Метод восстановления формы сигнала для системы измерения параметров светоизлучающих диодов

• Автор: Картамышев, Александр Васильевич
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 167 с. : ил.

Содержание
Введение

1. Аналитический обзор методов восстановления формы сигналов

1.1. Задача создания системы измерения параметров светоизлучающих диодов

1.2. Задача подавления шума в системе измерения параметров светоизлучающих диодов

1.3. Методы подавления шума

1.4. Задача слепой обработки сигналов

1.5. Классификация алгоритмов слепой обработки сигналов

1.6. Выводы

1.7. Постановка задачи диссертации

2. Статистический анализ сигнала и шумов системы измерения параметров светоизлучающих диодов
2.1. Анализ сигнала системы измерения параметров светоизлучающих диодов
2.2. Анализ собственных шумов системы измерения параметров светоизлучающих диодов
2.3. Статистический анализ шумов системы измерения
параметров светоизлучающих диодов
2.4. Выводы
3. Разработка и исследование метода восстановления формы
сигнала системы измерения параметров светоизлучающих диодов
3.1. Использование асимметрии при восстановлении сигнала
3.2. Использование эксцесса для метода восстановления сигнала

3.3. Построение метода восстановления формы сигнала с целевой функцией в виде эксцесса и асимметрии
3.4. Использование обобщенного эксцесса и асимметрии для восстановления формы сигнала
3.5. Выводы
4. Реализация алгоритмов восстановления формы сигналов в
системе измерения параметров светоизлучающих диодов
4.1. Разработка системы измерения параметров светодиодов
4.2. Разработка принципиальной схемы системы
4.3. Подавление собственных шумов канала
4.4. Выводы
Заключение
Список литературы

Введение
Актуальность работы. Современные информационно-измерительные системы призваны решать сложные задачи обработки информации. Наличие шума в измерительных каналах существенно ограничивает возможности их использования. Задача подавления шума в каналах информационно -измерительных систем (ИИС) не всегда может быть выполнена классическими методами линейной или адаптивной фильтрации. Примером такой системы является система измерения параметров светоизлучающих диодов (СИПС), которая содержит несколько каналов измерения коэффициента полезного действия (КПД) светодиодов и фотодиодов.
Эффективное использование светоизлучающих диодов в медицине, военной технике, телекоммуникационных системах не возможно без знания их основных характеристик, наиболее важной из которых является КПД. Система измерения параметров светоизлучающих диодов позволяет измерять КПД. Измерение осуществляется на основе сравнения двух кривых остывания кристалла светоизлучающего диода, получаемых после воздействия коротких импульсов тока положительной и отрицательной полярности.
При разработке СИПС использовалась современная элементная база, позволяющая снизить до минимума влияние шума. Однако, так как кривые остывания кристалла находятся в микровольтовом диапазоне, то воздействие даже незначительного шума является критичным. На результат сравнения оказывают влияние собственные шумы измерительных каналов и внешние помехи. Для обеспечения приведенной погрешности сравнения кривых на уровне 1-3%, величина отношения сигнал-шум (ОСШ) на экспоненциальных участках сигнала, должна быть не ниже 17-23 дБ. Снижение ОСШ на 3 дБ приводит к увеличению приведенной погрешности на 1%. Поэтому, при разработке СИПС, наиболее актуальной является задача подавления шума и восстановления формы сигнала, особенно на информативных участках.

1.5. Классификация алгоритмов слепой обработки сигналов
Отметим, что выбор конкретного алгоритма слепой обработки сигналов осуществляется в соответствии со статистическими свойствами разделяемых сигналов и модели их смешения. Таким образом, классификацию алгоритмов СОС целесообразно произвести в соответствии с упомянутыми свойствами (рис. 1.17).
При классификации алгоритмов СОС, разработанных для некоррелированных сигналов в качестве целевой функции используются статистические моменты высокого порядка. Представленные в данном разделе алгоритмы базируются на предположении, что разделяемые сигналы независимы и смеси имеют не более одного сигнала с распределением гаусса.
Рис.1.17. Классификация алгоритмов СОС, в зависимости от статистических свойств исходного сигнала
Некоррелированные сигналы, в свою очередь, могут быть классифицированы в соответствии с используемой целевой функцией (рис. 1.18).