Preview

Приборы и методы измерений

Расширенный поиск

Цифровизация измерений спектров в базисе Фурье – тенденции развития и проблемы

https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-3-271-280

Полный текст:

Аннотация

На современном этапе развития цифровых информационных технологий происходит интенсивная цифровизация (компьютеризация) как прямых, так и косвенных методов измерения. Прямым следствием компьютеризации измерений стало, во-первых, появление нового класса средств измерения – процессорных измерительных средств (ПрИС); во-вторых, повышение уровня формализации измерительных процедур; в-третьих, создание новой, революционной технологии – технологии виртуальных приборов (ВП). Цель статьи – анализ развития цифровых технологий измерений спектров, выявление возникающих при этом проблем и формулирование первоочередных научных и прикладных задач по их разрешению.

Теоретическими и прикладными исследованиями установлено, что цифровые технологии измерений спектра, кроме существенных преимуществ, обладают и определенными недостатками. Показано, что недостатки цифровых технологий измерений спектров вытекают как из природы цифровых методов, так и из аналитических и стохастических свойств базисов применяемых преобразований при измерениях спектров. Анализ цифровых методов измерений спектров показал, что методы, основанные на дискретном преобразовании Фурье (ДПФ), сохраняют свою ведущую роль и эффективны практически во всех предметных областях. Однако есть и проблемы цифровизации измерений спектров сигналов на основе ДПФ, которые связаны, прежде всего, с проявлением ряда негативных эффектов, которые отсутствуют при аналоговых методах измерения спектров на основе преобразования Фурье. Это эффект периодизации измерительного сигнала и его спектра, эффект частокола, а также эффект наложения. Как показал анализ, существующие методы борьбы с негативными эффектами цифровизации измерений спектров разрешают проблемы внедрения цифровых технологий лишь отчасти. Для борьбы с негативными эффектами цифровизации измерений спектров в работе предложено обобщение ДПФ в виде параметрического ДПФ (ДПФ-П).

Сформулированы основные научные и прикладные задачи компьютеризации измерений спектров сигналов: развитие теории цифровых методов измерения спектров сигналов, создание новых и усовершенствование существующих цифровых методов измерений спектров сигналов, разработка алгоритмического, программного и метрологического обеспечений ПрИС и ВП для реализации ДПФ-П.

Об авторах

О. B. Пономарева
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Россия

Адрес для переписки: О.В. Пономарева – Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, ул. Студенческая, 7, г. Ижевск 426069, Россия     e-mail: ponva@mail.ru



А. В. Пономарев
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Россия
ул. Студенческая, 7, г. Ижевск 426069


Н. В. Смирнова
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Россия

ул. Студенческая, 7, г. Ижевск 426069



Список литературы

1. Cooley, J. An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series / J. Cooley, J. Tukey // Math. Comput. – 1965. – Vol. 19, no. 90. – P. 297–301. DOI: 10.2307/2003354

2. Oppenheim, A.V. Discrete-Time Signal Processing / A.V. Oppenheim, R.W. Schafer // Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 2009. – 1120 p.

3. Sumathi, S. LabVIEW based Advanced Instrumentation Systems / S. Sumathi, P. Surekha // Springer, 2007. – 728 p.

4. Bress, T. Effective Labview Programming / T. Bress // New York: NTC Press, 2013. – 720 p.

5. Folea, S. LabVIEW – Practical Applications and Solutions / S. Folea // InTech, 2011. – 472 p.

6. Richard, G. Lyons. Understanding Digital Signal Processing (3rd Edition) 3rd Edition / G. Richard // Prentice-Hall, 2010. – 210 p.

7. Финкелстайн, Л. Наука об измерениях: анализ состояния и направлений развития / Л.Финкелстайн // Датчики и системы. – 2010. – № 2. – С. 53–57.

8. Yaroslavsky, L.P. Compression, restoration, resampling, ‘compressive sensing’ fast transforms in digital imaging / L.P. Yaroslavsky // Journal of Optics. – 2015. – Vol. 17, no. 7. – P. 073001.

9. Favorskaya, M.N. Development of mathematical theory in computer vision / M.N. Favorskaya, L.C. Jain // Intelligent Systems Reference Library. – 2015. – Vol. 73. – P. 1–8. DOI: 10.1007/978-3-319-10653-3_1

10. Gonzalez, R.C. Digital Image Processing / R.C. Gonzalez, R.E. Woods // 4th Ed. Published by Pearson, 2018. – P. 1168.

11. Ханян, Г.С. Аналитическое исследование и оценка погрешностей в задаче измерения параме- тров гармонического сигнала методом преобразования Фурье / Г.С. Ханян // Измерительная техника. – 2003. – № 8. – С. 3–10.

12. Petrovsky, N.A. Two-dimensional non-separable quaternionic paraunitary filter banks / N.A. Petrovsky, E.V. Rybenkov, A.A. Petrovsky // IEEE Int. conf. on Signal Processing: Algorighms, Architectures, Arrangements, and Applications // Poznan, Poland. – 2018. – Р. 120–125. DOI: 10.23919/SPA.2018.8563311

13. Цветков, Э.И. Процессорные измерительные средства / Э.И. Цветков // Л.: Энергоатомиздат, 1989. – 224 с.

14. Цветков, Э.И. Основы математической метрологии / Э.И. Цветков // СПб.: Политехника, 2005. – 510 с.

15. Мелентьев, В.С. Аппроксимационные методы и системы измерения и контроля параметров периодических сигналов / В.С. Мелентьев, В.И. Батищев // М.: Физматлит, 2011. – 240 с.

16. Prokhorov, S.A. Orthogonal models of structure functions / S.A. Prokhorov, V.V. Grafkin // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2011. – Vol. 47, no. 1. – P. 39–46. DOI: 10.3103/S8756699011010067

17. John, W. Multidimtnsional signal, image, and video processing and coding / W. John // Academic Press is imprint of Elsevier, 2006.

18. Ponomareva, O. Evolution of forward and inverse discrete fourier transform / O. Ponomareva, A. Ponomarev, V. Ponomarev // IEEE East-West Design & Test Symp. – 2018. – P. 313–318. DOI: 10.1109/EWDTS.2018.8524820

19. Ponomarev, V.A. Method for Effective Measurement of a Sliding Parametric Fourier Spectrum / V.A. Ponomarev, O.V. Ponomareva, A.V. Ponomarev // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing // 2014. – Vol. 50, iss. 2. – P. 132–138. DOI: 10.3103/S8756699014020046

20. Пономарев, В.А. Инвариантность текущего энергетического Фурье-спектра комплексных дискретных сигналов на конечных интервалах / В.А. Пономарев, О.В. Пономарева // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. – 2014. – № 2. – С. 8–16.

21. Пономарев, В.А. Тенденции развития дискретных косвенных измерений параметров электрических сигналов / В.А. Пономарев, О.В. Пономарева // Метрология. – 2017. – № 1. – С. 20–32.


Для цитирования:


Пономарева О.B., Пономарев А.В., Смирнова Н.В. Цифровизация измерений спектров в базисе Фурье – тенденции развития и проблемы. Приборы и методы измерений. 2019;10(3):271-280. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-3-271-280

For citation:


Ponomareva O.V., Ponomarev A.V., Smirnova N.V. Digitalization of Spectral Measurements in the Fourier Basis – Development Trends and Problems. Devices and Methods of Measurements. 2019;10(3):271-280. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-3-271-280

Просмотров: 83


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2220-9506 (Print)
ISSN 2414-0473 (Online)