автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Повышение эффективности регистрации измерительных сигналов на базе интегрирующих преобразований в системах цифрового осциллографирования

На правах рукописи

ГУРЖИН Сергей Григорьевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИСТРАЦИИ \ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ НА БАЗЕ

ИНТЕГРИРУЮЩИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ОСЦИЛЛОГРАФИРОВАНИЯ

I

Специальность 05.11.16 -Информационно-измерительные и 1 управляющие системы (в технических системах)

I

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 2003

Работа выполнена в Рязанской государственной радиотехнической академии

Научные руководители: доктор технических наук, профессор

Е.М. Прошин; доктор технических наук А.А. Дунаев

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

А.С. Моисеекко;

кандидат технических наук, доцент Ю.И. Маяинин

Ведущая организация: ОАО «КОРПОРАЦИЯ «ФАЗОТРОН - НИИ?»

специальное конструкторское бюро - СКБ-14, г. Рязань

Защита диссертации состоится 25 июня 2003 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д212.211.04 в Рязанской государственной радиотехнической академии по адресу: 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, д. 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Рязанской государственной радиотехнической академии.

Автореферат разослан «23»_мая_2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.211.04 кандидат технических наук, доцент

В.И. Жулев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема повышения эффективности средств измерений возникает при решении большого ряда задач получения адекватных моделей изучаемых явлений, что вызывает необходимость разработки новых, более совершенных принципов построения и алгоритмов функционирования аппаратных средств и методов обработки измерительной информации. Уровень основных метрологических характеристик: точности, разрешающей способности, быстродействия, динамического диапазона исследуемых сигналов определяет эффективность информационно-измерительных систем (ИИС) и приборов.

Среди высокоточных и универсальных ИИС и приборов особое место занимает класс средств цифровой осциллографии, поскольку является одним из немногих, позволяющих регистрировать различные динамические процессы и воспроизводить их форму для детального анализа и измерения в реальном или трансформированном масштабе времени.

В развитие научного направления измерительной техники - цифровая осциллография (ЦО) значительный вклад внесли Беркутов А.М., Гиривенко И.П., Гутников В.С., Денисов А.Ф., Денбновецкий С.В., Малиновский В.Н., Моисе-енко А.С., Найденов А.И., Прошин Е.М. и другие ученые. О перспективности этого направления ярко свидетельствуют темпы разработок и выпуска ЦО зарубежными фирмами, среди которых такие приборостроительные гиганты, как Hewlett-Packard, Tektronix, Nicolet (США), Gould, Thorn EMI, Solartron (Великобритания), Philips (Нидерланды), Rene Maurer (Швейцария), Hitachi, Iwatsu (Япония).

Однако практика использования цифровых осциллографов при изучении динамических процессов в важнейших областях знаний - электронике, радиотехнике, машиностроении, физике, медицине, биологии и других показала, что большое количество задач, связанных с необходимостью регистрации сложных широкодиапазонных сигналов в условиях априорной неопределенности их информационных параметров и при наличии интенсивных помех, требует постоянного наращивания эффективности ЦО.

Применение известных методов повышения точности и быстродействия средств динамических измерений непосредственно в цифровой осциллографии сдерживалось рядом факторов:

- отсутствием надежных методов оперативного автоматического согласования параметров цифровых осциллографов с информационными характеристиками динамических сигналов при регистрации в условиях априорной неопределенности их значений и действия помех;

- недостаточностью оперативных методов временного анализа и обработки сигналов в реальном времени, учитывающих условия синхронизации и характерные особенности процесса регистрации;

- слабо развитыми функциональными возможностями структурной перестройки ЦО в зависимости от уровня априорных знаний .0 характеристиках измерительных сигналов и мешающих воздействий; ос. национальная ¡

библиотека 1

i оэ

2.ОО?- Д

- сложностью и продолжительностью не адаптированных к ЦО вычислительных процедур классических методов обработки сигналов.

Перечисленные вопросы могут быть в значительной мере разрешены путем применения новых методов помехозащищенной синхронизации осцилло-графирования, интегральных методов преобразования сигналов, адаптивных методов выделения и оценки их формы и представления на экране.

Цель и задачи работы. Целью диссертации является повышение эффективности средств, цифровой регистрации ,и осциллографирования измерительных сигналов путем разработки методов и алгоритмов помехоустойчивой синхронизации, оперативного согласования характеристик, регистрации и выделения формы сигнала на основе интегрирующих преобразований.

Для достижения поставленной пели необходимо решение следующих задач:

- исследование особенностей цифровой регистрации измерительных сигналов в условиях действия помех и малой априорной информации об их параметрах;

- разработка методов помехоустойчивой синхронизации и оперативного согласования параметров цифрового регистратора с параметрами изучаемых сигналов;

- разработка и исследование интегральных методов выделения и регистрации формы измерительных сигналов в цифровой осциллографии на фоне случайных помех в реальном масштабе времени;

- разработка способов повышения быстродействия цифрового регистратора и принципов построения его основных функциональных блоков;

- разработка алгоритмов и структур интегрирующих цифровых регистраторов (ИЦР) и оценка их эффективности;

- внедрение результатов теоретических исследований в практику проектирования и производства средств цифровой регистрации и осциллографии.

Методы исследования. В работе использовались основные положения теории вероятности, математической статистики, математического анализа. Проведено математическое и имитационное моделирование сигналов, алгоритмов преобразования, регистрации, измерительных ситуаций с помощью математического пакета прикладных программ MathCad 2000 Pro.

Научная новизна. В диссертации получены следующие научные результаты:

- сформулированы принципы помехоустойчивой цифровой регистрации измерительных сигналов с применением интегрирующих преобразований в процессе регистрации в условиях высокой априорной неопределенности информационных параметров и действия помех;

- разработаны методы помехоустойчивой синхронизации и оперативного согласования параметров цифрового регистратора с параметрами изучаемых

сигналов с использованием интегрирующих преобразований;

- разработаны и исследованы методы выделения и регистрации формы сигналов на фоне случайных помех на базе интегрирующих преобразований, позволяющие повысить точность представления сложных сигналов и измерения их отдельных или интегральных параметров;

- разработаны способы повышения быстродействия ИЦР, структурные схемы ИЦР, показаны пути их дальнейшего развития и области применения.

Практическая ценность и значимость результатов работы

Разработанные методы, алгоритмы и технические решения позволили создать ряд моделей и серийных образцов цифровых регистраторов измерительных сигналов, существенно повышающих точность, быстродействие, помехоустойчивость осциллографических измерений и уровень их автоматизации.

Лучшие модели приборов (ОЦР-8, ОЦР-Ю, ОЦР-12, ОЦА-1, ОЦМ-7, ОЦР-14, 14А, 14Б, 14М) и систем (МЦР-1, ОЦП-16, СЦО-17, СЦО-18, СЦО-20, СЦО-21) успешно прошли испытания в натурных экспериментах по изучению периодических, повторяющихся и однократных процессов сложной структуры на объектах заказчиков и внедрены на предприятиях, выпускающих аппаратуру цифровой регистрации и обработки сигналов широкого и специального применения.

Результаты работы использованы рядом ведущих предприятий и организаций страны, в числе которых: ВНИИРИП - г. Вильнюс, В ЦКБ «Полюс» г. Воронеж, МВТУ им. Н.Э.Баумана - г. Москва, ЛИИ им. М.М.Громова - г. Жуковский и другие.

Оригинальность разработанных методов и реализованных на их основе устройств защищена авторскими свидетельствами на изобретения, а эффективность и значимость полученных результатов подтверждены выдачей актов внедрения изобретений предприятиями-заказчиками. Работа над моделью ОЦР-8 и передачей ее в серийное производство в 1983 году в составе информационно-измерительного комплекса «Виток-2» была удостоена премии Ленинского комсомола. За активное участие в этом проекте автору присвоено звание лауреата премии Ленинского комсомола в области науки и техники (1984 г.). За разработку и внедрение ряда моделей цифровых регистраторов автор награжден серебряной и двумя бронзовыми медалями ВДНХ СССР, знаком «Изобретатель СССР» и Почетными грамотами различных степеней.

Результаты работы также используются в учебном процессе РГРТА при проведении лабораторного практикума, курсового и дипломного проектирования по разным дисциплинам специальности «Информационно-измерительная и биомедицинская техника».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и отдельные результаты исследований докладывались и обсуждались на I и II всесоюзных НТК «Проблемы теории чувствительности электронных и электромеханических систем» (г. Москва, 1978,1981 гг.); III, IV, V и VI всесоюзных

НТК «Осцишгографические методы измерений» (г. Вильнюс, 1979, 1982, 1986, 1990 гг.); II всесоюзной НТК «Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов» (г. Рига, 1983 г.); всесоюзной школе-семинаре «Динамические испытания» (г. Москва, 1987 г.); международной НТК «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации» (г. Рязань, 1993 г.); всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии» (г. Рязань, 1995 г.); межвузовской НПК «Здоровье студентов как комплексная проблема: медицинские, экологические и социальные аспекты» (г. Тула, 1996 г.); международной НТК «Проблемы электромагнитной безопасности человека. Фундаментальные и прикладные исследования. Нормирование ЭМП: Философия, Критерии и Гармонизация» (г. Москва, 1999 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 99» (г. Рязань, 1999 г.); всероссийской НТК «Медицинские информационные системы - МИС-2000» (г. Таганрог, 2000 г.); международной НТК «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (г. Волгоград, 2000 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2000» (г. Рязань, 2000 г.); межрегиональной НПК «Технологии физиотерапии XXI века» (г. Рязань, 2001 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2001» (г. Рязань, 2001 г.); V всероссийском съезде физиотерапевтов и курортологов и Российского научного форума «Физические факторы и здоровье человека» (г. Москва, 2002 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 58 печатных работ, среди которых научные материалы в 1 книге, 8 авторских свидетельств СССР на изобретения, 22 статьи (5 из них в центральной печати, журналах: «Техника средств связи», «Приборы и системы управления», «Биомедицинские технологии и радиоэлектроника») и 26 докладов на конференциях различных уровней: всесоюзных, республиканских, отраслевых, всероссийских, международных, межвузовских и других.

Положения, выносимые на защиту:

- методы помехоустойчивой синхронизации и регистрации измерительных сигналов, маскируемых помехой, на основе интегрирующих преобразований, позволяющих значительно повысить точность их измерения и представления;

- методы оперативного согласования параметров ЦО с характеристиками сигналов в процессе регистрации и выделения их формы на фоне помех путем осуществления интегрирующих преобразований;

- методики имитационного моделирования сигналов, измерительных ситуаций, алгоритмов интегрирующего цифрового преобразования, регистрации, оценки показателей их эффективности и визуализации в одном пакете программирования;

- алгоритмы и структуры ИЦР, реализующие предложенные методы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка из 119 наименований и трех приложений, содержит 127 страниц основного текста, 55 рисунков и 3 таблицы на 36 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цели и задачи исследования, дана общая характеристика выполненной работы, показа-• на новизна решаемых задач.

В первой главе кратко характеризуется состояние проблемы помехоустойчивости средств регистрации и измерения параметров динамических сиг-, налов в системах цифровой осциллографии. Показаны специфические особенности полезных сигналов, свойства присутствующих помех и исходный уровень априорной информации, которые имеют место в ряде измерительных задач.

Отмечается, что в условиях априорной неопределенности информационных параметров и вероятностных характеристик исследуемых сигналов и помех, а также различной их интенсивности регистрация формы полезного сигнала становится затруднительной ввиду появления случайной составляющей величин, используемых при поиске, синхронизации и согласовании, а иногда и вовсе невозможной. В то же время широко известны и получили практическое применение методы, значительно ослабляющие влияние внешних помех и позволяющие выделять и измерять отдельные параметры полезных сигналов оптимальным образом. Их можно разделить на два класса.

К первому классу относятся инструментальные методы: экранирование, заземление, балансировка, изоляция, разнесение и ориентация, выбор кабеля, гальваническая развязка и другие.

Однако в достаточной степени устранить влияние помех с их помощью не всегда удается. Дальнейшее повышение уровня достоверности информации и большее ослабление помех могут быть достигнуты только за счет детального анализа и учета априорных сведений о характеристиках, свойствах и параметрах полезных и мешающих сигналов с целью выявления отличительных признаков между ними.

Ко второму классу относятся алгоритмические методы, которые строятся на основе дополнительных знаний об индивидуальных особенностях сигналов и помех. Они рассчитаны на выполнение конкретных преобразований, действий и решающих правил, производимых над совокупным сигналом и направленных на выделение полезной составляющей.

Анализ известных широко используемых способов обработки сигналов, потенциально применимых в цифровой осциллографии, позволил выделить пять основных видов, базирующихся на интегральных преобразованиях, а именно: а) временное усреднение; б) корреляционное усреднение; в) временная

свертка; г) усреднение по ансамблю реализаций; д) пространственное усреднение.

Анализ оптимальных методов выделения полезных сигналов на фоне помех показал, что их эффективность высока, если выполняется ряд начальных условий, то есть априорно полностью или частично известны отличительные признаки, информационные параметры и характеристики обеих составляющих. Например, заранее известны:

- полосы частот полезного сигнала и помехи;

- форма полезного сигнала и его длительность;

- основная частота или время прихода полезного сигнала;

- законы распределения сигналов или помех;

- статистические характеристики сигналов или помех.

При несоблюдении начальных условий оптимальные методы резко снижают свою эффективность и могут быть вовсе неработоспособны. В задачах осциллографических измерений, как правило, имеется априорная неопределенность в отношении начальных сведений о полезных сигналах и помехах, поэтому непосредственное использование классических методов в средствах цифровой регистрации крайне ограничено.

Для осуществления эффективной регистрации измерительных сигналов на фоне случайных помех в условиях априорной неопределенности их свойств и характеристик предложены методы, которые позволяют оперативно и рационально сочетать базовые интегрирующие преобразования с основными этапами процесса регистрации: поиск, синхронизация, согласование, запоминание и воспроизведение формы полезного сигнала. Разработанные методы основаны на представлении всей совокупности исследуемых при осциллографировании сигналов в виде трех обобщенных моделей:

- периодические сигналы, у которых форма строго неизменна на каждом их периоде Т — const;

- квазипериодические или повторяющиеся сигналы, у которых сохраняется постоянство формы только на определенной длительности Т = const, а скважность - величина переменная (0 = vary,

- редко повторяющиеся или однократные сигналы, у которых форма и основная часть энергии сосредоточены на ограниченной длительности (Т = const), момент прихода сигнала заранее неизвестен {^х = var), а скважность намного больше его длительности (9 = var » т).

Предложенная классификация позволила, во-первых, выделить главные отличительные признаки сигналов относительно случайных помех, по которым можно вести поиск, синхронизацию и согласование параметров, - это период Т , длительность т и временное положение tx. Во-вторых, позволила найти наиболее приемлемый и эффективный для данного класса сигналов способ интегрирующего преобразования. Показано, что для периодических и повторяющихся сигналов выделение их формы на фоне помех с минимальными искажениями может быть достигнуто за счет обеспечения точности синхронизации процесса накопления реализаций сигнала, представленных на множестве пе-

риодов или квазипериодов. Для однократных сигналов возможно только осуществление процедур сглаживания на этапах регистрации: до момента синхронизации - предварительное сглаживание, с момента синхронизации - адаптивное сглаживание. При этом в качестве показателей эффективности регистрации выступают одновременно два критерия:

1. Отношение сигнал/помеха q = a2xjal до и после проведения интегрирующего преобразования или на входе и выходе ИЦО.

2. Дисперсия оценки формы зарегистрированного сигнала Y(í) от истинной формы полезного x(í) на интервале наблюдения - а2 = М |[ x(t)-Y(t)]2 J.

Проанализирован процесс согласования информационного объема измерительных сигналов и цифровых регистраторов и определены основные этапы их согласования и регистрации на фоне помех. Показано, что интегральные методы и критерии синхронизации имеют более высокую помехоустойчивость по сравнению с известными и потенциальную возможность повышения точности, и, следовательно, их дальнейшая разработка целесообразна для повышения эффективности средств цифровой осциллографии.

Обоснованы перспективные варианты построения типовых структур интегрирующих ЦО, развитие которых позволит существенно повысить точность регистрации формы измерительных сигналов на фоне помех.

Во второй главе рассматривается метод интегрирующего цифрового преобразования и регистрации периодических сигналов, отличительной особенностью которых является неизменность формы на равных временных интервалах. В его основу положен известный метод синхронного накопления че-респериодных отсчетов принимаемого сигнала на фоне случайных помех. Однако базовый метод рассчитан на априорное знание периода Тх исследуемого сигнала, что для задач осциллографических измерений не характерно.

Показано также, что использование традиционного способа синхронизации по уровню в условиях действия помех ведет к возникновению случайной погрешности измерения периода и значительным искажениям формы сигнала в результате накопления отсчетов.

Для повышения точности выделения и регистрации формы периодического сигнала, принимаемого на фоне аддитивной помехи, разработан метод помехоустойчивой синхронизации и согласования периода сигнала Тх и периода регистрации ТР с заданной кратностью. Главной особенностью метода является выбор признака синхронизации, который определяется не характерной точкой на сигнале, а характерным моментом, свойственным отдельным участкам сигнала. В качестве последних предлагается использовать любой из экстремумов периодического сигнала, в окрестности которого всегда существует момент, где наблюдается равенство двух интегралов, взятых от входного сигнала на выделенном участке за одинаковые промежутки времени.

Показана дополнительная возможность повышения точности синхрони-

зации процесса накопления реализаций сигнала за счет формирования временного окна (строба) тстр на периоде регистрации ТР, интегрирования выделенных участков сигнала вблизи одного из экстремумов, нахождения разности интегральных значений, организации автоматической процедуры слежения за моментом появления минимального рассогласования, удержания в этом положении временного строба и регистрации сигнала.

Исследован основной функциональный элемент предложенной системы следящей синхронизации - интегрирующий дискриминатор (ИД), выходной величиной которого является разность между интегралами от входного сигнала, вычисленными за время первой и второй половин строба, с функцией преобра-

*стр ^стр^стр/^

зования вида: ид (1)= - | ) Л ,

'стр

где 1!д (I) - выходное напряжение дискриминатора; тстр - длительность строба;' - временное положение строба в случае идеальной синхронизации;

I) - входной сигнал (рис.1).

идх<!) 1...10

Напряжение с дискрщтнапюра ЧМЧ при разных ^сщ, .

1';1ЛЧ придпительносгтЛагч>1

Л

Рис. 1. Осциллограммы на входе и выходе интегрирующего дискриминатора в зависимости ог длительности измерительного строба тстр

Проведен анализ погрешности накопления отсчетов без контура слежения и с ним. Установлена ее связь с погрешностью несинхронности и показана эффективность следящей регистрации:

/ \ г V

Э = ■

см бс

АТ,

бс

АТ„

= а

2х0стр)~х

^стр

стр

'стр

стр

где АТ6с и АТСС — погрешности несинхронности без контура слежения и с ним; tcmp - временное положение строба; г стр - длительность строба; а - коэффициент усиления дискриминатора.

Исследованы и получены зависимости дисперсии Од выходного напряжения дискриминатора Uд (t) при фиксированном отношении сигнал/помеха на его входе от длительности строба тстр и протяженности захватываемого им участка полезного сигнала x(t).

Установлено, что при согласовании длительности строба г стр с протяженностью выделяемого участка дисперсия Бд напряжения на выходе интегрирующего дискриминатора Uд7 (!) резко уменьшается, если строб перекрывает временной интервал, где сосредоточена большая часть энергии полезного сигнала. Разработанные модели сигналов, помех, алгоритмов интегрирующих преобразований и их реализация в среде MathCad 2000 Pro подтвердили эффективность предложенного метода помехоустойчивой регистрации. Результаты моделирования показали что, регулируя длительность строба от тстр 1 до

Тстр М' можно дополнительно повысить степень подавления помехи или точ-

— ?

ность синхронизации периодов сигнала почти в 8 раз (Од 1 = 2,119 х 10 и Эд 10 = 2,858 х10~4).

Предложенный метод позволил повысить точность регистрации формы измерительных сигналов в 2-3 раза уже при 5... 10 накопленных периодах.

Разработаны, исследованы теоретически и экспериментально методы повышения точности синхронизации накопления (СН) периодических измерительных сигналов с помехами:

1. СН методом подстройки частоты развертки ЦО.

2. СН методом превышения сигналом z(t) опорного уровня Uc.

3. СН методом временного допуска на превышение сигналом z(t) опорного уровня Uc.

Показано, что метод СН по допуску на время превышения заданного опорного уровня существенно повышает эффективность регистрации сигналов на фоне помех и является инвариантным к виду их распределения.

Установлено, что метод СН на основе следящего интегрирующего преобразования приближается по точности регистрации и выделения формы измерительных сигналов к методу идеальной СН.

СН методом допуска на время превышения заданного опорного уровня и СН методом следящего интегрирующего преобразования реализованы в виде способа и устройств, защищенных а.с. № 1182439, № 982012, № 1242987, и внедрены в осциллографической системе специального назначения.

В третьей главе рассматривается метод интегрирующего цифрового преобразования и регистрации повторяющихся сигналов, для которых форма на равных временных интервалах Тх (квазипериодах) остается одинаковой, а скважность вх является величиной переменной. В условиях действия случай-

ных помех на входе ЦО и использования для обнаружения сигнала стандартных Средств синхронизации по превышению опорного уровня возникает случайная погрешность в определении начала квазипериода. Если на следующих этапах регистрации производить накопление реализаций сигнала для выделения его формы из смеси с помехой, то результирующий усредненный сигнал будет иметь искаженную форму относительно истинной, особенно на экстремальных участках сигнала.

Анализ классических методов выделения полезных сигналов на фоне помех показал, что одним из эффективных способов обработки в условиях приема аддитивной смеси сигнала с помехой и их статистической независимости является корреляционная, или временная, фильтрация. Теоретически метод позволяет выделить сколь угодно малый периодический сигнал путем вычисления корреляционной функции (КФ) двух реализации сигнала при неограниченном возрастании сдвига г между ними и времени интегрирования Ти :.

!+Ти

к21г20,х) = — \г!0)-г2({+х)Л.

Ти ' г

Однако непосредственное использование алгоритма корреляционной обработки для задач измерения и регистрации формы повторяющихся сигналов в ЦО невозможно по ряду причин:

- исследуемые сигналы имеют непериодический характер изменения во времени;

- априорно неизвестны их форма и основная частота;

- выходной величиной преобразователя является корреляционная функция, а не полезный сигнал;

- требуется значительный промежуток времени для организации сдвига г по все.^у интервалу наблюдения реализаций сигнала, то есть снятия полной корреляционной зависимости;

- требуется большой дополнительный объем памяти для хранения всех значений корреляционной функции.

На основе анализа функциональных возможностей ЦО и положительных свойств корреляционной обработки разработан метод помехоустойчивой регистрации и выделения формы повторяющихся сигналов. Он позволяет эффективно применить интегрирующие преобразования на определенных этапах регистрации сигнала. Поиск, обнаружение, частотно-временное согласование и начальная запись реализаций сигнала осуществляются традиционными средствами ЦО: синхронизацией по уровню, записью предыстории сигнала, установкой и регулировкой частоты регистрации /Р. На этапе синхронизации накопления записанных реализаций сигнала предлагается использовать коррелятор для нахождения момента времени наибольшего совпадения формы реализаций сигнала по максимуму КФ.

Показано, что использование на начальном этапе регистрации синхронизации по уровню позволяет значительно сократить временные и аппаратурные

затраты при вычислении оценки КФ двух реализаций сигнала К2122(т ). Получаемый эффект достигается тем, что временной сдвиг т осуществляется не по всей длительности реализации сигнала Тх, а лишь на интервале в окрестности максимума К^^^). В этом случае резко уменьшается и объем памяти, необходимый для хранения вычисленных значений КФ, поскольку временное положение реализаций друг относительно друга будет сосредоточено возле точки синхронизации (превышения сигналом х(0 опорного уровня IIс).

Предложены, разработаны и исследованы для средств ЦО:

1. Оперативные способы начальной оценки значений КФ, находящихся в непосредственной близости от его максимума, путем предварительной синхронизации по уровню регистрируемых реализаций сигнала.

2. Модифицированные способы вычисления КФ, временного сдвига реализаций, оперативного поиска максимума КФ и СН реализаций сигнала максимумом КФ:

- по методу умножения;

- по методу условного среднего;

- по методу скользящего временного окна,

а также общие для указанных методов две разновидности процедуры вычисления КФ:

- между первой и текущими реализациями сигнала с помехой;

- между усредненной и текущими реализациями сигнала с помехой.

3. Способ вычисления КФ и синхронизации накопления реализаций сигнала :(1), выступающий в качестве потенциального по точности выделения и регистрации формы повторяющегося сигнала на фоне помехи при сравнительной оценке эффективности разработанных методов.

Проведено моделирование процесса цифровой регистрации и выделения формы повторяющихся измерительных сигналов на фоне помех путем синхронизации накопления на основе корреляционных методов преобразования: умножения, условного среднего и скользящего временного окна. Получены выражения для относительной дисперсии синхронизации по максимуму КФ. Показано, что разработанные методы позволяют значительно (в 2-30 раз) повысить точность по сравнению с синхронизацией по методу превышения сигналом постоянного уровня.

Показаны дополнительные возможности повышения эффективности корреляционной обработки за счет нахождения максимума КФ не между отдельными реализациями сигнала, а между текущей реализацией и усредненными значениями предыдущих реализаций сигнала 2(1), как К7572(т) (рис.2). Точность синхронизации при такой модификации методов становится пропорциональной количеству усредненных реализаций т (рис.3).

Получены экспериментальные, сравнительные зависимости распределения дисперсии оценки формы усредненных реализаций сигнала для предложенных способов СН. Установлено, что СН по максимуму КФ, вычисляемой

методами условного среднего и скользящего временного окна, позволяет приблизиться по дисперсии оценки формы полезного сигнала к потенциальному по точности методу уже при 5.. .10 накопленных реализациях. В качестве потенциального выступает метод нахождения КФ между реализацией заданной формы сигнала без помех х, (0 и его текущими реализациями с помехой г1 (I) .

03 О 201961 02

Кх|хг(т) Кгш(т)0' КгшСт)

о

.0014935 -01

0 20 40 60 80 99

Временной сдвиг т ,

Рис. 2. Оценки корреляционных функций (ОКФ) двух реализаций сигнала без помех кх1 хгМ. сигнала с помехой кг1и(т) и усредненных значений предшествующих реализаций с текущей К/ь/2(т)

Показана эффективность конечного этапа регистрации сигнала г (Г), когда производится усреднение по множеству реализаций и выделение формы полезной составляющей сигнала х(г).

О I

0 0842*9

0 08

0 06

Dt

004

0 02

2 52921 1(Г30

0 5 10 15 20 25 30 35 40

ш

Рис. 3. Зависимость дисперсии помехи от числа т накопленных реализаций сигнала на выходе интегрирующего регистратора

Разработано программное обеспечение по моделированию ИЦО с корреляционными типами преобразования и синхронизации накопления. Результаты имитационного моделирования подтвердили полученные теоретические результаты.

Установлено, что интегрирующие преобразования корреляционного типа позволяют существенно (в 10 и более раз) уменьшить статистическую погрешность при оценке формы полезного сигнала по сравнению с методами синхронизации накопления по моменту превышения реализацией опорного уровня.

В четвертой главе рассматриваются методы интегрирующего цифрово-

°«<0>1 >КЧ1Х2(Т), \

Ж. ^уГ^ТЛТ!^) » | ........|......

! | | |

ю преобразования и регистрации редко повторяющихся (однократных) сигналов, принимаемых на фоне помех. Особенность измерительной ситуации заключается в том, что существует значительная априорная неопределенность в отношении информационных характеристик и параметров полезного сигнала х(0 и случайных помех {((), таких как:

- длительность Тх исследуемого сигнала х(1);

- временное положение 1Х исследуемого сигнала;

- форма сигнала х(1) на интервале времени Тх;

- мощность или закон распределения помехи ОД).

Однократный характер изменения сигнала на интервале наблюдения затрудняет процесс регистрации и исключает возможность накопления для выделения его формы.

Известный метод выделения одиночных сигналов на фоне случайных помех, именуемый согласованной фильтрацией, предполагает точное знание формы полезного сигнала и его протяженности Тх. Для задач цифровой осциллографии данный метод выделения формы однократного сигнала не может быть использован, так как априорная информация о перечисленных параметрах либо отсутствует (форма сигнала х(()), либо задана ожидаемым диапазоном возможных значений (длительность Тх).

Другие существующие методы снижения уровня помех предусматривают предварительную несогласованную регистрацию сигнала х(1) на большом интервале наблюдения Тн , что приводит к значительному увеличению продолжительности регистрации, объема запоминаемых данных, времени обработки результатов, к тому же не исключаются возможные потери полезной информации.

На основании ранее разработанных принципов и устройств цифровой регистрации однократных сигналов, адаптивных к длительности Тх, и учета сглаживающих свойств весовой обработки предложен метод помехоустойчивой согласованной регистрации и выделения формы редко повторяющихся сигналов. Произведено моделирование алгоритмов интегрирующего преобразования с использованием различных весовых функций, полезных сигналов и законов распределения помех (равномерного, нормального и двухстороннего экспоненциального).

Получены сравнительные оценки эффективности сглаживания в зависимости от вида весовой функции, последовательности их применения (иерархии), закона распределения помехи, интервала интегрирования (временного окна - апертуры) и шага его перемещения.

Показано, что особенно эффективно проведение сглаживающих процедур на предварительном этапе регистрации сигнала (его предыстории), то есть до момента синхронизации (времени прихода сигнала х(0). Уровень помех в этом случае можно понизить в десятки раз, что наглядно подтверждают расчетные соотношения коэффициента сглаживания в зависимости от апертуры (ширины

временного окна п) ус,л = Ц: (вх)/0^ (вых) (рис.4).

Разработаны методы иерархического сглаживания с использованием ро-бастных свойств некоторых порядковых статистик - медиан.

12 16 20 24 28 32 36 40 П

Рис. 4. Распределение коэффициента сглаживания уСГ1 в зависимости от ширины временного окна п

¡+к

*/= Ме<*(х1-к.....х1+к),

где / - номер сглаживаемого отсчета процесса х(1); С„ = -

- коэф-

2к +1

фициент сглаживания; 2к + 1 - интервал сглаживания.

Получены дисперсии оценок среднего значения по 2к+ 1 отсчетам сигнала 2(1) с помощью оператора усреднения и медианы, а также их комбинации «скользящая» медиана - «скользящее» среднее. Показана эффективность иерархического метода преобразования, выраженная отношением их дисперсий в зависимости от изменения трех величин:

е, =■

'м

[1+ а(у-1 )]{} + — ._V п )

1 + ак+> (у -1)

и [М)тес!

где а - вероятности появления помехи; у - отношения помеха/сигнал на входе; к - параметр интервала сглаживания (рис.5).

Преимущество иерархического сглаживания перед скользящим сглаживанием по медиане очевидно при любых а, у и к. Значение отношения дисперсий определяется величиной:

=---^-я_)_ = 2к +1 .

<Г2[М}те4 ^ + Щ ст/ [ у + (у _ у;]

Эффективность сглаживания по расчетным соотношениям в широком диапазоне а и у может быть существенной и изменяться от 3 до 20 раз.

На этапе адаптивного согласования интервала регистрации ТР с длительностью полезного сигнала Тх предлагается использовать для сглаживания выборочное среднее рядом стоящих отсчетов. Разработан совмещенный алгоритм адаптивной регистрации и усреднения зашумленного сигнала показаны его преимущества с учетом оперативности обработки и аппаратных затрат.

Рис. 5. Преимущество иерархического сглаживания перед сглаживанием по скользящему среднему при к=1

Представлена структурная схема ИЦО, реализующая метод адаптивного сглаживания и регистрации однократных сигналов, новизна технического решения которого защищена авторским свидетельством № 959111, а его эффективность подтверждена актами использования изобретения во внедряющих организациях.

В пятой главе рассмотрены вопросы практической реализации аппаратных и программных средств методов интегрирующего цифрового преобразования и регистрации форм измерительных сигналов.

Предложенные методы, алгоритмы и технические решения в разной степени легли в основу создания семейства цифровых осциллографических приборов и систем, предназначенных для регистрации формы и измерения параметров однократных, повторяющихся и периодических сигналов, открыли новые возможности для решения научных и прикладных задач, связанных с крайне тяжелыми условиями проведения экспериментов:

- априорной неопределенностью информационных параметров измерительных сигналов и вероятностных характеристик помех;

- исходно разным энергетическим соотношением сигналов и помех;

- широкодиапазонностью измерительных сигналов;

- сложностью спектрального состава формы и структуры сигналов;

- кратковременностью появления сигналов;

- пространственной и временной распределенностью.

Представлен перечень внедренных средств ЦО, позволяющих эффективно и комплексно решать поставленные задачи:

- на базе приборов цифровой осциллографии (ОЦР-8, ОЦР-Ю, ОЦР-12, ОЦА-1, ОЦМ-7, ОЦР-14,14 А, 14Б, 14М);

- на базе систем цифровой осциллографии (МЦР-1, СЦО-17, СЦО-18, СЦО-20, СЦО-21);

- на базе специализированных комплексов для оперативного частотно-временного анализа и селекции форм сложных сигналов (Модули временного анализа и обработки "Виток", "Ореол", "Вышка");

- на базе микропроцессорных средств, сопрягаемых с ЭВМ (ОЦП-16; одноплатные программируемые высокоскоростные регистраторы ОПСР-бО, 100, 200, 400 МГц; одноплатные многофункциональные высокопроизводительные регистраторы ОМПР - "ИХЭС"). -

Показаны перспективы развития СЦО и последние разработки.

В заключении приведены основные выводы и результаты работы:

1. Разработан и исследован метод следящего интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и выделения формы периодических сигналов, маскируемых помехой, путем использования и организации интегрирующих преобразований в процессе регистрации на этапах поиска, синхронизации и частотно-временного согласования параметров цифровым осциллографом. Произведена оценка точности и эффективности следящей синхронизации при череспериодном накоплении реализаций входного сигнала. Разработана и апробирована методика компьютерного моделирования сигналов, помех, алгоритмов интегрирующих преобразований и регистрации, рассчитаны и показаны зависимости отношения сигнал/помеха и дисперсии формы полезной составляющей до и после преобразований.

2. Разработан и исследован корреляционный метод интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и выделения формы повторяющихся измерительных сигналов из смеси с некоррелированной аддитивной помехой. Дана оценка методической погрешности измерения временного положения регистрируемых реализаций сигнала и точности синхронизации квазипериодов, осуществляемой за счет интегрирующего преобразования на базе корреляционной обработки. Предложены варианты построения корреляторов, позволяющих минимизировать вычислительные и аппаратурные затраты и повышать оперативность обработки (в 2-3 раза) при одинаковой точности оценки временных параметров.

3. Разработан и исследован адаптивный метод интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и выделения формы редко повторяющихся (однократных) сигналов при действии случайных помех, с автоматическим согласованием длительности сигнала и интервала регистрации. Предложены алгоритмы интегрирующего преобразования на основе временной свертки сигнала и различных весовых функций. Проведен сравнительный анализ их сглажи-

вающих свойств в зависимости от отношения сигнал/помеха, вида плотности распределения мощности помехи (равномерного, нормального и экспоненциального), ширины временного сглаживающего окна, последовательности и количества производимых преобразований. Дана оценка их сглаживающих возможностей с учетом оперативности вычислений.

4. Разработаны структурные и алгоритмические методы повышения быстродействия основных узлов цифрового осциллографа: усилителя (УС), АЦП, ОЗУ, процессора. Показаны их преимущества и перспективы для регистрации высоко- и низкоскоростных процессов сложной формы и тонкой структуры.

5. Разработаны, реализованы и внедрены в практику научных исследований и серийное производство ряд моделей приборов и систем цифровой осциллографии. Теоретические и практические результаты работы использованы различными предприятиями и организациями, среди которых: п/я Р-6856, п/я 51105, п/я Г-4620, п/я Х-5498, п/я В-8759, п/я Х-5885 и другие. Модели ОЦР-8 и ОЦР-Ю явились основой для проектирования и создания информационно-измерительного комплекса «Виток-2» для временного анализа и обработки сложных радиотехнических сигналов.

В приложениях представлены: I - список и фотографии внедренных моделей и серийных образцов средств ЦО; II - результаты имитационного моделирования ИЦО; 1П - перечень НИР, акты внедрения результатов диссертации и полученные награды за внедрение моделей ЦО.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. A.c. 1092721 (СССР), МКИ Н 03К 13/18. Способ автоматического выбора диапазона аналого-цифрового преобразования и устройство для его осуществления / A.M. Беркутов, И.П. Гиривенко, С.Г. Гуржин, В.Н. Морозов, Е.М. Прошин, Ю.Е. Сероухов. Опубл. 1984. Бюл. № 18.

2. A.c. 1182439 (СССР), МКИ G 01R 29/02. Способ измерения и регистрации формы периодических электрических сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Л.С. Кочетова, Е.М. Прошин, H.A. Улаев. Опубл. 1985. Бюл. № 36.

3. A.c. 1242987 (СССР), МКИ G 06F 15/353. Устройство для сглаживания периодических случайных сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Л.С. Кочетова, Е.М. Прошин, H.A. Улаев. Опубл. 1986. Бюл. № 25.

4. A.c. 1414292 (СССР), МКИ Н 03М 3/00. Устройство для распознавания радиосигналов / И.В. Богданова, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, А.Г. Уваров, H.A. Улаев. ДСП.

5. A.c. 953644 (СССР), МКИ G 06К 15/00. Устройство для регистрации информации / A.M. Беркутов, В.П. Гомыляев, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, В.Н. Штырков. Опубл. 1982. Бюл. № 31.

6. A.c. 959111 (СССР), МКИ G 06К 15/00. Устройство для регистрации однократных процессов / С.Г. Гуржин. Опубл. 1982. Бюл. № 34.

7. A.c. 959113 (СССР), МКИ G 06К 15/18. Многоканальный цифровой

регистратор / A.M. Беркутов, И.П. Гиривенко, С.Г. Гуржин, В.Н. Морозов, Е.М. Прошин, Ю.Е. Сероухов. Опубл. 1982. Бюл. № 34.

8. A.c. 982012 (СССР), МКИ G 06F 15/353. Устройство для сглаживания периодических случайных сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, В.И. Рязанов, А.Г. Уваров. Опубл. 1982. Бюл. № 46.

9. Беркутов A.M., Гиривенко И.П., Гуржин С.Г. и др. Адаптивный цифровой осциллограф ОЦА-1 // Методы и средства неразрушающего контроля качества компонентов РЭА: Межвуз. сб. научных трудов. Ульяновск: УПТИ, 1987. С. 74-78.

10. Беркутов A.M., Гиривенко И.П., Гуржин С.Г. и др. Осциллографы на газоразрядных панелях // Приборы и системы управления. 1982. № 11. С. 24-25.

11. Беркутов A.M., Гуржин С.Г. Методы повышения помехоустойчивости устройств регистрации и отображения формы электрических сигналов // Тез. докладов всесоюзного НТ семинара «Применение и перспективы использования ГИП в устройствах отображения информации». Пенза: ДНТП, 1982. С. 3233.

12. Беркутов A.M., Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Прошин Е.М. Повышение эффективности регистрации формы электрокардиосигнала корреляционной обработкой в цифровой осциллографии // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2002. № 7. С. 7-13.

13. Беркутов A.M., Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Интегративные методы помехоустойчивой регистрации биоэлектрических сигналов на базе систем цифровой осциллографии // Информационно-измерительная и биомедицинская техника: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГРТА, 2001. С.21-31.

14. Беркутов A.M., Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Помехоустойчивые алгоритмы обработки сигналов в реальном масштабе времени для интегрирующих цифровых регистраторов // Тез. докладов 2-й всесоюзной НТК «Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов». Рига: ИЭВТ АН Латв. ССР, 1983. Т.2. С. 134-136.

15. Бондарцев В.В., Гуржин С.Г., Константинов В.А., Морозов В.Н., Прошин Е.М. Измерительный программно-управляемый входной усилитель адаптивного цифрового осциллографа // Автоматизация измерений и испытаний: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГРТА, 1999. С.12-16.

16. Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., Морозов В.Н., Прошин Е.М. Цифровая осциллография с мультипликативной сверткой сигнала // Техника средств связи. Сер. РИТ. 1983. Вып.З (49). С. 88-90.

17. Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., Прошин Е.М., Суховеров Е.М. Процессор цифрового осциллографа, автоматически учитывающий двухкоординатную чувствительность при оцифровке // Тез. докладов 1-й всесоюзной НТК «Проблемы теории чувствительности электронных и электромеханических систем». М.: 1978. С. 103.

18. Говоров П.М., Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Вычисление спектра сигналов косвенным методом по взвешенным условным средним // Автоматизация

испытаний и измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1992. С. 11-13.

.19. Гуржин С.Г. Дискретное сглаживание сигналов, искаженных помехой, в цифровой осциллографии // Тез. докладов 4-й всесоюзной НТК «Осциллогра-фические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1982. С. 94.

20. Гуржин С.Г. Интегрирующие методы регистрации в системном цифровом осциллографе // Тез. докладов 5-й всесоюзной НТК «Осциллографиче-ские методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1986. С. 117-118.

21. Гуржин-С.Г. Интегрирующие преобразования в цифровой осцилло-. графии // Тез. докладов всесоюзного семинара «Динамические испытания». М.: ЦНИИ ИТЭИ, 1987. С. 36-38. .

22. Гуржин.С.Г. Методы измерения и визуализации характеристик магнитного поля в магнитотерапии // Тез. докладов межвузовской НПК «Здоровье студентов как комплексная проблема: медицинские, экологические и социальные аспекты». Тула: ТГУ, 1996. С. 46-47.

23. Гуржин С.Г. Оперативные, помехоустойчивые методы интегрирующей цифровой обработки и синхронизации к биоритмам человека // Тез. докладов межрегиональной НПК «Технологии физиотерапии XXI века». Рязань: РГРТА, 2001. С. 59-60.

24. Гуржин С.Г. Сглаживание сигналов, искаженных помехой, в цифровой осциллографии // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1983. С. 122-127.

25. Гуржин С.Г., Дубовицкий И.В. Измерительная система для магнито-терапевтического комплекса «АВРОРА» // Автоматизация измерений и испытаний: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГРТА, 1996. С. 6-11.

26. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Адаптивный корреляционный анализ по взвешенным условным средним // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 1998. Вып.1, С. 45-48.

27. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Иерархические алгоритмы сглаживания // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 1998. Вып.1. С. 49-57.

28. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Комплексный статистический анализ нестационарных процессов по взвешенным условным средним // Тез. докладов всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии». Рязань: РГРТА, 1995. С. 44-45.

29. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Корреляционный анализ процессов, нестационарных по математическому ожиданию // Тез. докладов международной НТК «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации». Рязань: «Русское слово», 1993. С. 7-8.

30. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Оперативный корреляционный анализ адаптивно-квантованных процессов // Тез. докладов всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии». Рязань: РГРТА, 1995. С. 43-44.

31. Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Конычев A.A., Порьгвкина Т.С. Метод опе-

ративной регистрации периода электрокардиосигнала // Тез. докладов всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 99 ». Рязань: РГРТА, 1999. С. 4-5.

32. Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Коршунов В.В., Тупицын В.А. Оценка случайной составляющей погрешности при адаптивной регистрации в условиях помех // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 2000. С. 35-38.

33. Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Кузнецов А.Е. Методические погрешности корреляционного метода измерения периода // Автоматизация измерений при испытаниях: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1987. С. 53-55.

34. Гуржин С.Г., Кожухов A.B., Суховеров Е.М. Предпусковая запись цифровых осциллографов // Тез. докладов 3-й всесоюзной НТК «Осциллогра-фические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1979. С. 152-154.

35. Гуржин С.Г., Лобан О.В. Процессор сверхбыстродействующего цифрового осциллографа // Тез. докладов 5-й всесоюзной НТК «Осциллографиче-ские методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1986. С. 166-167.

36. Гуржин С.Г., Лобан О.В., Остяков В.Г., Шубин Г.В. Сверхбыстродействующий цифровой осциллограф // Автоматизация испытаний и измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1988. С. 60-63.

37. Гуржин С.Г., Морозов В.Н., Прошин Е.М. Адаптивный выбор чувствительности при оцифровке интегральных параметров регистрируемого процесса // Тез. докладов 2-й всесоюзной НТК «Проблемы теории чувствительности электронных и электромеханических систем». М.: НТО РЭС имени A.C. Попова, 1981. С. 137-138.

38. Гуржин С.Г., Парахин В.А., Педан С.И., Суховеров Е.М. Аддитивно-мультипликативные операции над записанными цифровыми осциллограммами // Тез. докладов 3-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1979. С. 161-164.

39. Гуржин С.Г., Парахин В.А., Суховеров Е.М. Автоматизация процесса измерения амплитудных и временных параметров сигнала в цифровом осциллографе // Статистические измерения и алгоритмизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1978. С. 106-111.

40. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Эффективность следящей синхронизации при цифровой регистрации в условиях помех // Обработка сложных сигналов на базе устройств функциональной электроники и цифровой техники: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1985. С. 104-111.

41. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Автоматизация процесса накопления и усреднения периодических сигналов в цифровом осциллографе // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1982. С. 3-7.

42. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Методы структурного повышения быстродействия оперативного запоминающего устройства в цифровом осциллографе // Тез. докладов 4-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1982. С. 88-89.

43. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Методы структурного повышения быстро-дейст вия оперативного запоминающего устройства в цифровом осциллографе // Техника средств связи. Сер. РИТ. 1983. Вып.З (49). С. 43-46.

44. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Повышение точности синтезатора развертки цифрового накапливающего осциллографа // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1980. С. 14-19.

45. Гуржин С.Г., Устинов C.B. Цифровое осциллографирование сигналов лазерного зондирования // Тез. докладов 6-й всесоюзной НТК «Осциллографи-ческие методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1990. С. 55-56.

46. Гуржин С.Г., Шуляков A.B. Автоматизированная мониторинговая система для измерения параметров электромагнитного излучения // Тез. докладов всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2000». Рязань: РГРТА, 2000. С. 7-9.

47. Гуржин С.Г., Шуляков A.B. Анализ спектра низкочастотного излучения при проведении мониторинга электромагнитного загрязнения // Тез. докладов всероссийской НТК "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2001 ". Рязань: РГРТА, 2001. С. 10-11.

48. Системы комплексной электромагнитотерапии: Учебное пособие для вузов / Под ред. A.M. Беркутова, В.И. Жулева, Г.А. Кураева, Е.М. Прошина. -М.: Лаборатория базовых знаний, 2000 - 376 с. (соавтор - Гуржин С.Г.).

Гуржин Сергей Григорьевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИСТРАЦИИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ НА БАЗЕ ИНТЕГРИРУЮЩИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ОСЦИЛЛОГРАФИРОВАНИЯ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 19.05.2003 г. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага газетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,5. Уч.-изд. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ №1568.

НПЦ «Информационные технологии». 390035, Рязань, ул. Гоголя, 28, оф.34.

»10960

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИСТРАЦИИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО ОСЦИЛЛОГРАФИРОВАНИЯ.

1.1. Вводные замечания.

1.2. Анализ измерительных сигналов и ситуаций в системах цифрового осциллограф ирования (СЦО).

1.3. Особенности согласования параметров цифровых регистраторов с характеристиками исследуемых сигналов в условиях действия помех

1.4. Анализ методов повышения эффективности средств регистрации измерительных сигналов.

1.5. Пути построения интегрирующих цифровых регистраторов (ИЦР) для СЦО.

1.6. Выводы.

2. МЕТОДЫ ИНТЕГРИРУЮЩЕГО ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И РЕГИСТРАЦИИ ПЕРИОДИЧЕСКИХ И ПОВТОРЯЮЩИХСЯ СИГНАЛОВ.„.

2.1. Вводные замечания.

2.2. Характерные особенности, основные принципы и способы регистрации периодических сигналов при наличии помех.

2.3. Эффективность интегрирующего следящего преобразования при оперативной регистрации и выделении формы периодических сигналов на фоне помех.

2.4. Схемные реализации метода, алгоритмы функционирования и показатели эффективности.

2.5. Выводы.

3. ИНТЕГРИРУЮЩЕЕ ЦИФРОВОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ И РЕГИСТРАЦИЯ ПОВТОРЯЮЩИХСЯ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО СОГЛАСОВАНИЯ.

3.1. Вводные замечания.

3.2. Анализ и разработка способов оперативной обработки и регистрации повторяющихся сигналов.

3.3. Корреляционные методы повышения эффективности регистрации повторяющихся сигналов на фоне помех.

3.4. Структурно-алгоритмические, аппаратные реализации метода его модификаций и оценка их эффективности.

3.5. Выводы.

4. МЕТОДЫ ИНТЕГРИРУЮЩЕГО ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И РЕГИСТРАЦИИ ОДНОКРАТНЫХ СИГНАЛОВ.

4.1. Вводные замечания.

4.2. Анализ оперативных алгоритмов сглаживания для согласованной регистрации однократных сигналов.

4.3. Эффективность интегрирующего преобразования при оперативной регистрации и выделении формы однократных сигналов на фоне помех.

4.4. Структурные и алгоритмические реализации.

4.5. Выводы.

5. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ИЦО.

5.1. Базовые модели для построения ИЦО.

5.2. Внедренные модели.^.

5.3. Перспективы развития СЦО.

Актуальность темы. Проблема повышения эффективности средств измерений возникает при решении большого ряда задач получения адекватных моделей изучаемых явлений, что вызывает необходимость разработки новых, более совершенных принципов построения и алгоритмов функционирования аппаратных средств и методов обработки измерительной информации. Уровень основных метрологических характеристик: точности, разрешающей способности, быстродействия, динамического диапазона исследуемых сигналов определяет эффективность информационно-измерительных систем (ИИС) и приборов.

Среди высокоточных и универсальных ИИС и приборов особое место занимает класс средств цифровой осциллографии, поскольку является одним из немногих, позволяющих регистрировать различные динамические процессы и воспроизводить их форму для детального анализа и измерения в реальном или трансформированном масштабе времени.

В развитие научного направления измерительной техники — цифровая осциллография (ЦО) значительный вклад внесли Беркутов А.М., Гири-венко И.П., Гутников B.C., Денисов А.Ф., Денбновецкий C.B., Малиновский В.Н., Моисеенко А.С., Найденов А.И., Прошин Е.М. и другие ученые [118,72,98,103,104,105]. О перспективности этого направления ярко свидетельствуют темпы разработок и выпуска ЦО зарубежными фирмами, среди которых такие приборостроительные гиганты, как Hewlett-Packard, Tektronix, Nicolet (США), Gould, Thorn EMI, Solartron (Великобритания), Philips (Нидерланды), Rene Maurer (Швейцария), Hitachi, Iwatsu (Япония) [98].

Однако практика использования цифровых осциллографов при изучении динамических процессов в важнейших областях знаний — электронике, радиотехнике, машиностроении, физике, медицине, биологии и других показала, что большое количество задач, связанных с необходимостью регистрации сложных широкодиапазонных сигналов в условиях априорной неопределенности их информационных параметров и при наличии интенсивных помех, требует постоянного наращивания эффективности ЦО [98].

Известные методы повышения точности и быстродействия средств динамических измерений непосредственно в цифровой осциллографии сдерживалось рядом факторов:

- отсутствием надежных методов оперативного согласования параметров цифровых осциллографов с информационными характеристиками динамических сигналов при регистрации в условиях априорной неопределенности их значений и действия помех;

- отсутствием оперативных методов временного анализа и обработки сигналов, учитывающих условия синхронизации и характерные особенности процесса регистрации;

- ограниченностью быстродействия традиционных способов и средств преобразования, регистрации и обработки сигналов;

- слабо развитыми функциональными возможностями структурной перестройки ЦО в зависимости от уровня априорных знаний о характеристиках измерительных сигналов и мешающих воздействий;

- сложностью и продолжительностью не адаптированных к ЦО вычислительных процедур классических методов обработки сигналов.

Перечисленные вопросы могут быть в значительной мере разрешены путем применения новых методов помехозащищенной синхронизации ос-циллографирования, интегральных методов преобразования сигналов, адаптивных методов выделения и оценки их формы и представления на экране.

Цель работы. Целью диссертации является повышение эффективности средств цифровой регистрации и осциллографирования измерительных сигналов путем разработки методов и алгоритмов помехоустойчивой синхронизации, оперативного согласования характеристик, регистрации и выделения формы сигнала на основе интегрирующих преобразований.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

- исследование особенностей цифровой регистрации измерительных сигналов в условиях действия помех и малой априорной информации об их параметрах;

- разработка методов помехоустойчивой синхронизации и оперативного согласования параметров цифрового регистратора с параметрами изучаемых сигналов;

- разработка и исследование интегральных методов выделения и регистрации формы измерительных сигналов в цифровой осциллографии на фоне случайных помех;

- разработка способов повышения быстродействия цифрового регистратора и принципов построения его основных функциональных блоков;

- разработка алгоритмов и структур интегрирующих цифровых регистраторов (ИЦР) и оценка их эффективности;

- внедрение результатов теоретических исследований в практику проектирования и производства средств цифровой регистрации и осциллографии.

Методы исследования. В работе использовались основные положения теории вероятности, математической статистики, математического анализа. Проведено математическое и имитационное моделирование сигналов, алгоритмов преобразования, регистрации, измерительных ситуаций с помощью математического пакета прикладных программ MathCad 2000 Pro.

Научная новизна. В диссертации получены следующие научные результаты:

- сформулированы принципы помехоустойчивой цифровой регистрации измерительных сигналов с применением интегрирующих преобразований в процессе регистрации в условиях высокой априорной неопределенности информационных параметров и действия помех;

- разработаны методы помехоустойчивой синхронизации и оперативного согласования параметров цифрового регистратора с параметрами изучаемых сигналов с использованием интегрирующих преобразований;

- разработаны и исследованы методы выделения и регистрации формы сигналов на фоне случайных помех на базе интегрирующих преобразований, позволяющие повысить точность представления сложных сигналов и измерения их отдельных или интегральных параметров;

- разработаны способы повышения быстродействия ИЦР, структурные схемы ИЦР, показаны пути их дальнейшего развития и области применения.

Практическая ценность и значимость результатов.

Разработанные методы, алгоритмы и технические решения позволили создать ряд моделей и серийных образцов цифровых регистраторов измерительных сигналов, существенно повышающих точность, быстродействие, помехоустойчивость осциллографических измерений и уровень их автоматизации.

Лучшие модели приборов (ОЦР-8, ОЦР-Ю, ОЦР-12, ОЦА-1, ОЦМ-7, ОЦР-14, 14А, 14Б, 14М) и систем (МЦР-1, ОЦП-16, СЦО-17, СЦО-18, СЦ020, СЦО-21) успешно прошли испытания в натурных экспериментах по изучению периодических, повторяющихся и однократных процессов сложной структуры на объектах заказчиков и внедрены на предприятиях, выпускающих аппаратуру цифровой регистрации и обработки сигналов широкого и специального применения.

Результаты работы использованы рядом ведущих предприятий и организаций страны, в числе которых: ВНИИРИП - г. Вильнюс, ВЦКБ «Полюс» - г. Воронеж, МВТУ им. Н.Э. Баумана - г. Москва, ЛИИ им. М.М.

Громова - г. Жуковский и другие.

Оригинальность разработанных методов и реализованных на их основе устройств защищена авторскими свидетельствами на изобретения [18], а эффективность и значимость полученных результатов подтверждены выдачей актов внедрения изобретений предприятиями-заказчиками. Работа над моделью ОЦР-8 и передачей ее в серийное производство в 1983 году в составе информационно-измерительного комплекса «Виток-2» была удостоена премии Ленинского комсомола. За активное участие в этом проекте автору присвоено звание лауреата премии Ленинского комсомола в области науки и техники (1984 г.). За разработку и внедрение ряда моделей цифровых регистраторов автор награжден серебряной и двумя бронзовыми медалями ВДНХ СССР, знаком «Изобретатель СССР» и Почетными грамотами различных степеней.

Результаты работы также используются в учебном процессе РГРТА при проведении лабораторного практикума, курсового и дипломного проектирования по разным дисциплинам специальностей «Информационно-измерительная техника» и «Инженерное дело в медико-биологической практике».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и отдельные результаты исследований докладывались и обсуждались на I и II всесоюзных НТК «Проблемы теории чувствительности электронных и электромеханических систем» (г. Москва, 1978, 1981 гг.); III, IV, V и VI всесоюзных НТК «Осциллографические методы измерений» (г. Вильнюс, 1979, 1982, 1986, 1990 гг.); II всесоюзной НТК «Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов» (г. Рига, 1983 г.); всесоюзной школе-семинаре «Динамические испытания» (г. Москва, 1987 г.); международной НТК «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации» (г. Рязань, 1993 г.); всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии» (г. Рязань, 1995 г.); межвузовской НПК «Здоровье студентов как комплексная проблема: медицинские, экологические и социальные аспекты» (г. Тула, 1996 г.); международной НТК «Проблемы электромагнитной безопасности человека. Фундаментальные и прикладные исследования. Нормирование ЭМП: Философия, Критерии и Гармонизация» (г. Москва, 1999 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 99 » (г. Рязань, 1999 г.); всероссийской НТК «Медицинские информационные системы - МИС-2000» (г. Таганрог, 2000 г.); международной НТК «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (г. Волгоград, 2000 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2000» (г. Рязань, 2000 г.); межрегиональной НПК «Технологии физиотерапии XXI века» (г. Рязань, 2001 г.); всероссийской НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. Биомедсистемы - 2001» (г. Рязань, 2001 г.); V всероссийском съезде физиотерапевтов и курортологов и Российского научного форума «Физические факторы и здоровье человека» (г. Москва, 2002 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 58 печатных работ, среди которых научные материалы в 1 книге, 8 авторских свидетельств СССР на изобретения, 22 статьи (5 из них в центральной печати, журналах: «Техника средств связи», «Приборы и системы управления», «Биомедицинские технологии и радиоэлектроника») и 26 докладов на конференциях различных уровней: всесоюзных, республиканских, отраслевых, всероссийских, международных, межвузовских и других.

Положения, выносимые на защиту:

- методы помехоустойчивой синхронизации и регистрации измерительных сигналов, маскируемых помехой, на основе интегрирующих преобразований, позволяющих значительно повысить точность их измерения и представления;

- методы оперативного согласования параметров ЦО с характеристиками сигналов в процессе регистрации и выделения их формы на фоне помех путем осуществления интегрирующих преобразований;

- методики имитационного моделирования сигналов, измерительных ситуаций, алгоритмов интегрирующего цифрового преобразования, регистрации, оценки показателей их эффективности и визуализации в одном пакете программирования;

- алгоритмы и структуры ИЦР, реализующие предложенные методы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка из 119 наименований и трех приложений, содержит 127 страниц основного текста, 55 рисунков и 3 таблицы на 36 страницах, 96 страниц приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящая диссертация является обобщением результатов ряда научно-исследовательских работ (27-ми НИР - Приложение III), проводимых при непосредственном участии автора на кафедре ИИБМТ.

1. Сформулированы основные принципы повышения эффективности средств цифрового осциллографирования измерительных сигналов, принимаемых на фоне случайных помех, в условиях минимума априорной информации о параметрах и характеристиках обоих составляющих на основе интегрирующих преобразований.

2. Определены классы исследуемых сигналов, выделены характерные особенности и признаки, по которым можно организовать интегрирующие преобразования, совмещенные с процедурами поиска, синхронизации, согласования, регистрации и выделения формы сигналов цифровым осциллографом с существенно меньшими искажениями.

3. Разработан и исследован метод интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и эффективного выделения формы периодических сигналов, маскируемых помехой, путем использования и организации интегрирующих преобразований в процессе регистрации, на этапах поиска, синхронизации и частотно-временного согласования параметров цифровым осциллографом. Произведена оценка точности и эффективности следящей синхронизации при череспериодном накоплении реализаций входного сигнала. Разработана и апробирована методика компьютерного моделирования сигналов, помех, алгоритмов интегрирующих преобразований и регистрации, рассчитаны и показаны зависимости отношения сигнал/ помеха и дисперсии формы полезной составляющей до и после преобразований.

4. Разработан и исследован метод интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и эффективного выделения формы повторяющихся измерительных сигналов из смеси с некоррелированной аддитивной помехой. Дана оценка методической погрешности измерения временного положения регистрируемых реализаций сигнала и точности синхронизации квазипериодов, осуществляемой за счет интегрирующего преобразования, на базе корреляционной обработки. Предложены варианты построения корреляторов, позволяющих минимизировать вычислительные и аппаратурные затраты и повышать оперативность обработки (в 2-3 раза) при одинаковой точности оценки временных параметров.

5. Разработан и исследован метод интегрирующего цифрового преобразования, регистрации и выделения формы редкоповторяющихся (однократных) сигналов при действии случайных помех адаптивный к длительности полезной составляющей. Предложены алгоритмы интегрирующего преобразования на основе временной свертки сигнала и различных весовых функций. Проведен сравнительный анализ их сглаживающих свойств в зависимости от отношения сигнал/помеха, вида плотности распределения мощности помехи (равномерного, нормального и экспоненциального), ширины временного сглаживающего окна, последовательности и количества производимых преобразований. Дана оценка их сглаживающих возможностей с учетом оперативности вычислений.

6. Разработаны структурные и алгоритмические методы повышения быстродействия основных узлов цифрового осциллографа: усилителя (УС), АЦП, ОЗУ, процессора. Показаны их преимущества и перспективы для регистрации высоко- и низкоскоростных процессов сложной формы и тонкой структуры.

7. Разработаны, реализованы и внедрены в практику научных исследований и серийное производство средств цифровой осциллографии ряд моделей приборов и систем. Теоретические и практические результаты работы использованы различными предприятиями и организациями, среди которых: п/я Р-6856, п/я 51105, п/я Г-4620, п/я Х-5498, п/я В-8759, п/я Х

5885 и другие. Модели ОЦР-8 и ОЦР-Ю явились основой для проектирования и создания информационно-измерительного комплекса «Виток-2» для временного анализа и обработки сложных радиотехнических сигналов. На базе моделей ОЩМО, ОЦА-1, ОЦР-14А, 14Б, 14М и одноплатных функциональных ЦР освоен серийный выпуск системных цифровых осциллографов С9-20. .С9-26.

1. A.c. 1182439 (СССР), МКИ G 01R 29/02. Способ измерения и регистрации формы периодических электрических сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Л.С. Кочетова, Е.М. Прошин, H.A. Улаев. Опубл. 1985. Бюл. № 36.

2. A.c. 1242987 (СССР), МКИ G 06F 15/353. Устройство для сглаживания периодических случайных сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Л.С. Кочетова, Е.М. Прошин, H.A. Улаев. Опубл. 1986. Бюл. № 25.

3. A.c. 1414292 (СССР), МКИ Н 03М 3/00. Устройство для распознавания радиосигналов / И.В. Богданова, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, А.Г. Уваров, H.A. Улаев. ДСП.

4. A.c. 953644 (СССР), МКИ G 06К 15/00. Устройство для регистрации информации / A.M. Беркутов, В.П. Гомыляев, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, В.Н. Штырков. Опубл. 1982. Бюл. № 31.

5. A.c. 959111 (СССР), МКИ G 06К 15/00. Устройство для регистрации однократных процессов/ С.Г. Гуржин. Опубл. 1982. Бюл. № 34.

6. A.c. 959113 (СССР), МКИ G 06К 15/18. Многоканальный цифровой регистратор / A.M. Беркутов, И.П. Гиривенко, С.Г. Гуржин, В.Н. Морозов, Е.М. Прошин, Ю.Е. Сероухов. Опубл. 1982. Бюл. № 34.

7. A.c. 982012 (СССР), МКИ G 06F 15/353. Устройство для сглаживания периодических случайных сигналов / A.M. Беркутов, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, В.И. Рязанов, А.Г. Уваров. Опубл. 1982. Бюл. № 46.

8. A.c. № 4714779 (СССР) (заявка на изобретение), от 04.07.89 г. Способ измерения и регистрации формы повторяющихся электрических сигналов / И.В. Богданова, С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин.

9. Автоматизированный комплекс для анализа биомедицинских сигналов в системе массовых обследований населения / В.А. Калантар, Е.В. Асташкина, М.И. Лебедев, Т.Н. Скорунская // Медицинская техника. 1983. №4. С. 50-53.

10. Адаптивные телеизмерительные системы / Б.Я. Авдеев, Е.М. Антонюк, С.Н. Долинов, Л.Г. Журавин, Е.И. Семенов, A.B. Фремке; Под ред. A.B. Фремке. Л.: Энергоиздат. Ленингр. отд-ние, 1981. 248 с.

11. Белов В.К., Петухов В.И., Садовский Г.А. Статистические методы в измерительной технике. Учеб. пособие. Рязань: РРТИ, 1976. 108 с.

12. Бендат Дж. Основы теории случайных шумов и ее применения / Пер. с англ. М.: Наука, 1965. 464 с.

13. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов / Пер. с англ. М.: Мир, 1971. 408 с.

14. Бендат Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и спектрального анализа / Пер. с англ. М.: Мир, 1983. 312 с.

15. Березин С.Я., Каратаев О.Г. Корреляционные измерительные устройства в автоматике. Л.: Энергия, 1976. 104 е., (Библиотека по автоматике. Вып. 568).

16. Беркутов A.M., Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., и др. Адаптивный цифровой осциллограф ОЦА-1 // Методы и средства неразрушающего контроля качества компонентов РЭА: Межвуз. сб. научных трудов. Ульяновск: УПТИ, 1987. С. 74-78.

17. Беркутов A.M., Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., и др. Осциллографы на газоразрядных панелях // Приборы и системы управления. 1982. № U.C. 24-25.

18. Беркутов A.M., Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Прошин Е.М. Повышение эффективности регистрации формы электрокардиосигнала корреляционной обработкой в цифровой осциллографии // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2002. № 7. С. 7-13.

19. Нормирование ЭМП: Философия, Критерии и Гармонизация». М.: Институт биофизики РАН и др., 1999. С. 139-140.

20. Благоразумов В.М., Шахов Э.К. Об оценке случайных погрешностей интегрирующих преобразователей // Изв. вузов. Приборостроение. 1973. Т. 16. № 11. С. 12-16.

21. Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., Морозов В.Н., Прошин Е.М. Цифровая осциллография с мультипликативной сверткой сигнала // Техника средств связи. Сер. РИТ. 1983. Вып.З (49). С. 88-90.

22. Гиривенко И.П., Гуржин С.Г., Морозов В.Н., Прошин Е.М. Цифровая осциллография с мультипликативной сверткой сигнала // Тез. докладов 4-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1982. С. 93.

23. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. М.: Высшая школа, 1977. 479 с.

24. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: Издательство ТРТУ, 1997. 252 с.

25. Говоров П.М., Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Вычисление спектра сигналов косвенным методом по взвешенным условным средним // Автоматизация испытаний и измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1992. С. 11-13.

26. Горлач A.A., Минц М.Я., Чинков В.Н. Цифровая обработка сигналов в измерительной технике. Киев: Техшка, 1985. 151 с.

27. Грибанов Ю.И., Веселова Г.П., Андреев В.Н. Автоматические цифровые корреляторы. М.: Энергия, 1971. 240 с.

28. Гуржин С.Г. Дискретное сглаживание сигналов, искаженных помехой, в цифровой осциллографии // Тез. докладов 4-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1982. С. 94.

29. Гуржин С.Г. Интегрирующие методы регистрации в системном цифровом осциллографе // Тез. докладов 5-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1986. С. 117-118.

30. Гуржин С.Г. Интегрирующие преобразования в цифровой осциллографии // Тез. докладов всесоюзного семинара «Динамические испытания». М.: ЦНИИ ИТЭИ, 1987. С. 36-38.

31. Гуржин С.Г. Методы измерения и визуализации характеристик магнитного поля в магнитотерапии // Тез. докладов межвузовской НПК «Здоровье студентов как комплексная проблема: медицинские, экологические и социальные аспекты». Тула: ТГУ, 1996. С. 46-47.

32. Гуржин С.Г. Оперативные, помехоустойчивые методы интегрирующей цифровой обработки и синхронизации к биоритмам человека // Тез. докладов межрегиональной НПК «Технологии физиотерапии XXI века». Рязань: РГРТА, 2001. С. 59-60.

33. Гуржин С.Г. Сглаживание сигналов, искаженных помехой, в цифровой осциллографии // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1983. С. 122-127.

34. Гуржин С.Г., Дубовицкий И.В. Измерительная система для магнитотерапевтического комплекса «АВРОРА» // Автоматизация измерений и испытаний: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГРТА, 1996. С. 611.

35. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Адаптивный корреляционный анализ по взвешенным условным средним // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГТТУ, 1998. Вып.1. С. 45-48.

36. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Иерархические алгоритмы сглаживания // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 1998. Вып.1. С. 49-57.

37. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Комплексный статистический анализ нестационарных процессов по взвешенным условным средним // Тез. докладов всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии». Рязань: РГРТА, 1995. С. 44-45.

38. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Корреляционный анализ процессов, нестационарных по математическому ожиданию // Тез. докладов международной НТК «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации». Рязань: «Русское слово», 1993. С. 7-8.

39. Гуржин С.Г., Дунаев A.A. Оперативный корреляционный анализ адаптивно-квантованных процессов // Тез. докладов всероссийской НТК «Электромагнитные поля в медицине и биологии». Рязань: РГРТА, 1995. С. 43-44.

40. Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Коршунов В.В., Тупицын В.А. Оценка случайной составляющей погрешности при адаптивной регистрации вусловиях помех // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 2000. С. 35-38.

41. Гуржин С.Г., Дунаев A.A., Кузнецов А.Е. Методические погрешности корреляционного метода измерения периода // Автоматизация измерений при испытаниях: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1987. С. 53-55.

42. Гуржин С.Г., Жильников Т.А., Жулев В.И. Использование метода компьютерной томографии для измерения динамических магнитных полей // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГПУ, 1999. С. 71-77.

43. Гуржин С.Г., Кожухов A.B., Суховеров Е.М. Предпусковая запись цифровых осциллографов // Тез. докладов 3-й всесоюзной НТК «Ос-циллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1979. С. 152-154.

44. Гуржин С.Г., Лобан О.В. Процессор сверхбыстродействующего цифрового осциллографа // Тез. докладов 5-й всесоюзной НТК «Осцилло-графические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1986. С. 166-167.

45. Гуржин С.Г., Лобан О.В., Остяков В.Г., Шубин Г.В. Сверхбыстродействующий цифровой осциллограф // Автоматизация испытаний и измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1988. С. 60-63.

46. Гуржин С.Г., Никитин C.B., Прошин Е.М. Измеритель электрической компоненты электромагнитного поля // Автоматизация измерений и испытаний: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РГРТА, 1999. С.16-22.

47. Гуржин С.Г., Парахин В.А., Педан С.И., Суховеров Е.М. Аддитивно- мультипликативные операции над записанными цифровыми осциллограммами // Тез. докладов 3-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1979. С. 161-164.

48. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Автоматизация процесса накопления и усреднения периодических сигналов в цифровом осциллографе // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1982. С. 3-7.

49. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Методы структурного повышения быстродействия оперативного запоминающего устройства в цифровом осциллографе // Тез. докладов 4-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1982. С. 88-89.

50. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Методы структурного повышения быстродействия оперативного запоминающего устройства в цифровом осциллографе // Техника средств связи. Сер. РИТ. 1983. Вып.З (49). С. 43-46.

51. Гуржин С.Г., Прошин Е.М. Повышение точности синтезатора развертки цифрового накапливающего осциллографа // Автоматизация измерений: Межвуз. сб. научных трудов. Рязань: РРТИ, 1980. С. 14-19.

52. Гуржин С.Г., Прошин Е.М., Шуляков A.B. Мониторинг электромагнитного загрязнения в образовательной среде // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2001. № 7. С. 58-64.

53. Гуржин С.Г., Устинов C.B. Цифровое осциллографирование сигналов лазерного зондирования // Тез. докладов 6-й всесоюзной НТК «Осциллографические методы измерений». М.: ЦООНТИ «Экое», 1990. С. 55-56.

54. Дунаев A.A. Оперативный корреляционно-спектральный анализ измерительных сигналов по взвешенным условным средним. М.: 1998. 106 с.

55. Жовинский А.Н., Жовинский В.Н. Инженерный экспресс-анализ случайных процессов. М.: Энергия, 1979. 112 с. (Библиотека по радиоэлектронике. Вып. 61).

56. Запоминающие электронно-лучевые осциллографы / С.В. Денб-новецкий, А.Ф. Денисов, В.Н. Казимянец, И.И. Орлов. М.: Радио и связь, 1990. 184 с.

57. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974. 376 с.

58. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов / A.JI. Барановский, А.Н. Калиниченко, JI.A. Манило и др.; Под ред. A.JI. Барановского и А.П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993.248 с.

59. Каталог «Изделия промышленности средств связи» // Радиоизмерительные приборы 87/88, Сер. 1: М.: ЦООНТИ «Экое», 1987. 213 с.

60. Каталог компании АОЗТ «Инструментальные Системы» / Средства сбора и цифровой обработки аналоговых сигналов: М.: АО «Инструментальные Системы», 1996. 36 с.

61. Каталог компании ЗАО «Руднев-Шиляев» / Устройства сбора, обработки и ввода в ПЭВМ аналоговой и цифровой информации: М.: Центр АЦП, 1998. 110 с.

62. Кожухов A.B. Семейство цифровых вычислительных осциллографов (краткие технические характеристики) // Техника средств связи. Сер. Радиоизмерительная техника. 1984. Вып. 3. С. 124 129.

63. Крамер Г. Математические методы статистики / Пер. с англ. М.: Иностр. литературы, 1948. 632 с.

64. Куликов Е.И. Вопросы оценок параметров сигналов при наличии помех. М.: Сов. радио, 1969. 244 с.

65. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978. 296 с.

66. Курочкин С.С. Многоканальные счетные системы и коррелометры. М.: Энергия, 1972. 344 с.

67. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах / Пер. с франц. М.: Мир, 1983. Т. 1. 312 е.; Т.2. 256 с.

68. Мелик-Шахназаров A.M., Маркатун М.Г. Цифровые измерительные системы корреляционного типа. М.: Энергоатомиздат, 1985. 128 с.

69. Мелик-Шахназаров A.M., Маркатун М.Г. Измерительные приборы со встроенными микропроцессорами. М.: Энергоатомиздат, 1985. 238 с.

70. Методы электрических измерений: Учебное пособие для вузов / Л.Г. Журавин, М.А. Мариненко, Е.И. Семенов, Э.И. Цветков; Под ред.

71. И. Цветкова. Л.: Энергоатомиздат, 1990. 288 с.

72. Мирский Г.Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. М.: Энергия, 1972. 456 с.

73. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М.: Энергоиздат, 1982. 320 с.

74. Митяшев Б.Н. Определение временного положения импульсов при наличии помех. М.: Советское радио, 1962. 200 с.

75. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств. Л.: Энергия, 1968. 248 с.

76. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1985. 248 с.

77. Новоселов О.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информационно-измерительных систем. М.: Машиностроение, 1980. 280 с.

78. Обработка результатов измерений: Учеб. пособие / Г.А. Садовский. Рязань: Рязан. гос. радиотехн. акад., 1997. 80 с.

79. Орнатский П.П. Теоретические основы ИИТ. Киев: Вища школа, 1976. 540 с.

80. Патент РФ № 2178570. Устройство для измерения индукции переменного магнитного поля / С.Г. Гуржин, Е.М. Прошин, C.B. Труханов, A.B. Шуляков // Открытия. Изобретения. 2002. № 2.

81. Пономарев В.И., Шабалин Л.А., Куклин С.А. Опыт применения ПЛИС в устройствах обработки данных // Информационные технологии. 1996. №1. С. 37-38.

82. Предтеченский А.Г., Калиниченко А.Н. Выделение информативных фрагментов электрокардиосигнала в реальном масштабе времени на микро-ЭВМ // Автоматизированные системы анализа биомедицинской информации. Л.: 1982. С. 42-48.

83. Приборы, средства автоматизации и системы управления // Обзорная информация: Цифровые осциллографы. М.: Информприбор, ТС-5. 1987. Вып. 5. 60 с.

84. Приборы, средства автоматизации и системы управления // Обзорная информация: Измерительные процессоры сигналов. М.: Информприбор, ТС-5. 1987. Вып. 6. 24 с.

85. Применение программируемых логических интегральных схем архитектуры FPGA в проектировании средств вычислительной техники / А.Г. Березнев, И.О. Григорьев, Ю.Н. Ермишкин, М.Ю. Кроль // Информационные технологии. 1996. №1. С. 34 37.

86. Программируемые логические ИМС на КМОП — структурах и их применение / П.П. Мальцев, Н.И. Гарбузов, А.П. Шарапов, Д.А. Кны-шев. М.: Энергоатомиздат, 1998. 160 с.

87. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем: Учеб. пособие / Ю.М. Смирнов, Г.Н. Воробьев, Е.С. Потапов, В.В. Сюзев; Под ред. Ю.М. Смирнова. М.: Высш. шк., 1984. 359 с.

88. ЮЗ.Прошин Е.М. Адаптивные средства измерения: Учеб. пособие. Рязань: РРТИ, 1987. 72 с.

89. Прошин Е.М. Цифровые адаптивные средства измерения: Учеб. пособие. Рязань: РРТИ, 1985. 80 с.

90. Прошин Е.М. Цифровые методы и средства измерения: Учеб. пособие. Рязань: РРТИ, 1992. 76 с.

91. Романенко А.Ф., Сергеев Г.А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. М.: Советское радио, 1968. 256 с.

92. Рябинин Ю.А. Стробоскопическое осциллографирование сигналов наносекундной длительности. М.: Советское радио, 1968. 200 с.

93. Системы комплексной электромагнитотерапии: Учебное пособие для вузов / Под ред. A.M. Беркутова, В.И. Жулева, Г.А. Кураева, Е.М. Прошина. М.: Лаборатория базовых знаний, 2000. 376 с. (один из соавторов Гуржин С.Г.).

94. Современные методы и средства регистрации, анализа и синтеза измерительных сигналов // Обзорная информация. М.: Информприбор, ТС-5. 1988. Вып.З. 41 с.

95. Статистическая теория связи и ее практические приложения / Под ред. Б.Р. Левина. М.: Связь, 1979. 288 с.

96. Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И. Теоретические основы информационной техники: Учеб. пособие для вузов. М.: Энергия, 1979.512 с.

97. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Советское радио, 1966. 678 с.