от цели, возникают искажения, обусловленные изменением расстояния от антенны до объекта в процессе полета самолета. В результате отраженный импульсный сигнал задерживается относительно излученного на различное время для разных частей излучающей апертуры. Для ряда систем с высокой разрешающей способностью эти различия в расстояниях могут превышать величину разрешения по дальности, что, конечно, ограничивает предельную разрешающую способность системы в целом. Один из примеров создания и использования фильтра для коррекции сигналов радиолокационной станции с синтезированной апертурой приведен в [178]. В этом случае в качестве объекта, с которым согласован фильтр, используется чисто фазовая функция [c.155]

Второй раздел — Построение измерительных цепей и регистрация сигналов — знакомит читателя с физическими явлениями, используемыми в измерительной технике, аналогией в математическом описании процессов в различных системах, а также с теорией и техникой автоматической регистрации и обработки измерительных сигналов, получаемых в процессе проведения эксперимента. Здесь помимо подробного обсуждения технических возможностей универсальных регистраторов различного принципа действия освещены проблемы, связанные с унификацией разнородных сигналов и синхронизацией многопараметрической регистрации, актуальные при исследованиях [c.4]

Обработка и анализ результатов измерений заключаются в переводе зарегистрированных сигналов в размерные величины с учетом градуировочных зависимостей приборов. На этом этапе проводится вычисление оценок математического ожидания измеряемых величин и рассчитываются оценки дисперсии измеряемой величины. Большой объем вычислительных работ требует применения ЭВМ на всех стадиях обработки и анализа результатов измерений. Автоматическая обработка и документирование осуществляются по различным схемам с использованием средних и больших ЭВМ. [c.50]

Сигналы измерительной аппаратуры, фиксируемые во время исследования объектов, содержат информацию об измеряемых параметрах, зашифрованную в виде определенных символов. Для принятия решений, ради которых производилось исследование, необходимо производить преобразование измерительных сигналов в иные формы представления, обеспечивающие наиболее эффективное использование полученной информации. Такой процесс, осуществляемый обычно с привлечением вычислительных операций, называется обработкой результатов измерений. При этом совершается обратный перевод символов в размерные величины для оценки уровней физических параметров и критериев оптимальности объектов исследований, для определения взаимосвязи параметров, оценки пригодности исходных математических моделей, определения значений эмпирических констант и т. п. Процесс обработки измерительных сигналов принято делить на этапы первичной и вторичной (или окончательной) обработки. На обоих этих этапах кроме информации, поступившей от измерительной аппаратуры, используется дополнительная информация, получаемая в период технической подготовки к проведению экспериментов, и информация, вырабатываемая непосредственно во время обработки. [c.171]

Переход от ручных методов обработки зарегистрированных в процессе опыта данных к автоматическому анализу и вычислениям вызывает необходимость применения формальных способов записи правил извлечения полезной информации из измерительных сигналов, а также алгоритма комплексного функционирования всех подсистем в процессе эксперимента. Строгая математическая запись указывает на принципиальную возможность реализации описываемой обработки в информационно-измерительной системе. В этом случае запись несет полную информацию о процессе получения и переработки данных, является его алгоритмом. По общему определению, алгоритм есть информация об организации некоторого процесса. Описание алгоритма также рассматривается как материальная система с определенной организацией. [c.197]

Применительно к ЖРД, описываемому в простейшем линейном приближении дифференциальными уравнениями с запаздывающим аргументом, использование z-преобразования и метода логарифмических частных характеристик затруднительно. Поэтому будем пользоваться наиболее точным, а в нашем случае и наиболее простым методом численного интегрирования дифференциальных уравнений. Для расчета используем линейную модель ЖРД с дожиганием окислительного газа, описываемую уравнениями (7.1.5), (7.1.7), (7.1.9) — (7.1.15). В математическую модель ЖРД введем алгоритм управления для цифрового регулятора. При этом будем рассматривать управление только по одному контуру и для упрощения в первом приближении примем, что первичные преобразователи идеальные, шум в измеряемом сигнале отсутствует, обмен информацией между ЭВМ и остальной частью системы происходит мгновенно с постоянным синхронным тактом квантования Т , т. е. в каждый момент йГо ЭВМ принимает сигнал для обработки и одновременно выдает сигналы управления в форме решения по алгоритму по данным измерений параметров ЖРД в предыдущем такте. [c.272]

Блок обработки данных предназначен для обработки входных сигналов, цифровой фильтрации, коррекции, масштабирования, вычисления дополнительных математических величин, индикации измерительных параметров и формирования управляющих сигналов. Вычисленное или измеренное значение температуры подается на входы логических устройств (ЛУ) для дальнейшей обработки и выдачи управляющих сигналов. [c.124]

Напомним, что регрессией называют зависимость среднего значения случайной величины от некоторой другой величины или от нескольких величин. Подобная зависимость является математической моделью изучаемого физического явления, технологического процесса, технического объекта и др. На основании этой модели может быть предсказана реакция системы на внешнее воздействие или изменение состояния объекта. При некоторых условиях по реакции системы (сигналу измерительной информации) может быть определено изменение состояния объекта, что может служить основой для диагностирования. В технической диагностике под реакцией (откликом) обычно понимают совокупность диагностических сигналов (параметров) или результатов их обработки. [c.236]

Система обработки информации с внутритрубного дефектоскопа по сути является системой распознавания объектов на трубопроводе. Это связано с тем, что кроме сигналов от дефектов сплошности регистрируются также сигналы от разных объектов и элементов трубопровода - маркеров, отводов, сварных швов и т.д., поэтому необходимо разделение сигналов. При соблюдении единообразия и технических условий эта задача в магнитной дефектоскопии решается довольно просто. Несколько сложнее обстоит дело с распознаванием дефектов, так как магнитный метод контроля относится к непрямым методам определения параметров дефектов. Поэтому для решения этой задачи приходится прилагать значительные усилия в разработке физико-математических методов обработки по сравнению с прямыми методами измерения, в то время как аппаратура и методика измерения являются достаточно простыми и надежными. [c.229]

Предложена система базового мониторинга механического состояния объектов техники на основе анализа сигналов вибрации. Определены основные этапы мониторинга. Представлены математические модели и технология обработки статистик вибрационных измерений. Предусмотрены возможность расчетов нормативов вибрации в случае их отсутствия, а также расчет и оценка определенных характеристик состояния. Предложен общий алгоритм автоматического решения задач мониторинга. [c.2]

Микропроцессорная техника может широко использоваться не только в системах управления, но и при создании различных измерительных преобразователей. Замена аналоговых методов обработки сигналов цифровыми значительно повышает точность измерения и расширяет функциональные возможности измерительного средства. Действительно, замена самой неприятной с точки зрения точности обработки сигнала операции аналогового интегрирования на цифровое повышает точность измерения в несколько раз, так как определяется только точностью работы АЦП. Дальнейшая математическая обработка измеренных промежуточных величин вообще не вносит реальной погрешности в результат oк 4 чaтeльнoгo измерения. [c.229]

Информация при физических экспериментах стекается в виде электрических сигналов в такой центр, оснащенный всевозможной преобразующей и цифровой электронной аппаратурой для запоминания, дистрибуции, предварительной математической обработки и вывода экспериментальных данных. Во многих случаях эти данные посылаются для полного анализа в универсальную вычислительную машину. [c.94]

Некоторые МЦК снабжаются несложным вычислительным устройством, позволяющим частично производить первичную обработку измерительных сигналов и передачу информации в другие устройства автоматической обработки. Примером подобной МЦК может служить машина первичной переработки информации типа МППИ-1, которая выполняет следующие функции [125] 1) автоматический сбор по заданной программе информации от 128 аналогичных измерительных преобразователей и 72 интегральных и позиционных преобразователей (по двухимпульсным входам 63 и по число-импульс-ным — девять) при необходимости количество аналоговых входов с помощью выносных групповых преобразователей может быть доведено до 368 2) математическую обработку текущих значений сигналов об измеряемых параметрах, включая усреднение и интегрирование величин за большой промежуток времени, нормализацию сигналов, коррекцию, сравнение с уставками на регулирование, а также некоторые расчетные операции по фиксированной заранее программе [c.180]

Большое распространение получили твердомеры ТБ 5004 [20] с регулируемым расстоянием от наконечника до стола 0...250мм. Они дают возможность определять значения твердости по Бринеллю 4...450 НВ (650 HBW), а также по глубине восстановленного отпечатка с выдачей результата испытаний на цифровое табло электронного блока. Наличие микропроцессорного устройства обеспечивает значительное повышение точности измерения твердости. Прибор имеет выходы сигналов на термопечатающее устройство и на специальное сортирующие устройство, обеспечивает математическую обработку результатов измерений в серии до девяти испытаний. [c.478]

Прибор АФЧХ тестирования реализован в виде датчика, содержащего подводящий и отводящий электроды. С выхода датчика снимается величина падения напряжения на исследуемом участке и величина выходного сигнала, которые подаются на приемник измерительных сигналов, соединенных с компьютером. Деформирующая способность (площадь эпюры) остаточных напряжений определяется путем математической обработки результатов, полученных АФЧХ. В основу алгоритма расчета остаточных напряжений положены специальным образом сформированные массивы данных, получаемых по АФЧХ исследуемого участка поверхности детали и дающих возможность оперировать корреляционными связями между остаточными напряжениями, некоторыми физическими свойствами материала исследуемой детали, ее геометрической формой и размерами. Таким образом, после математической обработки, т.е после пересчета электрических характеристик в площадь участка эпюры остаточных напряжений (деформирующую способность), находятся величина и знак остаточных напряжений на определенной глубине от поверхности. [c.73]

В специализированное системное математическое обеспечение (ССМО) входят подпрограммы, обеспечивающие выдачу необходимых сигналов управления и сбор экспериментальных данных с их первичной обработкой. [c.511]

Сейчас, в период компьютеризации, все больше физиков обращается к цифровой голографии как методу всестороннего изучения голографического процесса. Вычислительная техника с ее широкими возможностями количественной поточечной обработки изображений позволяет промоделировать весь голографический процесс от начального момента формирования голограммы до момента восстановления по ней исходного изображения, включая многие промежуточные этапы преобразования оптической информации. Цифровая голография как метод реализации голографического процесса с помощью ЭВЛ стала возможна благодаря наличию детально разработанного математического аппарата, адекватно описывающего волновое поле лазеров при формировании голограммы и восстановлении изображения. Достаточно большой опыт расчета волновых полей на ЭВМ, создание численных методов гармонического анализа двухмерных сигналов с помощью ЭВМ, разработка весьма эффективного алгоритма быстрого преобразования Фурье— все это явилось основой применения цифровЪй Техники в голографии. [c.111]

Задачей идентификации является экспериментальное определение характеристик динамических объектов и связанных с ними сигналов. Оценивание параметров системы производится в рамках математической модели определенного класса. При этом различие между реальным объектом или сигналом и соответствующей математической моделью должно быть по возможности минимально [ЗЛ2], [3.13]. Текущей ыЗеятификачаей будем называть процедуру определения параметров путем обработки на ЭВМ данных, которые поступают от объекта идентификации непосредственно в процессе его функционирования. В некоторых случаях измеряемые сигналы объекта первоначально накапливаются в виде блоков или массивов информации. Обработку такого типа принято именовать пакетной. Если же сигналы обрабатываются по истечении каждого такта квантования, то говорят, что обработка ведется в реальном масштабе времени. [c.352]

Для математической формулировки указанной задачи определения величины и показателя следует определить изучаемый класс измеряемых величин, т. е. указать его общие математические свойства. Поскольку объектом контроля является взаимосвязанная совокупность динамических протекающих во времени процессов, которые в реальных условиях всегда подвергаются действию случайных возмущающих факторов, то измеряемые сигналы всегда являются случайными. Наиболее распространенным в промышленности является класс непрерывных производств, в котором агрегаты производят непрерывную обработку материалов в примерно стационарном режиме (т. е. требуемый режим обработки почти не зависит от рассматриваемого момента времени) В некоторых случаях из-за медленного по сравнению с изменением возмущающих факторов изменения характеристик агрегатов со временем возникает квазистационар-ный режим работы, при котором математическое ожидание измеряемых сигналов изменяется со временем, а прочие статистические характеристики измеряемых процессов можно считать практически стационарными. Однако этот квазистационарный режим может быть приведен для целей анализа к общему стационарному [c.15]

Для этого случая в настоящее время известны две методики обработки данных, отвечающие условиям рассматриваемой задачи метод трех приборов [18] и метод Вальда [79], [180]. Оба метода позволяют оценить дисперсии нескольких приборов, измеряющих одновременно один и тот же параметр х, по сигналам этих приборов, зарегистрированным независимым образом. Математическая модель, используемая в обоих методах, одинакова. Предполагается, что систематические погрешности полностью исключены (или учтены), а полученные отклонения — случайны. [c.434]

Новым подходом к решению задачи повышения точности и производительности обработки является использование микропроцессоров. Учет факторов, определяющих геометрические погрешности обработки, сводится к созданию либо эмпирическим, либо аналитическим путем математической модели станка, которая затем закладывается в вычислительное устройство, ведущее управление ходом процесса обработки. В этом случае станок оснащают системой первичных преобразователей (датчиков), дающих информацию о режиме, силе резания, температурном режиме обработки, координатах положения режущего инструмента, реализуемых в соответствии с УП. Получаемые данные о состоянии технологической системы вводят в вычислительное устройство, которое расчетным путем определяет вид и уровни сигналов коррекции, поступающих в УЧПУ, или непосредственно на рабочие органы станка. Использование вычислительных устройств позволяет управлять процессом обработки по свободному параметру путем всесторонней оценки состояния технологической системы. [c.268]

Общей тенденцией в развитии электронной аппаратуры является переход на использование коротковолнового диапазона спектра электромагнитного излучения. Причем последние два десятилетия характеризуются интенсивным освоением оптического диапазона. Исключительно высокая информационная емкость светового поля как носителя информации, высокая скорость распространения оптических сигналов по ипформационцым каналам и принципиальная легкость осуществления математических операций с даумернымн световыми полями предопределили широкий интерес к использованию оптических методов приема, передачи и обработки информации в различных видах радиоэлектронной и оптико-электронной аппаратуры (РЭА и ОЭА). По своей значимости применение оптического излучения при обработке информации в РЭА и ОЭА уже в ближайшем будущем будет не меньшим, чем переход от электровакуумных приборов к полупроводниковым, а от Них — к интегральным микросхемам. [c.3]

Традиционные способы фильтрации сигналов [82 — 85] в условиях ГКМ оказались малоэф( ктивными, так как источники их появления настолько разнообразны, что построение математической модели помех и ее исследование сопряжены с существенными трудностями. Поэтому усилия, направленные на построение математических моделей, возникающих в системе помех с целью применения алгоритмических методов фильтрации сигналов, не приносят желаемых результатов. Кроме того, обработка информации в АСУ ТП происходит в реальном маспггабе времени, и жесткие временные ограничения на обработку аварийных сигналов затрудняют применение алгоритмических методов фильтрации сигналов от большого количества датчиков (количество датчиков может достигать тысячи и более) из-за ограниченности вычислительных ресурсов контроллеров, используемых в АСУ ТП. Следует отметить, что из-за большого количества датчиков использование в составе комплекса технических средств АСУ ТП традиционных встроенных аппаратных фильтров значительно усложнило бы аппаратуру, снизило бы соответственно ее надежность и неоправданно увеличило бы стоимость. [c.137]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...