Купить статью

В области цифровой обработки сигналов восстановление их формы при высоком уровне помеховой составляющей представляет собой одну из основных проблем. Ее актуальность обусловлена широким применением цифровых технологий, и особенно остро она стоит в тех сферах, где воздействие помех неизбежно влияет на качество регистрации, распознавания и интерпретации сигналов. Распространенной разновидностью помех естественного происхождения является тепловой шум, непосредственно связанный с работой измерительно-­регистрирующей аппаратуры. Полностью избавиться от этого вида шума невозможно, однако современные методы цифровой обработки способны значительно снизить его негативное влияние. В настоящее время внимание исследователей всё больше направлено на разработку эвристических алгоритмов, которые представляют собой альтернативные способы подавления шумовой составляющей и сохранения формы полезного сигнала. Такие алгоритмы характеризуются способностью находить приближенные решения там, где традиционные аналитические и технические методы теряют свою эффективность. Они ориентированы на адаптацию к стохастическому характеру теплового шума и предлагают разумный компромисс между трудоемкостью и точностью воспроизведения полезного сигнала. Данная статья является продолжением ранее опубликованных исследований по разработке эвристических алгоритмов восстановления формы сильно зашумленных дискретных сигналов. Ее цель – предложить альтернативный подход к решению этой задачи, основанный на идее последовательного применения операций численного интегрирования и дифференцирования, объединенных процедурой аппроксимации интегральной кривой. В результате устраняется влияние шумовой компоненты, восстановленный сигнал сохраняет информационные компоненты полезного сигнала. Эффективность предложенного алгоритма определялась по тестовому сигналу с наложением искусственного шума, моделируемого при помощи компьютерной симуляции генератора псевдослучайных чисел. Полученные результаты сравнивались с двумя ранее разработанными эвристическими алгоритмами: на основе кусочно-­линейной аппроксимации методом наименьших квадратов и на основе усреднения мгновенных значений сигнала на участках разбиения. Анализ продемонстрировал, что разработанный алгоритм сравним по точности с этими алгоритмами, однако отличается большей эффективностью при обработке дискретных апериодических сигналов с естественным зашумлением.