В настоящее время распознавание сигналов сложной формы (ССФ) применяется в различных областях науки и техники [6-8]: при передачи сигналов на большие расстояния, при анализе и контроле за состоянием сложных технических систем и т.д., следовательно, идентификация ССФ является важной и сложной задачей. В связи с этим, появляется необходимость в поиске новых способов классификации, систематизации и распознавании сигналов.
Сигналом сложной формы – это сигнал, который распространяется одновременно в двух плоскостях: в частотной и во временной.
Идентификация – это процедура, в результате выполнения которой субъекту присваивается идентификатор, однозначно идентифицирующий этот субъект в информационной системе.
В рамках исследования необходимо провести анализ патентной литературы, проанализировать существующие способы обработки сигналов сложной формы [1-5].
Рассмотрим патент [1], в нем применяется способ обработки сигналов, который базируется на полосовой фильтрации амплитудного спектра речевого сигнала, осуществляемой с помощью взвешенного суммирования с различными знаками рядом стоящих спектральных отсчетов. В патенте [2] описывается способ вибродиагностики, который использует кепстральный анализ, позволяющий распределить во времени данные о сигнале, полученные в результате многократных повторений, при нелинейных преобразованиях и модуляции.
Способ начальной диагностики состояния объекта, описанный в патенте [3], включает вибродиагностику, при которой производится фиксирование вибросигналов, снимаемых с объекта диагностирования, на разных этапах технического состояния и их дальнейшую обработку.
В патенте [4], описываются способы идентификации сигналов, построенные на основе ортогональных преобразований, а так же корреляционного сопоставления сигналов, осуществляемые в моделях нейронных сетей.
Патент [5], в нем упоминается способ исследования сигнала о состоянии объекта, содержащий в себе формирование с последующими поправками распознающих эталонов на основе обучающих сигналов, сравнение распознающих эталонов со сравниваемым сигналом, а так же получением набора оценок о присущем реальном состоянии объекта.
Результаты сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы представлены в таблице 1.
Таблица 1. Результаты сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы
| № патента | Достоинства | Недостатки |
| РФ 2454735
|
- реализуется обработка, основанная на полосовой фильтрации
амплитудного спектра сигнала, с помощью взвешенного суммирования с различными знаками рядом стоящих спектральных отсчетов; - подчеркиваются пики сигнала в спектре; - увеличивается разрешение частотной области спектрального анализатора; - повышается соотношение сигнал/шум. |
- не устойчив в отношении обработанного спектра к частотным искажениям сигнала;
- влияющие на изменения факторы спектра, являются его мультипликативными составляющими, действие которых не может быть ослаблено с помощью линейной фильтрации. |
| РФ 2363936
|
- энергия виброаккустического сигнала, распределена по множеству гармоник в спектральном представлении;
- сосредотачивается в одной составляющей в кепстральном виде сигнала; - кепстры относительно нечувствительны к модификациям направления передачи механических колебаний. |
- в амплитудно-временной характеристике сигнала трудно распознать кепстральные элементы;
- при выполнении диагностики чаще всего рассчитывают частоты дефектов и их сложные составляющие сигнала. |
| РФ 2187086 | - в обработку сигнала входят: поиск характеристик вибросигнала, совместный сравнительный анализ и нахождение различий в вибросигналах. | - неточная достоверность диагноза состояния объекта, что поясняется природой появления вибрационного возмущения, носящего беспорядочный характер;
- затруднено распознавание конкретного дефекта, если их несколько. |
| РФ 2090928 | - формирование идентификационных эталонов на основе обучающих сигналов;
- сопоставление идентификационных эталонов со сравниваемым сигналом; - проведение аналогии принятых оценок между собой и с установленным порогом распознавания; - создание решения о предполагаемом состоянии объекта. |
- не позволяет произвести оценку достоверности процесса идентификации;
- в каждой системе анализа сигналов может быть ошибочный результат распознавания сигнала; - отсутствие механизма оценки достоверности приводящее к ошибке распознавания структуры объекта, которая не будет замечена. |
| РФ 2355028 | - сравнение полученных оценок друг с другом, а так же с заданным порогом распознавания;
- формирование решения о предполагаемом состоянии объекта.
|
- сложность в проведении оценки истинности процесса обучения и распознавания;
- ограниченность его применения, то есть возможность анализировать только оцифрованные сигналы.
|
В результате проведенного сравнительного анализа способов идентификации сигналов сложной формы, было выяснено, что данные методы не позволяют систематизировать данные, а само распознавание занимает большое количество времени. Следовательно, поиск новых способов классификации, систематизации и распознавании сигналов является важной задачей.
Библиографический список
- Патент РФ 2454735 «Способ обработки речевого сигнала в частотной области» / авторы: Колоколов А.С., Павлова М. И.; патентообл.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
- Патент РФ 2363936 «Способ вибродиагностики объектов» / авторы: Костюков В.Н., Науменко А.П.; патентообл.: Общество с ограниченной ответственностью НПЦ “Динамика”-Научно-производственный центр “Диагностика”, надежность машин и комплексная автоматизация”.
- Патент РФ 2187086 «Способ определения состояния объектов при вибродиагностике» / авторы: Мартынов В.И., Федяев В.Л., Иванов Д.Ю.; патентообл.: Мартынов В.И., Федяев В.Л., Иванов Д.Ю.
- Патент РФ 2090928 «Способ анализа сигналов о состоянии объекта» / патентообл.: Храбров Вячеслав Валентинович.
- Патент РФ2355028 «Способ анализа сигналов о состоянии объекта» / авторы: Стародубцев Ю.И., Гречишников Е.В., Комолов Д.В.; патентообл.: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России).
- Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю. Разработка имитационных моделей функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2015. Т. 1. С. 187-190.
- Мещерякова Е.Н. Концепция построения подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах в виде информационных объектов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. № 4 (26). С. 217-222.
- Михеев М.Ю., Мещерякова Е.Н. Разработка аналитических моделей сигналов датчиков на ПАВ // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. № 4 (26). С. 222-227.
- Мурашкина Е.Н., Жашкова Т.В. Идентификация критических состояний системы мониторинга и контроля // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 62.