Измерение параметров локального сигнала методом дискретного вейвлет-преобразования в режиме реального времени

• Автор: Коновалова, Вера Сергеевна
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 139 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1 ИЗМЕРЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЛОКАЛЬНЫХ СИГНАЛОВ

1.1 Описание локального сигнала

1.2 Основы теории вейвлет-преобразования

1.3 Анализ возможности обработки информационных сигналов на основе вейвлет-преобразования

Выводы по главе

2 МЕТРОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИСКРЕТНОГО ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

2.1 Постановка задачи

2.2 Исследование точности измерения параметров локального

сигнала
2.3 Исследование точности выделения локального сигнала при наложении локальных сигналов разной частоты
2.4 Исследование точности выделения локального сигнала в
зависимости от порогового значения
2.5 Анализ фильтрующих свойств дискретного вейвлет
преобразования
2.6 Исследование зависимости длительности краевого эффекта от уровня разложения
2.7 Методика выделения локального сигнала при помощи
дискретного вейвлет-преобразования
Выводы по главе
3 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛОКАЛЬНОГО СИГНАЛА В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
3.1 Постановка задачи
3.2 Разработка скользящего алгоритма дискретного вейвлет-преобразования, работающего в режиме реального времени

3.3 Оценка объёма вычислений
3.4 Блок-схема алгоритма скользящего вейвлет-преобразования
Выводы по главе
4 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛОКАЛЬНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
4.1 Измерение характеристик железнодорожного полотна с помощью измерительной системы, построенной на базе микромеханических акселерометров
4.2 Фильтрация измеряемого сигнала, характеризующего параметр технологического процесса
Выводы по главе
Заключение
Список литературы
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность. Измерение характеристик одиночных локальных сигналов представляет большой интерес в современных информационноизмерительных и управляющих системах. Данный класс сигналов достаточно часто встречается при контроле и исследовании сложных физических процессов и систем.
Локальные сигналы (ЛС) возникают в физических процессах и указывают на характер протекания процесса, в производственных системах. В измерительных системах ЛС могут нести как положительную информацию о состоянии объекта или процесса, так и отрицательную, являясь локальной помехой (ЛП).
В первом случае необходимо зарегистрировать и измерить параметры ЛС, что является достаточно сложной измерительной задачей, решению которой в работе уделено существенное внимание. Ее актуальность обусловлена проблемами, возникающими в задачах локационного характера (радиолокация, гидроакустика, медико-биологическая акустическая диагностика, диагностика железнодорожного полотна, дефектоскопия и т.п.).
Природа возникновения ЛП и её источники различны: это может быть кратковременным повышением уровня шумов на входах приемника, сбоем в работе регистрирующей аппаратуры, отказом оборудования, кратковременным внешним воздействием на измерительный элемент, «залипанием» старшего разряда цифрового счетчика, атмосферными воздействиями при передаче радиосигналов, индустриальными помехами и т.д. Возникающие в каналах передачи и обработки сигналов ЛП, даже при небольшой частоте их появления, вносят большие погрешности при дальнейшей оценке полезной составляющей сигнала. В этом случае ЛП может вызвать серьёзные изменения протекания технологического процесса (вплоть до чрезвычайных ситуаций). Этим объясняется существенное внимание, уделенное в настоящей работе вопросам обнаружения и удаления ЛП.

фильтров ЬЯ и НЯ, будем иметь сигнал Я (к), близкий к исходному Я(к) , т.е. произойдет его реконструкция на начальном уровне.
Для последующей итерации (т=2) используются значения ахк с предыдущей и т.д. до т = ММАХ.
Схема многошаговой итерационной процедуры анализа и синтеза показана на рисунке 1.16, где представлены диаграммы (а) и структура (б) многошагового алгоритма декомпозиции и реконструкции сигнала, называемого алгоритмом Малла (Маїїаф [28, 41].
—> Ні В —> і 2 —> сВ,„

сВш —> Т 2 —> //г
Ьп 1>-э4 2 -*сЛ„
сЛш -» і
Ьо К
Секция анализа Вепвтет- Секши синтеза
(декомпозиции) ко зффицпенты (реконструкции)

Рисунок 1.16 - Схема многошаговой итерационной процедуры анализа и
синтеза сигнала
Здесь для наглядности сигнал представлен 512 отсчетами (АГ = 2И°,«0 =9).
Таким образом, ВВП во временной и частотной областях - это две стороны единой многошаговой структуры, позволяющей быстро осуществить как декомпозицию, так и реконструкцию сигнала.
Вейвлет преобразование представляет собой процедуру фильтрации -свертка измеряемого сигнала с базисными функциями. При этом осуществляется разделение мощности сигнала на низкочастотную и