Анализ современного состояния идентификации сигналов сложной формы

Пуртова Галина Алексеевна — Sat, 26 Dec 2015 09:00:30 +0000

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.

Электронный научно-практический журнал «Современная техника и технологии» » Пуртова Галина Алексеевна

Анализ современного состояния идентификации сигналов сложной формы