Характеристика функциональной структуры системы

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к дипломной работе на тему:

«Система многомасштабного анализа дискретных сигналов.

Подсистема вейвлет-анализа»

 

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.

 

 
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

 

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.

 

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МНОГОМАСШТАБНОГО АНАЛИЗА ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ

 

Обоснование целесообразности разработки системы многомасштабного анализа дискретных сигналов

 

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.

 

Характеристика функциональной структуры системы

Функциональная схема системы приведена на рис. 1.1.

Обработка входных сигналов состоит из следующих этапов:

1) ввод данных в систему многомасштабного анализа дискретных сигналов;

2) в подсистеме вейвлет-анализа осуществляется соответствующий анализ дискретного сигнала. Результатом работы подсистемы является результат вейвлет-преобразования;

3) в подсистеме структурной индексации осуществляется структурная индексация входного сигнала;

4) в подсистеме конвертации данных структурной индексации происходит преобразование результата структурной индексации, а также осуществляется возможность получения из него исходного сигнала;

5) в подсистеме визуализации осуществляется отображение результатов вейвлет-анализа и структурной индексации в выбранной цветовой шкале. Осуществляется возможность сохранения полученных изображений для дальнейшего использования.

 

Функциональная схема системы многомасштабного анализа дискретных сигналов

Рис. 1.1