Купить статью

Возрастающая тенденция применения компьютерных технологий делает особенно актуальными методы цифровой обработки сигналов (ЦОС), преобразованных в числовые массивы данных. В большинстве своем они достаточно сложны, а их применение не всегда оправдано при решении широкого круга прикладных задач. Это обуславливает постоянный интерес к эвристическим алгоритмам, основанным на упрощенных подходах и позволяющим быстро получать приближенные оценки с наименьшей трудоемкостью. Широкий диапазон изменения параметров регистрируемых сигналов и ограниченность технических характеристик применяемых средств измерения часто приводят к значительному повышению уровня помех, на фоне которых полезный сигнал становится практически нераспознаваемым. В статье рассматривается способ математической обработки импульсного (одиночного) апериодического сигнала с высоким уровнем шумовой составляющей путем аппроксимации его формы кусочно-линейной функцией, параметры которой определяются по методу наименьших квадратов. Дано краткое обоснование этого способа на основе анализа стохастического характера шума и его влияния на полезный сигнал. Проведены численный анализ спектрального состава сигналов до и после обработки, а также количественная оценка в сравнении с другими распространенными методами – фильтрацией и когерентным усреднением. При этом показано, что кусочно- линейная аппроксимация формы позволяет эффективно отделить полезный сигнал от шумовой составляющей, не требует сложных алгоритмических конструкций, а ее реализация в виде программного кода возможна на любом языке высокого уровня. В общем случае предложенный способ одинаково применим к сигналам любого вида, но наибольшей эффективностью отличается при обработке одиночных апериодических импульсов, не имеющих возможности повторения. Предложенный подход может быть использован также в учебном процессе при изучении основ программирования и для решения экономических задач, основанных на определении линий тренда параметрическими методами.