Метод дослідження структурних властивостей нестаціонарних сигналів у інформаційно-вимірювальних системах

Автор(и)

  • Діана Сергіївна Шантир Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.37404

Ключові слова:

структурний аналіз, спектральний аналіз, вейвлет-перетворення, інформаційно-вимірювальні системи

Анотація

Розглянуто задачу дослідження структурних властивостей нестаціонарних широкосмугових сигналів з метою отримання вимірювальної інформації про технічний стан об’єкту спостереження. Запропоновано узагальнений алгоритм реалізації методу дослідження для інформаційно-вимірювальних систем на прикладі статистичної моделі вимірювального сигналу. Проведено аналіз ефективності застосування методу дослідження.

Біографія автора

Діана Сергіївна Шантир, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат технічних наук

Кафедра автоматизації експериментальних досліджень

Посилання

  1. Mottl, V. V., Muchnik, I. B. (1999). Hidden Markov models in structural analysis of signals. Fizmatlit, 352.
  2. Barkov, A. V. (1985). Diagnostics and forecasting of the technical condition of rolling bearings in their vibro-acoustic characteristics. Mashinostroenie, 3, 21–23.
  3. Birger, I. A. (1978). Technical diagnostics. Mashinostroenie, 239.
  4. Doroshko, S. M. (1984). Control and diagnostics of the technical condition of gas turbine engines on vibration parameters. Transport, 128.
  5. Baliki, F. J., Ivanova, M. A., Sokolova, A.G., Homyakov, E. I. (1984). Vibroacoustic diagnostics of emerging defects. Nauka, 120.
  6. Vorobyov, S. A. (1999). Structural analysis of the results of biomedical experiment with unknown model parameters. Bulletin of new medical technologies, IV (1), 113–115.
  7. Korotkih, S. S., Kirichenko, L. O. (2011). Research of the evoked potentials in the ECG of a person using discrete wavelet transform. Electronics, computer science, management, 2 (25), 86–91.
  8. Kingsbury, N. G. (2001). Complex wavelets for shift invariant analysis and filtering of signals. Applied and Computational Harmonic Analysis, 10 (3), 234–253. doi: 10.1006/acha.2000.0343
  9. Addison, P. S. (2002). The Illustrated Wavelet Transform Handbook. Institute of Physics. doi: 10.1887/0750306920
  10. Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. Society for Industrial and Applied Mathematics, 357. doi: 10.1137/1.9781611970104
  11. Mann, S., Haykin, S. (1991). The Chirplet transform: A generalization of Gabor's logon transform. Proc. Vision Interface, 205–212.
  12. Mann, S., Haykin, S. (1992). Chirplets and warblets – novel time-frequency methods. Electronics letters, 28 (2), 114–116. doi: 10.1049/el:19920070
  13. Kovacevic, J., Chebira, A. (2007). Life beyond bases: the advent of frames (Part II). IEEE Signal Processing Magazine, 24 (5), 115–125. doi: 10.1109/msp.2007.904809

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-02-25

Як цитувати

Шантир, Д. С. (2015). Метод дослідження структурних властивостей нестаціонарних сигналів у інформаційно-вимірювальних системах. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(9(73), 32–39. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.37404

Номер

Розділ

Інформаційно-керуючі системи