книги из ГПНТБ / Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов

УДК 6 2 - 5 0

Монография посвящена одной из актуальных про­ блем кибернетики — автоматическому опознаванию элек­ трических сигналов, являющихся реализациями нестацио­ нарного случайного процесса.

Рассмотренный в монографии метод автоматического опознавания электрических сигналов, основанный на использовании признаков инвариантных относительно групповых преобразований, позволяет получить решение задач там, где применение других известных методов не

телям старших курсов ввузов и адъюнктам, специали­ зирующимся в области автоматического управления и вычислительной техники при изучении проблем опозна­ вания образов.

3

ВВЕДЕНИЕ

Бурнов рэзвитив технического прогрессе непрерывно выдви­ гает все новые и новые задачи, от скорейшего решения которых зависит его дальнейший подъем. Широкое внедрение электронных вычислительных машин, непрерывное повышение их быстродействия и увеличение объема запоминающих устройств создали условия, в которых появилась реальная возможность решать задачи сколь угодно большой сложности. Однако для того, чтобы электронная вычислительная машине смогла решить возникшие звдачи, необхо­ димы четкие формулировки проблем, а также удовлетворительные

на выручку к нам приходит природа в своем величии и многооб­ разии принципов функционирования биологических систем. Но, к сожалению, эти системы являются для нас твкже "черными ящика­ ми", у которых даны события на входе и выходе, а механизм их остается неизвестным. Только совместные усилия биологов и пси­ хологов, физиков и нейрофизиологов, математиков и инженеров позволяют строить правильные, а иногда единственно возможные объяснения и теории.

Вданной работе усилия автора были направлены на то, чтобы приоткрыть один ив "черных ящиков", связанный с пробле­ мой опознавания образов человеком, и смоделировать на электрон­ ной 'вычислительной машине возможный алгоритм функционирования автоматической системы опознавания электрических сигналов.

Монография содержит три главы и библиографию литературных источников.

Вглаве I приводится основная идея разработанного методе автоматического опознавания электрических сигналов.

Вглавах 2 и 3 описываются результаты экспериментальных

4

проверок применения разработанного метода. В описаниях предпо­ сылок к постановке экспериментальных исследований даются лишь основные положения, имеющие принципиальное значение, которые на первый взгляд могут показаться и неочевидными.

Автор выражает свое глубоное уважение памяти академика А.А. Хэрневича, работы которого оказали основное влияние на формирование научного мировоззрения автора на проблему опоз­ навания образов.

Автору очень приятно выразить свою признательность всему коллективу научно-вычислительного отдела академии зэ посильную помощь, которая была оказана ему при проведении экспериментов. За полезную критику и ценные замечания, сделанные по рукописи, автор искренне благодарит доктора технических наук, профессо­ ре Н.И. Буренина и доктора технических наук, профессора ^ . Р о ­ стовцева.

5

Г л а в а I

МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПОЗНАВАНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

§I . I . Постановка задачи

Вфизических явлениях мы часто имеем дело со случайными процессами, реализации которых хотя и отличаются друг от дру­ га , но имеют существенные внутренние связи, определяемые за­ кономерностями их происхождения, к поиску которых всегда на­ правлены наши усилия. В ряде практических зэдач пренебрегают второстепенными факторами, выделяя лишь основные, решающие. Однэко существуют такие залечи, где многочисленные второсте­ пенные фэнторы,переплетающиеся между собой,оказывают столь сильное и сложное влияние, что их разделение, а также прене­ брежение ими становится невозможным.

Наличие неопределенности, сложности, многопричинности, при­ сущих случайным явлениям, вызывают необходимость изучения за­ кономерностей в этих явлениях. Для исследования массовых слу­

чайных явлений используются методы теории вероятностей [ ij . Они дают возможность предсказать средний исход массы однород­ ных случайных явлений, конкретный же исход отдельного слу­ чайного явления остается неопределенным.

Велико значение вероятностного, или статистического, ме­ тоде в науне, но не многие вопросы случайных явлений он не дает ответа. Это происходит потому, что выявление закономер­ ностей для мессы однородных случайных явлений связано с зату­ шевыванием индивидуальных особенностей отдельных случайных явлений, т .е . связано с потерей полезной информации, харак­ теризующей влияние отдельных факторов.

В физических и технических задачах часто встречаются стэ -

6

ционарные случайные процессы, которые широко освещаются тео­

рией стационарных случайных функций [2 ,3 ]. В то же время не ненее часто встречаются нестационарные случайные процессы, од­ нако они, на наш взгляд, подверглись недостаточно глубокому изучению.

Известно, что для нестационарного случайного процесса име­ ет место зависимость его параметров от начала отсчета времени. Кроме того, при исследовании нестационарных случайных процес­ сов применение таких характеристик, как математическое ожида­ ние, дисперсия, корреляционная функция и д р ., во многих слу­ чаях не дает нам возможности получить полезную информацию. При этом корреляционная фуннция как мера статистической связи име­ ет смысл лишь тогда, когда рассматривается достаточно большой ансамбль измеряемых значений, в противном случае функциональ­ ная зависимость может отчетливо и не проявиться.

Прежде всего, отметим несколько положений, которые необ­ ходимо принимать во внимание. Во-первых, часто нао интересуют процессы, которые могут отображаться с помощью конечных повто­ ряющихся функций. Во-вторых, если мы интересуемся каким-то од­ ним определенным процессом, или его реализациями, то все осталь­ ные процессы являются помехой или шумом по отношению к этому процессу. В-третьих, знание физической сущности интересующего нас процесса позволяет провести предварительную обработку по­ лучаемой информации и тем самым в некоторых пределах увеличить отношение сигнал-помеха, а при необходимости провести целый ряд преобразований, связанных с выделением инвариантных при­ знаков процессе, что, конечно, не всегда удается. В-четвертых, процессы, которые отображаются бесконечными непериодическими функциями, могут характеризоваться лишь вероятностными харак­ теристиками.

Основной задачей при приеме сигналов является их опозна­ вание, которое включает в себя обнаружение и различение сигна­ лов. Неменьшую роль играет и операция по восстановлению сооб­ щения, однако этот вопрос в данной работе не рассматривается.

Искажение помехами исходного сигнала сводится к изменениям его параметров. Однако помехи в разной степени искажают те или иные параметры сигнала. И следовательно, наша задача состоит в выделении таких параметров сигнала, на которые помехи она-, зывэют наименьшее воздействие. Рассмотрим случай, когда поме­ ха и сигнал принадлежат одному и тому же частотному диапазону.

ализацию нестационарного случайного процессе, может быть выра­

принимать произвольные значения. В нашем случае аддитивная по­ меха есть нестационарный случайный процесс, имеющий размерность сигнала, а распределения данного процесса зависят от времени.

Основным источником аддитивной помехи являются, флуктуэции.Муль­ типликативная помеха также представляет собой случайный про­ цесс с ненулевым средним и по смыслу всегда V > 0, т .е . рас­ пределение имеет ограничение снизу. Мультипликативная помеха есть величина безразмерная.

Если мультипликативная помеха представляется более медлен­ ным процессом ifo сравнению с передаваемым сигналом, то она мо­ жет рассматриваться как постоянный случайный множитель, дей­ ствующий на определенном интервале времени. Т . Как правило, мультипликативная помеха возникает вместе с аддитивной помехой, и поэтому исключить ее воздействие невозможно. Источником муль­ типликативной помехи является наличие в процессе передачи сиг­

Следует отметить одно очень важное обстоятельство. О лю­ бом сигнале, который мы собираемся принять, всегда имеются какие-либо априорные данные, характеризующие его те или иные физические параметры. Отсутствие априорных данных о принимав-

8

ном сигнале не дало бы возможности отличить его от помехи. Ес­ ли же И8 принятого сигнала выделяется полезная информация, хо­ тя при этом и неизвестны законы ее выделения, что имеет место, например, при опознавании устной речи человека, то можно с уверенностью сказать, что несмотря на те искажения, которые претерпевает принятый сигнал, все же некоторые из его парамет­ ров остаются в определенных пределах неизменными и являются его постоянными признаками.

На основании вышеизложенного можно сделать следующие вы­ воды о постановке задачи:

-основная задача опознавания сигналов заключается в по­ иске решения вопроса отнесения принятого сигнала к одному из заранее установленных множеств сигналов, обладающих определен­ ным сходством;

-искомые сигналы рассматриваются в совокупности с помеха­ ми или шумвми и представляются на входе приемника в виде от­

дельных реализаций нестационарного случайного процесса;

-рассматривается наиболее трудный случай, характеризую­ щийся отсутствием общности формализованных свойств сигналов, образующих определенные множества, когда наличие этих свойств субъективно очевидно;

-опознавание сигналов, т .е , отдельных реализаций случай­ ных процессов, должно производиться также по отдельным реали­ зациям этих процессов, хранящимся в запоминающем устройстве опознающего автомата, когда применение других известных мето­ дов не позволяет получить удовлетворительные результаты.

Приведенная постановке залечи широка для того, чтобы ее можно было рассмотреть в одной работе. Поэтому рассматривают­

ся лишь наиболее интересные, на ней взгляд, вопросы, в связи с чем вводится следующее ограничение.

Опознаванию подвергаются лишь те сигналы, осциллогрэфические представления ноторых могут быть однозначно разнесены че­ ловеком по определенным множествам или клэссэм. При этом осно­ ванием их принадлежности к определенному множеству является их сходство, т .е . осциллографические изображения сигналов, при­ надлежащих одному множеству, в какой-то степени субъективно похожи друг на друга.

9

§ 1. 2. Обоснование выбора способа преобразования сигналов

Рассмотрим более подробно вопроо о выборе параметров и при­ знаков сигналов. Анализ известных нам параметров, кан, например, амплитуда, частота и д р ., показывает, что вое они подвержены сильным искажениям при воздействии не них помех. Такая ситуа­ ция требует использования для целей опознавания сигналов таких параметров, которые были бы в наименьшей степени подвержены воздействию помех.

Для получения решения поставленной задачи все наши дальней­ шие рассуждения будем строить на основе использования цифровых вычислительных устройств (ЦВУ). Применение ДВУ связано с тем, что они позволяют осуществить любой закон преобразования вход­ ных величин, получить высокую точность вычислений, изменить программу работы ЦВУ в зависимости от полученных результатов и осуществить обработку сигналов в реальном масштабе времени. Последнее положение имеет особо важное значение. Характерная особенность использования ЦВУ состоит в том, что их входные и выходные величины представляются дискретными последователь­

ностями, связанными между собой определенным соотношением, ко­ торое устанавливается программой работы ЦВУ.

Известно, что все способы передачи сигналов можно разде­ лить на непрерывные и дискретные. Выбирая более сложный слу­ чай, будем рассматривать передачу сигнала непрерывным спосо­ бом, при котором физический носитель сигнала посылается не­ прерывно в течение всего времени передачи.

В связи с тем, что входные величины ЦВУ должны быть ди­ скретными, с помощью специальных преобразователей типа "ана­ лог-код" преобразуем непрерывную физическую величину в дискрет­ ные сигналы, причем так, чтобы последние было удобно вводить в ЦВУ. Как правило, такие преобразователи осуществляют кванто­ вание сигнала по уровню и по времени.

„ Не останавливаясь на существующих способах преобразования аналоговых величин в цифровой код [5 ,б ], рассмотрим лишь ис­ пользуемый в дальнейшем преобразователь непрерывных величин в дискретную форму, имеющий неравномерную школу квантования.

При проектировании преобразователей типе "аналог-код" ча­ стоту квантования определяют по теореме В.А.Котельникова [7 ]. Формулировка первой теоремы сводится к тому, что любую функ-