Проблемно-орієнтовані методи та алгоритми отримання вимірювальної інформації в інформаційно-вимірювальних системах

Разработан метод и алгоритм оценивания параметров модели ИС, позволяющий получить оценки статистик исследуемого физического процесса с минимальной, по статистическому критерию Байеса, методической погрешностью.

Обоснован метод селекции информативных составляющих ИС и разработаны алгоритмы извлечения измерительной информации, использующие свойство сингулярности сигнала в частотной области, позволяющие оценить показатели, которые характеризуют штатное состояние объекта и выявить возникновение локальных нестационарностей в измерительном сигнале, при отклонении состояния объекта от штатного. Селекция и оценивание информативных параметров низкочастотных квазистационарных сигналов большой интенсивности выполняется с помощью фильтра Калмана первого и второго порядков. Для описания высокочастотных нестационарных сигналов малой длительности использовано вейвлет-преобразование с ядрами SINC, WAVE, HAAR и Добеши.

Установлены и проверены путем численного моделирования аналитические зависимости для определения метрологических характеристик основных функциональных элементов разработанных алгоритмов (фильтра Калмана и вейвлет-преобразования), что позволяет ускорить процесс проектирования ИИС.

Проведен анализ применения разработанных проблемно-ориентированных методов и алгоритмов извлечения измерительной информации в ИИС с типичным техническим, методологическим и алгоритмическим обеспечением, но различными первичными измерительными преобразователями для класса задач, где имеют место процессы различной физической природы (медикобиологические и вибросигналы, речевые сигналы, дискретные потоки), но есть общность в подходе к их решению.

Предложенные в работе методы и алгоритмы направлены на реализацию в ИИС, специфика использования которой закладывается в её программно-алгоритмическом обеспечении. Они ориентированны на решение конкретного класса задач, где имеют место процессы различной физической природы, но есть общность в постановке (исследуемый физический процесс случайный и в целом нестационарный, но локально стационарный, может иметь место признак повторяемости, но не периодичности) и в направлении решения (извлечение измерительной информации из нестационарного широкополосного измерительного сигнала, который может быть представлен двухмасштабной статистической моделью).

Ключевые слова: обработка сигналов, структурный анализ, статистический анализ, фильтр Калмана, вейвлет-преобразование.

Abstract

SHANTYR D.S. Problem-competent methods and algorithms of measuring information extraction in IMS. - Manuscript.

Dissertation for candidate degree of technical sciences on speciality 05.11.16 - Information-measuring systems. National Technical University of Ukraine “Kiev Polytechnic Institute”, Kiev, 2007.

Paper is devoted to development of problem-competent methods and algorithms of measuring information extraction in information-measuring systems (IMS), that allows to find changes in object state by structure analysis of measuring signal (MS). The new methods of MS structure analysis are proposed. It is in statistic description of structure parameters, result of such description forms non-stationarity index estimation with given exactness. Thus make possible to vary resolving ability for signal process, and so possible identification of minor relative changes of object state. The statistic model of wideband MS structure is developed. Double-dimension representation of the model is validated. The wideband MS structure parameters estimation task is formulated. The method for estimation of statistics of these parameters and algorithms of method realization for double-dimension statistic model of MS is developed.

Experimental checking of analytic dependences for determination of metrological performance of basic functional elements of developed algorithms (Kalman filter and wavelet-transformation) are shown too. The analysis of application of developed problem-competent methods and algorithms of extraction of measuring information in IMS aimed for tasks, where biomedical and vibrosignals, speech signals and discrete flows take place, is carried out.

Key words: signals processing, structural analysis, statistic analysis, Kalman filter, wavelet-transformation.

Размещено на Allbest.ru