Express method for determining the spectral composition of a signal based on extreme filtering

Author:

Лысова Н.В.ORCID,Мясникова Н.В.ORCID

Abstract

На сегодняшний день одними из самых распространенных являются системы, основанные на результатах измерительных экспериментов. Обработка экспериментальных данных широко применяется в информационно-измерительных системах, технических системах контроля и диагностики, а также в автоматизированных системах управления. Спектральные методы являются мощным и самым распространенным инструментом обработки и анализа данных. Спектральные характеристики нашли широкое применение в технике благодаря высокой информативности и обратимости, что позволяет выполнять сжатие-восстановление сигнала с высокой точностью вычислений. Освящены вопросы спектрального анализа сигналов и описания основных методов выделения спектра. Рассмотрен экспресс-метод определения спектрального состава сигнала на основе экстремальной фильтрации. Представлены результаты обработки экспериментально зарегистрированных сигналов со сканера бумагоделательной машины. Описан способ экспресс-выделения спектра на основе экстремальной фильтрации, который позволяет проанализировать спектральный состав сигнала доступными программными средствами и получить наглядные представления о широком диапазоне характеристик, предоставляющих возможность составить полное описание исследуемого сигнала. Результаты показывают сходимость при минимизации вычислительных трудозатрат и упрощении алгоритма. Перечисленные факторы позволяют использовать данный метод для экспресс-анализа в технических системах. To date, one of the most common systems are those based on the results of measurement experiments. The processing of experimental data is widely used in information-measuring systems, technical control and diagnostic systems as well as in automated control systems. Spectral methods are a powerful and most widely used tool for data processing and analysis. Spectral characteristics are employed extensively in engineering due to their high informative value and reversibility, which makes it possible to perform signal compression and restoration with high calculation accuracy. Questions of spectral signal analysis and descriptions of the main methods for spectrum extraction are examined. An express method for determining the spectral composition of a signal through extreme filtering is considered. The results of processing experimentally registered signals from the paper machine scanner are presented. A method for quick spectrum extraction through extreme filtering is described, which provides the means for analyzing the spectral composition of a signal with the aid of available software tools and obtain visual representations of a wide range of characteristics that help to compile a complete description of the signal under study. The results show the convergence with the minimization of computational effort and simplification of the algorithm. These factors enable the application of this method for quick analysis in technical systems.

Publisher

Voronezh Institute of High Technologies

Reference31 articles.

1. Строганов М.П., Берестень М.П., Мясникова Н.В. Обработка сигналов в системах диагностики. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та; 1997. 119 с.

2. Осадчий Е.П. Анализ быстропеременных процессов в сложных технических системах. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та; 1996. 64 с.

3. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения : пер. с англ. М.: Мир; 1990. 584 с.

4. Ерохин А.Т. Аппроксимация многоэкстремальных функций и вопросы сжатого представления гравиметрической информации. Методика измерения гравитационных полей. 1974;12:81–109.

5. Мясникова Н.В., Берестень М.П. Экстремальная фильтрация и ее приложения. Датчики и системы. 2004;4:8–11.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3