Введение к работе
Актуальность темы
Проведение научных исследований часто сопряжено с необходимостью сбора данных, обработки, анализа полученной информации и построения моделей протекающих процес-сов. Перспективным является решение подобных задач на базе типовых микропроцессорных средств, что обеспечивает тиражируемость полученных результатов, возможность разработки нового и модификации существующего программного обеспечения для конкретной исследовательской задачи. Особенностью исследуемых в диссертационной работе методов и алгоритмов цифровой обработан сигналов является применение их в составе вычислительного комплекса, объединяющего приемные датчики, аппаратуру сбора данных и цифровой обработки сигналов, персональный компьютер, а также средства программного обеспечения в единую информационно-измерительную систему (ИИС) сбора и обработки акустической информации. Целевое назначение системы, связанное с обработкой акустических данных, определяет требования к техническим характеристикам блока предварительной обработки и модуля сбора данных ИИС.
Современные информационно-измерительные системы можно рассматривать как специализированные вычислительные системы, предназначенные для сбора и обработки данных, а также анализа и представления зарегистрированной информации с применением методов автоматизации. Примерами областей, где автоматизация процедур сбора и обработки данных актуальна и широко применяется могут служить гидрофизика, акустика, медицина. Важнейшей задачей является обеспечение научных исследований современными и эффективными аппаратными, алгоритмическими и программными средствами сбора, обработки и анализа данных.
Во многих областях науки наблюдается тенденция повысить степень автоматизации
проведения эксперимента, улучшить эффективность обработки данных^ с помощью циф
ровых методов обработки сигналов, сократить временные затраты на анализ и системати
зацию полученной информации. Все чаще необходимо проводить эксперименты в.реаль-
ном времени с использованием многоканальных входных потоков данных, что, естествен
но, предъявляет жесткие требования к производительности вычислительной системы. Для
решения таких задач актуальна разработка эффективных алгоритмов обработки сигналов
с использованнемресурсов процессоров цифровой обработки сигналов в составе инфор
мационно-измерительных комплексов. _->.-,,
В последнее время персональный компьютер (ПК) стал неотъемлемой частью систем, предназначенных для сбора, обработки, анализа и представления данных при проведении научных исследований. Это обусловлено открытостью архитектуры, достаточными вычислительными ресурсами для большинства приложений, хорошими графическими возможностями, доступностью разнообразных инструментальных средств разработки про-граммного обеспечения. Поэтому своевременной является разработка алгоритмов и программного обеспечения для цифровой обработки данных в расчете на использование ПК как базовой вычислительной платформы, обеспечивающей автоматизацию экспериментов и графическое представление результатов анализа.
Цель и основные задачи работы
Цель работы состоит в исследовании методов и разработке эффективных алгоритмов и компьютерных программ для информационно-измерительной системы сбора и обработки акустических данных. Система включает физико-информационные датчики, аппаратуру ввода/вывода данных, модуль цифровой Обработки сигналов, персональный компьютер и программное обеспечение.
Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:
-
Исследовать методы регистрации мноРоканальных аналоговых сигналов и разработать эффективные драйверы ввода данных в ИИС:
-
Разработать эффективные алгоритмы и программное обеспечение для предварительной обработки регистрируемых сигналов.
-
Исследовать оперативные методы анализа характеристик сигналов на основе алгоритмов подсчета пересечения нулевого уровня и текущей оценки спектра.
-
Разработать метод оценки передаточных характеристик входных каналов ИИС.
-
Исследовать характеристики методов спектрального анализа и разработать эффективные алгоритмы и программы цифровой обработки для спектрального анализа акустических сигналов. ->->'
-
Разработать параллельные алгоритмы спектрального анализа и фильтрации сигналов для двухпроцессорной вычислительной платформы.
Основные результаты, представленные в диссертации, являются следствием работы автора с 1991 года по госбюджетным и хоздоговорным работам, выполненным в Научно-исследовательском физико-техническом институте и Владивостокском государственном университете экономики и сервиса.
Методы исследования
Методологической базой исследования являются положения теории систем, математической логики и теории алгоритмов, численных методов, теории цифровой обработки сигналов, математической статистики и методы объектного программирования.
Научная новизна и положения, выносимые на защиту
Основными положениями, выносимыми на зашиту и отвечающими требованиям научной новизны, являются:
-
Модифицированный авторегрессионный алгоритм оценки спектра многоканального сигнала.
-
Параллельные алгоритмы текущей оценки спектральной плотности мощности и цифровой фильтрации сигналов для двухпроцессорной вычислительной платформы.
-
Метод выделения периодических сигналов и экспресс-оценки доминирующих частот, основанный на вычислении количества нулей высоких порядков и графическом способе представления формируемых признаков.
-
Модифицированный алгоритм сжатия данных с множественными опорными отсчетами и компенсацией трендов; результаты анализа искажений спектра сигналов при использовании алгоритмов сжатия данных.
-
Метод автоматизированной калибровки входных каналов информационной системы с использованием комплексной демодуляции.
-
Рекомендации, направленные на повышение эффективности работы двухпроцессорных вычислительных платформ при реализации методов цифровой обработки сигналов. ,л
Практическая значимость работы
Разработанные алгоритмы позволяют повысить эффективность цифровой обработки данных при выполнении исследовательских работ в гидрофизике, акустике и других смежных областях, где требуется производительная совместная обработка многоканальной информации.
Выявленные характеристики методов и алгоритмов цифрового спектрального анализа (точность, разрешающая способность, устойчивость, производительность) позволят производить обоснованный выбор алгоритмов и их параметров при реализации анализа данных на основе спектральных методов. Полученные результаты анализа искажений сигналов при использовании алгоритмов сжатия данных и рекомендации по применению этих
алгоритмов позволяют обосновать степень сжатия данных при накоплении оцифрованных измерительных сигналов на магнитных дисках.
Разработанные пакеты программ (Vector, CS, WorkData) позволяют автоматизировать процедуры сбора и обработки многоканальной информации при проведении исследований в акустике, гидрофизике, пульмофонографии.
Результаты диссертационной работы использованы при проведении НИР «Царевна» (Научно-исследовательский физико-технический институт), «Набросок» и «Щуп» (Дальневосточный технологический центр), выполненных по спецтематике.
Результаты диссертационной работы внедрены в Тихоокеанском океанологическом институте ДВО РАН, Научно-исследовательском физико-техническом институте при Дальневосточном госуниверситете, Дальневосточном технологическом центре, Владивостокском государственном университете экономики и сервиса.
Достоверность
Достоверность полученных результатов обеспечена всесторонним тестированием разработанных алгоритмов и программ, модельными экспериментами и сравнением результатов с опубликованными тестовыми примерами алгоритмов цифровой обработки сигналов.
Апробация работы
Научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на:
Международной конференции "Персональные компьютеры в проектировании и исследовании механизмов и агрегатов", С.Петербург, 1995
Международной конференции "Новые компьютерные технологии в учебном процессе и научных исследованиях ", Москва, 1995
Научно-технической конференции преподавателей и сотрудников ДВГТУ, Владивосток, 1995
V Международной конференции "Региональная информатика-96", С. Петербург, 1996
Международной конференции по Информатике и контролю, С. Петербург, 1997
Публикации
Основные результаты опубликованы в 10 печатных работах.
Структура и объем диссертации
.Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 82 наименований и 9 приложений. Общий объем диссертации составляет 169 .страниц, из них 22 страницы приложений. Работа содержит 56 рисунков.