автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Исследование и разработка перестраиваемых рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой

На правах рукописи {¡/'ц/Ф-Ч-

и /

Ткаченко Матвей Григорьевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ РЕКУРСИВНЫХ ФИЛЬТРОВ С КОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ

Специальность: 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники

и систем управления

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Таганрог - 2009

003474037

Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем научных исследований и экспериментов Технологического института Южного Федерального университета в г.Таганроге.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

кандидат технических наук, доцент, Сарычев Виктор Владимирович

доктор технических наук, профессор кафедры САиТ ТТИЮФУ Рогозов Юрий Иванович;

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор кафедры «Радиоэлектронные системы» ЮРГУЭС Марчук Владимир Иванович

ОАО «Таганрогский завод «ПРИБОЙ».

Защита диссертации состоится «03» июля 2009 г. в 14.20 на заседании диссертационного совета Д212.208.21 в Технологическом институте Южного федерального университета в г.Таганроге.

Адрес: 347928, Ростовская обл., г.Таганрог, пер.Некрасовский 44, ауд. Д-406.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной библиотеке Южного Федерального университета по адресу: 344000, Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148.

Автореферат разослан «29» мая 2009 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять по адресу: 347928, Ростовская обл., г.Таганрог, пер.Некрасовский, 44, диссертационный совет Д212.208.21.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

I Н.И. Чернов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время результаты работы информационно-измерительных, телеметрических систем в виде числовых массивов интерактивно обрабатываются алгоритмами цифровой обработки сигналов в памяти ЭВМ. Интеллектуализация первичных преобразователей, базовым элементом которых часто является микроконтроллер, представляет возможность решения таких задач, как линеаризация, масштабирование, фильтрация в цифровом виде, децентрализовано в реальном масштабе времени.

Известны результаты работы по созданию цифровых датчиков в виде интегральных микросхем: ТМР03/04, ЬМ74, МАХ1617, АЭ7816, 0818В20, которые осуществляют аналого-цифровое преобразование первичных сигналов. Появляется возможность применения цифровой фильтрации совместно с антиэлайзинговой с целью снижения составляющей погрешности от наложения спектров вследствие дискретизации и устранения высокочастотных помех.

При создании многоканальных систем решают задачи выбора частоты дискретизации внутри датчика и частоты выдачи данных с его выхода. Следование тенденциям к синхронно-асинхронному принципу формирования оптимизированных по интенсивности потоков цифровых данных напрямую ведет к изменению текущей частоты дискретизации вслед за изменениями состояния контролируемого объекта. Многие технические приложения требуют применения перестраиваемых фильтров. Это, прежде всего, различные адаптивные системы: адаптивное сжатие, адаптивная дискретизация, а также оптимальный прием сигналов на фоне помех и многие другие. Использование микроконтроллеров на этапе первичной обработки, позволяет применять перестраиваемые цифровые фильтры, обладающими преимуществами по сравнению с аналоговыми в плане перестройки параметров. Большинство имеющихся решений в области микросхем аналоговых фильтров с задаваемыми параметрами прежде всего с целью унификации аппаратуры, предполагают установку конкретных значений на этапе создания систем.

Основательно можно считать задачу разработки цифровых фильтров с малой вычислительной сложностью алгоритмов и возможностью быстрой перестройки параметров своевременной, важной и актуальной.

Цель и основные задачи работы. Целью диссертационной работы является исследование и разработка перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой и устройств для изменения параметров фильтра.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Исследуются вопросы особенностей применения цифровых фильтров на этапе первичной обработки информации.

2. На основе анализа управляемости известных цифровых фильтров исследуются и разрабатываются алгоритмы и структуры перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров.

3. Анализируются погрешности разработанных цифровых фильтров.

4. Определяются вычислительные затраты по количеству операций на перестройку и фильтрацию.

5. Разрабатываются устройства анализа свойств сигналов для изменения параметров цифровых фильтров.

6. Решаются задачи построения на базе разработанных устройств многоканальных телеметрических систем.

Методы исследований. При проведении исследований использовались методы теории сигналов, теории погрешностей, аналитического, имитационного и натурного моделирования, а также численные методы математического анализа.

Научная новизна. В процессе работы над диссертацией были получены следующие результаты:

1. Синтезированы алгоритмы и устройства перестраиваемых цифровых рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой, отличающиеся меньшим временем на перестройку и фильтрацию по сравнению с существующими.

2. Разработана оригинальная программная реализация цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой для обработки сигналов в диспетчерских каналах связи.

3. Синтезировано устройство анализа свойств сигнала для управления параметрами цифровых фильтров, отличающееся от известных наличием блока определения минимального значения времени между моментами пересечения сигналом апертуры для определения максимального значения первой производной.

4. Впервые получены оценки вычислительных затрат на перестройку и фильтрацию предлагаемых структур цифровых фильтров и произведено сравнение их с существующими.

Практическая значимость и внедрение результатов работы.

Основными практическими результатами можно считать следующие: 1. Запатентована и внедрена программа реализации цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой для обработки сигналов в диспетчерских каналах связи ЮЗМО г. Таганрог.

2. Разработаны устройства перестраиваемых цифровых рекурсивных фильтров с малыми вычислительными затратами на перестройку и фильтрацию и внедрены при разработке эхолота «Аквазонд» в ООО «Аквазонд» г.Таганрог, а также в Федеральном государственном унитарном предприятии «НИИ радиосвязи» г.Ростов-на-Дону.

3. Запатентовано устройство анализа свойств сигналов для управления параметрами цифровых фильтров.

Достоверность н обоснованность научных положений, результатов и выводов, приведенных в диссертационной работе, обеспечиваются корректным использованием математического аппарата, аналитическим, имитационным и натурным моделированием и достаточной апробацией материалов диссертации.

Положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм и устройство перестраиваемого цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой, обладающего меньшим временем перестройки и фильтрации по сравнению с известными.

2. Реализация устройства анализа свойств сигналов для изменения частоты дискретизации и параметров цифрового фильтра при изменении характеристик сигнала.

3. Оценка вычислительных затрат и погрешностей предложенных цифровых фильтров и сравнение их с известными.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях, а также на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ТТИ ЮФУ с 2005 по 2009 годы.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в числе которых 1 монография, 6 научных статей, (5 статей опубликованы в ведущих научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК), а также положительное решение о выдаче патента Российской Федерации и 2 свидетельства о регистрации программ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 92 наименования, и двух приложений. Основная часть работы изложена на 171 странице машинописного текста, который поясняется 90 рисунками и 4 таблицами. Общий объем диссертации, включая приложения, составляет 217 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приведено обоснование актуальности работы, сформулированы цели и задачи исследования, определена научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе исследованы вопросы применения аналоговой и цифровой фильтрации для уменьшения погрешности при дискретизации-восстановлении сигналов. Рассмотрен вопрос применения перестраиваемых аналоговых фильтров нижних частот (ФНЧ) для уменьшения погрешности от наложения спектров и для подавления шума.

Приведен пример применения фильтрации в измерительном канале с дельта-модуляцией, основанный на использовании двух звеньев ФНЧ 4-го порядка с различными АЧХ для обеспечения полосы пропускания сигнала датчика. При этом одно звено ФНЧ до дельта-модуляции обеспечивает работу дельта-модулятора без перегрузок по крутизне в случае резкого увеличения активности сигнала. Второе звено на выходе интегратора решает задачу усиления сигнала с коэффициентом, пропорциональным частоте. При этом общая полоса пропускания измерительного канала определяется целиком фильтром 4-го порядка, тогда как каждое звено будет решать локальные проблемы.

Далее рассмотрен вопрос применения цифровых ФНЧ в измерительном канале, предложен вариант совместного использования аналоговых до АЦП и цифровых фильтров после АЦП в измерительном канале. Проведена оценка эффективности дополнительной цифровой фильтрации с помощью имитационного моделирования в программе 1,аЬУ1Е\У. В качестве оценочного критерия использовалось отношение сигнал/шум для разных текущих значений граничной частоты входного сигнала. Величина отношения сигнал/шум на выходе цифрового фильтра в полтора-два раза выше, чем на выходе аналогового ФНЧ при уменьшении текущей граничной частоты сигнала также в полтора-два раза от максимального значения.

Рассмотрены структуры канальных процессоров (КП) с использованием аналоговых и цифровых ФНЧ и была предложена следующая структура (рис. 1).

Рис. 1. Предлагаемая структура КП

На рис. 1. Д - датчик, АС - анализатор свойств сигнала для изменения текущих параметров дискретизации и цифрового фильтра нижних частот (ЦФНЧ).

На основании проведенных исследований был сделан вывод о том, что применение цифровой фильтрации в измерительном канале позволяет увеличить эффективность выделения полезного сигнала в случае, если этот фильтр будет иметь возможность подстраивать свои параметры к текущим динамическим свойствам сигнала на отдельных интервалах наблюдения.

Во второй главе произведен анализ управляемости известных цифровых фильтров и структур. Показана целесообразность применения передескритизации при перестройке характеристик фильтров, а также вопросы применения рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ). Произведен анализ управляемости рекурсивных КИХ-фильтров. Рассмотрены простейшие рекурсивные КИХ-фильтры типа ФНЧ с малыми вычислительными затратами (ВЗ). Предложена структура такого фильтра с прямоугольной КИХ (рис. 2), а также функциональная схема перестраиваемого рекурсивного фильтра с прямоугольной КИХ (рис. 3). Определено, что число каскадно-включенных звеньев и их параметры влияют на частоту среза фильтра.

Рис. 2. Структура рекурсивного фильтра с прямоугольной КИХ

Наиболее простым в управлении оказывается фильтр, получаемый каскадным включением одинаковых звеньев с прямоугольной КИХ (рис.2). Процесс управления параметрами такого фильтра заключается в том, что для изменения частоты среза достаточно изменять один параметр - величину задержки (М) в цепи прямых связей структуры, что достаточно просто может быть реализовано и программно и аппаратно.

Сделан вывод, что рекурсивные КИХ-фильтры, коэффициенты которых рассчитаны в общем виде, управляются в общем случае гораздо проще, чем другие типы фильтров. Однако для нормальной работы рекурсивного КИХ-фильтра необходимо обеспечить точное выполнение операций в пределах фильтра, что легко реализуется применением целого типа для числовых данных.

Линия задержки на М гатив

Входной цифровой

(«3

11

ко ко

а Ц, р.----. а о.

12 1 м

Рис. 3. Функциональная схема перестраиваемого рекурсивного фильтра с прямоугольной КИХ

Разработаны алгоритмы и структуры перестраиваемых цифровых фильтров с плавным изменением граничных частот на базе структур с октавным переключением частот среза и передескритизации. Структура управляемого фильтра нижних частот (ФНЧ) (рис. 4) представляет собой линейку ФНЧ. Здесь П] и П2 -соответственно входной и выходной передискретизаторы, ФНЧ] - ФНЧМ -элементы линейки ФНЧ, 8 - коммутатор. Частоты среза соседних фильтров отличаются в к раз, где к = тах{£+1 / £ / £+)}, £ - частоты среза элементов линейки ФНЧ. Причем к - необязательно целое. АЧХ линейки таких ФНЧ также изображены на рис. 4. Здесь ЩГ) и ^ - АЧХ и частота среза ¡-го ФНЧ соответственно.

т

т

т

И

¿срЗ

/

ЛрЛ /

Рис. 4. Структура и АЧХ управляемого ФНЧ

Входной передискретизатор П, подстраивает спектр сигнала под ближайшую сверху частоту среза линейки ФНЧ. Выходной передискретизатор П2 восстанавливает положение спектральных компонент сигнала на оси частот. Заметим, что выходные передискретизаторы могут использоваться как дециматоры. В этом случае структура ФНЧ представляет собой децимарный фильтр, выходная частота дискретизации которого меньше входной. Применение такой структуры целесообразно только в случае, если требуется ограничить спектр входного сигнала, а затем продецимировать его для снижения потока информации. Децимарная структура будет более экономичной по аппаратным затратам (в случае программной реализации - по объему занимаемой памяти), если вместо линейки ФНЧ использовать каскадно-децимарную структуру.

В главе проведен анализ погрешностей управляемых фильтров, в частности приведены семейства графиков среднеквадратической амплитудной, среднеквадратической фазовой погрешности передискретизаторов на базе лагранжевской, интерполяции с количеством точек интерполяции (<3 = 2-6). При этом отмечается, что в случае интерполяции и децимации (имеется в виду повышение или снижение частоты дискретизации в целое число раз) фазовая погрешность равна нулю для четных <3 при лагранжевской интерполяции.

Приведены семейства графиков амплитудной и фазовой погрешности передискретизаторов на базе ряда Котельникова, усеченного прямоугольным окном и окном Хемминга для (() = 2- 128). Исходя из графиков делается вывод о том, что при неограниченном увеличении С> АЧХ фильтра стремится к прямоугольной в диапазоне 0 < Г < £о/2, а фазовая погрешность - к нулю.

Проведено моделирование переходных процессов при перестройке фильтров. Рассмотрены переходные процессы в рекурсивных КИХ-фильтрах.

Полученные результаты моделирования, учитывая особенности перестройки рекурсивных КИХ-фильтров, показаны в таблице ниже:

№ п/п Параметры системы Значение длительности переходного процесса т

1 Граничная Гф1 200 Гц 1,31 (0,21 мс/0,16 мс)

частота Срл 2000 Гц

2 Частота 1д.1 30000 Гц 0,5 (0,16 мс/0,08 мс)

дискретизации 300000 Гц

3 Частота £:р.| 6363 Гц 60 (12 мс/0,2 мс)

среза .2 636 Гц

4 Порядок 7 0,875 (0,16 мс/0,14 мс)

8

Из таблицы видно, что большее влияние на длительность переходного процесса оказывает изменение частоты среза фильтра.

Длительность переходного процесса в рекурсивных КИХ-фильтрах определяется числом блоков задержки М по формуле: т = Ь / ^ , где Ь = М+1. Рассчитаем для примера длительность переходного процесса рекурсивного КИХ-фильтра 8-го порядка при частоте дискретизации сигнала = 300 кГц:

т = Ь / 1д = 9/3-105 = 0,3-10"6 с, что значительно меньше по сравнению с длительностью переходного процесса в известных цифровых фильтрах (80- Ю-6 с).

Также отмечается, что операции внутри рекурсивного КИХ-фильтра должны выполняться точно, иначе фильтр теряет устойчивость. Точность выполнения операций может быть достигнута квантованием входного сигнала и применением чисел с фиксированной точкой (в простейшем случае целых). Перестройка фильтра налету, т.е. без обнуления содержимого блоков задержки, эквивалентна введению погрешности в разностное уравнение рекурсивного КИХ-фильтра. Погрешность «зацикливается» в интеграторе в виде постоянного уровня, если интегратор один, т.е. если КИХ имеет нулевой порядок. При большем порядке «зацикленная» в первом интеграторе погрешность поступает на вход второго, который интегрирует ее, и на его выходе формируется уже линейная функция, на выходе третьего -квадратичная и т.д. В конце концов, выходной сигнал выходит за пределы

разрядной сетки, что означает выход алгоритма из строя. Следовательно, любое изменение частоты среза рекурсивного КИХ-фильтра должно сопровождаться обнулением содержимого всех блоков задержки, что порождает переходный процесс длиной Ь, где Ь - длина КИХ рекурсивного КИХ-фильтра.

Влияния переходного процесса можно избежать, использовав структуру содержащую два фильтра Ф1 и Ф2 (рис. 5).

Рис. 5. Структура фильтра без переходного процесса

Ф1 - цифровой фильтр, частота среза которого постоянна и равна частоте среза аналогового ФНЧ. Ф2 - также цифровой фильтр, частота среза которого равна текущей граничной частоте сигнала с датчика. Если ключ Б находится в нижнем положении, то на выход структуры поступает сигнал с выхода Ф2. Так продолжается до тех пор, пока не возникла необходимость перестройки. Во время перестройки фильтра Ф2 ключ Б переводится в верхнее положение. Таким образом обеспечивается синфазность для каждой спектральной компоненты входного сигнала и устраняются возможные разрывы амплитуды и фазы сигнала.

Проведена оценка вычислительных затрат на перестройку и фильтрацию для известных и предлагаемых цифровых фильтров. В качестве критерия оценки выступает коэффициент вычислительной сложности относительно базовой операции -сложения/вычитания. Результаты представлены в табл. 1.

Таблица 1

№ п/п Тип структуры, метода или алгоритма фильтрации Вычислительные затраты

перестройки фильтрации

УП СП УП СП

1 4 одинаковых БИХ-фильтра I порядка 9 2 40 16

2 4 одинаковых рекурсивных КИХ-фильтра с прямоугольной КИХ 8 1 8 8

3 Рекурсивный КИХ-фильтр с КИХ в виде окна Хэмминга 10 3 20 14

4 Линейка рекурсивных БИХ-фильтров нижних или верхних частот для передискретизаторов 3-й степени ф = 4) 56 15 120 48

5 ФНЧ на базе алгоритма фильтрации на основе БПФ Кули-Тьюки 4 1 400 50

Здесь УП - универсальный процессор 8051-совместимый,

СП - сигнальный процессор типа TMS320VC5471 или ADSP-2186М.

Наименьшие вычислительные затраты имеют предлагаемые рекурсивные КИХ-фильтры на базе каскадного соединения одинаковых звеньев с прямоугольной КИХ (рис. 3).

В третьей главе с помощью аналитического моделирования в программе MathCad была оценена эффективность способов определения частоты дискретизации для динамических, частотных и статистических свойств сигнала. В качестве критерия оценки эффективности того или иного способа выступали вычислительные затраты и уровень сложности реализации АС.

При этом считалось, что значения частот дискретизации, полученные расчетным путем по методикам для разных свойств сигнала, отличаются друг от друга незначительно, в пределах 10-15% по абсолютной величине. За оптимальное значение частоты дискретизации принималось значение, рассчитанное в программе SLON по итерационным алгоритмам, которое является предельной оценкой нижней границы для частоты дискретизации представленной модели сигнала. По результатам моделирования был сделан вывод о том, что расчет частоты дискретизации по производным сигнала проще с точки зрения реализации. В связи с этим была предложена модификация данного способа расчета, учитывающая более простые операции по оценке производных в сигнале.

Частота дискретизации определяется исходя из того, что при восстановлении сигнала экстраполяционным полиномом Тейлора период дискретизации равен:

шах |*'(ОГ

где |x'(t)| - максимум первой производной в сигнале, поскольку апертура Е0 представлена здесь, как погрешность дискретизации. Тогда как

min

Где Tmin - минимальный период времени между отсчетами за общий период слежения. Тогда:

F

At = -¡г~ = Т . .

Ь0 min

Т

Ш1Н

Рассмотрены варианты реализации устройств АС на программируемых аналоговых интегральных схемах АМ120Е04 фирмы Апас^т.

Предложена оригинальная реализация АС на базе АЦП. Действительно, если АЦП осуществляет непрерывное преобразование, то факт смены какого-либо разряда АЦП говорит о приращении входного сигнала на величину кванта этого разряда. На рис. 6 приведена временная диаграмма работы АЦП в указанном режиме, где также показаны моменты опроса входного сигнала с периодом Д^

Разряд АЦП с квантом = Ео

сигнал А1мин

Тмин

ДЬек

111Ш1М1Ш 1111111111(1! N111 -1*-

1 -^ —1-

Рис. 6. Определение Д^с,

Функциональная схема устройства АС в канальном процессоре представленная на рис. 7.

Рис. 7. Функциональная схема устройства управления КП

Блок определения минимального значения времени между импульсами содержит три двоичных счетчика, регистр, элементы «ИЛИ» и элемент сравнения. Схема измерения Д^е* определяет Д1т;„ с тем, чтобы иметь информацию о максимуме первой производной в сигнале за интервал наблюдения. Проведено моделирование работы устройства в программе МикЫт 10.

В четвертой главе рассматривается применение предложенных КП в многоканальных телеметрических системах. Например, в процессе телеметрического контроля предстартовой подготовки летательного аппарата наиболее информативными считаются моменты смены состояний объекта, а также аварийные ситуации. Эти режимы сопровождаются пиком интенсивности потока данных и требуют предельных значений частот дискретизации сигналов с датчиков. Большую часть периода контроля объект находятся в штатном режиме, когда информативность данных низкая, а каналы связи, память, вычислительные ресурсы продолжают работать в режиме предельных нагрузок. Для устранения этого недостатка предлагается адаптировать характеристики канальных процессоров к изменяющимся состояниям объекта исследования, что приводит к адаптивной временной дискретизации сигналов.

Рассмотрена зависимость коэффициента сжимаемости сигнала от его структурных свойств, при использовании адаптивной временной дискретизации.

Коэффициент сжимаемости равен предельному коэффициенту сжатия при идеальном воспроизведении алгоритма адаптивной временной дискретизации. Рассмотрены случаи адаптивной временной дискретизации экстраполяционного и интерполяционного типов. Показано, что оценка сжимаемости измерительных сигналов по существу сводится к определению средней длительности такта измерения при адаптивной временной дискретизации, а коэффициент сжимаемости равен отношению средней длительности такта при адаптивной временной дискретизации к длительности такта равномерной временной дискретизации.

Далее рассматриваются два варианта использования предложенных канальных процессоров: в телеметрических системах с программно-адресным опросом и в системах с применением интеллектуальных интерфейсов с синхронно-асинхронным обменом.

При выборе программно-адресного опроса, используется критерий сравнения его с циклическим опросом, а для сравнения вариантов программно-адресного опроса, используется критерий эффективности использования канала связи. В качестве критерия эффективности используется отношение, где в числителе стоит требуемая суммарная частота опроса ПП с учетом импульсов синхронизации, а в знаменателе - реальная частота канала связи с учетом условий формирования программы опроса ПП. Предложен вариант адаптивного алгоритма программно-адресного опроса при изменяющихся частотных характеристиках сигнала.

Рассмотрены варианты применения синхронно-асинхронного обмена с использованием разработанных КП и стандартных интеллектуальных интерфейсов. Предлагается следующая реализация специализированного КП по структурной схеме, представленной на рис. 8, где Д - датчик; ФНЧ - фильтр нижних частот; АС - анализатор свойств сигнала; ЦФ - цифровой фильтр; И - интерфейс.

Рис. 8. Структура КП для последовательного интерфейса

Частота среза ФНЧ и А1мин выбираются в соответствии с максимально возможной динамикой поведения сигнала на выходе датчика. Анализатор свойств сигнала (АС) анализирует текущие динамические характеристики сигнала с датчика (Д) и формирует текущую частоту дискретизации на период времени «синхр», а также записывает в запоминающее устройство (ЗУ) число, равное количеству отсчетов за период «синхр». Таким образом, ЗУ будет содержать сегменты данных, записанных с разной интенсивностью. Цифровой фильтр (ЦФ) также соответственно меняет свою полосу пропускания. Интерфейс И считывает данные с ЗУ и в требуемом формате передает их в последовательную шину.

Таким образом, предложенные КП могут применяться в многоканальных телеметрических системах, как с использованием программно-адресного опроса, так и с использованием широко распространенных синхронно-асинхронных стандартных интеллектуальных интерфейсов.

В заключении подводятся итоги проведенных исследований, а также перечислены задачи, которые решались в диссертационной работе.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Исследованы вопросы особенностей применения цифровых фильтров на этапе первичной обработки информации, показана целесообразность применения перестраиваемых цифровых фильтров совместно с аналоговыми.

2. Исследованы и разработаны оригинальные алгоритмы и структуры перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров, обладающих меньшими вычислительными затратами на перестройку и фильтрацию.

3. Проанализированы погрешности разработанных цифровых фильтров и предложена структура, уменьшающая воздействие переходного процесса.

4. Определены вычислительные затраты разработанных фильтров по количеству операций на перестройку и фильтрацию. Показано, что разработанные фильтры имеют меньшие вычислительные затраты по сравнению с существующими.

5. Разработано оригинальное устройство анализа свойств сигнала для изменения параметров цифровых фильтров, при изменении динамических характеристик сигнала.

6. Исследованы вопросы построения на базе разработанных устройств многоканальных телеметрических систем, уменьшающих требования к пропускной способности канала связи.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ОТРАЖЕНЫ В СЛЕДУЮЩИХ ПУБЛИКАЦИЯХ:

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Ткаченко М.Г. Моделирование канальных процессоров медицинских измерительных систем в среде LabVIEW. // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, - 2008. № 5 (82). - С. 247-250.

2. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Использование цифровых фильтров в канальных процессорах информационно-измерительных систем. // Естественные и технические науки. - Москва: Изд-во «Компания Спутник+», - 2008. № 2 (34). -С. 393-397.

3. Сарычев В.В., Ткаченко Г.И., Ткаченко М.Г. Программный опрос в медицинских информационно-измерительных системах. // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, - 2008. № 5 (82). - С. 253-257.

4. Кавчук C.B., Ткаченко Г.И. Ткаченко М.Г. Оценка сжимаемости измерительных сигналов на основании априорных данных об их динамических свойствах. // Естественные и технические науки. - Москва: Изд-во «Компания Спутник+», - 2008. № 3 (35). - с. 393-397.

5. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Проектирование цифровых фильтров с перестраиваемыми параметрами Известия ЮФУ. Технические науки. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. №4 с.204-207.

В других изданиях:

6. Турулин И.И., Ткаченко М.Г. Быстроперестраиваемые цифровые фильтры: Монография. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - 104 с.

7. Ткаченко М.Г. Использование алгоритмов сжатия данных с потерями в информационно измерительных системах. // Восьмая Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов. «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». - Таганрог: Изд-во ТРТУ. -2006.

8. Ткаченко М.Г. Сжатие изображений в медицинских системах. // Известия ТРТУ № 11. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». -Таганрог: Изд-во ТРТУ. - 2006.

9. Ткаченко М.Г. Разработка цифровых фильтров на языке «С» в среде LabVIEW. // 54-я конференция ППС ЮФУ. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, - 2008.

10. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Об устройстве анализа динамических свойств сигнала в канальных процессорах информационно-измерительных систем. // Перспективы развития информационных технологий. Сборник материалов I Всероссийской научно-практической конференции / Под общ. ред.

С.С.Чернова. - Новосибирск: ЦРНС - Издательство СИБПРИНТ, - 2008. - с. 70-74.

П.Ткаченко Г.И., Ткаченко М.Г. Алгоритм сжатия видеоданных с использованием принципов дельта-модуляции. // Вторая Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов и студентов ТРТУ. «Информационные технологии, системный анализ и управление». - Таганрог: Изд-во ТРТУ.-2004.

12.Турулин И.И., Ткаченко Г.И., Ткаченко М.Г. Сравнительный анализ алгоритмов сжатия видеоинформации. // LII научно-техническая конференция. Известия ТРТУ № 9 спец. выпуск Технические науки. - Таганрог: Изд-во ТРТУ.-2006.

13. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Применение цифровых фильтров во входных цепях информационно-измерительных систем. // Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании 2007». Том 4. Технические науки. - Одесса: Черноморье, 2007. - 95 с.

14. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Повышение эффективности процедур цифровой фильтрации. // Сборник докладов III международной конференции «Информатика и компьютерные технологии 2007». - Донецк. - 2007.

15. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Использование рекурсивных фильтров конечной импульсной характеристикой в канальных процессорах. // Сборник докладов международной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем». - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, - 2007. - С. 77-79.

16. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Применение рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой в канальных процессорах информационно-измерительных систем. // Материалы международной научной конференции «Проектирование новой реальности» - часть 2 - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.-104 с.

Патенты:

1. Импульсно-кодовая передающая система. Авторы: Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Положительное решение о выдаче патента РФ по заявке № 2008148096/22(063001) от 22.01.2009 г.

2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2008613841 «Программа реализации рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой». Авторы: Турулин И.И., Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Дата регистрации в реестре программ для ЭВМ: 12 августа 2008 г.

3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2008615827 «Программа автоматического определения телефонных номеров при обработка тональных сигналов с использованием рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой». Авторы: Турулин И.И., Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Дата регистрации в реестре программ для ЭВМ: 5 декабря 2008 г.

В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора диссертации состоит в следующем: в [2] - получен принципиальный вывод о том, что при использовании перестраиваемых цифровых фильтров в канальных процессорах информационно-измерительных систем предпочтительней использовать рекурсивные фильтры с конечной импульсной "характеристикой; [3] -проанализирована зависимость избыточности циклического и программного опросов от энтропии разброса граничных частот, получен график этой зависимости; [4] — предложено при вычислении коэффициента сжимаемости, использовать при АВД среднее значение,, шага дискретизации, [15] - предложен вариант использования анализатора свойств сигнала перед АЦП, при подготовке патента -разработаны структуры блока определения модуля максимального значения сигнала за заданный интервал времени и блока определения минимального значения времени между отсчетами.'

Ткаченко Матвей Григорьевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ РЕКУРСИВНЫХ ФИЛЬТРОВ С КОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Печать офсетная Подписано к печати 27.05.2009.

Формат 60x84X1/16 Бумага офсетная.

Усл. п. л. - 1,25. Уч.-изд. л. - 1,25

Заказ № 201 Тираж 100 экз.

Издательство Технологического института

Южного федерального университета ГСП 17А, Таганрог, 28, Некрасовский, 44 Типография Технологического института Южного федерального университета ГСП 17 А, Таганрог, 28, Энгельса, 1

ВВЕДЕНИЕ.

1. ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ В ИЗМЕРИТЕЛЬНОМ

КАНАЛЕ.

1.1. Антилайзинговые фильтры измерительных систем.

1.1.1. Аналоговые фильтры нижних частот.

1.1.2. Особый случай применения принципов фильтрации в измерительном канале.

1.1.3. Цифровые фильтры нижних частот.'.

1.1.4. Совместное использование аналоговых и цифровых фильтров нижних частот.

1.2. Оценка эффективности дополнительной цифровой фильтрации.

1.3. Структура канального процессора.

1.3.1. Структура канального процессора с аналоговым фильтром нижних частот.

1.3.2. Структура канального процессора с цифровым фильтром нижних частот.

1.4. Выводы и цели дальнейших исследований.

2. РАЗРАБОТКА ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ.

2.1. Анализ управляемости известных фильтров и структур.

2.1.1. Каскадно-децимарная реализация.

2.1.2. Использование интерполяции, децимации и передескритизации.

2.1.3. Применение элементарных рекурсивных фильтров с прямоугольной конечной импульсной характеристикой.

2.1.4. Применение рекурсивных фильтров с кусочно-полиномиальной конечной импульсной характеристикой.

2.1.5. Анализ управляемости рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой.

2.2. Разработка алгоритмов и структур быстроперестраиваемых цифровых фильтров.

2.2.1. Разработка управляемых фильтров с плавным изменением граничных частот на базе структур с октавным переключением частот среза и передискретизацией.

2.2.1.1. Общие положения.

2.2.1.2. Структура управляемого фильтра нижних частот.

2.2.1.3. Структура управляемого фильтра верхних частот.

2.2.1.4. Структура управляемого полосно-пропускающего фильтра.

2.2.1.5. Структура управляемого полосно-заграждающего фильтра.

2.2.1.6. Структура управляемого фильтра с произвольной частотной характеристикой.

2.2.2. Разработка структур быстродействующих управляемых фильтров на базе рекурсивных фильтров нижних частот с конечной импульсной характеристикой.

2.2.2.1. Общие положения.

2.2.2.2. Структура быстроперестраиваемых фильтров нижних и верхних частот.

2.2.2.3. Структура быстроперестраиваемого полосно-пропускающего фильтра.

2.2.2.4. Структура быстроперестраиваемого полосно-заграждающего фильтра.

2.2.2.5. Универсальная структура.

2.2.2.6. Оптимизация структуры по вычислительным затратам и объему оперативной памяти.

2.3. Анализ погрешностей управляемых фильтров.

2.3.1. Обзор погрешностей цифровых фильтров.

2.3.2. Амплитудные и фазовые погрешности передискретизаторов на базе интерполяционных полиномов Лагранжа.

2.3.3. Амплитудные и фазовые погрешности передискретизаторов на базе ряда Котельникова, усеченного окном.

2.3.4. Анализ переходных процессов при перестройке фильтров.

2.4. Оценка вычислительных затрат и сравнительный анализ управляемых цифровых фильтров.

2.4.1. Общие положения.

2.4.2. Вычислительные затраты перестройки фильтров.

2.4.3. Вычислительные затраты фильтрации.

2.4.4. Сравнительный анализ различных структур управляемых цифровых фильтров.

2.5. Выводы по разработке быстроперестраиваемых цифровых фильтров.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВ АНАЛИЗА ДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ СИГНАЛОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕСТРАИВАЕМЫМИ ФИЛЬТРАМИ.

3.1. Определение частоты дискретизации сигнала.

3.1.1. Динамические свойства сигнала.

3.1.2. Статистические свойства сигнала.

3.2. Аналитическое моделирование методик расчета частоты дискретизации.

3.2.1. Расчет по спектральным характеристикам сигнала.

3.2.2. Расчет по производным сигнала.

3.2.3. Расчет по вероятностным характеристикам сигнала.

3.2.4. Модификация метода расчета по производным сигнала.

3.3. Разработка устройства анализа динамических свойств сигнала.

3.4. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА МНОГОКАНАЛЬНЫХ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА БАЗЕ КАНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРОВ.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Оценка коэффициента сжимаемости измерительных сигналов.

4.3. Канальный процессор для телеметрических систем на базе программно-адресного опроса.

4.3.1. Построение программы опроса первичных преобразователей без учета изменения граничных частот сигнала.

4.3.2. Построение программы опроса первичных преобразователей с учетом изменения граничных частот сигнала.

4.4. Канальный процессор для телеметрических систем на базе интеллектуальных интерфейсов.

4.5. Выводы.

До недавнего времени цифровая обработка измерений использовалась только на верхнем уровне, при обработке информации в памяти ЭВМ. Бурное развитие микроэлектроники привело к созданию микроконтроллеров, которые могут располагаться на одном кристалле. Это привело к внедрению микроконтроллеров на уровне первичных преобразователей, появлению интеллектуальных датчиков и позволило решать такие задачи первичной обработки измерений, как линеаризация, масштабирование, фильтрация и другие в цифровом формате непосредственно на выходе датчика.

Известны результаты работы по созданию цифровых датчиков в виде интегральных микросхем: ТМР03/04, LM74, MAXI617, AD7816, DS18B20, которые осуществляют аналого-цифровое преобразование на этапе первичной обработки информации, т.е. в непосредственной близости от датчика. Появляется возможность применения цифровой фильтрации совместно с аналоговой с целью снижения составляющей погрешности от наложения спектров вследствие дискретизации и устранения высокочастотных помех.

При использовании цифровых датчиков возникает вопрос о выборе частоты дискретизации внутри датчика и частоты выдачи данных с его выхода. Спектр сигнала на выходе первичного преобразователя будет определяться или частотными свойствами сигнала, или частотными свойствами непосредственно датчика. При этом, в большинстве случаев, полоса частот датчиков значительно превышает полосу частот сигнала, поэтому частота дискретизации выбирается исходя из частотных свойств сигнала, а ограничение спектра датчика может осуществляться цифровыми фильтрами. Реализация цифровых фильтров на микроконтроллерах позволяет осуществлять цифровую фильтрацию сигналов с целью устранения эффекта наложения спектров и подавления высокочастотных помех на выходе первичного преобразователя. Однако, как показывает практика, использование только цифровых фильтров не всегда приводит к желаемому результату в связи с наличием у цифровых фильтров окон прозрачности для высоких частот. Упомянутый выше недостаток цифровых фильтров может быть значительно уменьшен путем применения на входе АЦП простого аналогового фильтра низкой частоты.

Во многих технических приложениях применяются перестраиваемые фильтры. Это, прежде всего, различные адаптивные системы: адаптивное сжатие, адаптивная дискретизация, а также оптимальный прием сигналов на фоне помех и многие другие. Использование микроконтроллеров на этапе первичной обработки, позволяет применять перестраиваемые цифровые фильтры, обладающими преимуществами по сравнению с аналоговыми в плане перестройки параметров. В связи с этим возникает задача разработки перестраиваемых цифровых фильтров с малой вычислительной сложностью алгоритмов, которые могли бы быть реализованы на микроконтроллерах или универсальных микропроцессорах. При этом, обладая малой вычислительной сложностью, управляемые фильтры должны иметь высокую скорость перестройки.

При адаптивной дискретизации сигналов, параметры фильтра должны меняться в зависимости от изменения активности сигнала. Для анализа динамических свойств сигналов могут использоваться специальные устройства, отслеживающие поведение сигнала и управляющие параметрами фильтра.

При создании многоканальных систем решают задачи выбора частоты дискретизации внутри датчика и частоты выдачи данных с его выхода. Следование тенденциям к синхронно-асинхронному принципу формирования оптимизированных по интенсивности потоков цифровых данных напрямую ведет к изменению текущей частоты дискретизации вслед за изменениями состояния контролируемого объекта.

Основательно можно считать задачу разработки цифровых фильтров с малой вычислительной сложностью алгоритмов и возможностью быстрой перестройки параметров своевременной, важной и актуальной.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой с малой вычислительной сложностью алгоритмов и возможностью быстрой перестройки параметров, а также устройств анализа динамических свойств сигнала.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Исследуются вопросы применения аналоговых и цифровых фильтров на этапе первичной обработки информации с использованием моделирования в среде Lab VIEW.

2. Анализируется управляемость известных фильтров и структур.

3. Исследуются и разрабатываются алгоритмы и структуры перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров, обладающих малой вычислительной сложностью алгоритмов и возможностью быстрой перестройки параметров.

4. Анализируются погрешности управляемых фильтров.

5. Сравниваются различные реализации цифровых фильтров по вычислительным затратам на перестройку и фильтрацию.

6. Моделируются переходные процессы в фильтре при перестройки.

7. Исследуются и разрабатываются устройства анализа динамических свойств сигналов.

При проведении исследований использовались методы теории сигналов, теории погрешностей, аналитического, имитационного и натурного моделирования, а также численные методы анализа.

Научная новизна работы заключается в следующем:

В процессе работы над диссертацией были получены следующие результаты:

1. Структуры и алгоритмы перестраиваемых цифровых рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой с малой вычислительной сложностью алгоритмов и меньшим временем перестройки и фильтрации;

2. Программная реализация цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой;

3. Устройство анализа динамических свойств сигнала для изменения частоты дискретизации в зависимости от скорости изменения сигнала.

4. Получены оценки вычислительных затрат на перестройку и фильтрацию известных и предлагаемых структур цифровых фильтров. Основными практическими результатами можно считать следующие:

1. Разработана и внедрена программа реализации цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой для автоматического определения телефонного номера в системах безопасности предприятия;

2. Разработаны структуры перестраиваемых цифровых рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой с малыми вычислительными затратами на перестройку и фильтрацию.

3. Разработана структура устройства анализа динамических свойств сигналов для выдачи информации о перестройке на управляемые цифровые фильтры.

Достоверность и обоснованность научных положений, результатов и выводов, приведенных в диссертационной работе, обеспечиваются корректным использованием математического аппарата, аналитическим, имитационным и натурным моделированием и достаточной апробацией материалов диссертации.

Положениями, выносимыми на защиту, являются следующие:

1. Алгоритм и устройство перестраиваемого цифрового рекурсивного фильтра с конечной импульсной характеристикой, обладающего меньшим временем перестройки и фильтрации по сравнению с известными;

2. Реализация устройства анализа свойств сигналов для изменения частоты дискретизации и параметров цифрового фильтра при изменении характеристик сигнала;

3. Оценка вычислительных затрат и погрешностей предложенных цифровых фильтров и сравнение их с известными фильтрам. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях, а также на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ТТИ ЮФУ с 2005 по 2009 годы.

По теме диссертации опубликовано 16 работ, в числе которых, 1 монография, 6 научных статей (5 статей опубликованы в ведущих научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК). Кроме этого получено положительное решение о выдаче патента на полезную модель и два авторских свидетельства о регистрации программ.

Основные результаты работы заключаются в следующем. 1 .Исследованы вопросы особенностей применения цифровых фильтров на этапе первичной обработки информации.

2.Исследованы и разработаны оригинальные алгоритмы и структуры перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров.

3.Проанализированы погрешности разрабатываемых цифровых фильтров.

4.Определены вычислительные затраты по количеству операций на перестройку и фильтрацию.

5.Разработано оригинальное устройство анализа свойств сигнала для изменения параметров цифровых фильтров. б.Исследованы вопросы построения на базе разработанных устройств многоканальных телеметрических систем.

Основное содержание диссертационной работы содержится в 16 печатных работах [17, 49-56, 63-67, 78, 91-93]. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора диссертации состоит в следующем: в [78] — получен принципиальный вывод о том, что при использовании перестраиваемых цифровых фильтров в канальных процессорах информационно-измерительных систем предпочтительней использовать рекурсивные фильтры с конечной импульсной характеристикой; [51] -проанализирована зависимость избыточности циклического и программного опросов от энтропии разброса граничных частот, получен график этой зависимости; [93] - разработаны структуры блока определения модуля максимального значения сигнала за заданный интервал времени и блока определения минимального значения времени между отсчетами; [50] — предложен вариант использования анализатора свойств сигнала перед АЦП; [64] — осуществлена реализация рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой на языке С в среде Lab VIEW; [17] -предложено при вычислении коэффициента сжимаемости, использовать при АВД среднее значение шага дискретизации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе рассмотрены вопросы, связанные с исследованием и разработкой перестраиваемых рекурсивных цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой и устройств анализа динамических свойств сигнала, для управления этими фильтрами. Результаты исследований могут быть использованы в различных областях науки и техники, где необходима перестройка параметров цифровых фильтров. Это, прежде всего, различные адаптивные системы: адаптивное сжатие, адаптивная дискретизация, а также оптимальный прием сигналов на фоне помех и многие другие. Разработанные цифровые фильтры обладают малой вычислительной сложностью алгоритмов, которые могут быть реализованы аппаратно, на микроконтроллерах или универсальных микропроцессорах. При этом предложенные фильтры имеют большую скорость перестройки по сравнению с известными. Разработанные устройства анализа динамических свойств сигналов позволяют изменять параметры фильтра в зависимости от изменения активности сигнала, при адаптивной дискретизации сигналов.

1. Антонью А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование / Пер. с англ. В.А.Лексаченко. Под ред. С.А.Понырко. -М.: Радио и связь, 1983. -320 с.

2. Алутхин В.М., Зараковский Г.М. и др. Инженерная психология в военном деле. /Под ред Лапова Б.Ф. -М.:Воениздат, 1983. -224 с.

3. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. —М.: Высшая школа, 2003.

4. Бейтс Р., Мак.Доннел М. Восстановление и реконструкция изображений /Пер. с англ. под ред. Л.П.Ярославского. -м.: Мир, 1989. -333 с.

5. Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной антенной. -М.: Сов. радио, 1972. -160 с.

6. Введение в цифровую фильтрацию /Под ред. Р.Ботнера, А.Константинидиса. -М.: Мир, 1976. -216 с.

7. Вопросы системного проектирования в радиолокации: Учебное пособие /МВ и ССО РСФСР. ТРТИ. -Таганрог, 1987. -43 с.

8. Воронцов В.Л., Лукин Р.П. Повышение эффективности информационно-телеметрического обеспечения в условиях риска потерь информации из-за аварий запускаемых ракетно-космических изделий // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. -№3.

9. Гинзбург В.М. Формирование и обработка изображений в реальном времени: методы быстрого сканирования. -М.:Радио и связь, 1986. -231 с.

10. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. -М.: Радио и связь, 1985.

11. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и игналы.-4-е изд., перераб. и доп. -М.: Радио и связь, 1986. -511 с.

12. Гоноровский И.С., Демин М.П. Радиотехнические цепи и сигналы. -М.: Радио и связь, 1993.

13. Давыдов П.С. и др. Авиационная радиолокация: справочник / Давыдов П.С., Сосновский A.A., Хаймович И.А.; Под ред. П.С.Давыдова. -М.: Транспорт, 1984. -223 с.

14. Даджион Д.Э., Мерсеро P.M. Цифровая обработка многомерных сигналов /Пер. с англ. под ред. Л.П.Ярославского. -М.: Мир, 1988. -486 с.

15. Заковоротнов Е.А. Организация вычислительных структур интерполяционного типа для пространственной фильтрации в гидроакустических комплексах: Дисс. канд. техн. наук. —Таганрог, 1984.

16. Иванов М.Т. Теоретические основы радиотехники. — М.: Высш. шк.; 2002.

17. Кавчук C.B., Ткаченко Г.И. Ткаченко М.Г. Оценка сжимаемости измерительных сигналов на основании априорных данных об их динамических свойствах. // Естественные и технические науки. — Москва: Изд-во «Компания Спутник+», 2008. № 3 (35). с. 393-397.

18. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров: Учеб. пособие для вузов. -М.: Высш. шк., 1982. -109 с.

19. Кобяков Ю.С., Кудрявцев В.Н., Тимошенко В.И. Конструирование гидроакустической рыбопоисковой аппаратуры. —Л.: Судостроение, 1986.

20. Кравченко В.Ф., Крот А.М Методы и микроэлектронные средства цифровой фильтрации сигналов и изображений на основе теоретико-числовых преобразований //Успехи современной радиоэлектроники, №6, 1997. с.3-31.

21. Крошьер P.E., Рабинер Л.Р. Интерполяция и децимация цифровых сигналов // ТИИЭР. 1981. Т. 69, №3. С.14-50.

22. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. -М.: Радио и связь, 1986. -351 с.

23. Кузьмин С.З. Основы теории цифровой обработки радиолокацинной информации. -М.: Сов. радио, 1974. -432 с.

24. Леонов А.И., Фомичев К.И. Моноимпульсная радиолокация. -М.: Радио и связь, 1984. -312 с.

25. Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры: расчет и реализация. -М.: Мир, 1982.

26. Мальцев С.Л. Исследование и разработка аналоговых интерфейсов систем управления и контроля. Дисс. канд. техн. наук. -Таганрог, 2002.

27. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. Книга 1. -М.: Микроарт, 1996. -144с.

28. Методы синтеза быстрых алгоритмов свертки и спектрального анализа сигналов / В.А.Власенко, Ю.М.Лаппа, Л.П.Ярославский; Отв. ред. Л.П.Ярославский; АН СССР, Ин-т пробл. передачи информ. -М.: Наука, 1990. -179 с.

29. Михеев A.A. Теория, методы и средства сбора и обработки неоднородных по частотным свойствам измерительных сигналов: Автореф. дис. на соискание степени д-ра техн. наук. Рязань, 2006. — 34 с.

30. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток / Пер. с англ. под ред В.М.Амербаева, Т.Э.Кренкеля. -М.: Радио и связь, 1985. -248 с.

31. Обработка сигналов в многоканальных РЛС. /Под ред. А.П.Лукошкина. -М.: Радио и связь, 1983. -328 с.

32. Обработка изображений и цифровая фильтрация / Под ред. Т.Хуанга; Пер. с англ. -М.: Мир, 1979. -318 с.

33. Олейникова Т.В. Исследование алгоритмов рекурсивных фильтров с конечными импульсными характеристиками для весовой обработки сигналов. Дисс. канд. техн. наук. -Таганрог, 1999.

34. Олейникова Т.В., Турулин И.И. Реализация быстродействующих цифровых фильтров для весовой обработки сигналов //Тез. докл. всерос. науч. конф. "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления". -Таганрог, 1996. С. 226.

35. Олейникова Т.В., Турулин И.И. Увеличение быстродействия гидроакустических имитационных моделей путем аппроксимации случайных процессов //Тез. докл. всерос. науч. конф. "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления". -Таганрог,1994.

36. Олейникова Т.В. Весовая обработка близкорасположенных сигнала и помехи окнами с характеристиками типа окна Хэммигна //Тез. докл. всерос. науч. конф. "Радиоэлектроника, микроэлектроника, системы связи и управления". -Таганрог, 1997. С. 232-233.

37. Пространственно-временная обработка сигналов. / Под ред. ИЛ.Кремера. -М.: Радио и связь, 1984. -223 с.

38. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред. Д.С.Лебедева. -М.: Мир, 1982.

39. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1978. -848 с.

40. Радиолокационные станции обзора земли / Кондратенков Г.С. и др. -М.: Радио и связь, 1983. -272 с.

41. Радиолокационные методы исследования Земли / Под ред. Ю.А.Мельника. -М.: Сов. радио, 1980. -264 с.

42. Радиолокационные станции воздушной разведки / Под ред. Г.С.Кондратенкова. -М.:Воениздат, 1983. -152 с.

43. Редькин П.П. Прецизионные системы сбора данных семейства MSC12xx фирмы Texas Instruments. М.: Издательский дом «Додека -XXI», 2006. - 608 с.

44. Самойлов Л.К., Сарычев В.В. Ступенчатый алгоритм обратимого сжатия и его реализация. Изв. вузов. Электромеханика. 2004. № 3.

45. Самойлов Л.К., Палазиенко A.A., Сарычев В.В., Ткаченко Г.И. Дискретизация сигналов по времени (практика, алгоритмы): монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 81 с.

46. Самойлов Л.К., Жуков A.B. Выбор частоты дискретизации реальных сигналов. Таганрог: Изд-во ТРТУ, - 2006.

47. Сарычев В.В. Технологическое обеспечение измерений при автоматизации испытаний. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - 160с.

48. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Использование цифровых фильтров в канальных процессорах информационно-измерительных систем. // Естественные и технические науки. — Москва: Изд-во «Компания Спутник+», 2008. № 2 (34). - С. 393-397.

49. Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Повышение эффективности процедур цифровой фильтрации. // Сборник докладов III международной конференции «Информатика и компьютерные технологии 2007».1. Донецк. 2007.

50. Свистов В.М. Радиолокационные сигналы и их обработка. -М.: Сов. радио, 1977. -446 с.

51. Сергиенко А.Б.Цифровая обработка сигналов. Учебное пособие для вузов. 2-е изд. -СПб.: Питер. 2006.

52. Соненберг Г.Д. Радиолокационные и навигационные системы / Пер. с англ. -Л.Судостроение, 1982. -398 с.

53. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и математическими таблицами / Под ред. М.Абрамовица и И.Стиган. — М.: Наука, 1979.

54. Справочник по радиоэлектронным системам. / Под ред. Б.Х.Кривицкого. -М.: Энергия, 1979. -368 с.

55. Ткаченко Г.И. Принципы построения помехоустойчивых аналоговых интерфейсов микропроцессорных систем контроля и управления. Диссерт. канд. тех. наук. 1987.

56. Ткаченко М.Г. Сжатие изображений в медицинских системах. // Известия ТРТУ № 11. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». — Таганрог: Изд-во ТРТУ. — 2006.

57. Ткаченко М.Г. Разработка цифровых фильтров на языке «С» в среде LabVIEW. // 54-я конференция ППС ЮФУ. Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, - 2008.

58. Турулин И.И. Исследование и разработка быстродействующих программно-аппаратных подсистем автоматизированной системы научных исследований "Гидроакустика". Дисс. канд. техн. наук. -Таганрог, 1992.

59. Турулин И.И. Некоторые методы синтеза рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой / Таганрог, 1997. -40 с. Таганрогский гос. радиотехн. ун-тет. Деп. в ВИНИТИ 16.09.97. № 2877-В97.

60. Турулин И.И. Основные методы синтеза рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой / Таганрог, 1998. -111 с. Таганрогский гос. радиотехн. ун-тет. Деп. в ВИНИТИ 14.09.98. № 2780-В98.

61. Турулин И.И. Основы теории рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой и реализующих их структур. Дисс. докт. техн. наук. -Таганрог, 2000.

62. Турулин И.И. Расчет и применение быстродействующих цифровых рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеристикой: Монография. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.

63. Турулин И.И., Олейникова Т.В. Быстродействующие рекурсивные фильтры с конечной импульсной характеристикой для весовой обработки сигналов /—Таганрог, 1998. 26 с. Таганрогский гос. радиотехн. ун-тет. Деп. в ВИНИТИ 30.12.98. № 3975-В98.

64. Турулин И.И., Олейникова Т.В. Снижение вычислительных затрат при КИХ-фильтрации сигналов //Тез. докл. 1 всерос. науч. конф. "Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве". -Н.Новгород, 1999. Часть 4, с.ЗО.

65. Турулин И.И., Олейникова Т.В. Весовая обработка сигналов с помощью рекурсивных фильтров с конечной импульсной характеритикой // Известия ТРТУ, 1998. № 3, с. 143 144.

66. Турулин И.И., Олейникова Т.В. Построение локационных систем бокового обзора реального времени с синтезированной апертурой на быстрых окнах / Таганрог, 1999. 12 с. Таганрогский гос. радиотехн. ун-тет. Деп. в ВИНИТИ 99 № -В99.

67. Турулин И.И., Ткаченко М.Г. Быстроперестраиваемые цифровые фильтры: монография. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - 104 с.

68. Турулин И.И., Ткаченко Г.И., Ткаченко М.Г. Сравнительный анализ алгоритмов сжатия видеоинформации. // Ы1 научно-техническая конференция. Известия ТРТУ № 9 спец. выпуск Технические науки. Таганрог: Изд-во ТРТУ. - 2006.

69. Хэмминг Р.В. Цифровые фильтры /Пер. с англ. В.И.Ерминенко. Под ред. А.М.Трахтмана. -М.: Сов. радио, 1980. -224 с.

70. Хэррис Ф.Дж. Использование окон при гармоническом анализе методм дискретного преобразования Фурье //ТИИЭР, т.66, №1, 1978. с. 60-96.

71. Царьков Н.М. Многоканальные радиолокационные измерители. -М.: Сов. радио, 1980. -190 с.

72. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. -М.: Сов. радио, 1974. -360 с.

73. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. -М.: Радио и связь, 1981.-416 с.

74. Шпихт Г.Ю. Цифровая обработка цветных изображений. Сканирование. Печать. Видео. Мультимедиа под Windows. -М.: ЭКОМ, 1997. -333 с.

75. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. -М.: Машиностроение, 1995. -111 с.

76. Ярославский Л.П. Введение в цифовую обработку изображений. -М.: Сов. радио, 1979. -312 с.

77. Shafer R.W., Rabiner L.R. A Digital Signal Processing Approach to Interpolation. Proc. IEEF, vol. 61, № 6, 1973, P.692-720.

78. Carusone A., Johns D.A. Analogue adaptive filters: past and present. IEE Proc.-Circuits Devices Syst., Vol. 147, No. 1, February 2000.

79. Импульсно-кодовая передающая система. Авторы: Сарычев В.В., Ткаченко М.Г. Положительное решение о выдаче патента РФ по заявке № 2008148096/22(063001) от 22.01.2009 г.