Локализация особенностей сигналов методами вейвлетанализа в задаче обнаружения объектов искусственного происхождения

3. Определение максимальной глубины структуры декомпозиции. Вейвлет-разложение анализируемого сигнала по установленному количеству уровней. Формирование полного или частичного дерева разложения.

4. Анализ детализирующих компонент вейвлет-р^ложения сигнала на каждом уровне, генерацию оптимальных значений порогов и пороговая обработка по мягкой или жесткой схеме в целях подавления паразитных мелкомасштабных и шумовых всплесков.

5. Анализ совокупности выделенных на этапе фильтрации максимумов ко-

-

,

, -

лении масштабных параметров.

6. Выделение и расчет локальных свойств сегментов, заполнение структуры диаграммы максимумов и формирование векторов характеристических признаков для алгоритма первичной классификации.

7. Первичная классификация обнаруженных объектов по их частотным, пространственным и масштабным свойствам.

Для данного метода обнаружения были предложены варианты конфигураций средств аппаратной поддержки вычислений, а также пути повышения эффективности практической реализации путем объединения последних в многопроцессорные системы и процессорные кластера. Была доказана эффективность такого метода оптимизации на уровне распределение блоков алгоритма по узлам многопроцес-,

, .

Д.А. Беспалов, В.Ф. Г узик

ЛОКАЛИЗАЦИЯ ОСОБЕННОСТЕЙ СИГНАЛОВ МЕТОДАМИ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ИСКУССТВЕННОГО

ПРОИСХОЖДЕНИЯ

Одной из наиболее важных задач на современном этапе развития вычислительной техники является создание систем, способных проводить адаптивную обработку сигналов и изображений в целях обнаружения, локализации и классификации объектов искусственного происхождения. Применение таких систем при комплексной обработке гидроакустической, сейсмической, медицинской информации, при анализе медицинских сигналов, видео и звука позволяет более эффективно распределять вычислительные ресурсы, используя только те участки сигналов, которые с наибольшей вероятностью относятся к искомым объектам.

При решении таких задач необходимо с максимальной точностью определять расположение сегментов данных, либо отличающихся по своим свойствам от ок, . разрешить применением методов, позволяющих выявить нарушения пространственной и частотной регулярности анализируемых сигналов. Такие точки априори указывают на присутствие локальных особенностей сигналов, которые и определяют характер последних.

На данный момент разработано большое количество методов, позволяющих определить наличие и локализовать нерегулярности сигнала, однако наиболее перспективным удобным средством является вейвлет-анализ [1].

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

Одним из основных преимуществ теории всплесков является способность -

нарушения регулярности сигнала. Вейвлет-преобразование сигнала в таком случае позволяет проводить анализ не только в пространственной, но и в масштабной и частотной областях. Такое свойство следует из самой природы вейвлет-функций, четко локализованных в пространстве и по частоте [2].

При представлении сигналов в базисе вейвлет-функций проводят многоуровневое разложение по алгоритму Малла [3], представляя сигнал в виде дерева декомпозиции. Каждый уровень образован сверткой анализируемого сигнала с поро-

- , -ванное значение от уровня к уровню. Такое представление проводит автоматическое деление сигнала на его масштабные и частотные составляющие.

Полученное ограниченное множество вейвлет-коэффициентов содержит ло,

и от характеристик выбранного вейвлет-б^иса. Эта часть коэффициентов вейвлет-преобразования чрезвычайно важна. Остальные коэффициенты могут быть опущены ввиду их малого вклада в формирование свойств сигнала. Такими коэффициентами априори являются коэффициенты малой амплитуды, представляющие собой мелкомасштабную реакцию сигнала на вейвлет-преобразование [4]. Оставшиеся максимумы вейвлет-коэффициентов полностью определяют свойства сигнала и позволяют с большой точностью восстановить его первоначальную форму путем реконструкции обратным вейвлет-преобр^ованием по нерегулярной выборке с ограниченным спектром.

Вейвлет-максимумы следует использовать не только для представления компактного кода данных и исключения влияния шумовых компонент. Их положение позволяет однозначно локализовать перепады амплитуды и частоты, характеризующие переходы между областями сигналов со сходными свойствами [5]. Такое свойство дает возможность разделять сигналы на так называемые участки вероятного нахождения объекта» и проводить дальнейшую обработку уже внутри выде-.

Перепады также характеризуют изменение локальной гладкости пространственной формы сигналов, которая может быть измерена аналитически, например, при помощи показателя Липшица [3]. Гладкость Липшица будет отличной для разных участков сигналов и разных объектов, содержащихся в нем.

Данный показатель также может быть использован в качестве признака объекта на этапе классификации наряду с характеристиками пространственных и час, , -там многоуровневого анализа вейвлет-коэффициентов и локализованными по абсциссам точек схождения линий максимумов вейвлет-коэффициентов на всех .

, -

делить и локализовать особенности сигнала. Они могут быть использованы при построении систем обнаружения и первичной классификации объектов искусственного происхождения в условиях неопределенности, построенных на базе средств вейвлет-анапиза.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам. - М., РХД, 2001.

2. Воробьев В., Грибунин В. Теория и практика вейвлет-преобразования. - НИН ВТ. ВУС, 1999.

3. Блат тер К. Вей влет-анализ. Основы теории. - М: Техносфера, 2004.

4. Беспалое ДА., Золотоестй В.Е., Головченко ТА. Кодирование сейсмоданных в ортогональных базисах Хаара. III Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - С.6-8.

5. Бесп алое ДА., Гузик В.Ф. Кратномасштабная сегментац ия сигналов на основе Вейвлет-

. III ,

студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». - Таганрог: Изд-во ТРТУ.

В.А. Кошарный, А.О. Пьявченко

ТРЕБОВАНИЯ К БИБЛИОТЕКЕ АППАРАТНЫХ ПРИМИТИВОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ НА ОДНОМ КРИСТАЛЛЕ

Обзор существующей литературы показывает, что современные системы на одном кристалле представляют собой, как правило, универсальные RISC-ориентированные платформы процессоров с частотой кристалла до 200 МГ ц. Применение этих платформ в системах реального времени, предназначенных, напри, , универсальности ядра SoC. При этом временные рамки, налагаемые на скорость получения результата вычислителем, не достигаются исключительно программным . C -

щее время развивается новое научно-техническое направление, ведущее к созданию высокопроизводительных проблемно-ориентированных устройств, интегрированных в кристалл ПЛИС, совместно с ядром SoC.

Для решения указанной задачи необходима мощная система автоматизиро-, -кого уровня автоматически генерировать аппаратный код HDL. В настоящее время данная проблема решается некоторыми САПР (например, Celoxica). Однако эффективное автоматизированное создание высокопроизводительных проблемноориентированных устройств невозможно без создания библиотеки аппаратных ,

между средствами ЯВУ и средствами аппаратной реализации.

В рамках инновационной научно-исследовательской программы на базе кафедры ВТ проводятся исследования по созданию методов и средств автоматизации

-

. -

,

донной поверхности в трехмерном виде в режиме реального времени.

Для решения задачи автоматизации этого процесса целесообразно создать библиотеку аппаратных примитивов - независимых параметризируемых блоков, реализующих различного рода микро- и макро-операции. В рамках данной работы, основываясь на результатах анализа программной реализации разработанного алгоритма восстановления рельефа донной поверхности, были определены требования к базовому составу библиотеки аппаратных примитивов. Элементы разработанной библиотеки реализуют функционально законченные блоки, описанные как математически, так и на уровне языков высокого уровня. Элементы библиотеки являются независимыми и функционально полными проектами, функционирующими согласно логике работы описываемого алгоритма восстановления поверхно-.