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.
Завантаження
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
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.
Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.
Авторам дозволяється та заохочується публікувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. The Effect of Open Access).
