Об организации программной среды обработки экспериментальных данных

Выбор средств для решения и визуализации задачи интерполяции крупных массивов данных. Основные требования к программной среде при работе с геомеханическими моделями. Оптимизация интерфейса для организации взаимодействия компьютера с пользователем.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 24.08.2020
Размер файла 38,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://allbest.ru

Орловский государственный технический университет

Об организации программной среды обработки экспериментальных данных

Дмитриенко Павел Владимирович

Студент факультета электроники и приборостроения

г. Орел

Основным практическим смыслом задачи интерполяции является восстановление (точное или приближенное) функции по массиву известных ее значений в заданных точках [1]. Необходимость в автоматизации этого процесса путем применения подходящих программных средств возникает в различных отраслях научно-исследовательской деятельности.

Несмотря на наличие мощных программных средств, таких, как Maple и MathLab, в состав которых входят те или иные функции, позволяющие решать поставленную задачу, необходимым представляется наличие компактной, специализированной программной среды, изначально ориентированной на повышение эффективности и удобства процесса проектирования функции для описания заданного массива данных, в частности, для обеспечения работы на отдельных интервалах определения функций.

Построение единого аналитического описания для «сложных» функций, имеющих большое число значений, затруднительно и возникает потребность в кусочной аппроксимации. Во многих приложениях нужные результаты достигаются простейшим линейным или квадратичным интерполированием на отдельных отрезках. Однако сложные ситуации встречаются при работе с геомеханическими моделями [2], экспериментальные данные в которых могут насчитывать сотни и тысячи значений.

Если в программе есть возможность работы только с одним массивом данных (интерполяция для всей области определения), то приходится вручную формировать массивы для каждого отрезка интерполяции, отдельно обрабатывать их и также вручную собирать результаты воедино. Встает вопрос автоматизации подготовки к описанию данных на отдельных участках, а также обеспечения наглядности описания функции на отдельных интервалах и сравнения таких описаний для разных интервалов.

Основные предъявляемые требования к программной среде могут быть сформулированы следующим образом.

Должны быть определены средства, визуализирующие процессы аппроксимации на отдельных интервалах приближений. В рамках каждого интервала должна иметься возможность определения функций, используемых для интерполяции на нем. Таким образом, для интервалов строится интерполяционных формул и общий результат может быть представлен, например, в виде:

Обеспечение непрерывности аппроксимирующей функции (отсутствия разрыва в местах разделения области определения) следует оставить за пользователем.

Интервал должен представлять собой структуру, содержащую следующие данные: а) границы, б) набор вспомогательных точек, в) функция интерполяции, г) параметры вывода.

Организация взаимодействия с пользователем. Требования к интерфейсу, реализация которых обеспечит удобство работы с программой, сводятся к следующему. Необходимо предусмотреть два способа ввода точек: численный (с клавиатуры) и графический - указателем мыши непосредственно на чертеже. Первый способ необходим для ввода исходного набора данных; второй может быть полезен при подборе вспомогательных точек (что является в известной степени интуитивным процессом).

Процесс ввода может быть разделен на несколько этапов: 1) ввод исходного массива, 2) выделение интервалов, 3) подбор вспомогательных точек и функций интерполяции.

Массивы, относящиеся к тому или иному интервалу, должны отображаться независимо. При этом только содержимое активного массива будет визуализировано на графике.

Кроме того, необходимо наличие отката (модуля «история»), хранящего список действий пользователя, с возможностью как отмены ошибочных действий, так и возврата ранее отмененных.

Нужно также обеспечить все обычные для подобных программ функции интерфейса. У пользователя должна быть возможность устанавливать параметры визуализации процесса (видимая область графика, масштаб, дискрета сетки и другие) для всего графика, а также, возможно, и для отдельных его областей. Дискрета сетки может определять точность ввода с использованием мыши. Должна иметься возможность автоопределения этих параметров исходя из последовательности вводимых точек - масштаб и видимая область подбираются так, чтобы все ранее введенные точки попадали в фокус.

Необходима возможность задания интервалов для кусочной аппроксимации - как численно, так и указателем мыши на графике. Точки массивов могут помечаться как используемые или неиспользуемые в процессе интерполяции.

Наконец, должна демонстрироваться запись получаемой функции и её максимальное отклонение от исходной зависимости либо заданной базовой функции. программный компьютер визуализация интерполяция

Отметим потребность в следующих возможностях сохранения результатов работы: а) сохранение сеанса - с запоминанием истории действий пользователя, б) сохранение полученного графика, в) формирование и сохранение отчета - например, в рамках MS Word , включающего построенную функцию и другие необходимые данные.

Структура программной среды. Общая структура программной среды, реализующей поставленную задачу с учетом сформулированных требований, представлена на рисунке 1. Построение аналитической функции осуществлено по обобщенным формулам Лагранжа с использованием полиномиальных, гармонических и комбинированных базисных функций.

Моделирование проводилось на массивах данных, описывающих геомеханические эксперименты. Результаты моделирования [3] показали удобство и высокую эффективность процесса автоматизированного проектирования функций, причём, как при проведении кусочных аппроксимаций, так и при построении аналитического описания на всём интервале определения функции.

Рисунок 1 - Структура программной среды

Литература

1. Хемминг Р.В. Численные методы. - М.: Наука, 1974. - 400 с.

2. Раков В.И., Сергеев С.И. Построение аналитических моделей при решении геомеханических задач// Известия Тульского гос. ун-та, 2005. - №3.- 60-80.

3. Дмитриенко П.В. Программная среда моделирования: курсовой проект. Рук. к.т.н. Раков В.И. - Факультет электроники и приборостроения ОрёлГТУ, 2005. - 15 с.

4. Раскин Дж., Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. - СПб: Символ-Плюс, 2003. - 150 с.

Annotation

On the organization of the software environment for processing experimental data. Dmitrienko P.V.

This article is devoted to the development of software for automation of process of function's construction by an array of its known values; is shown how to improve this process, having entered to a program an opportunity of work with several data sets describing behaviour of function on its separate parts; the general approach to construction of the program realizing the given task is formulated.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.