Исследование и разработка новых методов дискретных преобразований для решения в реальном времени задач цифровой обработки сигналов в области экспериментальной физики

• Автор: Калинников, Владимир Александрович
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Дубна
• Количество страниц: 247 с. : ил.

Оглавление.
Введение
Глава 1. Цифровой динамический спектральный анализ и его приложения для обработки сигналов в реальном времени эксперимента
1.1. Основные задачи при построении систем оперативной
диагностики пучков заряженных частиц
1.2. Алгоритмы спектрального измерения в системах
реального времени
1.2.1. Спектральные измерения на гребенке цифровых фильтров
1.2.2. Измерение энергетического спектра сигналов с использование
преобразования Фурье на коротком интервале выборки
1.2.3. Реализация спектральных измерений на параллельных
алгоритмах быстрого преобразования Фурье
1.3. Новый метод цифрового спектрального измерения
в реальном времени эксперимента
1.3.1. Алгоритм рекуррентного спектрального преобразования Фурье
1.3.2. Вычисление энергетического спектра сигналов на базе алгоритма дискретного рекуррентного преобразования
в системах реального времени
1.3.3. Погрешности рекуррентного алгоритма преобразования в
динамическом спектральном измерении
1.3.4. Аппаратурная реализация динамического рекуррентного
цифрового спектрального измерения
1.4. Цифровые алгоритмы обработки информации для
спектрального анализа в скользящем режиме наблюдения
1.4.1. Вычисления стационарных участков динамических разверток
модулей коэффициентов Фурье в системе реального времени
1.4.2. Метод сглаживания текущих спектральных оценок - вычисление
скользящего среднего арифметического
1.5. Выводы

Глава 2. Методы числовых преобразований для цифровой обработки сигналов в системах реального времени
2.1. Оптимизация методов преобразований для задач обработки
сигналов в системах реального времени
2.1.1. Задачи цифровой обработки сигналов в системах
реального времени
2.1.2. Задачи по оптимизации алгоритмов преобразований в цифровой
обработке сигналов для систем реального времени
2.1.3. Теоретико-числовые преобразования (ТЧП) в системах
реального времени
2.1.3.1. Особенности оптимизации алгоритмов вычисления ТЧП
2.1.3.2. Теоретико-числовые преобразования по модулю конечного числа
2.1.4. Теоретико-числовые преобразования в алгебре
конечных полей
2.1.5. Новый метод вычисления теоретико-числовых преобразований
2.1.5.1. Теоретико-числовое преобразование в поле комплексных чисел
2.1.5.2. Рекуррентный алгоритм вычисления теоретико-числового
преобразования в поле комплексных чисел
2.1.6. Анализ структуры теоретико-числовых преобразований
применительно к системам реального времени
2.1.6.1. Выбор оптимального значения модуля в ТЧП
2.1.6.2. Выбор значения модуля для максимальной длины ТЧП
2.1.6.3. Выбор оптимального значения составного модуля для ТЧП
2.2. Аппаратурная реализация вычислительных операций
в модульной арифметике
2.2.1. Реализация арифметических операций при малых
значениях модуля
2.2.2. Реализация арифметических операций при больших
значениях модуля
2.3. Выводы
Глава 3. Методы дискретных преобразований и многозначная логика
в алгоритмах цифровой обработки сигналов
3.1. Основные задачи по предварительному отбору событий
в современных физических установках

3.2. Классические методы синтеза логических схем
3.3. Методы преобразований в синтезе многозначных логических
функций для систем предварительного отбора событий
3.3.1. Новый метод оптимального многоуровневого синтеза логических
функций на структуре ПЛМ
3.3.2. Многозначная логика в синтезе логических функций
на двухуровневых ПЛМ
3.3.3. Новый метод синтеза логической функции на основе
многозначного дискретного преобразования
3.3.4. Алгоритм вычисления коэффициентов преобразования для
многозначной логической функции от нескольких переменных
3.4. Применение алгоритмов преобразований для синтеза
логических функций в системах предварительного отбора событий
3.5. Реализации логических функций на многоуровневых ПЛМ
3.6. Выводы
Глава 4. Разработка детекторной электроники регистрации для
современных физических экспериментов
4.1. Методика оптимального проектирования систем цифровой
обработки сигналов в реальном времени
4.2. Разработка детектора RICH-1 для эксперимента COMPASS
4.2.1. Требования к детектору RICH 1 в эксперименте COMPASS
4.2.2. Конструкция детектора RICH
4.2.3. Требования к электронике регистрации в детекторе RICH
4.2.4. Выбор схемотехнического решения для реализации
алгоритмов преобразований в электронике RICH
4.2.5. Выбор алгоритмов преобразований и требуемой
элементной базы
4.2.6. Проектирование электроники регистрации BORA
4.2.7. Локальная сеть в детекторе RICH
4.2.8. Практические реализация детектора RICH
в эксперименте COMPASS
4.3. Разработка электроники регистрации для больших дрейфовых
камер W45 в эксперименте COMPASS
4.3.1. Большие дрейфовые камеры W45 в эксперименте COMPASS

сигнала х,(и) с выхода АЦП поступает на вход ЛУ2, где вычисляется разность значений сигнала Х(Ы), который входит в выборку и сигнала Х(0) выходящего из этой выборки при сдвиге временного окна выборки на один отсчет. В арифметическом устройстве АУ3 производится вычисление значений Вкп+Х и Ск „+[. Тригонометрические коэффициенты соэ(2як!К) и зш(2якп/Ы) уже предварительно вычислены и по текущим значениям пик выбираются из ЗУ.
Рис. 1.6. Блок-схема алгоритма скользящего спектрального измерения на базе РПФ.
В устройстве АУ4 вычисляются коэффициенты спектрального преобразования для действительной (Де[5'п+1(А)] = Ле[5'л()] + Л,[.„+1) и мнимой СЛи[5я+1(Л)] = М[8л(к)] - Ск „+1) частей. Эти коэффициенты в арифметическом устройстве ЛУ5 используются для вычисления текущего амплитудного спектра сигнала на частоте к
Рп+1(к)=т+м2[з„+1 (*)].