Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Сейсморазведка методом отраженных волн





В 20-х годах геофизики открыли, что структура земной коры может быть исследована с помощью звука. Геологоразведчики научились устраивать взрывы и записывать отражения от граничных слоев до десяти километров ниже поверхности земли. Эти отраженные сейсмограммы интерпретировались для представления внутренних структур. Метод отраженных волн быстро стал основным методом обнаружения залежей нефти и минералов и остается им до сегодняшнего дня.

 

В идеальном случае, звуковой импульс, посылаемый в землю, производит единичное отражение, проходя через каждый граничный слой. К сожалению, ситуация не так проста. Каждое отражение, вернувшееся к поверхности, должно пройти через все другие граничные слои, расположенные выше. Это может быть причиной увеличения отражения между слоями, вызывающее отражения от отражений, которые будут обнаружены на поверхности. Такие вторичные отражения могут усложнить обнаруженный сигнал и, соответственно, его интерпретацию. С 60-х ЦОС широко используется для разделения начального и вторичного отражения в сейсмограммах. Как же обходились геофизики без ЦОС? Ответ прост: они искали в простых местах, где многочисленные отражения были минимизированы. ЦОС позволяет находить нефть в труднодоступных местах, например, под океаном.

 

 

Обработка изображений

Изображения являются сигналами с особенными характеристиками. Во-первых, они измеряются параметрами пространства (расстояния), в то время как большинство сигналов измеряются параметрами во времени. Во-вторых, они содержат много информации, например, для записи одной секунды телевизионного видео может потребоваться более 10 Мб. Это в тысячу раз больше, чем для речевого сигнала той же продолжительности. В-третьих, окончательная оценка качества чаще зависит от человеческого вкуса, чем от объективных критериев. Эти особенные характеристики сделали обработку изображений отдельной подгруппой в ЦОС.

 


Медицина

В 1895 году Вильгельм Конрад Рентген обнаружил, что X-rays (рентгенолучи) могут проходить через материю. С возможностью наблюдать изнутри человеческое тело, в медицине произошла революция. Медицинские системы на рентгенолучах распространились в мире за несколько лет. Несмотря на этот очевидный успех, рентгеновские изображения были ограничены четырьмя проблемами, до тех пор пока в 70-х годах не появилась ЦОС и соответствующая техника. Во-первых, перекрывающиеся структуры в теле могли закрываться одна другой. Например, часть сердца могла быть не увидена за рёбрами. Во-вторых, не всегда возможно различить похожие ткани. Например, можно отличить кости от мягких тканей, но не опухоль от лёгких. В-третьих, рентгеновские лучи показывают анатомию, структуру тела, но не физиологию, процессы в организме. Рентгеновское изображение живого человека точно такое же, как изображение мертвого! В-четвёртых, рентгеновское воздействие может быть причиной возникновения рака и требует умеренного использования.

 

Проблема перекрывающих структур была решена в 1971 году с появлением первого компьютерного томографического сканера (прежде называемой компьютерной осевой томографией, или КОТ сканер). Компьютерная томография (КТ) это классический пример ЦОС. Анализируются рентгеновские лучи, пропущенные через часть тела пациента с нескольких направлений. Вместо простого формирования изображения по принятым рентгеновским лучам, сигналы преобразуются в цифровые данные и записываются в компьютер. Эта информация используется, чтобы вычислить изображения, которые представляют собой срезы исследуемой части. Эти изображения показывают гораздо больше деталей и позволяют проводить существенно лучшее диагностирование и лечение. Революция, которую произвела компьютерная томография, была так же велика, как внедрение самих рентгеновских изображений. В течение только нескольких лет, каждый крупный госпиталь в мире получил доступ к сканеру КТ. В 1979 году два из основоположника компьютерной томографии, Годфри Хаунсфилд (Godfrey N. Hounsfield) и Алан Кормак (Allan M. Cormack), были удостоены Нобелевской премии в области медицины. Благодаря ЦОС!

 

Оставшиеся три проблемы рентгеновских лучей были решены с использованием, другой, нежели рентгеновские лучи, проникающей энергии, такой как радио и звуковые волны. ЦОС играет здесь ключевую роль. Например, магниторезонансное изображение (МРИ) использует магнитные поля в сочетании с радиоволнами для исследования внутренностей человеческого тела. Соответствующая установка силы и частоты полей вызывает резонанс атомных ядер между состояниями энергии квантов в локализованных областях тела. В результате резонанса возникает вторичное радиоизлучение, которое обнаруживается антенной, размещаемой вблизи тела. Мощность и другие характеристики этого сигнала дает информацию о локализованной области в состоянии резонанса. Регулирование магнитного поля позволяет сканировать область резонанса через тело, фиксируя внутренние структуры. Эта информация обычно представляется в виде изображения, как и в компьютерной томографии. Кроме способности точного разных типов мягких тканей, МРИ может сообщать информацию о физиологии, например, кровоток через артерии. Метод МРИ полностью реализован на алгоритмах ЦОС.


Космос

Иногда необходимо улучшить качество плохого изображения. Эта задача часто встречается в случаях с изображениями, взятыми со спутников и космических исследовательских кораблей. Никто не согласиться быть репортёром, посланным на Марс только для того, чтобы нажать кнопку на камере! ЦОС может улучшить качество изображений, полученных в экстремальных неблагоприятных условиях, несколькими способами: регулирование яркости и контрастности, выделение контуров, подавление шума, регулировка фокуса, коррекция нерезкости, вызванной движением и т.д. Изображения, которые имеют пространственные искажения, например, когда плоское изображение снимается со сферических планет, могут быть преобразованы в корректное представление. Несколько изображений могут быть соединены в единую базу данных, позволяющую представлять информацию особенным способом. Например, последовательность видеокадров, представляющих полет над поверхностью удаленной планеты.

 


Коммерческие видео продукты

Большое количество информации, содержащееся в изображениях, является проблемой для систем, продаваемых массовым потребителям. Продаваемые системы должны быть дешевы, при том всем, что они включают в себя большое количество памяти и устройства с высокой скоростью передачи. Единственным решением этой проблемы является сжатие изображения. Как и речевые сигналы, изображение содержит большое количество избыточной информации, и может быть обработано специальными алгоритмами, которые понижают количество разрядов требуемых для его представления. Телевидение и кинофильмы особенно предрасположены к сжатию, поскольку большая часть изображения остаётся неизменной от кадра к кадру. Коммерческие видео продукты, которые используют эту технологию, включают в себя: видеотелефоны, компьютерные программы для демонстрации кинофильмов, цифровое телевидение.

 


 

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ

 

АКФ – автокорреляционная функция АФНЧ – аналоговый фильтр нижних частот АФП – аналоговый фильтр-прототип

АФПНЧ – аналоговый фильтр-прототип нижних частот АЦП – аналого-цифровой преобразователь

АЧХ – амплитудно-частотная характеристика БИХ – бесконечная импульсная характеристика БПФ – быстрое преобразование Фурье

ВДС – восходящая дискретная система

ВКФ – взаимная корреляционная характеристика ВСПМ – взаимная спектральная плотность мощности ДВС – дискретная временная свертка

ДПФ – дискретное преобразование Фурье

ДЧХ – дискретизированная частотная характеристика КИХ – конечная импульсная характеристика

КЧД – компрессор частоты дискретизации МКС – многоканальная система

ММ – масштабный множитель

МСС – многоскоростная система

НДС – нисходящая дискретная система

НФ, НЦФ – нерекурсивный (нерекурсивный цифровой) фильтр ОДПФ – обратное дискретное преобразование Фурье ПЛИС – программируемая логическая интегральная схема ППФ, ПФ – полосно-пропускающий (полосовой) фильтр

ПСА – полосовой спектральный анализ

ПЦОС – процессор цифровой обработки сигналов РГС – разделение группового сигнала

РФ, РЦФ – рекурсивный (рекурсивный цифровой) фильтр СФ – сглаживающий фильтр

СПМ – спектральная плотность мощности УВХ – устройство выборки-хранения ФГС – формирование группового сигнала ФВЧ и ФНЧ – фильтры верхних и нижних частот ФЧХ – фазочастотная характеристика ЦАП – цифроаналоговый преобразователь ЦОС – цифровая обработка сигналов ЦСП – цифровой сигнальный процессор ЦФ – цифровой фильтр

ЧХ – частотная характеристика

ЭЧД – экспандер частоты дискретизации

 


 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Очевидно, что круг вопросов, рассмотренных в курсе лекций, не охватывает всего многообразия существующих и перспективных направлений, методов и средств ЦОС. Это связано как с ограниченным объемом курса, так и методической сложностью изучения и отражения в учебном издании новых научных результатов. Однако по мере методической адаптации результаты новых теоретических исследований и достижений технологии будут замещать и дополнять вопросы ЦОС, изучаемые в настоящее время.

Отметим наиболее важные и актуальные направления и методы ЦОС, не охваченные учебной программой лекционного курса. К ним, по мнению автора, относятся методы цифрового представления сигналов с использованием сигма–дельта-модуляции, неоднородного и векторного квантования и кодирования; параметрические методы спектральнокорреляционного анализа – авторегрессии, скользящего среднего, минимума дисперсии, сингулярного анализа; методы вейвлет-анализа сигналов; быстрые вычислительные алгоритмы ЦОС – Винограда, полиномиальные, теоретико-числовые; методы адаптивной, нелинейной и многомерной цифровой обработки сигналов; методы векторно-матричного описания и описания в пространстве состояний алгоритмов и систем ЦОС; методы модуляции и демодуляции сигналов; нейрокомпьютерные технологии обработки сигналов; проектирование процессоров ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров и интегральных схем программируемой структуры.

Лишь немногие из этих методов отражены в существующей учебной литературе. Преимущественно же они излагаются в научной литературе – монографиях, трудах конференций, периодических изданиях, в издаваемом специализированном журнале «Цифровая обработка сигналов», а также на сайтах Интернет. Поэтому углубленное изучение цифровой обработки сигналов невозможно без самостоятельного обращения к данным источникам информации.

Современными средствами освоения и реализации ЦОС являются универсальные пакеты программ для научных исследований и автоматизированного проектирования – MatLab, LabVIEW, SystemView, ADS/Ptolemy, Filter-Solutions и др.

Эффективное освоение методов ЦОС достигается в лабораторном практикуме, предусматривающем моделирование, экспериментальное исследование и программирование алгоритмов и устройств ЦОС, при курсовом проектировании систем ЦОС и самостоятельном решении задач.

Следует подчеркнуть, что знание основ цифровой обработки сигналов является сейчас востребованным при работе в любой из областей радиотехники и радиоэлектроники, использующей информационные технологии.


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Гоноровский, И. С. Радиотехнические цепи и сигналы [Текст]: учеб. пособие / И. С. Гоноровский, М. П. Демин. М.: Радио и связь, 1994.

2. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. пособие / А. С. Глинченко. 2-е изд., перераб. и доп. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005.

3. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. пособие: в 2 ч. / А. С. Глинченко. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. Ч. 1.

4. Айфичер, Э. С. Цифровая обработка сигналов: практический подход [Текст]: пер. с англ. / Э. С. Айфичер, Б. У. Джервис. 2-е изд. М.: Издат. дом «Вильямс», 2004.

5. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. для вузов / А. Б. Сергиенко. СПб.: Питер, 2002.

6. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. посо- бие / А. Б. Сергиенко. 2-е изд. СПб.: Питер, 2006.

7. Рабинер, Л. Цифровая обработка речевых сигналов [Текст]: пер. с англ. / Л. Рабинер, Р. Шафер. М.: Радио и связь, 1981.

8. Оппенгейм, А. Цифровая обработка сигналов [Текст]: пер с англ. / А. Оппенгейм, Р. Шафер. М.: Техносфера, 2006.

9. Гольденберг, Л. М. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. пособие / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М.: Высш. шк., 1990.

10. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов [Текст]: пер. с англ./ Л. Рабинер, Б. Гоулд. М.: Мир, 1979.

11. Ричард, Л. Цифровая обработка сигналов [Текст]: пер с англ. / Л. Ричард. 2-е изд. М.: ООО «Бином-Пресс», 2007.

12. Марпл, С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения [Текст]: пер. с англ. / С. Л. Марпл. М.: Мир, 1990.

13. Основы цифровой обработки сигналов: курс лекций [Текст] / А. И. Солонина, Д. А. Улахович., С. М. Арбузов, Е. Б. Соловьева. СПб.: БХВ- Петербург, 2005.

14. Федосов, В. П. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW [Текст] / В. П Федосов, А. К. Нестеренко. М.: ДМК Пресс, 2007.

15. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов [Текст]: учеб. по- собие: в 2 ч. / А. С. Глинченко. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. Ч. 2.

16. Солонина, А. И. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов [Текст]/ А. И. Солонина, Д. А. Улахович, Л. А. Яковлев. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.

17. Глинченко, А. С. Принципы организации и программирования сигнальных процессоров ADSP-21xx [Текст]: учеб.-метод. пособие / А. С. Глинченко, А. И. Голенок Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000.







Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все...

ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...





Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2024 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.