Статьи и вопросы по тегу "цифровая обработка сигналов"

На университетской онлайн-платформе LETIteach открылся онлайн-курс по цифровой обработке сигналов на MATLAB, разработанный доцентом факультета компьютерных технологий и информатики - Дмитрием Михайловичем Клионским.

Этой весной в одном из самых престижных научных издательств Springer Nature Switzerland вышел сборник Advances In Signal Processing.
Четвертую главу сборника открывает совместная работа инженеров ЦИТМ Экспонента и сотрудников кафедры Инфокоммуникаций и Радиофизики ЯрГУ.

В работе рассматривается возможность применения алгоритма автоматического сопровождения для задач определения линейных координат сопровождаемого объекта. Практическая значимость работы заключается в эффективном использовании беспилотных летательных аппаратов для нужд дистанционного зондирования поверхности земли.

В настоящей статье рассматривается подход к моделированию спектральных классификаторов обнаруженных объектов в локационных системах различного назначения. В спектральных классификаторах в качестве классификационных признаков используются частотные составляющие амплитудных спектров огибающих принятых сигналов. Предложенная моделирующая программа в среде Matlab включает в себя подсистемы предварительной обработки принятых сигналов, формирования базы эталонных спектров, принятия решения о принадлежности объекта классу, визуализации результатов. Предварительная обработка включает в себя адаптивную декорреляцию, получение огибающей со сглаживанием, наложение оконной функции. Эталонные спектры формируются для нескольких сочетаний параметров предварительной обработки сигналов. Архитектура предложенной программы максимально приближена к архитектуре программного обеспечения реальных локационных систем, выпускаемых предприятиями России. В программе имеется возможность обработки как записей реальных сигналов, так и имитационных сигналов, формируемых на основе статистических свойств реальных сигналов. Сигналы от нескольких датчиков подвергаются воздействию помех с заданными свойствами и разбиваются на циклы с заданным количеством отсчетов с учетом объема памяти реальной системы. Исходными данными для моделирующей программы являются координаты взаимного расположения датчиков, параметры стадий предварительной обработки принятого сигнала, объем эксперимента и ряд вспомогательных данных. В качестве результатов работы программы формируются графики принятых сигналов до и после предварительной обработки, графики функций принятия решений о принадлежности объекта к некоторому классу. В качестве числовых результатов выводится относительное количество ошибок отнесения объекта к тому или иному классу для разных объектов. Имеются дополнительные модули, которые позволяют реализовать двухэтапную классификацию, а также принятие решения о принадлежности объекта некоторому дополнительному неизвестному классу. Реализованный в рассматриваемой моделирующей программе алгоритм классификации включен в состав программного обеспечения сейсмической локационной системы «Азимут-1» производства ФГУП ПО «Север» Госкорпорации «Росатом».

Описание плейлиста "Основы ЦОС", содержащего обучающие видео по теории цифровой обработки сигналов, а также практические примеры в MATLAB.

Конспект лекций соответствует основным разделам курса дисциплины «Цифровая обработка сигналов» направления бакалаврской подготовки 09.03.01 и 09.03.04.

Рассмотрены теоретические основы и описания базовых алгоритмов и программ цифровой обработки: быстрого преобразования Фурье, разложения сигналов в действительный и комплексный ряд Фурье, цифровой фильтрации, корреляции, линейной свёртки. Описаны приёмы решения сложных задач путём комбинации нескольких базовых алгоритмов цифровой обработки сигналов. Рассмотрены основы анализа нестационарных сигналов и очистки сигналов от шумов на базе преобразования Гильберта-Хуанга.