Notice: Undefined variable: w_logged_users in /var/www/srv20155/data/www/radioscanner.ru/forum/whosonline.php on line 109 Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/srv20155/data/www/radioscanner.ru/forum/whosonline.php on line 109 Notice: Undefined variable: w_logged_users in /var/www/srv20155/data/www/radioscanner.ru/forum/whosonline.php on line 113 Notice: Undefined index: w_logged_users in /var/www/srv20155/data/www/radioscanner.ru/forum/whosonline.php on line 36 Notice: Undefined variable: w_logged_users in /var/www/srv20155/data/www/radioscanner.ru/forum/whosonline.php on line 116 Гармонические дискретные спектры и аппроксимация коротких процессов. Неортогональные гармоники.
На главную страницу сайта
· Наш магазин · Объявления · Рейтинг · Статьи · Частоты · Копилка · Аэродромы · Live!
· Файлы · Диапазоны · Сигналы · Музей · Mods · LPD-форум · Клуб · Радиостанции
На сайте: гостей - 1,
участников - 0
 · Начало · Опросы · События · Статистика · Поиск · Регистрация · Правила · FAQ · Галерея ·
 Форум —› Радиосигналы —› Гармонические дискретные спектры и аппроксимация коротких процессов. Неортогональные гармоники. 
Блоки питания для радиотехники: Ajetrays, Alan, Manson, Optim, RM, Vega, Yaesu, Энергомаш


Alan K35
(1 Ампер)
руб.

RM LPS 105
(5 Ампер)
руб.

Manson SPA-8100
(10/12 Ампер)
руб.

Optim PS-20
(20/22 Ампер)
руб.

Vega PSS-3035
(30/35 Ампер)
руб.
Автор Сообщение
Дата: 15 Апр 2006 22:40:12 #  

Предлагаю Вашему вниманию результаты выполненной работы из области прикладной математики и радиоэлектронной техники. Она имеет название "Гармонические дискретные спектры и аппроксимация коротких процессов, сигналов, функций". Полный текст (около 90 стр.) содержится на сайте http://short-signal-sp.pochta.ru.
Прошу дать оценку новизне и полезности работы и высказать свои замечания здесь на форуме или на kvsj3903@yandex.ru.

г. Воронеж Дмитриев Е. В.

АННОТАЦИЯ

Почему считается, что спектр функции sin(Wt) на ограниченном временном интервале содержит иное, но не гармонику с частотой W ? В статье вводится в рассмотрение новая качественная и количественная характеристика коротких процессов - спектр, состоящий из конечного оптимального набора не обязательно ортогональных гармонических составляющих. Предлагаются способы определения нового спектра. Сформулированы утверждения о возможности разложения коротких дискретных и непрерывных процессов в конечный гармонический ряд. Излагается метод эффективной аппроксимации коротких процессов, используемый при расчете нового спектра. Описываются свойства спектра, приводятся примеры.

ПРЕДИСЛОВИЕ

Областью применения полученных результатов, изложенных в книге, является анализ сигналов в системах обработки информации. К таким системам могут быть отнесены радио- и радиотехнические, радио- и гидролокационные, управления и контроля, электросвязи, телефонии. В частности результаты могут быть использованы в аппаратуре приёма, анализа и передачи сигналов и колебаний различной природы: радио-, звуковых, ультразвуковых, гидроакустических, речевых.
Выполненная работа относится к разработкам методов и алгоритмов анализа сигналов и колебаний. В книге предлагается новая область для исследований, касающаяся цифровой обработки непрерывных и дискретных сигналов. А именно предложен новый подход в описании и оценке параметров сигналов. Новизна заключается в рассмотрении и исследовании гармонических спектров и гармонической аппроксимации сигналов ограниченной длительности (коротких).

В настоящее время традиционные способы определения спектров сигналов основаны на использовании разложения функций в ряды Фурье или представления их интегралами Фурье с применением системы базисных ортогональных функций. Однако эти способы не эффективны для определенных типов сигналов (можно сказать даже для многих), тем более для коротких сигналов.
Тем не менее, насколько известно, до настоящего времени самостоятельная проблема определения спектра коротких сигналов не рассматривалась и в практическом плане не решалась. Во всяком случае, среди опубликованных, работы по данной тематике отсутствуют.
В книге обсуждаются принципиальные возможности эффективной гармонической аппроксимации и определения гармонических спектров коротких сигналов. Впервые предлагается новый метод спектрального анализа и аппроксимации аналоговых и дискретных сигналов ограниченной длительности. Для этого вводятся новые понятия: конечный спектр (КСО) и полный спектр (ПСО) отрезка процесса, содержащие ограниченный и бесконечный набор гармоник соответственно. Причем требование взаимной ортогональности на наборы гармоник не накладывается. Предлагаются алгоритмы расчета спектров, пригодные для практической реализации нового метода.

Данная работа выполнена по результатам изучения, анализа, расчета новых спектров и исследования их свойств.
В книге в доступной форме изложена элементарная теория анализа коротких сигналов, общий подход по определению их гармонических спектров. Рассматриваются особенности обработки коротких сигналов. Выявлены аспекты, полезные для синтеза и реализации алгоритмов обработки коротких сигналов с целью определения параметров их спектра. В результате проведенных исследований получены оригинальные результаты.
Дается общий обзор основных среди известных методов определения спектров сигналов. Сравниваются свойства и характеристики новых спектров КСО и ПСО и спектров на основе традиционных разложений Фурье. Проведен их сопоставительный анализ.
Приводится ряд конкретных приложений нового метода анализа и обработки непрерывных и дискретных сигналов ограниченной длительности. Приводятся результаты проведенных исследований в виде численных расчетов на ЭВМ спектров для различных сигналов. Спектры КСО, ПСО и с использованием других известных методов (для сравнения) представлены в виде графических зависимостей, построенных по результатам расчетов. Это дает возможность наглядно оценить практические результаты проведенных исследований.

В книге сформулированы проблемы, подлежащие решению. Основной из них является разработка аналитических или более эффективных численных методов определения нового спектра. Однако практическая реализация многих из предложенных алгоритмов в большой степени зависит от успехов в области увеличения производительности применяемой вычислительной техники.
Работа также имеет отчасти постановочный характер. Даны предложения и указаны направления по дальнейшим теоретическим и практическим исследованиям. Ряд важных проблем лишь затронут в работе и ждет дальнейшего развития и детальной разработки. Следует отметить, что многие вопросы, интересные для построения эффективных методов расчета гармонических спектров коротких сигналов, остались не рассмотренными. Имеющиеся в книге "белые пятна" должны послужить стимулом для дальнейшего продолжения начатых и проведенных научных исследований.

Работа предназначена для исследователей, специализирующихся в области приема и передачи сигналов. Книга может быть использована широким кругом специалистов, занимающихся как теоретическими вопросами статистической радиотехники, так и проектированием соответствующей аппаратуры, в том числе для спектрального анализа. Практическая направленность выполненной работы должна сделать её полезной для разработчиков, занимающихся конкретными приложениями и ищущих новые эффективные методы обработки сигналов и желающих реализовать их в аппаратуре. Кроме того, её результаты могут быть использованы при обработке экспериментальных данных с целью выделения из них периодических компонент. Например, при исследовании экономических, природных, биологических циклических и колебательных процессов. Есть надежда, что работа в целом побудит интерес специалистов к проблеме определения спектров коротких сигналов.
Книга может вызвать интерес у специалистов по прикладной математике. Она ознакомит с новым нетрадиционным подходом к аппроксимации (гармонической или с использованием других систем базисных функций) коротких сигналов (финитных функций) и определению их спектрального разложения.

Можно полагать, что данная книга, являясь первой работой по поставленным в ней проблемам, послужит толчком для продолжения исследований и для практического применения их результатов.

ВВЕДЕНИЕ

Всегда ли полезно аппроксимировать конечный отрезок функции или процесса интегралом или рядом Фурье? Почему считается, что общепринятый спектр функции sin(2pi*f*t) на ограниченном временном интервале содержит иное, но не гармонику с частотой f?
Данная работа посвящена введению в рассмотрение, изучению, применению и методам расчета нового типа спектра - спектра коротких сигналов (КСО и ПСО), состоящего из набора не обязательно ортогональных гармонических составляющих. Свойства спектра, вытекающие из данного ему определения, а также обнаруженные в результате проведенных исследований, являются основополагающими. Обсуждаются достоинства и недостатки предложенного спектра, приводятся способы его определения.

Показывается, что спектры сигналов, получаемые с использованием интегралов, рядов Фурье и дискретного преобразования Фурье являются значительно избыточными для описания коротких сигналов. А для некоторых сигналов они являются частными случаями нового спектра. При увеличении длительности сигнала упомянутые спектры Фурье приближаются к новому спектру, рассчитанному для любой исходной длительности. Процедура определения параметров гармоник нового спектра является нелинейной операцией над значениями сигнала, как функции времени. Но одновременно она есть линейное преобразование амплитуд и фаз спектральных составляющих сигнала. При использовании методов Фурье наоборот: параметры гармоник спектра являются линейными функциями от значений сигнала, но при этом параметры трансформируются в пересчитанном спектре нелинейным образом.

Рассматривается и в общем виде решается задача выделения полезного сигнала из принятого и представления его аппроксимирующей функцией, параметрами которой являются параметры нового спектра.
Использование нового спектра и его свойств позволяет более эффективно и успешно решать задачи цифровой обработки процессов и отдельных сигналов. Предлагается метод определения гармонических составляющих сигнала, в том числе в заданном диапазоне частот, по результатам расчета нового спектра. Рассматриваются вопросы применения нового спектра для обнаружения и различения сигналов, для фильтрации и преобразования сигналов, для аппроксимации, интерполяции и экстраполяции колебательных и апериодических процессов. Приводятся результаты расчёта спектра для некоторых конкретных сигналов.
Дата: 15 Апр 2006 23:17:02 #  

Dmitriev

Приведите пожалуйста примерную(ожидаемую) скорость обработки по предлагаемой методике. К примеру сигнал длительностью 12 сек, с частотой дискретизации 11025 гц, состоящий предположительно из не менее 10 гармоник(верхняя граница точно не известна)? В вашей статье есть очень, на мой взгляд смелые преположения, не совсем понятно на чем основанные, о работе на звуковых частотах чуть ли не в real-time.
Реклама
Google
Дата: 16 Апр 2006 11:40:41 #  

1.Действительно мой метод в общем случае значительно трудоемок. Тем не менее, в реальном масштабе времени при современном развитии вычислительной техники он годится для обработки коротких низкочастотных радиосигналов, ультразвуковых, речевых, сейсмических сигналов.
Полагаю, если навалиться на эту задачу всем миром, то успех в скорости метода придет скоро.

2.В Вашем примере процесс имеет 132300 отсчетов. Конечно это неподъемная цифра для моего метода. Однако для выделения с приемлемой точностью 10 гармоник при небольшом аддитивном шуме достаточно иметь от 40 до 60 отсчетов. Минимум 3 отсчета на 1 гармонику. Если процесс не стационарный, то следует разбивать его на сегменты указанной длины и искать в них гармоники.

Прилагаю табличку с данными по некоторым просчитанным вариантам.

Компьютер: IBM PC Pentium 166 MMX, Операционная система MS DOS

Сигнал - дискретный гауссовский шум с параметрами (0;1)
------------------------------------------------------------------------------------
I Количество I Количество I СКО аппроксимации I Примерное время I
I отсчетов сигнала I искомых гармоник I сигнала суммой I расчета спектра, I
I спектра сигнала I найденных гармоник I мин. I
------------------------------------------------------------------------------------
18 6 3х10-9 79

15 5 8х10-7 10
14 5 7х10-7 9
13 5 5х10-7 15
12 4 4х10-8 26
11 4 8х10-10 26

10 4 1х10-16 53

Дмитриев
Дата: 16 Апр 2006 11:58:02 #  

Привожу таблицу красивее
-------------------------------------------------------------------------------------------------
I Количество..........I.Количество.............I..СКО аппроксимации....I..Примерное время.
I отсчетов сигнала..I.искомых гармоник..I..сигнала суммой...........I..расчета спектра...
I ...........................I.спектра сигнала......I.найденных гармоник....I.......мин................
-------------------------------------------------------------------------------------------------
...........18.........................6.................................3х10-9.........................79...........
...........15.........................5.................................8х10-7.........................10...........
...........14.........................5.................................7х10-7..........................9............
...........13.........................5.................................5х10-7.........................15...........
...........12.........................4.................................4х10-8.........................26...........
...........11.........................4.................................8х10-10.......................26...........
...........10.........................4.................................1х10-16.......................53...........
Дата: 16 Апр 2006 12:05:08 #  

Dmitriev

Согласитесь, что пока предлагаемое вами(на самом деле это приходит в голову многим) имеет чисто академический интерес, мало радостного ждать десятки минут при анализе 30-50 отсчетов, при наличии нестационарного сигнала длительностью в десятки секунд. Я не говорю о том, что кроме этой проблемы, есть и другие, например, как ни крути, в условиях априорной неопределенности, смысл в минимальном количестве гармоник, аппроксимирующих сигнал, очень условный и подходит в значительной степени к проблемам сжатия информации нежели самого анализа как такового.

Полагаю, если навалиться на эту задачу всем миром, то успех в скорости метода придет скоро. Боюсь не так все просто, кроме того опять же вы говорите, без каких либо обоснований, о возможности в работы в раельном времени на низких частотах, к сожалению это не совсем так, вернее совсем не так.
Дата: 16 Апр 2006 17:49:37 #  

1. Я отметил, что приведенные примеры общитывались на универсальной ЭВМ 10-летней давности. За прошедшее время их производительность выросла более, чем на 2 порядка. Если использовать спецпроцессоры, то надо добавить еще 1 порядок.

2. Не все сигналы требуют обработки быстрой или в реальном масштабе времени. Есть биологические, экономические, сейсмологические процессы и т.д. Циклы пятен на солнце анализируют (например Марпл.-мл. С.Л. в своей известной книге) уже не один десяток лет.

3. "...как ни крути, в условиях априорной неопределенности, смысл в минимальном количестве гармоник, аппроксимирующих сигнал, очень условный и подходит в значительной степени к проблемам сжатия информации нежели самого анализа как такового"
Если сигнал сформирован из гармоник в количестве большем, чем треть отсчетов сигнала, то ни каким анализом нельзя их разделить. Происходит безвозвратная потеря информации. Это не зависит от поставленной цели: анализ или сжатие сигнала.

Дмитриев
Дата: 16 Апр 2006 18:32:53 #  

Dmitriev

Хорошо, я пойду вам на встречу, увеличим производительность на 4 порядка, что получим из вашей же таблицы? 18 отсчетов, 6 гармоник, 78 минут, тогда на текущий момент имеем обработку 18-ти отсчетов 78*60/10000=468 мс, почти полсекунды, что для предыдущего примера 12 секундного сигнала составит (132300/18)*0,468 ~ 57 часов(!) и это всего 6 гармоник, а если их и в самом деле 10 или больше, не слишком ли дорогая цена за анализ 12 секундного блока? Ни какое увеличение производительности не решит проблему, и вы и я это отлично понимаем, слишком резко увеличивается объем вычислений при увеличении количества гармоник, а путей серъезной оптимизации увы нет, по сути прямой перебор всех мыслимых сочетаний. Заметьте, не играет роли на самом деле какая частота дискретизации(она лишь ограничивает диапазон поиска гармоник), это я к тому, что в принципе не так уж и важно низкочастотные сигналы или нет.
Дата: 16 Апр 2006 18:49:19 #  

Ух... ошибся 57 минут, что ни чего не меняет, при 10 гармониках это будут те же 57 часов.
Дата: 18 Апр 2006 23:54:40 #  

1. Ищем 6 гармоник в сигнале из 18 отсчетов. Максимальная относительная частота этих гармоник, отнесенная к длительности сигнала, равна 18/2=9. Действительная частота будет тогда f=9*10000/(78*60)=19,2Гц. В таблице для такого случая указана точность расчетов 3*10-9. Предположим, что сигнал речевой. Тогда эта точность будет слишком велика. Достаточно задавать 1*10-5. Т.е. время расчета уменьшится примерно вдвое. При этом частота станет f=38,4Гц. Данную частоту можно считать шириной спектра огибающей речевого сигнала. Думаю, что это реально. Предполагается, что при передаче дискретизировать речевой сигнал вместе с частотой заполнения не всегда обязательно. Тогда будем передавать в канал связи и анализировать при приеме только огибающую (для восстановления речевого сигнала огибающую следует промодулировать частотой заполнения). Таким образом имеем видеосигнал с шириной спектра f=38,4Гц (в радиоканале он переносится на высокую излучающую частоту). Если использовать многоканальную по времени обработку, то допустимую ширину спектра огибающей пропорционально можно увеличить. Конечно обработка будет осуществляться с соответствующим (постояннным) запаздыванием. То есть применимость метода реальна.

2. В статьях, приведенных на сайте http://short-signal-sp.pochta.ru, предложен второй метод анализа сигналов. При некоторых практически важных соотношениях между числом отсчетов и количеством искомых гармоник он на несколько порядков производительнее первого метода.

3. По поводу 132300 отсчетов. Повторяю, искать моим методом 10 гармоник в сигнале содержащем в общем случае 132300/3=44100 гармоник не рационально.

4. Вообще то я не особо настаиваю на применимости моего метода в данное время для обработки именно радиосигналов. Я предлагаю способ и метод определения реального, физически понятного безизбыточного спектра сигнала, в отличие от абстрактного, получаемого в виде гребенки (одной и той же для любых сигналов) спектральных линий на основе двухсотлетних классических разложений фурье.
Дата: 19 Апр 2006 07:57:00 #  

Dmitriev

Ну мы уже говорим ни о чём, вы автор, уверяете, что метод работает в реалтайме, я вижу, что метод просто грандиозен по свом вычислениям, хуже того, сама фишка, неортогональность искомых гармоник, просто не дает шанса для оптимизации вычислений, которые растут чуть ли не в квадратичной зависимости при каждой новой гармонике, вы же понимаете о чем я? Если к примеру для одной гармоники нужно сделать 100 условных операций, то для двух 100^2, для трех 100^3 и т.д. Это сильно напоминает легенду про шахматы, когда изобретатель этой игры попросил в награду, на первую клетку положить одно зерно, на вторую два, на третью 4, на четвертую 8 и т.д. В итоге выяснилось, что на последнюю клетку нужно положить такое количество зерна, что его не то, что в природе нет, а и быть не может.
Все легко и просто на самом деле, у вас есть рабочий софт который позволит оценить работу вашего метода? Если есть, выложите где нибудь, что бы интересующиеся могли оценить, как и скорость метода так и все его плюсы и минусы. Если его нет, то это вообще-то странно.
Дата: 19 Апр 2006 23:22:34 #  

1. Да, тему быстродействия можно завершить.
2. Программа метода для ПК действительно существует, объем ее большой, около 60кб (.pas).
3. О фишке про ортогональность.
Хотелось бы обсудить полезность использования спектра, состоящего из минимального количества гармоник, представляющих сигнал и не обязательно ортогональных. Таких гармоник при длине сигнала в N отсчетов будет максимум N/3 вместо N/2 при использовании разложения сигнала в дискретный ряд Фурье.
Дата: 21 Апр 2006 08:11:49 #  

Dmitriev

Хотелось бы обсудить полезность использования спектра, состоящего из минимального количества гармоник, представляющих сигнал и не обязательно ортогональных. Таких гармоник при длине сигнала в N отсчетов будет максимум N/3 вместо N/2 при использовании разложения сигнала в дискретный ряд Фурье.

Ну, а чего тут осбуждать? Все зависит от целей и задач, мое мнение, для решения проблем сжатия различных сигналов это подходит, насколько могу судить легко обеспечатся коэффициенты сжатия 3-6, большие величины потребуют уже определенных изощрений, полагаю реально достижимым коэффициент порядка 10-15. С анализом есть ряд вопросов, что именно понимать под анализом? Если нужно разложить сигнал на "атомы", то наверно это так же подходит, вопрос насколько это необходимо, ведь зачастую задача сводиться не к получению "молекулярной пыли" из которой сигнал состоит, а к получению вида и параметров модуляции которая применяется для передачи данных, в этом смысле метод буксует, или я где то, что то пропустил.
Хотелось бы конечно покрутить руками вашу программу, но я так понимаю, она имеет статус нераспространяемой? А то положили бы ее на этом сайте, да каждый и попробовал бы на что можно расчитывать у этого метода, пока все это теоретически исходя из математики предложенного.
 

Создавать сообщения могут только зарегистрированные участники форума.
Войти в форум :: » Логин » Пароль
Начало
Средства связи, рации. Купить радиостанции Motorola, Yaesu, Vertex, приемники, антенны.
Время загрузки страницы (сек.): 0.026; miniBB ®