Совмещение вычисления интегрального вейвлет- спектра и непрерывного вейвлет-преобразования в задаче обнаружения узкополосных шумовых сигналов; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 2 (55)
| Parent link: | Научный вестник Новосибирского государственного технического университета/ Новосибирский государственный технический университет (НГТУ).— , 1999- № 2 (55).— 2014.— [С. 77-85] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования методов раннего обнаружения объектов по их шумам. Цель работы: снижение «мёртвого времени» в задаче обнаружения объектов по их шумам, т. е. времени реализации стадий традиционно последовательного вычисления: непрерывного вейвлет-преобразования, интегрального вейвлет-спектра, определения максимумов в пороговом устройстве (за счёт модификации алгоритмов вычислений и частичного совмещения стадий вычисления). Методы исследования: аналитический вывод математических формул для алгоритмов совмещённого вычисления дискретизированного вейвлет-преобразования и интегрального вейвлет-спектра. Компьютерное моделирование задачи обнаружения с различными тестовыми шумами. Результаты: показано, что совмещение вычисления последовательно уточняет вейвлет-спектр, что позволяет принять решение о наличии признака обнаружения узкополосного шумового сигнала до окончания полного цикла непрерывного вейвлет-преобразования, что сокращает общее время расчёта. Приведён пример математического моделирования обнаружения двух тестовых сигналов в дискретном белом шуме с отрицательным отношением сигнал/помеха от -3 до -6 дБ, показывающий, что совмещение вычисления интегрального вейвлет-спектра и непрерывного вейвлет-преобра-зования позволяет обнаружить оба сигнала в шуме уже на 160 шаге по времени из 256 шагов полного цикла. The urgency of the discussed issue is caused by the need to improve methods for early detection of objects by their noise. The main aim of the study is to reduce the "dead time" in the problem of detecting objects by their noise, i.e. to reduce the implementation time of conventional sequential computation steps, i.e. the computation of the continuous wavelet transform and the integrated wavelet spectrum, as well as the detection of maximums in the threshold device (by modifying the algorithms and overlapping computational step). The methods used in the study include mathematical transformation to compute concurrently the overlapped discretized wavelet transform and integral wavelet spectrum. Computer modeling is carried out to detect objects with different test noises. The results obtained show a decrease in the total computation time when detecting narrowband signals by means of a successive correction of the wavelet spectrum due to the overlap of its computation and the continuous wavelet transform. An example of mathematical modeling of two test signals detection in a discrete white noise with a negative signal-to-noise ratio of -3 to -6 dB is given indicating that the overlap integral wavelet spectrum and continuous wavelet transform calculation makes it possible to detect both signals in the noise already at the 160th time step out of 256 time steps of a full cycle Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Language: | Russian |
| Published: |
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://elibrary.ru/item.asp?id=21978215 http://journals.nstu.ru/vestnik/catalogue/contents/view_article?id=2745 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=645439 |
MARC
| LEADER | 00000nla0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 645439 | ||
| 005 | 20250324114038.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\10523 | ||
| 090 | |a 645439 | ||
| 100 | |a 20151218d2014 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Совмещение вычисления интегрального вейвлет- спектра и непрерывного вейвлет-преобразования в задаче обнаружения узкополосных шумовых сигналов |d Concurrent computation of the integrated wavelet spectrum and continuous wavelet transform when detecting narrowband noise signals |f А. А. Хамухин | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 85 (27 назв.)] | ||
| 330 | |a Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования методов раннего обнаружения объектов по их шумам. Цель работы: снижение «мёртвого времени» в задаче обнаружения объектов по их шумам, т. е. времени реализации стадий традиционно последовательного вычисления: непрерывного вейвлет-преобразования, интегрального вейвлет-спектра, определения максимумов в пороговом устройстве (за счёт модификации алгоритмов вычислений и частичного совмещения стадий вычисления). Методы исследования: аналитический вывод математических формул для алгоритмов совмещённого вычисления дискретизированного вейвлет-преобразования и интегрального вейвлет-спектра. Компьютерное моделирование задачи обнаружения с различными тестовыми шумами. Результаты: показано, что совмещение вычисления последовательно уточняет вейвлет-спектр, что позволяет принять решение о наличии признака обнаружения узкополосного шумового сигнала до окончания полного цикла непрерывного вейвлет-преобразования, что сокращает общее время расчёта. Приведён пример математического моделирования обнаружения двух тестовых сигналов в дискретном белом шуме с отрицательным отношением сигнал/помеха от -3 до -6 дБ, показывающий, что совмещение вычисления интегрального вейвлет-спектра и непрерывного вейвлет-преобра-зования позволяет обнаружить оба сигнала в шуме уже на 160 шаге по времени из 256 шагов полного цикла. | ||
| 330 | |a The urgency of the discussed issue is caused by the need to improve methods for early detection of objects by their noise. The main aim of the study is to reduce the "dead time" in the problem of detecting objects by their noise, i.e. to reduce the implementation time of conventional sequential computation steps, i.e. the computation of the continuous wavelet transform and the integrated wavelet spectrum, as well as the detection of maximums in the threshold device (by modifying the algorithms and overlapping computational step). The methods used in the study include mathematical transformation to compute concurrently the overlapped discretized wavelet transform and integral wavelet spectrum. Computer modeling is carried out to detect objects with different test noises. The results obtained show a decrease in the total computation time when detecting narrowband signals by means of a successive correction of the wavelet spectrum due to the overlap of its computation and the continuous wavelet transform. An example of mathematical modeling of two test signals detection in a discrete white noise with a negative signal-to-noise ratio of -3 to -6 dB is given indicating that the overlap integral wavelet spectrum and continuous wavelet transform calculation makes it possible to detect both signals in the noise already at the 160th time step out of 256 time steps of a full cycle | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | |t Научный вестник Новосибирского государственного технического университета |f Новосибирский государственный технический университет (НГТУ) |d 1999- | ||
| 463 | |t № 2 (55) |v [С. 77-85] |d 2014 | ||
| 510 | 1 | |a Concurrent computation of the integrated wavelet spectrum and continuous wavelet transform when detecting narrowband noise signals |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a вейвлет-преобразования | |
| 610 | 1 | |a интегральный вейвлет-спектр | |
| 610 | 1 | |a обнаружение | |
| 610 | 1 | |a совмещение | |
| 610 | 1 | |a вычисления | |
| 610 | 1 | |a вейвлеты | |
| 610 | 1 | |a математическое моделирование | |
| 700 | 1 | |a Хамухин |b А. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1954- |g Александр Анатольевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\24263 |9 10734 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Институт кибернетики (ИК) |b Кафедра интегрированных компьютерных систем управления (ИКСУ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18701 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20151218 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://elibrary.ru/item.asp?id=21978215 | |
| 856 | 4 | |u http://journals.nstu.ru/vestnik/catalogue/contents/view_article?id=2745 | |
| 942 | |c CF | ||