\documentclass[10pt,pdf,hyperref={unicode}]{beamer} \hypersetup{pdfpagemode=FullScreen} \usepackage{lect} \title[Компьютерная обработка. Лекция 1.]{Компьютерная обработка результатов измерений} \subtitle{Лекция 1. Общие сведения об измерениях. Виды сигналов и методы их анализа} \date{30 июня 2016 года} \begin{document} % Титул \begin{frame}{} \maketitle \end{frame} % Содержание \begin{frame}{} \tableofcontents[hideallsubsections] \end{frame} \section{Физические измерения} \begin{frame}{Физические измерения} \begin{defin} Экспериментальное определение значения измеряемой величины с применением средств измерений называется {\bf измерением}. \end{defin} \begin{block}{} Важнейшей особенностью измерений является {\it принципиальная невозможность получения результатов измерения, в точности равных истинному значению измеряемой величины} (особенно эта особенность проявляется в микромире, где господствует принцип неопределенности). Эта особенность приводит к необходимости оценки степени близости результата измерения к истинному значению измеряемой величины, т.е. вычислять {\bf погрешность измерения}. \end{block} \end{frame} \begin{frame}{Виды измерений} \begin{block}{} \ж Статическими\н называют такие измерения, при которых зависимость погрешности измерения от скорости измерения пренебрежимо мала и ее можно не учитывать.\ж Динамические\н измерения противоположны статическим. Результаты\ж прямых\н измерений находят непосредственно из опыта,\ж косвенных\н же измерений~--- путем расчета по известной зависимости измеряемой величины от величин, находимых прямыми измерениями (например, измерение мощности). \ж Совместное измерение\н --- одновременное измерение нескольких неодноименных величин для нахождения зависимости между ними (например, ВАХ диода). \ж Совокупное измерение\н~--- это проведение ряда измерений нескольких величин одинаковой размерности в различных сочетаниях с нахождением искомых величин из решения системы уравнений (например, измерение $R$ включенных треугольником резисторов). \end{block} \end{frame} \begin{frame}{Представление результатов} \begin{block}{Табличное} Позволяет избежать многократной записи единиц измерения, обозначений измеряемой величины, используемых множителей. В таблицы, помимо основных измерений, могут быть включены и результаты промежуточных измерений. Для удобства импортирования данных и одновременно наглядности чтения удобно хранить в формате TSV. SED позволит легко преобразовать TSV в таблицу латеха. \end{block} \begin{block}{Графическое} На основе графика легко можно сделать вывод о соответствии теоретических представлений данным эксперимента, определить вид функциональной зависимости измеряемой величины. \end{block} \end{frame} \section{Сигналы и их виды} \begin{frame}{Сигналы и их виды} \begin{defin} Если некоторая изменяющаяся величина измеряется непрерывно (или квазинепрерывно), мы имеем дело с потоком информации, или\ж сообщением\н. В теории информации физический процесс, значения параметров которого отображают передаваемое сообщение, называется\ж сигналом\н. \end{defin} \begin{block}{} Модуляция--демодуляция. Зашумление. {\bf Помехи}: аддитивные, мультипликативные, фазовые. \end{block} \end{frame} \begin{frame}{Виды сигналов} \only<1>{ \begin{block}{Аналоговый} Описывается непрерывной (или кусочно--непрерывной) функцией $x(t)$: $t\in[t_0,t_1]$, $x\in[x_0,x_1]$. Аудиосигналы, телевизионные сигналы. \end{block} \img[0.3]{oscill} } \only<2>{ \begin{block}{Дискретный} Описывается решетчатой функцией (последовательностью, временн\'ым рядом) $x(nT)$: $x\in[x_0,x_1]$, $n=\overline{1,N}$, $T$~--\к интервал дискретизации\н. Величину $f=1/T$ называют\к частотой дискретизации\н. Если интервал дискретизации является постоянной величиной, дискретный сигнал можно задать в виде ряда $\{x_1,\ldots, x_N\}$. \end{block} \img[0.6]{disc_sig} } \only<3>{ \begin{block}{Цифровой} Описывается квантованной решетчатой функцией и отличается от обычного дискретного сигнала тем, что каждый уровень квантования кодируется двоичным кодом. Таким образом, если величина $x\in[x_0,x_1]$ квантуется $N$~разрядным кодом, для обратного представления из кода $K_x$ в значение $x$ применяется преобразование: $x=x_0+K_x\cdot (x_1-x_0)/2^{N}$. К цифровым сигналам относятся сигналы, используемые в системах связи с импульсно--кодовой модуляцией. \end{block} \img[0.4]{digital_signal} } \end{frame} \begin{frame}{Дискретизация} \begin{block}{} Дискретизация строит по заданному аналоговому сигналу $x(t)$ дискретный сигнал $x_n(nT)$, причем $x_n(nT)=x(nT)$. Операция\ж восстановления\н состоит в том, что по заданному дискретному сигналу строится аналоговый сигнал. \end{block} \begin{block}{Теорема Котельникова--Найквиста} \begin{itemize} \item любой аналоговый сигнал может быть восстановлен с какой угодно точностью по своим дискретным отсчётам, взятым с частотой $f > 2f_c$, где $f_c$~-- максимальная частота, которой ограничен спектр реального сигнала; \item если максимальная частота в сигнале равна или превышает половину частоты дискретизации (наложение спектра), то способа восстановить сигнал из дискретного в аналоговый без искажений не существует. \end{itemize} \end{block} \end{frame} \begin{frame}{Теорема Котельникова--Найквиста} \begin{block}{} $$X_{s}(f)\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\sum _{n=-\infty }^{\infty }T\cdot x(nT)\ e^{-i2\pi nTf}$$ $$X(f) = \sum _{n=-\infty }^{\infty }x(nT)\cdot \underbrace {T\cdot \mathrm {rect} (Tf)\cdot e^{-i2\pi nTf}} _{{\mathcal {F}}\left\{\mathrm{sinc}\left[\frac{\pi}{T}(t-nT)\right]\right\}}$$ \end{block} \begin{columns}\column{0.5\textwidth} \img{ReconstructFilter} \column{0.5\textwidth} \begin{block}{Формула Уиттекера--Шеннона} $$x(t)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }x(nT)\cdot \mathrm{sinc}\left[\frac{\pi}{T}(t-nT)\right]$$ \end{block} \end{columns} \end{frame} \begin{frame}{Квантование} \begin{defin} Для преобразования дискретного сигнала в цифровой вид применяется операция\ж квантования\н или\ж аналогово--цифрового преобразования\н~(АЦП), которая по заданному дискретному сигналу $x_n(nT)$ строит цифровой кодированный сигнал $x_d(nT)$, причем $x_n(nT)\approx x_d(nT)$. Обратная квантованию операция называется операцией\ж цифро--аналогового преобразования\н~(ЦАП). \end{defin} \only<1>{\img[0.7]{ADC}} \only<2>{\img{DAC}} \end{frame} \section{Методы анализа сигналов} \begin{frame}{Методы анализа сигналов} \begin{block}{Группы методов} \begin{description} \item[В пространственной области] над сигналом производят какие--либо преобразования, одинаковые для всего сигнала (аддитивные, мультипликативные или матричные) --- бинаризация, гистограммы, свертка, выделение компонент, сглаживание\dots \item[В частотной области] работа производится не с сигналом, а с его спектром (обычно Фурье) --- свертка через Фурье, сглаживание \slash фильтрация, выделение деталей, деконволюция\dots \end{description} \end{block} \begin{block}{} Процесс зашумления сигнала $x(t)$ импульсной (аппаратной) функцией шума $n(t)$ описывается сверткой: $x'(t)=x(t)\otimes n(t)$. В пространстве Фурье: $$\FT{x'(t)}=\FT{x(f)}\cdot\FT{n(t)}\text{ или }X'(f)=X(f)\cdot N(f).$$ $N(f)$~-- передаточная функция. \end{block} \end{frame} \begin{frame}{Вейвлет--анализ} \only<1>{\begin{block}{} Локализованный в пространственной и частотной области набор ортонормированных функций. $$T_{m,n}=\int\limits_{-\infty}^{\infty }x(t)\,\psi_{m,n}^{*}(t)\,dt,$$ $$x(t)=K_{\psi}\sum\limits_{m=-\infty }^{\infty }\sum\limits_{n=-\infty }^{\infty}T_{m,n}\psi_{m,n}(t).$$ \end{block}} \only<2>{\img{Continuous_wavelet_transform}} \only<3>{\begin{block}{}Детализирующие и аппроксимирующие коэффициенты\end{block} \img[0.5]{wavelet_img}} \end{frame} \section{Обзор программы} \begin{frame}{Обзор программы} \tableofcontents[currentsection,hideothersubsections,sectionstyle=hide] \end{frame} \subsection{Статистика и вероятность. Случайные величины и распределения} \begin{frame}{Статистика и вероятность} \begin{block}{} Вероятность, плотность вероятности, закон больших чисел, характеристики набора случайных величин, законы распределения, корреляция и ковариация, шум, SNR. \end{block} \img[0.7]{binopdf} \end{frame} \subsection{Теория физических измерений. Систематические и случайные погрешности} \begin{frame}{Теория физических измерений} \begin{block}{} Меры и значения величин, абсолютная и относительная погрешности, промахи, систематические и случайные погрешности, класс точности прибора, доверительный интервал, критерий Стьюдента, правила вычисления погрешностей косвенных измерений, аппроксимация наименьшими квадратами. \end{block} \img[0.7]{lesssquare} \end{frame} \subsection{Теория оценок} \begin{frame}{Теория оценок} \begin{block}{} Правило ,,трех сигм``, теорема Ляпунова, распределение $\chi^2$, распределение Стьюдента, оценки: их виды и надежность. \end{block} \img[0.5]{chi2} \end{frame} \subsection{Системы уравнений. Степенные и дифференциальные уравнения} \begin{frame}{Системы уравнений} \begin{block}{} Методы решения систем линейных уравнений: Гаусса, простой итерации, Зейделя, наименьших квадратов, численные методы; степенные и прочие нелинейные уравнения и метод бисекции; численное интегрирование (прямоугольник, трапеция, Симпсона); обыкновенные дифференциальные уравнения. \end{block} \img[0.4]{bisect} \end{frame} \subsection{Анализ временных рядов. Фурье-- и Вейвлет--анализ} \begin{frame}{Анализ временных рядов} \begin{block}{} Аппроксимация, интерполяция, сплайны, преобразование Лапласа, Z--преобразования, ряды Фурье, Фурье--преобразование, Фурье--фильтрация, вейвлет--анализ и вейвлет--фильтрация. \end{block} \img[0.7]{Four-filter} \end{frame} \subsection{Обработка изображений} \begin{frame}{Обработка изображений} \vspace{-2em} \begin{block}{} Цифровые изображения, модели цветовых пространств; преобразования в пространственной области: логарифмическое преобразование, растяжение контрастности, свертка с различными масками, медианный фильтр; гистограмма и эквализация гистограммы; преобразования в частотной области: ДПФ, частотные фильтры; ФРТ и ОПФ; адаптивная медианная фильтрация; инверсная и винеровская фильтрация; геометрические преобразования изображений; вейвлет--преобразования; морфологические операции; проблема распознавания изображений. \end{block} \smimg[0.33]{Noiced} \smimg[0.33]{MF3} \smimg[0.33]{MF5} \end{frame} \section{Литература} \begin{frame}{Основная литература} \begin{thebibliography}{9} \bibitem{} Интернет--энциклопедия: http:/\!/wikipedia.org (Википедия). \bibitem{} Гонсалес~Р., Вудс~Р. Цифровая обработка изображений.~--- М.: Техносфера, 2012.~--- 1104~с. \bibitem{} Витязев~В.В. Вейвлет-анализ временных рядов: Учеб. пособие.~--- СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та., 2001.~--- 58~с. \bibitem{} Гонсалес~Р., Вудс~Р., Эддинс~С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB.~--- М.: Техносфера, 2006~--- 616~с. \bibitem{} Гмурман~В.\,Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов.~--- Изд. 7-е, стер.~--- М.: Высш. шк., 2001.~--- 479~с. \bibitem{} Говорухин~В., Цибулин~В. Компьютер в математическом исследовании. Учебный курс.~--- СПб.: Питер, 2001.~--- 624~с. \bibitem{} Сергиенко~А.\,Б. Цифровая обработка сигналов.~--- СПб.: Питер, 2005.~--- 604~с. \bibitem{} Чен~К., Джиблин~П., Ирвинг~А. MATLAB в математических исследованиях: Пер. с англ.~--- М.: Мир, 2001.~--- 346~с. \end{thebibliography} \end{frame} \begin{frame}{Дополнительная литература} \begin{thebibliography}{9} \bibitem{} Бахвалов~Н.\,С., Жидков~Н.\,П., Кобельков~Г.\,М. Численные методы.~--- М.: Высш. шк., 1987.~--- 630~с. \bibitem{} Кнут~Д.\,Э. Все про \TeX./ Пер. с англ. М.\,В.~Лисиной.~--- Протвино: АО~RD\TeX, 1993.~--- 592~с.: ил. \bibitem{} Львовский~С.\,М. Набор и верстка в системе \LaTeX.~--- 3-е изд., исрп. и доп.~--- М.: МЦНМО, 2003.~--- 448~с. \bibitem{} Физическая энциклопедия/ Гл. ред. А.М.~Прохоров.~--- М.: Сов. энциклопедия. Тт. I~--~V. 1988. \bibitem{} Цифровая обработка сигналов: Справочник/ Л.М.~Гольденберг, Б.Д.~Матюшкин, М.Н.~Поляк.~--- М.: Радио и связь, 1985.~--- 312~с., ил. \bibitem{} Pan~G.\,W. Wavelets in electromagnetic and device modeling.~--- John~Wiley \& Sons, Inc., Hobocen, New Jersey, 2003.~--- 531~p. \end{thebibliography} \end{frame} \begin{frame}{Спасибо за внимание!} \centering \begin{minipage}{5cm} \begin{block}{mailto} eddy@sao.ru\\ edward.emelianoff@gmail.com \end{block}\end{minipage} \end{frame} \end{document}