Цифровий коректуючий фільтр у задачах відновлення вхідних сигналів і даних систем спостереження енергетичних об’єктів
DOI:
https://doi.org/10.32626/2308-5916.2021-22.31-38Анотація
Завдання відновлення сигналу є одним з найважливіших для автоматизованих систем діагностики та керування енергетичним об'єктом. При вирішенні зворотних завдань відновлення сигналів, зображень та інших видів даних мають місце спектральні спотворення та втрати (у деяких випадках дуже значні). Вони зумовлені насамперед некоректністю цих завдань, яка є результатом втрат інформації про вихідний сигнал внаслідок сильного (і навіть повного) придушення у спостережуваному сигналі частини спектральних компонентів, які стають нерозрізняними на тлі помилок та шумів. Крім того, у процесі вирішення завдань відновлення можуть виникати додаткові спектральні спотворення, які залежать від конкретних методів, що застосовуються, та їх параметрів. Запропоновано метод побудови цифрового коригувального фільтра для обробки результатів розв'язання некоректних обернених задач, що дозволяє ефективно підвищувати якість рішення. Метод заснований на застосуванні сингулярного (SVD) розкладання матриці системи рівнянь алгебри, що апроксимує інтегральний оператор.
Посилання
Degl’Innocenti I., Boccardi A., Fanucci L., Wendt M. Analysis of sampling and noise error on the energy measurement of direct digitally acquired pulsed signals. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2020. Vol. 984.
Hochstadt H. Integral Equations. John Wiley & Sons, 2011. 282 p.
Verlan A. F., Sizikov V. S. Integral equations: methods, algorithms, programs. Kiev: Naukova dumka, 1986. 544 p.
Kern M. Numerical Methods for Inverse Problems. John Wiley & Sons, 2016. 228 p.
Sizikov V. S. Mathematical methods for processing measurement results. Saint Petersburg: Polytechnic, 2001. 240 p.
Riley K. F., Hobson M. P., Bence S. J. Mathematical Methods for Physics and Engineering: A Comprehensive Guide. Cambridge University Press, 2006.
Vogel C. R., Omen M. E. A fast, robust algorithm for total variation based re-construction of noisy, blurred images. IEEE Trans. on Image Processing. 1995.
Richard W. Hamming. Digital Filters. Dover Civil and Mechanical Engineering. Courier Corporation, 2013. 296 p.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
