"Цифровая обработка сигналов" №1-2026 год : рефераты статей
| |
Аннотация:
Задача дробной задержки сигнала является распространенной в
области цифровой обработки сигналов. Зачастую требуется
фильтр, задержка которого может быть задана в некоторых пределах. Для эффективного решения данной задачи применяют фильтр
Фарроу. В классическом фильтре Фарроу для интерполяции применяют полиномы, но в некоторых публикациях были предложены альтернативные наборы базисных функций, улучшающие характеристики фильтра. В данной статье рассматривается задача по поиску
оптимального набора базисных функций. Результат также показал,
что один из базисов, предложенных ранее в статьях, приводит к
решению, практически неотличимому от оптимального.
Ключевые слова:
Фильтр Фарроу, фильтр
переменной дробной задержки, КИХ фильтр,
метод наименьших квадратов, оптимизация.
Об авторах:
Буссе А.А., аспирант МФТИ, e-mail: busse.aa@phystech.edu
Соловьев Д.М., к.т.н., преподаватель МФТИ, e-mail: Soldm89@gmail.com
Масловский А.Ю., к.т.н., преподаватель МФТИ e-mail: aleksandr.maslovskiy@phystech.edu
|
|
|
Ефремов С.В., Альшин А.Б.
|
Аннотация:
В современных стандартах кодирования облаков точек Intra предсказание высокочастотных коэффициентов преобразования значительно повышает эффективность сжатия атрибутов, но вместе с
тем оно формирует существенную долю вычислительной сложности
кодека. Предложенный в работе метод использует частотный анализ
коэффициентов родительского уровня иерархического преобразования для определения областей низкой эффективности предсказания, и
достигает существенного алгоритмического ускорения кодирования/декодирования (на 10-15%) за счёт ограничения предсказания в
этих областях. Предложенный алгоритм включён в международный
стандарт кодирования MPEG E-GPCC (Enhanced Geometry-based Point
Cloud Compression).
Ключевые слова:
сжатие облаков точек,
G-PCC, RAHT, вейвлет-преобразование, Intra
предсказание, код Мортона.
Об авторах:
Ефремов С.В., старший инженер-исследователь, R&D лаборатория LG Electronics в России,
г. Санкт-Петербург, e-mail: stanislav.efremov@lge.com
Альшин А.Б., к.ф-м.н., помощник вице-президента, R&D лаборатория LG Electronics в России,
г. Санкт-Петербург, e-mail: alexander.alshin@lge.com
|
|
|
Бахурин С.А., Бахолдин Н.В., Черниенко В.А.
Проектирование широкополосных фильтров Фарроу на основе сплайнов Эрмита
Аннотация:
В работе исследуются методы проектирования цифровых
фильтров Фарроу, предназначенных для компенсации дробной
задержки и дробной передискретизации сигналов в широкополосных системах связи. Установлено, что традиционные
структуры фильтра Фарроу, основанные на интерполяционных многочленах Лагранжа, не обеспечивают необходимого
качества обработки сигналов при ширине полосы более 0,4
нормированной частоты дискретизации. Для преодоления
этих ограничений предложены новые структуры фильтра
Фарроу, использующие сплайны Эрмита третьего, пятого и
седьмого порядков, которые включают оценки первых и вторых производных сигнала. Оценка производных выполняется с
помощью широкополосных дифференцирующих КИХ-фильтров
высокого порядка. Получены аналитические формулы для коэффициентов интерполяционных полиномов, и продемонстрировано, что предложенные структуры обладают улучшенными
характеристиками амплитудно-частотного отклика, повышенной гладкостью импульсной характеристики и расширенной полосой постоянной групповой задержки.
Ключевые слова:
Цифровая обработка сигналов, фильтр Фарроу, сплайны Эрмита, цифровые
передискретизаторы, компенсация дробной задержки, интерполяция.
Об авторах:
Бахурин С.А., к.т.н., преподаватель МФТИ, e-mail: bakhurin.sa@mipt.ru
Бахолдин Н.В., аспирант МФТИ, e-mail: bakholdin.nv@phystech.edu
Черниенко В.А., студент МФТИ, e-mail: chernienko.va@phystech.edu
|
Бахолдин Н.В., Бахурин С.А.
Полифазное разложение нелинейных фильтров для систем цифрового предыскажения сигнала
|
|
Аннотация:
В работе предложена новая модель цифрового предыскажения
(Digital Predistortion, DPD), основанная на полифазном разложении
нелинейной полиномиальной модели с памятью. В отличие от традиционных моделей, использующих прямое представление во временной области (например, модели на основе рядов Вольтерра или
обобщённого полинома с памятью), предложенный подход выполняет разделение исходного сигнала на чётные и нечётные компоненты с последующим формированием подматриц, описывающих
различные фазы нелинейного преобразования. Это позволяет
уменьшить частоту дискретизации модели в 2 раза и снизить
энергопотребление при аппаратной реализации.
Представленная модель может быть применена для проектирования цифровых систем предыскажения в современных широкополосных передатчиках и системах связи 5G/6G, где критически
важны как линейность, так и энергоэффективность. Новизна работы заключается в применении полифазного принципа к построению нелинейной модели цифрового предыскажения.
Ключевые слова:
цифровая обработка
сигналов, цифровое предыскажение сигналов,
компенсация искажений, полифазное разложение, линеаризация усилителя мощности.
Об авторах:
Бахолдин Н.В., аспирант МФТИ, e-mail: bakholdin.nv@phystech.edu
Бахурин С.А., к.т.н., преподаватель МФТИ, e-mail: bakhurin.sa@mipt.ru
|
|
|
|
Аннотация:
Представлен нейросетевой алгоритм для попиксельной классификации объектов земной поверхности с использованием текстурных признаков для гиперспектральных изображений. Отличительной особенностью предлагаемого алгоритма является совмещение трех идей: попиксельная классификация вместо сегментации всего изображения целиком, адаптация вычисления текстурных признаков под гиперспектральные изображения, использование каскада одномерных сверточных нейронных слоев к «вытянутым» в единую последовательность текстурным признакам
одного пикселя. Это позволило повысить точность классификации
гиперспектральных снимков при экспериментальных исследованиях
на ~4.5 %.
Ключевые слова:
нейронные сети, гиперспектральные изображения, текстурные признаки, попиксельная классификация.
Об авторах:
|
|
Егин М.М., Кузнецов А.Е., Князьков П.А., Пресняков О.А.
Алгоритм оценки качества совмещения мозаичных изображений земной поверхности
|
Аннотация:
Предложен алгоритм автоматической численной оценки качества совмещения высокодетальных мозаичных изображений, сформированных с использованием линии пореза, по данным дистанционного зондирования Земли. Алгоритм основан на анализе локальных
структурных различий фрагментов в области перекрытия и оценке
насыщенности границы вдоль линии пореза. По результатам работы алгоритма синтезируется маска дефектов и вычисляется интегральный показатель качества как доля дефектных пикселей
линии пореза. Экспериментальная апробация на данных площадной
съёмки отечественных КА серии «Ресурс-П» демонстрирует согласованность автоматической оценки с экспертной разметкой и соответствие требованиям нормативных документов.
Ключевые
слова:
спутниковые изображения, площадная съёмка, мозаичное изображение, линия пореза, мера насыщения границы,
оценка качества.
Об
авторах:
Егин М.М., м.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail:foton@rsreu.ru
Кузнецов А.Е., первый заместитель директора НИИ «Фотон» РГРТУ, д.т.н., профессор, e-mail:foton@rsreu.ru
Князьков П.А., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., e-mail:foton@rsreu.ru
Пресняков О.А., в.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, к.т.н., e-mail:foton@rsreu.ru
|
|
|
Леонов Д.В.
Ультразвуковые медицинские диагностические устройства для проведения научных исследований в области цифровой обработки сигналов
|
Аннотация:
Исследовательские ультразвуковые сканеры являются ключевым
элементом любой лаборатории, в которой занимаются вопросами,
связанными с разработкой алгоритмов обработки сигналов ультразвуковой диагностики в медицине. Существует несколько моделей
таких сканеров, подходящих для решения различных задач. При выборе конкретной модели сканера важно понимать её возможности и
ограничения. Данная статья представляет результаты сравнения
11 исследовательских сканеров, при этом рассматриваются их основные параметры, такие как число приемопередающих каналов,
частота дискретизации сигнала, разрядность аналого-цифрового
преобразователя и возможности программирования зондирующего
импульса. Выполненный обзор дает возможность провести обоснованный выбор исследовательского сканера с учетом потребностей
лаборатории и решаемых ею задач.
Ключевые
слова:
характеристика тканей;
разработка программного обеспечения; системы
сбора данных; исследовательский ультразвук;
открытые ультразвуковые платформы.
Об
авторах:
Леонов Д.В., Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический
клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
(Москва, Россия), Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Национальный исследовательский университет «МЭИ» (Москва, Россия), Федеральное государственное
учреждение «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук»
(Москва, Россия), e-mail: strat89@mail.ru
|
|
|
Хафизов Р.Г., Мертвищев А.С., Хамарицкая О.А., Масликов А.М.
Реализация инверсной фильтрации с коррекцией
|
Аннотация:
Предложен метод повышения эффективности инверсной
фильтрации сигналов за счёт введения коррекции в частотную
характеристику фильтра. Реализация метода осуществляется в
частотной области с использованием дискретного преобразования
Фурье. Приведены аналитические выражения для расчёта выходного отношения сигнал/шум и разработан подход к выбору корректируемых компонент в спектре сигнала. Показано, что коррекция
частотной характеристики фильтра позволяет снизить потери в
выходном отношении сигнал/шум и добиться эффективной обработки перекрывающихся сигналов.
Ключевые
слова:
инверсная фильтрация,
сжатие сигнала, дискретное преобразование
Фурье, отношение сигнал/шум, коррекция частотной характеристики.
Об
авторах:
Хафизов Р.Г., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой радиотехнических и медико-биологических систем
Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: HafizovRG@volgatech.net
Мертвищев А.С., аспирант кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского
государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: AMS2605@ya.ru
Хамарицкая О.А., студентка Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола,
e-mail: HamaritskayaOA@volgatech.net
Масликов А.М., ассистент кафедры радиотехнических и медико-биологических систем Поволжского
государственного технологического университета, Йошкар-Ола, e-mail: Maslikov09349@gmail.com
|
Туровский Я.А., Борзунов С.В., Минакова А.Ю., Минакова А.Ю.
Оценка взаимосвязи активности разночастотных диапазонов ЭЭГ
Аннотация:
Разработан и апробирован алгоритм цифровой обработки биомедицинских сигналов, в частности, ЭЭГ-сигналов, направленный
на выявление разночастотных зависимостей и оценку синхронизации электрической активности головного мозга. Основой алгоритма является переход от амплитудно-частотного представления
ЭЭГ к бинарным событиям, что позволяет применять широкий
спектр статистических критериев для выявления разночастотных зависимостей и анализа динамики синхронизационных процессов. Тестирование программной реализации алгоритма на электроэнцефалограммах позволило продемонстрировать не только выявление феноменов синхронизации частотных паттернов, но и получить данные для автоматизированной детекции технических артефактов записи ЭЭГ.
Ключевые
слова:
классификация биомедицинских сигналов, цифровая обработка сигналов, вейвлет-анализ, статистический анализ.
Об авторах:
Туровский Я.А., д.т.н., ведущий научный сотрудник ИПУ РАН, заведующий лабораторией медицинской
кибернетики Воронежского государственного университета, e-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru
Борзунов С.В., к.ф.-м.н., доцент кафедры цифровых технологий Воронежского государственного университета,
e-mail: borzunov@cs.vsu.ru
Минакова А.Ю., студентка факультета компьютерных наук Воронежского государственного университета,
e-mail: minackowa.ali@yandex.ru
Минакова А.Ю., студентка факультета компьютерных наук Воронежского государственного университета,
e-mail: aline.minackova@yandex.ru
|
|
Ларионов С.М.
Алгоритм классификации объектов по данным гиперспектральной съемки земли с использованием метода главных компонент и конфигурорования нейросети
Аннотация:
Предлагается алгоритм классификации объектов по данным
гиперспектральной съемки Земли с использованием метода главных компонент и конфигурирования нейросети. Отличительной
чертой предлагаемого алгоритма является совмещение следующих подходов. Во-первых, происходит отнесение к одному из заранее заданных классов каждой точки гиперспектрального изображения в отдельности. Во-вторых, используется переход из исходного
пространства спектральных каналов в пространство признаков,
полученных методом главных компонент (МГК). Причем число главных компонент равняется размеру окрестности для классификации. В-третьих, полученные признаки от МГК подаются на вход
сверточного слоя без паддинга (без дополнения зеркальными значениями/нулями и т.п.). Сжатие классифицируемого куба окрестности точки до одного элемента с большим числом каналов происходит без слоев снижения размерности, а исключительно за счет
свертки. Это дало возможность увеличить точность на 4 % по
результатам экспериментальных исследований.
Ключевые
слова:
гиперспектральные изображения, поточечная классификация, искусственные нейронные сети, метод главных компонент.
Об авторах:
Ларионов С.М., аспирант кафедры «Космические технологии» РГРТУ, e-mail: sergej.larionov.94@mail.ru
|
|
Ляшев В.А., Потехин Р.Н.
Оценка канала на основе преобразования Фурье низкого разрешения в системах беспроводной связи 4G/5G
Аннотация:
Статья посвящена исследованию алгоритма оценки состояния
канала на основе зондирующего пилотного сигнала в современных
системах беспроводной связи. Рассматриваемый метод предполагает использование традиционного способа оконной обработки во
временной области, что требует выполнения двух последовательных преобразований Фурье над всей областью частот, занимаемых
пилотным сигналом. При переходе от сетей четвертого поколения
к пятому поколению, сопровождающимся значительным расширением диапазона рабочих частот, этот подход значительно увеличивает объем необходимых вычислений. Настоящее исследование
направлено на разработку нового метода оценки состояния канала,
позволяющего уменьшить вычислительные затраты благодаря
компактному представлению зондирующего сигнала во временной
области. Предлагается методика оценки состояния канала с применением алгоритма быстрого преобразования Фурье низкого разрешения с последующей интерполяцией до требуемого разрешения. Разработанная схема апробируется с помощью численного
моделирования, показывающего существенное снижение вычислительной нагрузки без значимой потери точности оцениваемых
параметров канала.
Ключевые
слова:
оценка канала, зондирующий пилотный сигнал, БПФ низкого разрешения, демультиплексирование пилотных сигналов.
Об авторах:
Ляшев В.А., к.т.н., доцент кафедры мультимедийных технологий и телекоммуникаций, Московский физико-
технический институт (национальный исследовательский университет), e-mail: lyashev.va@mipt.ru
Потехин Р.Н., аспирант кафедры мультимедийных технологий и телекоммуникаций, Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), e-mail: potekhin.rn@phystech.edu
|
|
Пахотин В.А., Казбанов В.А., Прокопьев Е.И., Бессонов В.А.
Фактор неоднозначности и фактор сингулярности в методе максимального правдоподобия
Аннотация:
Представлены два новых фактора в методе максимального
правдоподобия: фактор неоднозначности решений и фактор сингулярности корреляционной матрицы уравнений правдоподобия. Ранее в литературе эти факторы не обсуждались. Показано их существенное влияние на возможность решения статистических
задач в радиотехнике. Предложена подстановка Хелстрома для
исключения фактора неоднозначности решений при обработке
сигналов. Рассмотрена структура шумовых сингулярных максимумов и предложен способ их подавления. Представлены модельные
расчеты, иллюстрирующие эффективность исключения фактора
неоднозначности решений и эффективность подавления фактора
сингулярности.
Ключевые
слова:
оптимальный прием, метод максимального правдоподобия, радиолокация, обнаружение сигналов, оценка параметров
сигналов.
Об авторах:
Пахотин В.А., д. ф-м. н., профессор, профессор ОНК «Института высоких технологий» БФУ им. И. Канта,
e-mail: VPakhotin@kantiana.ru
Казбанов В.А., аспирант ОНК «Института высоких технологий» БФУ им. И. Канта,
e-mail: Vikazbanov@stud.kantiana .ru
Прокопьев Е.И., аспирант ОНК «Института высоких технологий» БФУ им. И. Канта,
e-mail: prokopiev.2000@inbox.ru
Бессонов В.А., к.ф-м.н., доцент ОНК «Института высоких технологий» БФУ им. И. Канта,
e-mail: VBessonov@kantiana.ru
|
|
Попов Д.И.
Анализ обнаружителей групповых многочастотных сигналов
Аннотация:
Рассмотрены алгоритмы обнаружения, осуществляющие адаптивное
групповое режектирование пассивной помехи с последующим некогерентным накоплением остатков режектирования. Для анализа характеристик
обнаружения вначале найдены корреляционные матрицы отсчетов на
выходе адаптивного режекторного фильтра (АРФ), а затем методом
характеристических функций – распределение выходной решающей статистики. Разработан метод анализа характеристик обнаружения адаптивных систем групповой и скользящей обработки, основанный на
асимптотических свойствах оценок максимального правдоподобия параметров помехи и позволяющий выбирать объем обучающей выборки в
зависимости от величины допустимых потерь в эффективности системы. Получены выражения для элементов корреляционных матриц выходных отсчетов АРФ с учетом погрешностей оценивания неизвестных
параметров помехи. Приведены выражения для дисперсий оценок коэффициента корреляции и доплеровского сдвига фазы помехи, зависящие от
объема обучающей выборки, определяемого числом независимых отсчетов со смежных элементов разрешения по дальности, усредняемых при
вычислении оценок. Преобразования характеристической функции решающей статистики приводят к выражению для вероятностных характеристик, позволяющему при использовании собственных значений матрицы помехи вычислять вероятность ложной тревоги, а при использовании
собственных значений матрицы суммы сигнала и помехи – вероятность
правильного обнаружения. В результате проведенного анализа характеристик обнаружения установлено, что перестройка несущей частоты в
сочетании с адаптивной групповой обработкой поступающих отсчетов
позволяет существенно повысить эффективность обработки при больших вероятностях обнаружения.
Ключевые
слова:
адаптация, алгоритмы обнаружения, анализ, групповая обработка, многочастотный сигнал, пассивная помеха, режекторный фильтр.
Об авторах:
Попов Д.И., д.т.н., профессор кафедры радиотехнических систем Рязанского государственного
радиотехнического университета им. В.Ф. Уткина, e-mail: adop@mail.ru
|
|
Корячко В.П., Румянцев С.С., Аронов Л.В.
Компьютерная модель импульсного рефлектометрического уровнемера с учётом переотражений в измерительном тракте
Аннотация:
В статье построена компьютерная модель импульсного рефлектометрического уровнемера, учитывающая переотражения
зондирующего сигнала в измерительном тракте. В основе математического описания лежит математический аппарат матриц
рассеяния, позволяющий наиболее полно описывать процессы в
многополюсниках СВЧ. Реализация компьютерной модели выполнена в среде динамического моделирования SimInTech. Анализ полученных результатов показывает, что в эхо-сигнале фиксируются
отклики высших порядков, однако фактически при анализе можно
ограничится откликам второго порядка. Модель применима к импульсным рефлектометрическим уровнемерам различного назначения, с ращличающейся конфигурацией измерительного тракта и
позволяет исследовать влияние параметров зондирующего сигнала
на режимы работы.
Ключевые
слова:
слова: рефлектометрический
уровнемер, импульсный рефлектометр, матрицы рассеяния, математическая модель, компьютерная модель, SimInTech.
Об авторах:
Корячко В.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой САПР РГРТУ, Рязань, Россия;
e-mail: koryachko.v.p@rsreu.ru
Румянцев С.С., начальник отдела обеспечения ГОЗ АО «Моринсис-Агат-КИП», Рязань, Россия;
e-mail: R0806rus@yandex.ru
Аронов Л.В., к.т.н., доцент кафедры РУС РГРТУ, Рязань, Россия; e-mail: LVArronov@yandex.ru
|
|
|
|
