|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Спектральный анализ и его приложения к обработке сигналов в реальном времени |
Крючки с поводками Mikado SSH Fudo "SB Chinu", №4BN, поводок 0,22 мм. 
Чашка "Неваляшка". 
Забавная пачка денег "100 долларов". Тема: Спектральный анализ и его приложения к обработке сигналов в реальном времени . Оглавление Введение Постановка проблем, формулировка задач Глава 1. Теоретический анализ существующих алгоритмов спектрального анализа. 1.1. Введение в спектральное оценивание ((1.1.1. Задача спектрального оценивания ((1.1.2. Проблемы в области спектрального оценивания. ( 1.1.3. Спектральные оценки по конечным последовательностям данных ( 1.1.4. Общая картина 1.2. Основные определения и теоремы классического спектрального анализа ( 1.2.2 Операции дискретизации и взвешивания для получения дискретно- временных рядов Фурье. ( 1.2.3. Анализ эргодичных дискретных процессов. 1.3. Классические методы спектрального анализа. ( 1.3.1. Введение. ( 1.3.2. Окна данных и корреляционные окна в спектральном анализе. ( 1.3.3. Периодограммные оценки спектральной плотности мощности. ( 1.3.4. Коррелограммные оценки спектра. ( 1.3.5. Область применения. 4. Авторегрессионное спектральное оценивание. ( 1.4.1. Введение. ( 1.4.2. Оценивание корреляционной функции - метод Юла-Уалкера. ( 1.4.3. Методы оценивания коэффициентов отражения. ( 1.4.3.1. Геометрический алгоритм. ( 1.4.3.2. Гармонический алгоритм Берга. ( 1.4.4. Оценивание линейного предсказания по методу наименьших квадратов. ( 1.4.5. Градиентный адаптивный авторегрессионный метод ( 1.4.6. Рекурсивный авторегрессионный метод наименьших квадратов 1.5. Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего . 1.6. Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии. 7. Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений. ( 1.7.1. Введение. ( 1.7.2. Процедуры оценки частоты в пространстве сигнала. ( 1.7.3. Оценки частоты в пространстве шума.Глава 2. Экспериментальный анализ алгоритмов спектрального анализа. Особенности реализации. Заключение. Выводы. Приложениe А. Смещение периодограммы Уэлча. Приложениe В. Методы и интерфейсы межзадачного системного и межсистемного обмена в среде Wi dows ’95 (Delphi 3.0) Приложениe С. Достоверность полученных оценок спектральной плотности мощности. Приложениe D. Таблица экспериментальных результатов по разрешающей способности методов спектрального анализа. Приложениe E. Таблица и графики «Слабые синусоидальные составляющие» Приложениe F. Дисперсии оценок СПМ как функции частоты. Приложениe G. Таблица наилучших в смысле структурной устойчивости параметров адаптивного градиентного метода. Приложениe Н. Графики оценок СПМ при различных значениях порядка авторегрессионной модели. Приложениe I. Список используемой литературы.Введение Спектральный анализ - это один из методов обработки сигналов, который позволяет охарактеризовать частотный состав измеряемого сигнала. Преобразование Фурье является математической основой, которая связывает временной или пространственный сигнал (или же некоторую модель этого сигнала) с его представлением в частотной области. Методы статистики играют важную роль в спектральном анализе, поскольку сигналы, как правило, имеют шумовой или случайный характер. Если бы основные статистические характеристики сигнала были известны точно или же их можно было бы без ошибки определить на конечном интервале этого сигнала, то спектральный анализ представлял бы собой отрасль точной науки.
Однако в действительности по одному-единственному отрезку сигнала можно получить только некоторую оценку его спектра. К обработке сигналов в реальном масштабе времени относятся задачи анализа аудио, речевых, мультимедийных сигналов, в которых помимо трудностей, связанных непосредственно с анализом спектрального содержания и дальнейшей классификацией последовательности отсчетов (как в задаче распознавания речи) или изменения формы спектра - фильтрации в частотной области (в основном относится к мультимедийным сигналам), возникает проблема управления потоком данных в современных вычислительных системах. Реальность накладывает отпечаток как на сами вычислительные алгоритмы, так и на результаты экспериментов, поднимая вопросы, с которыми не сталкиваются при обработке всей доступной информации. При обработке сигналов обычно приходится решать задачи двух типов - задачу обнаружения и задачу оценивания. При обнаружении нужно дать ответ на вопрос, присутствует ли в данное время на входе некоторый сигнал с априорно известными параметрами. Оценивание - это задача измерения значений параметров, описывающих сигнал . Сигнал часто зашумлен, на него могут накладываться мешающие сигналы. Поэтому для упрощения указанных задач сигнал обычно разлагают по базисным составляющим пространства сигналов. Для многих приложений наибольший интерес представляют периодические сигналы. Вполне естественно, что используются Si и Cos. Такое разложение можно выполнить с помощью классического преобразования Фурье. При обработке сигналов конечной длительности возникают интересные и взаимозависимые вопросы, которые необходимо учитывать в ходе гармонического анализа. Конечность интервала наблюдения влияет на обнаружимость тонов в присутствии сильных шумов, на разрешимость тонов меняющейся частоты и на точность оценок параметров всех вышеупомянутых сигналов. Постановка проблемы, формулировка задачи На настоящее время существует большое количество алгоритмов и групп алгоритмов, которые так или иначе решают основную задачу спектрального анализа: оценивание спектральной плотности мощности, с тем чтобы по полученному результату судить о характере обрабатываемого сигнала .Основной вклад сделан такими исследователями как: Голд Б. (Gold B.), Рабинер Л. (Rabi er L.R.), Бартлетт M. (Bar le M.S.) Однако каждый из алгоритмов имеет свою область приложения. Например, градиентные адаптивные авторегрессионные методы не могут быть применены к обработке данных с быстро меняющимся во времени спектром. Классические методы имеют широкую область применения, но проигрывают авторегрессионным и методах, основанных на собственных значениях, по качеству оценивания. Но в реальном масштабе времени использование последних затруднено из-за вычислительной сложности. Более того, применение каждого из методов обычно требует выбора значений параметров (выбор окна данных и корреляционного окна в классических методах, порядка модели в авторегрессионном алгоритме и алгоритме линейного предсказания, предполагаемого числа собственных векторов в пространстве шума в методе Писаренко) и правильный выбор требует экспериментальных результатов с каждым классом алгоритмов.
Таким образом, имеется следующая задача : На основе существующих алгоритмов проанализировать возможность их применения как к последовательной обработке сигналов в реальном времени, так и к блочной обработке и оценить качество получаемых результатов . Критериями «качества» оценки спектральной плотности мощности в общем случае являются смещение этой оценки и ее дисперсия. Однако аналитическое определение этих величин наталкивается на определенные математические трудности и в каждом конкретном случае на практике просто визуально совмещают графики нескольких реализаций спектральной оценки и визуально определяют смещение и дисперсии к функции частоты. Те области совмещенных графиков спектральных оценок, где экспериментально определенное значение дисперсии велико, будет свидетельствовать о том, что спектральные особенности видимые в спектре одной реализации не могут считаться статистически значимыми. С другой стороны, особенности совмещенных спектров в тех областях, где эта дисперсия мала, с большой достоверностью могут быть соотнесены с действительными составляющими анализируемого сигнала. Из вышесказанного сформулируем следующие подзадачи: I. теоретическое и практическое исследование алгоритмов блочной обработки II. анализ классических алгоритмов блочной обработки всей последовательности в части применения окон данных и корреляционных окон III. анализ алгоритмов обработки сигналов в реальном масштабе времени Кроме этих теоретических проблем, существует ряд практических вопросов, специфичных для обработки сигналов в реальном времени. Среди них выбелим : ( Необходимость в «одновременном» выполнении следующих основных этапов обработки данных: 1. Непосредственное получение последовательности входных данных (цифровые отсчеты аудио-сигнала, речевого сигнала). 2. Обработка получаемых отсчетов сигнала. 3. Представление обработанной информации 4. Возможность контролировать процесс обработки информации ( Ограничение длительности интервала выборки поступающих данных вычислительными ресурсами ( Ограничение длительности интервала выборки характером сигнала Если первый вопрос очевиден в рамках обработки данных в реальном времени, то второй и третий вопросы требуют осмысления причин этих ограничений. К сформулированным выше задачам добавим : задачу построения схемы управления обработкой данных в реальном времени, основанной, в силу первой проблемы, на параллельных вычислениях и протоколах взаимодействия и синхронизации; экспериментальный анализ по второй проблеме, то есть исследование влияния вычислительных ресурсов и методов оцифровки данных на максимально допустимую длину интервала выборки; анализ длительности интервала выборки, исходя из характера сигнала. В качестве основного подхода к решению проблем и исследования применим методологию математического моделирования и вычислительного эксперимента. Экспериментальные входные данные будем формировать следующим образом ( для задачи анализа алгоритмов блочной обработки всей последовательности отсчетов формируем дискретизированные отсчеты данных тест-сигнала из суммы комплексных синусоид и аддитивных окрашенных шумовых процессов, сформированные посредством пропускания белого шума через фильтр с частотной характеристикой типа приподнятого косинуса или окна Хэмминга.
В подавляющем большинстве игр анимация поставляется уже в готовом виде просчитанных заранее роликов. В Spore такой подход не работал - ведь разработчики не знали заранее, каких существ придумают пользователи (учитывая, что еще до запуска Spore пользователи "Лаборатории существ" создали почти 4 млн. объектов[Для сравнения: сегодня нам известно чуть более 1,5Pмлн. видов живых существ.], это знание им вряд ли помогло бы). Однако движок Spore способен проанализировать любой созданный в рамках игры объект - в случае живых существ, например, понять, где у них руки и ноги, - и на основании этого анализа сгенерировать необходимую анимацию в реальном времени. Для игрового процесса это, вообще говоря, мелочь - вряд ли игра сильно потеряла бы, не будь в ней такой возможности. Но на вылизывание этой мелочи ушла не одна тысяча человеко-часов, благо подавляющее большинство сотрудников РайтаP- разработчики, на дизайнерах в этот раз решили сэкономить - ведь по замыслу Уилла основную часть контента "нарисуют" сами пользователи. Они и нарисовали. 10 Райт отказался отвечать на вопросы о своем следующем проекте
1. Спектры. Спектральный анализ
2. Спектры. Спектральный анализ и его применение
3. Спектр и спектральный анализ
5. Хроматографические методы анализа и их использование в анализе объектов окружающей природной среды
9. Применение спектрального анализа
10. Применение спектрального анализа
11. Методы расчета линейных электрических цепей при импульсном воздействии. Спектральный анализ сигналов
12. Спектральный анализ колебаний
13. Элементы спектрального анализа
14. Количественный эмиссионный спектральный анализ, его аппаратура. Пламенная фотометрия
15. Методы атомно-эмиссионного спектрального анализа
16. Скоростной анализ с использованием спектров скоростей
Глобус физический на подставке из пластика диаметром 250 мм. 
Набор для проведения опытов по очистке воды "Юный ученый". 
Маркеры для доски, 12 цветов. 17. Спектри і спектральний аналіз
18. Tupolev 154M noise asesment (Анализ шумовых характеристик самолёта Ту-154М)
19. Анализ медико-биологических данных с использованием Excel и СПП STADIA
20. How "DNA" testing works Анализ "ДНК" как проверяющие работы)
21. Анализ повадок отряда ДЯТЛООБРАЗНЫЕ - Piciformes семейства ДЯТЛОВЫЕ – Picidae
25. Статистический анализ демографической ситуации в Российской Федерации
26. Анализ бюджетного дефицита за 1990-1996 годы
27. Анализ регулирования и финансирования бюджетного дефицита с 1985 и по наши дни
28. Несостоятельность предприятий. Анализ зарубежного и российского законодательства
30. Анализ Конституции США и ее сравнение с Конституцией РФ 1993 года
31. Правительство в Российской Федерации и зарубежных странах. Сравнительный анализ
32. Сравнительный анализ конституции России и США
Стиральный порошок Attack "BioEX", концентрированный, 0,9 кг. 
Звуковой плакат "Говорящая азбука". 
Наушники "Philips SHE3550", черные. 34. Федеральная резервная система и политика НацБанка РБ: сравнительный анализ
35. Сравнительный анализ Правительств Киргизской Республики и Российской Федерации
36. Историко-правовой анализ Закона СССР "о разграничении полномочий между СССР и субъектами федерации"
41. Учет и анализ расчетов с персоналом по оплате труда в организации
42. Учет и анализ расчетов с персоналом по оплате труда в организации
43. How "DNA" testing works Анализ "ДНК" как проверяющие работы)
45. Фразеологический анализ ФЕ с компонентом-соматизмом Mund/рот в немецком и русском языках
46. Синтактико-семантический анализ составляющих сложносоставных слов в английском языке
47. Анализ ЮКОСа. Деятельность, стратегии развития, история
48. Анализ живописных произведений флорентийской школы конца XV - начала XVI веков
Подгузники-трусики "Pampers. Pants. Джамбо", Maxi (9-15 кг), 52 штуки. 
Бумага для принтера "Ballet Classic", формат А3, 500 листов. 
Зеркальце карманное "Бабочка", 8x7 см. 49. Метод действенного анализа в режиссуре театра, кино и телевидения
50. Сравнительный анализ культуры Средневековья и Возрождения
52. Анализ рассказа И.С.Тургенева "Свидание"
53. Стихотворение В. Маяковского "О дряни" (восприятие, анализ, оценка)
57. Анализ сказки М.Е.Салтыкова-Щедрина "Премудрый пескарь"
58. Анализ стихотворения А.С. Пушкина "Фонтану Бахчисарайского дворца"
59. Анализ стихотворения Владимира Маяковского "Послушайте!"
60. Арбузов: биография, анализ творчества, пьеса "Иркутская история"
61. Морфемный анализ слов со скрытым j (й)
62. Сопоставительный анализ русских слов ошибка, заблуждение, ляпсус и французских faute, erreur, lapsus
63. Стилистический анализ стихотворения в прозе И.С. Тургенева "Собака"
64. Этимологический анализ слова "буржуазия"
Набор для проведения опытов по очистке воды "Юный ученый". Маркеры для доски, 12 цветов. 
Форма для выпечки 6 ячеек "Домик", 6,5x6,5 см/26x6 см. 65. Контент-анализ
66. "Конармия". Анализ новеллы Бабеля "Мой первый гусь"
67. Анализ стихотворения А.А. Блока "О! Весна без конца и без краю!"
69. Анализ стихотворения Ахматовой "Родная земля"
73. Анализ "Пиковой дамы" А.С.Пушкина. Три злодейства Германна
74. Анализ стихотворения А.Ахматовой "И когда друг друга проклинали..."
75. Анализ формы и средств выразительности хора № 19 "Гроза" из оратории Йозефа Гайдна "Времена года"
76. В.А.Моцарт - Биография и анализ творчества
77. Анализ финала Первой сонаты Л. Бетховена
79. Метод комплексного археолого-искусствоведческого анализа могильников
80. Анализ рынка бухгалтерских и аналитических программ
Стиральный порошок с ферментами "Top Home", 900 г. 
Настольная игра "Пирог в лицо". 81. Анализ системы безопасности Microsoft Windows 2000 Advanced Server и стратегий ее использования
82. Анализ и оценка аппаратных средств современных ПЭВМ
83. Анализ эксплуатационного обслуживания ВЦ средней производительности
84. Анализ снизу вверх и сверху вниз
85. Анализ структур, характеристик и архитектур 32-разрядных микропроцессоров
89. Сравнительный анализ языков программирования JavaScript и VBScript
90. Использование компьютерных программ для анализа финансового состояния организации
91. Теоретический анализ эффективности использования операционной системы ЛИНУКС
92. Сравнительный анализ каскадной и спиральной моделей разработки программного обеспечения
93. Анализ и синтез одноконтурной системы автоматического регулирования
94. Нечеткий анализ - в автомобиле
95. Математичекие основы теории систем: анализ сигнального графа и синтез комбинационных схем
96. Основные определения и теоремы к зачету по функциональному анализу
Глобус Земли физический, 250 мм. 
Подставка для ванны "Мишка", антискользящая, цвет: бежевый. 
Магнитная доска для фото, с маркером, 30x48 см. 97. Математический анализ. Регрессия
98. Кластерный анализ в задачах социально-экономического прогнозирования
99. Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях
100. Лекции (1-18) по мат. анализу 1 семестр
Кружка "Гольф", с ручками. 
