Введение
ГЛАВА 1. Анализ моделей быстропеременных процессов и методов их обработки 11
1.1 Понятие быстропеременного процесса и его применение в технических системах 11
1.2 Математическая модель быстропеременного процесса 14
1.3 Методы спектрального анализа
1.3.1 Классические методы спектрального анализа 17
1.3.2 Параметрические методы спектрального анализа
1.3.2.1 Методы авторегрессионного анализа 21
1.3.2.2 Метод Прони 25
1.3.2.3 Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений 26
1.3.2.4 Выбор порядка модели 27
1.3.3 Время-частотные методы спектрального анализа 28
1.3.3.1 Оконное преобразование Фурье 28
1.3.3.2 Вейвлет-преобразование 29
1.3.3.3 Время-частотные распределения 31
1.3.3.4 Преобразование Гильберта-Хуанга 33
1.3.3.5 Экспресс анализ время-частотных характеристик. 34
1.4 Постановка задачи дальнейших исследований 36
Основные результаты и выводы 36
ГЛАВА 2. Алгоритмы обработки быстропеременных процессов на базе аппроксимативного и параметрического анализа 38
2.1 Аппроксимация многоэкстремальных функций 38
2.1.1 Аппроксимация дробно-рациональными функциями 40
2.1.2 Расчет аппроксимативной спектральной характеристики 44
2.2 Экстраполяционный спектральный анализ 46
2.2.1 Проблемы спектрального анализа коротких последовательностей данных 46
2.2.2 Экстраполяция простейшими функциями 49
2.2.3 Параметрическая экстраполяция 51
2.2.4 Использование параметрического весового окна при оконном преобра-зовании Фурье 56
2.3 Применение метода Прони с предварительным разложением на эмпири ческие моды 60
Основные результаты и выводы 70
ГЛАВА 3. Применение разложения на эмпирические моды в задачах анализа быстропеременных процессов 72
3.1 Анализ сейсмоакустических сигналов 72
3.1.1 Постановка задачи 72
3.1.2 Модель сейсмического сигнала 72
3.1.3 Выбор метода обработки сейсмосигнала 74
3.1.4 Формирование диагностических признаков 77
3.1.5 Разработка систем идентификации нарушителя 82
3.1.6 Алгоритм работы системы идентификации источника сейсмовозмуще-ния 85
3.1.7 Ошибки классификации и вероятность обнаружения 86
3.2 Разработка методики анализа электрокардиосигнала 87
3.2.1. Описание основных элементов электрокардиосигнала 87
3.2.2 Обзор методов выделения QRS-комплекса 88
3.2.3 Разработка алгоритма выделения R-зубца 91
3.2.4 Описание разработанного программного обеспечения 94
Основные результаты и выводы 101
ГЛАВА 4. Применение аппроксимации для сжатия – восстановления измерительной информации 102
4.1 Выбор алгоритма сжатия-восстановления 102 4.2 Критерии выбора порядка модели 106
4.3 Разработка алгоритма сжатия измерительной информации 109
4.4 Описание разработанной программы 113
4.5 Технические средства системы 116
Основные результаты и выводы 118
Заключение и выводы 119
Литература
