"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал
  ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ - научно-технический журнал

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

MECO'2017 - ВСТРАИВАЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
VI-я Средиземноморская конференция.

 
ЗАО "ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"
разработка и производство аппаратно-программных средств сбора и цифровой обработки сигналов
НТЦ "Модуль":
разработка аппаратных средств цифровой обработки сигналов и изображений

 

 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал


"Цифровая обработка сигналов" №2-2016 год : рефераты статей

 
Зайцев Г.В., Лутков А.Н.
Анализ эффективности турбодекодирования кодов произведения при различных вариантах обмена информацией между итерациями // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 3-8.


Аннотация:
В работе рассматривается алгоритм турбодекодирования кодов произведения по методу Чейза-Пандиаха. Предложены модифицированные варианты обмена информацией между итерациями турбодекодера, а также метод снижения вычислительной сложности за счет уменьшения числа переоцениваемых символов на каждом этапе алгоритма. Проводится сравнение эффективности описанных вариантов алгоритма при различном числе переоцениваемых символов. Показано, что предлагаемые варианты алгоритма имеют преимущество по сравнению со стандартными при уменьшении числа переоцениваемых символов.

Ключевые слова:
помехоустойчивое кодирование, турбокод произведения, мягкое итерационное декодирование, вычислительная сложность декодирования.

Об авторах:
Зайцев Г.В., д.т.н., с.н.с., начальник СКБ ПАО «НПО «Алмаз», e-mail: gennady-zaytsev@yandex.ru

Лутков А.Н., начальник сектора ПАО «НПО «Алмаз», e-mail: anlutkov@gmail.com


Кравцов С.А., Топников А.И., Приоров А.Л.
Оценка значимости акустических признаков в задаче детектирования голосовой активности // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 9-13.

Аннотация:
Проведена оценка значимости меры спектральной плоскостности, мел-частостных кепстральных коэффициентов и гамматончастотных кепстральных коэффициентов в задаче детектирования голосовой активности. Для оценки значимости признаков использовался метод на основе решающих деревьев и сравнение значений площадей под ROC-кривыми для классификаторов, использующих метод опорных векторов, персептрон и метод ближайших соседей. Оценена точность классификации как в случае использования всех анализируемых коэффициентов, так и для выделенных наиболее значимых признаков.

Ключевые слова:
речевой сигнал, значимость признака, детектор голосовой активности, шум.

Об авторах:
Кравцов С.А., аспирант кафедры динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: sk860@outlook.com

Топников А.И., к.т.н., ассистент кафедры динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: topartgroup@gmail.com

Приоров А.Л., д.т.н., доцент кафедры динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: andcat@yandex.ru


Парфенов В.И., Голованов Д.Ю.
Принципы построения и анализ эффективности функционирования беспроводных сенсорных сетей на основе теории compressive sensing // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 14-19.


Аннотация:
Показано, что принципы построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей могут быть основаны на решении задачи оценки положений и числа ненулевых компонент некоторого разреженного вектора. Рассмотрены несколько алгоритмов оценки на основе собранной в центральном узле сети информации: алгоритм, основанный на классическом байесовском подходе и ряд «грубых» алгоритмов, разработанных в рамках теории Compressive Sensing. Исследовано поведение различных характеристик оценок от отношения сигнал/шум, степени сжатия и разреженности исходного сигнала.

Ключевые слова:
беспроводная сенсорная сеть, Compressive Sensing, разреженный сигнал, байесовский алгоритм, Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP), рассеяние оценки, вероятность пропуска, вероятность ложной тревоги.

Об авторах:
Парфенов В.И., д.ф.-м.н., профессор кафедры радиофизики Воронежского государственного университета, e-mail: vip@phys.vsu.ru

Голованов Д.Ю., аспирант кафедры радиофизики Воронежского государственного университета, e-mail: golovanov@amm.vsu.ru


Елагина К.А.
Способы обнаружения сигналов с линейной и нелинейной частотной модуляцией со стабилизацией вероятности ложной тревоги // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 20-25.


Аннотация:

Сравниваются в широком диапазоне доплеровских частот эффективность обнаружителя синтезированного сигнала с нелинейной частотной модуляцией и с многоканальным согласованным фильтром и обнаружителя сигнала с линейной частотной модуляцией и с двумя каналами весовой обработки. В обоих обнаружителях для стабилизации вероятности ложной тревоги по боковым лепесткам сжатого сигнала применяется нормировка мощности сигнала к оценке средней мощности сигнала в скользящем по дальности окне. Оценивается сложность реализации многоканального согласованного фильтра.

Ключевые слова:
весовая обработка, ЛЧМ-сигнал, НЧМ-сигнал, потери обнаружения, вероятность ложной тревоги, боковые лепестки, нормировка, двухканальная обработка, скользящее по дальности окно, цензурирование.

Об авторах:
Елагина К.А., инженер-электроник АО «НПО НИИИП-НЗиК», е-mail: ksenia_elagina@mail.ru


 

Смекалов А.И., Джиган В.И.
Цифровой синтезатор частот на основе обратного дискретного преобразования Уолша // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 26-30.


Аннотация:
Рассматривается цифровой синтезатор частот, основанный на обратном дискретном преобразовании Уолша. Такой синтезатор позволяет получить требуемое качество генерируемого гармонического сигнала, а именно большой динамический диапазон свободный от побочных спектральных составляющих и малую нормализованную среднеквадратичную ошибку при приемлемых аппаратных затратах. Рассмотрено разложение дискретного косинуса по базису функций Уолша. Освещены различные вопросы реализации предлагаемого синтезатора: структурная схема, расчет коэффициентов разложения и другие. Приводится сравнение преобразователя фаза-косинус на основе обратного преобразования Уолша с классическим преобразователем на блоках памяти. Предлагаемый преобразователь требует примерно в 5 раз меньше ресурсов, чем классический, при одинаковом уровне побочных спектральных составляющих менее -100 дБ.

Ключевые слова:
прямой цифровой синтез частот, гармонический сигнал, косинус, синус, ортонормированный базис функций Уолша, прямое и обратное дискретные преобразования Уолша, побочные спектральные составляющие, нормализованная среднеквадратичная ошибка.

Об авторах:
Смекалов А.И., ведущий инженер кафедры микроэлектронных радиотехнических устройств и систем Национального исследовательского университета «Московский институт электронной техники», e-mail: aismekalov@narod.ru

Джиган В.И., д.т.н., профессор кафедры микроэлектронных радиотехнических устройств и систем Национального исследовательского университета «Московский институт электронной техники», e-mail: djigan@yandex.ru


Якимов В.Н., Машков А.В., Горбачев О.В.
Цифровой гармонический анализ на основе метода усреднения фурье-преобразования псевдоансамбля сегментов знакового сигнала
// Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 31-34.

Аннотация:
Разработан цифровой алгоритм вычисления оценок спектра амплитуд на основе знакового аналого-стохастического квантования исследуемых случайных процессов. Для повышения статистической устойчивости оценивания спектра амплитуд используется метод усреднения результатов Фурье-преобразования псевдоансамбля сегментов знакового сигнала, который формируется в ходе выполнения знакового аналого-стохастического квантования. Приведены результаты экспериментального вычисления оценок спектра амплитуд для многокомпонентной модели гармонических составляющих в аддитивном шуме по одному, трем, семи и двенадцати сегментам.

Ключевые слова:
гармонический анализ, преобразование Фурье, случайный процесс, спектр амплитуд, знаковое аналого-стохастическое квантование, быстрые алгоритмы.

Об авторах:
Якимов В.Н., д.т.н., профессор Самарского государственного технического университета, e-mail: yvnr@hotmail.com

Машков А.В., преподаватель Самарского государственного технического университета, e-mail: mavstu@list.ru

Горбачев О.В., специалист департамента разработки ПО ООО «Открытый код», e-mail: oleg.gorbachev@gmail.com


Бугров В.Н.
Синтез целочисленных рекурсивных фильтров с произвольно заданными селективными требованиями
// Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 35-43.

Аннотация:
Рассматриваются вопросы целочисленного моделирования и синтеза рекурсивных (IIR) цифровых фильтров с учетом возможностей их реализации на цифровых платформах с целочисленной арифметикой вычислений. Приводится постановка и решение задачи многофункционального синтеза IIR-фильтров методами целочисленного нелинейного математического программирования. Иллюстрируется эффективность применения данного подхода на нескольких характерных примерах решения сложноселективных задач синтеза рекурсивных целочисленных фильтров. Проводится анализ характеристик синтезированных фильтров.

Ключевые слова:
целочисленный рекурсивный фильтр, целочисленное нелинейное программирование, многофункциональный синтез, целевая функция.

Об авторах:
Бугров В.Н., к.т.н., доцент Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского, e-mail: bug@rf.unn.ru



Витязев В.В.
Банки фильтров в системах широкополосной передачи данных
// Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 44-52.

Аннотация:
Рассматривается задача построения банка (набора) цифровых полосовых фильтров с заданными свойствами частотной избирательности для систем высокоскоростной широкополосной передачи данных. Отмечается актуальность решения поставленной задачи. Проводится сравнительный анализ эффективности реализации банка фильтров с позиции требуемых вычислительных затрат, емкости памяти данных и вносимой задержки. Показано, что наилучшее решение задачи построения банка фильтров, по совокупности критериев и в первую критерию вычислительных затрат, дает многоступенчатая пирамидальная форма реализации. При соизмеримых затратах на память данных и задержку по отношению к прямой форме многоступенчатая пирамидальная реализация позволила уменьшить приведенные вычислительные затраты почти на три порядка и на порядок по отношению к быстрой свертке.

Ключевые слова:
широкополосная передача данных, банки фильтров, частотная селекция, субполосная обработка, гребенчатая фильтрация, многоступенчатая.

Об авторах:
Витязев В.В., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: vityazev.v.v@rsreu.ru



Попов Д.И.
Адаптивные режекторные фильтры каскадного типа
// Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 53-56.

Аннотация:
Рассмотрены принципы построения адаптивных режекторных фильтров каскадного типа. Предложен метод анализа фильтров данного типа в зависимости от погрешностей адаптации, обусловленных конечным объемом обучающей выборки.

Ключевые слова:
автокомпенсация, адаптация, адаптивные режекторные фильтры, коэффициенты корреляции, обучающая выборка, пассивные помехи, эффективность режектирования.

Об авторах:
Попов Д.И., д.т.н., профессор кафедры радиотехнических систем Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: adop@mail.ru



Солонина А.И.
Масштабирование структур рекурсивных цифровых фильтров в Matlab // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 57-63
.

Аннотация:
Рассматриваются теоретические основы масштабирования каскадных структур рекурсивных фильтров в MATLAB, подтвержденные результатами моделирования, с оценкой дисперсии собственного шума после масштабирования.

Ключевые слова:
цифровые фильтры, структуры, алгоритм, фиксированная запятая, масштабирование, собственные шумы, MATLAB.

Об авторах:
Солонина А. И., к.т.н, доц., проф., Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, e-mail:as-io@yandex.ru


Решетняк С.А., Третьяков Г.Н.
Об автоколебаниях в нелинейном активном фильтре второго порядка // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 64-67.



Аннотация:
Путем цифрового моделирования исследован нелинейный активный фильтр второго порядка. Найдено условие возникновения генерации автоколебаний и их период в зависимости от параметров фильтра. Развит метод Эйлера численного решения нелинейных дифференциальных уравнений второго порядка, удобный в спектральном анализе автоколебаний. Получено удовлетворительное совпадение результатов численного анализа и полученной формулы для периода автоколебаний.

Ключевые слова:
активный нелинейный фильтр второго порядка, автоколебания, условия генерации

Об авторах:
Решетняк С.А., д.ф-м.н., профессор кафедры телекоммуникационных систем Московского технологического университета (МИРЭА), e-mail: reshets@bk.ru

Третьяков Г.Н., к.т.н., профессор кафедры телекоммуникационных систем Московского технологического университета (МИРЭА), e-mail: gennady.tretyakov@rambler.ru


Кононов В.С.
Анализ частотного метода автоматической калибровки многоразрядных КМОП-ЦАП на токовых ключах // Цифровая обработка сигналов.2016. №2. С. 68-69.

Аннотация:
Рассмотрены основные факторы, влияющие на точность калибровки. Приведены способы минимизации влияния этих факторов в процессе калибровки.

Ключевые слова:
КМОП, ЦАП, скважность, утечка.

Об авторах:
Кононов В.С., к.т.н., ОАО «Специализированное конструкторско-технологическое бюро электронных систем», e-mail: casandra1983@mail.ru




Кононов В.С.
Способ автоматической калибровки «весовых» токов в многоразрядных КМОП-ЦАП // Цифровая обработка сигналов. 2016. №2. С. 70-71.

Аннотация:
Рассмотрен способ калибровки «весовых» токов нечувствительный к типу используемой КМОП-технологии.

Ключевые слова:
КМОП, ЦАП, источник, калибровка.

Об авторах:
Кононов В.С., к.т.н., ОАО «Специализированное конструкторско-технологическое бюро электронных систем», e-mail: casandra1983@mail.ru


 

"Цифровая обработка сигналов" - научно-технический журнал

 

Контактная информация :
e-mail:
vityazev.v.v@rsreu.ru,info@dspa.ru
адрес: 101024, Москва, Авиамоторная, 8а,
Научный Центр МТУСИ
Российское НТОРЭС им. А.С. Попова,
проезд до ст. метро "Авиамоторная"
Тел/Факс: 8(495) 362-42-75
Алексеева Любовь Ильинична: 8(903) 221-79-79
Самсонов Геннадий Андреевич: 8(903) 201-53-33