Дипломник

Руководитель

Консультант по экономической части

Консультант по безопасности

и экологичности проекта

Нормоконтроль

Рецензент

вед. инженер-программист

Зав. кафедрой

д.т.н., профессор................................................................. Мурынов А.И.

ИЖЕВСК 2006

РЕФЕРАТ

Для написания соответствующего программного обеспечения были изучены материалы и публикации в области цифровой обработки сигналов.

В результате проделанной работы было разработано программое обеспечение, предназначенное для автоматизации процесса вейвлет-анализа дискретных сигналов. Изображения и аналитические данные, получаемые в результате работы программного обеспечения, используются при дальнейшей обработке исходного сигнала в составе системы.

На сегодняшний день существует большое количество программных продуктов, предоставляющих возможность многомасштабного анализа дискретных сигналов. Однако все они являются узко-прикладными и могут быть применены только в специализированной области анализа и обработки сигналов. Поэтому данная разработка является уникальной и не имеет аналогов в современной индустрии компьютерного анализа и обработки сигналов.

Разработанное программное обеспечение является исследовательским, оно направлено на изучение и обобщение методов многомасштабного анализа дискретных сигналов. С его помощью уже были получены важные экспериментальные данные, использованные в данной работе. Конечным программным продуктом может являться оболочка, представляющая в значительной мере автоматизированный интерфейс для проведения многомасштабного анализа.

МАДС – многомасштабный анализ дискретных сигналов

ПО – программное обеспечение

ОС – операционная система

ЭВМ – электронно-вычислительная машина

ВВЕДЕНИЕ

Данная работа посвящена вопросам многомасштабного анализа дискретных сигналов. Термин «сигнал» применяется для обозначения любого упорядоченного набора численно зафиксированной информации о каком-либо процессе, объекте, функции и т.п. Под «анализом» сигнала имеется в виду не только его чисто математическое преобразование, но и получение на основе этого преобразования выводов о специфике соответствующего процесса или объекта /1/.

Одним из методов многомасштабного анализа является вейвлет-анализ (от англ. «wave» – волна). Он используется уже более десятка лет и хорошо зарекомендовал себя в таких областях как архивация данных, медицина и биология (анализ интервалов сердцебиений, ЭКГ, последовательностей ДНК), анализ наблюдательных данных (метеорология, акустика, сейсмология) и др. /2/

Принципиально новым методом многомасштабного анализа является структурная индексация. Её суть заключается в выявлении структурных особенностей сигналов для последующего анализа этих особенностей.

В данной работе анализ дискретных сигналов производится при помощи вейвлет-преобразования и структурной индексации. Делаются выводы о возможности использования этих преобразований для выявления и подавления шумов, архивации данных.

Перед разработчиком были поставоены следующие задачи;

1) разработка модели данных подсистемы вейвлет-анализа;

2) разработка алгоритма вейвлет-анализа входного сигнала;

3) программная реализация подсистемы вейвлет-анализа;

4) интеграция подсистемы в единую систему многомасштабного анализа дискретных сигналов.

1. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МНОГОМАСШТАБНОГО АНАЛИЗА ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ

1.1. Обоснование целесообразности разработки системы многомасштабного анализа дискретных сигналов

1.1.1. Назначение системы

Система многомасштабного анализа дискретных сигналов реализует вейвлет-анализ и структурную индексацию дискретных сигналов. Анализ позволяет выделить структурные особенности сигналов и отобразить их в наглядном для восприятия человека виде. Посредством многомасштабного анализа удается значительно понизить количество шумов и искажений в исходном сигнале. Также появляется возможность для существенного сжатия исходных данных.

1.1.2. Характеристика функциональной структуры системы

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--