Коэффициент эффективности оконного спектрально-статистического метода детектирования сигналов в шуме
Способ увеличения чувствительности детектирования коротких периодических сигналов в гауссовском шуме. Функциональная зависимость значения универсального спектрального критерия детектирования от количества участков разделения исследуемого временного ряда.
Рубрика | Физика и энергетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 21.06.2018 |
Размер файла | 165,7 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://www.allbest.ru/
Алтайский государственный университет
Коэффициент эффективности оконного спектрально-статистического метода детектирования сигналов в шуме
Останин С.А.,
Семёнов Г.А.,
Шайдук А.М.
Аннотация
Описан способ увеличения чувствительности детектирования коротких периодических сигналов в гауссовском шуме, основанный на разделении исследуемой аддитивной смеси сигнала и шума на фрагменты с использованием временного окна. Получена функциональная зависимость значения универсального спектрального критерия детектирования от количества участков разделения исследуемого временного ряда. Введён коэффициент эффективности оконного спектрально-статистического метода, позволяющий определить оптимальное количество участков разделения аддитивной смеси сигнала и шума, необходимое для успешного детектирования сигнала.
Ключевые слова: оконный спектрально-статистический метод, детектирование сигналов в шуме.
The described method of increasing the sensitivity of the detection of short periodic signals in Gaussian noise based on separation of the additive mixture of signal and noise into fragments using a time window. The obtained function of the spectral values a universal criterion for the detection of the number of sections separating the studied time array. Introduced the efficiency factor of the window a spectral-statistical method to determine the optimal number of segments separating an additive mixture of signal and noise necessary for successful signal detection.
Keywords: spectral-statistical window method, detection signal in noise.
С целью повышения чувствительности спектрального детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме необходимо исследование возможностей расширения границ его применимости, для чего рассмотрим этапы создания оконного спектрально-статистического метода, основанного на статистическом методе спектрального детектирования [1_2].
Рассмотрим аддитивную смесь:
(1)
где среднее квадратическое отклонение шумовой компоненты Ш(t) равно уШ, относительная длительность квазипериодического сигнала равна б0. Временной ряд, полученный из (1) - числовая последовательность , представляющая собой сигнал (t), измеренный в точках . Число элементов N этой последовательности будем считать достаточно большим, то есть N» 1. Число членов временного ряда, соответствующего квазипериодической части сигнала равно . Из анализа критерия обнаружения квазипериодического сигнала статистическим методом спектрального детектирования [2]:
(2)
и выражения для универсального спектрального критерия [3]:
(3)
можно увидеть, что допустимая относительная длительность квазипериодической части сигнала линейно убывает с увеличением его относительной мощности при неизменном объёме выборки Nи пропорциональна величине при изменении объёма выборки. Ясно, что если шумовой участок суммарного сигнала статистически однороден на всей временной области его существования, то значение величины з не зависит от временного интервала, на котором производилось её вычисление.
С учётом того, что величина относительной длительности квазипериодической части зависит от длительности случайной компоненты сигнала, рассмотрим возможные пути увеличения параметра б посредством разбиения исследуемого суммарного сигнала (1) с помощью временного окна на фрагменты (подмассивы в дискретном случае) и последующего построения их спектров и дальнейшего анализа.
В связи с тем, что разбиение сигнала на фрагменты является линейной операцией, рост величины б также будет линейным. Так как при этом уменьшается объём временного ряда, будет увеличиваться граничное значение относительной длительности квазипериодического сигнала бгр пропорционально множителю , что частично ухудшит возможности детектирования, однако общая тенденция повышения чувствительности при этом сохранится. Разбиение рассматриваемого временного ряда на подмассивы следует проводить таким образом, чтобы величина шага сдвига временного окна равнялась половине размера окна. Это требуется для того, чтобы в процессе разбиения временного ряда квазипериодическая компонента полностью содержалась бы в одном из подмассивов и при детектировании учитывалась вся её энергия.
Для определения возможностей оконного спектрального подхода далее проведём оценку его эффективности по сравнению со статистическим методом спектрального детектирования.
Разделим массив Чi на (2n-1) подмассивов так, чтобы сдвиг временного окна составлял половину его ширины (объём подмассивов равен размеру временного окна):
(4)
где Yjk - k-тый член j-того подмассива. Значения индексов меняются в диапазонах: . Величина - размер временного окна. При разбиении временного ряда по правилу (4) каждый подмассив представляет собой j-тую строку матрицы:
(5)
С учётом гипотезы о соотношении длительности квазипериодической компоненты и размера временного окна, принятой ранее, будем считать, что квазипериодический участок сигнала полностью содержится в одном из подмассивов рассматриваемого временного ряда после разделения. То есть теперь для некоторой строки Yj будет проверяться критерий спектрального детектирования статистическим способом, который ранее применялся ко всему временному ряду Чi. Запишем результаты, полученные для статистического метода спектрального детектирования применительно к некоторому единственному подмассиву Yj.
Объём фрагмента сигнала Yj равен, с учётом чего относительная длительность квазипериодического сигнала бY для временного ряда Yj запишется теперь как
(6)
то есть получаем линейный рост бY пропорционально увеличению количества участков разбиения (параметра n). Пороговое значение длительности квазипериодической компоненты , при котором теперь реализуемо его успешное обнаружение в нормальном шуме в пределах временного окна, с учётом (1) равно:
(7)
Значение относительной мощности квазипериодической части сигнала сохраняется при этом неизменным. Условие успешного детектирования квазипериодической компоненты теперь выражается соотношением:
(8)
Переходя от (8) к условию для б0 с учётом (6), получаем:
(9)
то есть пороговое значение относительной длительности квазипериодической части сигнала при его детектировании в нормальном шуме оконным спектральным методом по отношению ко всему сигналу (1) равно:
(10)
Универсальный спектральный критерий оценки квазипериодического сигнала на предмет возможности его обнаружения в нормальном шуме примет вид:
(11)
Отношение о величин пороговых значений относительной длительности квазипериодической компоненты, требуемых для их успешного обнаружения, соответствующих статистическому методу спектрального детектирования (2) и оконному спектральному методу (11) определим как коэффициент эффективности оконного метода:
(12)
Коэффициент эффективности о определяет число фрагментов разбиения рассматриваемого временного ряда, при котором реализуемо успешное детектирование квазипериодической компоненты в одном из участков. Определим из (12) значение параметра n при фиксированных значениях о:
(13)
Численно решаем уравнение (13) относительно n, находим значение n0, число фрагментов разбиения сигнала при этом определяется как:
(14)
С целью поиска оптимального значения параметра , соответствующего наиболее эффективному для успешного детектирования квазипериодического сигнала количеству разбиений временного ряда Чi, проведём исследование функции о(n) на наличие экстремумов.
(15)
Из (15) видно, что на рассматриваемом интервале производная о(n) нулей не имеет, всюду положительна, то есть функция о(n) возрастает на всей её области определения. При этом о(n) имеет область значений:
(16)
Понятно, что значение параметра практически не реализуемо, так как ширина временного окна при этом должна составлять всего два элемента; однако, на всей практически осуществимой области изменения параметра n эффективность оконного метода растёт при увеличении числа фрагментов разбиения сигнала. Верхняя граница параметра n определяется минимальным количеством членов временного ряда, требуемым для корректного задания квазипериодической части и возможностью обнаружения этого сигнала посредством построения его спектра. Также она определяется длительностью квазипериодической компоненты: при завышенном числе фрагментов разбиения сразу несколько подмассивов временного ряда будут составлять квазипериодический участок, что не является необходимым и, более того, потребует выполнения некоторого количества лишних вычислительных операций. Таким образом, применение оконного спектрального метода детектирования при уменьшении относительной длительности квазипериодической компоненты б0 требует увеличения коэффициента эффективности о, что в свою очередь требует увеличения числа фрагментов разбиения сигнала.
Главным препятствием здесь является то, что при большом увеличении числа фрагментов разбиения сигнала несколько повышается вероятность ошибочного детектирования, то есть эффективность оконного метода в вероятностном смысле несколько снижается.
детектирование спектральный гауссовский шум
Литература
1. Семёнов Г.А. Поиск сигнала в нормальном шуме методом анализа статистики спектра / Г.А. Семёнов // Известия Алтайского госуниверситета. - 2011. - Ч.1(69) - С. 189 191.
2. Семёнов Г.А. Выявление порога чувствительности спектрального метода к поиску периодического сигнала в нормальном шуме / Г.А. Семёнов // Известия Алтайского госуниверситета. - 2011. - Ч.1(69) - С.192 196.
3. Семёнов Г.А. Универсальный спектральный критерий возможности детектирования периодических сигналов в нормальном шуме / С.А. Останин, Г.А. Семёнов, А.М. Шайдук // Труды конференции “Лазеры. Измерения. Информация”. - СПб: Изд-во СПб государственного политехнического университета. - 2011. - С.4 5.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Комбинационное рассеяние как переход электрона с одного колебательно-вращательного уровня на другой в результате взаимодействия молекулы с внешним полем. Общая характеристика лазерных методов детектирования веществ. Особенности лидарных методов.
презентация [63,5 K], добавлен 19.02.2014Выбор делителя фотоэлектронного умножителя и сцинтилятора для блока детектирования дозиметра гамма-излучения. Преобразование тока анода ФЭУ в последовательность стандартных импульсов. Анализ параметров интегральных схем для построения преобразователя.
дипломная работа [179,6 K], добавлен 11.12.2015Характеристика спектрального метода анализа сигналов, при помощи которого можно оценить спектральный состав сигнала, а также количественно выяснить его энергетические показатели. Корреляционный анализ сигнала для оценки прохождения сигнала через эфир.
курсовая работа [169,7 K], добавлен 17.07.2010Гипотеза Паули и сущность теории Ферми. Эксперименты по обнаружению Нейтрино. Спин и спиральность, уравнение свободного движения. Методы детектирования низко-энергетичных Hейтрино, основанные на низкотемпературных болометрических измерениях в кристаллах.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 01.10.2013Знакомство с особенностями использования искусственных спутников Земли. Способы определения интегрального содержания вредных веществ в вертикальном столбе атмосферы. Использование газовизоров как один из перспективных вариантов практической реализации.
презентация [158,5 K], добавлен 19.02.2014Изучение возникновения и применения гамма-излучения. Особенности использования в качестве детекторов в дозиметрических приборах газоразрядных счетчиков, работа которых основана на ионизирующем действии ядерного излучения; их достоинства и недостатки.
курсовая работа [696,4 K], добавлен 24.11.2013Основные понятия и определения систем передачи дискретных сообщений. Сигнальные созвездия при АФМ и квадратурная АМ. Спектральные характеристики сигналов с АФМ. Модулятор и демодулятор сигналов, помехоустойчивость когерентного приема сигналов с АФМ.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 09.07.2013Вакуумные лампы с управлением током - важные элементы электронных схем. Использование вакуумных диодов для выпрямления, преобразования, умножения частоты, для детектирования. Вакуумный триод. Тетрод. Уравнение статической и динамической характеристики.
реферат [1,0 M], добавлен 08.10.2008Разработка методики количественного определения состава образцов рентгеноспектральным микроанализом. Физические основы растровой электронной микроскопии. Использование зависимости интенсивности линий от ускоряющего напряжения. Методы детектирования.
курсовая работа [351,8 K], добавлен 16.10.2014Временные диаграммы периодических сигналов прямоугольной формы. Зависимость ширины спектра периодической последовательности прямоугольных импульсов от их длительности. Теорема Котельникова, использование для получения ИКМ-сигнала. Электрические фильтры.
контрольная работа [1,3 M], добавлен 23.08.2013Принцып генерирования гармонических сигналов. Спектральный состав и анализ периодических колебаний. Частотный состав непериодического колебания. Распределение энергии в спектре непереодического колебания. Расположение энергетически участков спектра.
реферат [103,5 K], добавлен 05.05.2009Определение спектров амплитуд и фаз периодической последовательности прямоугольных импульсов. Расчет амплитуды гармоник спектра, включая постоянную составляющую. Расчет огибающей спектра амплитуд. Исходный сигнал, составляющие и результирующие ряда Фурье.
контрольная работа [296,7 K], добавлен 15.10.2013Понятие негармонических периодических напряжений и токов как функции времени, их представление в виде тригонометрического ряда Фурье. Значения и коэффициенты негармонических периодических напряжений и токов, оценка их отличия от гармонических функций.
презентация [432,2 K], добавлен 28.10.2013Расчет параметров срабатывания дистанционных защит от коротких замыканий. Составление схемы замещения. Расчет уставок токовых отсечек. Выбор трансформаторов тока и проверка чувствительности защит. Проверка остаточного напряжения на шинах подстанций.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 04.05.2015Основные параметры элементов системы электроснабжения. Определение расчетных нагрузок. Выбор количества, мощности и местоположения подстанций. Выбор автоматов на подстанциях и проверка чувствительности автоматов при однофазных коротких замыканиях.
курсовая работа [188,1 K], добавлен 19.03.2012Изучение принципа работы универсального электронно-лучевого осциллографа. Получение и графическое изображение амплитудно-частотных и фазочастотных характеристик делителя напряжения. Проведение градуировки генератора по частоте. Наблюдение фигур Лиссажа.
лабораторная работа [1,9 M], добавлен 13.11.2010Определение силы, направления и плотности электрического тока. Основные параметры детерминированных периодических сигналов. Резистивное сопротивление и проводимость. Индуктивность, ее свойства и единицы измерения. Законы Ома и Кирхгофа. Метод наложения.
курс лекций [1,1 M], добавлен 26.02.2014Формула для сигнала при гармонической модуляции. Амплитуда и частота несущего колебания. Компьютерное моделирование ЧМ-сигналов с помощью программного пакета Electronics Workbench. Спектр частотно-модулированного сигнала. Частота модулирующего колебания.
лабораторная работа [565,1 K], добавлен 04.06.2015Понятие и содержание квантования по уровню как процесса преобразования сигнала с непрерывным множеством значений в сигнал с дискретными значениями. Определение погрешности квантования и его шума. Особенности квантования сигналов при наличии помех.
презентация [130,4 K], добавлен 19.08.2013Общие свойства линейных цепей с постоянными параметрами. Рассмотрение преобразования сигналов линейными цепями в частотной и временной области. Простейшие цепи и их характеристики: фильтры интегрирующего, дифференцирующего и частотно-избирательного типа.
контрольная работа [739,7 K], добавлен 13.02.2015