Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

(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.
Таким образом, в этом случае эксперимент определяется набором [pic], где
[pic]- последовательность комплексных синусоид с амплитудами [pic] дБ и частотами [pic]Гц, а [pic] - последовательность шумовых процессов с параметрами : центральная частота [pic]Гц., динамический диапазон перекрываемых частот [pic] Гц., мощность шума [pic]дБ.

( для анализа классических алгоритмов блочной обработки всей последовательности в части применения окон данных и корреляционных окон эксперимент и подсчет основных характеристик окон будем производить над дискретизированными отсчетами соответствующих функций.

( для анализа алгоритмов обработки сигналов в реальном масштабе времени используем аудио и речевой сигналы.

Выходными данными экспериментов будем считать :

( для задачи анализа алгоритмов блочной обработки всей последовательности отсчетов :

1.) оценку спектральной плотности мощности, полученную с помощью того или иного метода спектрального анализа, по которой можно судить о качестве применяемого метода, сравнивая истинную спектральную плотность мощности сформированного сигнала с полученной оценкой

2.) вычислительные и временные затраты метода

( для анализа окон данных и корреляционных окон - расчетные основные характеристики такие как : максимальный уровень боковых лепестков, эквивалентная ширина полосы, ширина полосы по уровню половинной мощности, степень корреляции и т.д..

( для анализа сигналов в реальном масштабе времени : спектральная плотность мощности (функция, зависящая в этом эксперименте также и от времени). Для оценки составляющих в спектре сигнала в данный момент времени.

Глава 1. Теоретический анализ существующих алгоритмов спектрального анализа.

1. Введение в спектральное оценивание

1.1.1. Задача спектрального оценивания

Задача спектрального оценивания подразумевает оценивание некоторой функции частоты. О характеристиках спектральной оценки судят по тому, насколько хорошо она согласуется с известным спектром тест-сигнала в некоторой непрерывной области частот.[1]

1.1.2. Проблемы в области спектрального оценивания.

Интерес к альтернативным методам спектрального анализа поддерживается тем улучшением характеристик, которое они обещают, а именно более высоким частотным разрешением, повышенной способностью к обнаружению слабых сигналов или же сохранением «достоверности» формы спектра при меньшем числе используемых параметров. Аналитически описать характеристики большинства методов в случае ограниченного времени анализа (то есть в случае короткой записи данных) весьма затруднительно[1]

Спектральное разрешение относится к числу главных проблем современного спектрального оценивания, в особенности применительно к анализу коротких последовательностей данных. При этом то, что понимается под термином
«разрешение», носит весьма субъективный характер. Принято характеризовать относительные величины разрешающей способности двух спектральных оценок на основе визуальных впечатлений. [1]

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпаргалки по математике, банк рефератов бесплатно, шпаргалки по гражданскому.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата