Файл: Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.04.2024
Просмотров: 49
Скачиваний: 0
Р. И. ВИНОГРАДОВ
621.382.1 В 493
АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПОЗНАВАНИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
н гг*.
* i *
к
Л ВИ КА
им.А.Ф.Можайского
■ = ^ f =
ЛЕНИНГРАДСКАЯ ВОЕННАЯ ИНЖЕНЕРНАЯ КРАСНОЗНАМЕННАЯ АКАДЕМИЯ имени А. Ф. МОЖАЙСКОГО
Ленинград— 1969
УДК 6 2 - 5 0
Монография посвящена одной из актуальных про блем кибернетики — автоматическому опознаванию элек трических сигналов, являющихся реализациями нестацио нарного случайного процесса.
Рассмотренный в монографии метод автоматического опознавания электрических сигналов, основанный на использовании признаков инвариантных относительно групповых преобразований, позволяет получить решение задач там, где применение других известных методов не
дает |
удовлетворительного результата." |
|
|
|||
|
Приводится методика и результаты эксперименталь |
|||||
ных |
исследований |
применения разработанного |
метода |
|||
для |
автоматического |
опознавания |
речевых |
сигналов |
||
человека и изображений |
плоских геометрических фигур. |
|||||
|
Работа представляет |
интерес для |
научных работни |
|||
ков и инженеров, |
интересующихся вопросами техничес |
|||||
кой |
кибернетики, |
а |
также можег быть полезна слуша |
телям старших курсов ввузов и адъюнктам, специали зирующимся в области автоматического управления и вычислительной техники при изучении проблем опозна вания образов.
|
Технический редактор Н. М. Селецкая |
|
|
|
|
Корректоры Г. В. Паниковских, И. Ф. Пиведская |
|
||
Подписано к печати 5.2.69 |
Печ. л. 7,5 |
Уч.-изд. |
листов 1 |
|
Зак. 5917 |
ДЛя внутриведомственной продажи цена 47 |
коп. |
Г-65105( |
|
|
Типография ДВИКА |
имени А. Ф. Можайского |
|
3
ВВЕДЕНИЕ
Бурнов рэзвитив технического прогрессе непрерывно выдви гает все новые и новые задачи, от скорейшего решения которых зависит его дальнейший подъем. Широкое внедрение электронных вычислительных машин, непрерывное повышение их быстродействия и увеличение объема запоминающих устройств создали условия, в которых появилась реальная возможность решать задачи сколь угодно большой сложности. Однако для того, чтобы электронная вычислительная машине смогла решить возникшие звдачи, необхо димы четкие формулировки проблем, а также удовлетворительные
алгоритмы для ее работы. Отсутствие этих алгоритмов |
ставит нао |
в такое положение, когда мы все ножен, но не знаем |
как. Здесь |
на выручку к нам приходит природа в своем величии и многооб разии принципов функционирования биологических систем. Но, к сожалению, эти системы являются для нас твкже "черными ящика ми", у которых даны события на входе и выходе, а механизм их остается неизвестным. Только совместные усилия биологов и пси хологов, физиков и нейрофизиологов, математиков и инженеров позволяют строить правильные, а иногда единственно возможные объяснения и теории.
Вданной работе усилия автора были направлены на то, чтобы приоткрыть один ив "черных ящиков", связанный с пробле мой опознавания образов человеком, и смоделировать на электрон ной 'вычислительной машине возможный алгоритм функционирования автоматической системы опознавания электрических сигналов.
Монография содержит три главы и библиографию литературных источников.
Вглаве I приводится основная идея разработанного методе автоматического опознавания электрических сигналов.
Вглавах 2 и 3 описываются результаты экспериментальных
4
проверок применения разработанного метода. В описаниях предпо сылок к постановке экспериментальных исследований даются лишь основные положения, имеющие принципиальное значение, которые на первый взгляд могут показаться и неочевидными.
Автор выражает свое глубоное уважение памяти академика А.А. Хэрневича, работы которого оказали основное влияние на формирование научного мировоззрения автора на проблему опоз навания образов.
Автору очень приятно выразить свою признательность всему коллективу научно-вычислительного отдела академии зэ посильную помощь, которая была оказана ему при проведении экспериментов. За полезную критику и ценные замечания, сделанные по рукописи, автор искренне благодарит доктора технических наук, профессо ре Н.И. Буренина и доктора технических наук, профессора ^ . Р о стовцева.
5
Г л а в а I
МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПОЗНАВАНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
§I . I . Постановка задачи
Вфизических явлениях мы часто имеем дело со случайными процессами, реализации которых хотя и отличаются друг от дру га , но имеют существенные внутренние связи, определяемые за кономерностями их происхождения, к поиску которых всегда на правлены наши усилия. В ряде практических зэдач пренебрегают второстепенными факторами, выделяя лишь основные, решающие. Однэко существуют такие залечи, где многочисленные второсте пенные фэнторы,переплетающиеся между собой,оказывают столь сильное и сложное влияние, что их разделение, а также прене брежение ими становится невозможным.
Наличие неопределенности, сложности, многопричинности, при сущих случайным явлениям, вызывают необходимость изучения за кономерностей в этих явлениях. Для исследования массовых слу
чайных явлений используются методы теории вероятностей [ ij . Они дают возможность предсказать средний исход массы однород ных случайных явлений, конкретный же исход отдельного слу чайного явления остается неопределенным.
Велико значение вероятностного, или статистического, ме тоде в науне, но не многие вопросы случайных явлений он не дает ответа. Это происходит потому, что выявление закономер ностей для мессы однородных случайных явлений связано с зату шевыванием индивидуальных особенностей отдельных случайных явлений, т .е . связано с потерей полезной информации, харак теризующей влияние отдельных факторов.
В физических и технических задачах часто встречаются стэ -
6
ционарные случайные процессы, которые широко освещаются тео
рией стационарных случайных функций [2 ,3 ]. В то же время не ненее часто встречаются нестационарные случайные процессы, од нако они, на наш взгляд, подверглись недостаточно глубокому изучению.
Известно, что для нестационарного случайного процесса име ет место зависимость его параметров от начала отсчета времени. Кроме того, при исследовании нестационарных случайных процес сов применение таких характеристик, как математическое ожида ние, дисперсия, корреляционная функция и д р ., во многих слу чаях не дает нам возможности получить полезную информацию. При этом корреляционная фуннция как мера статистической связи име ет смысл лишь тогда, когда рассматривается достаточно большой ансамбль измеряемых значений, в противном случае функциональ ная зависимость может отчетливо и не проявиться.
Прежде всего, отметим несколько положений, которые необ ходимо принимать во внимание. Во-первых, часто нао интересуют процессы, которые могут отображаться с помощью конечных повто ряющихся функций. Во-вторых, если мы интересуемся каким-то од ним определенным процессом, или его реализациями, то все осталь ные процессы являются помехой или шумом по отношению к этому процессу. В-третьих, знание физической сущности интересующего нас процесса позволяет провести предварительную обработку по лучаемой информации и тем самым в некоторых пределах увеличить отношение сигнал-помеха, а при необходимости провести целый ряд преобразований, связанных с выделением инвариантных при знаков процессе, что, конечно, не всегда удается. В-четвертых, процессы, которые отображаются бесконечными непериодическими функциями, могут характеризоваться лишь вероятностными харак теристиками.
Основной задачей при приеме сигналов является их опозна вание, которое включает в себя обнаружение и различение сигна лов. Неменьшую роль играет и операция по восстановлению сооб щения, однако этот вопрос в данной работе не рассматривается.
Искажение помехами исходного сигнала сводится к изменениям его параметров. Однако помехи в разной степени искажают те или иные параметры сигнала. И следовательно, наша задача состоит в выделении таких параметров сигнала, на которые помехи она-, зывэют наименьшее воздействие. Рассмотрим случай, когда поме ха и сигнал принадлежат одному и тому же частотному диапазону.
|
7 |
|
|
|
При этом для нас будут неизвестными |
и отношение сигнал-помеха, |
|||
и характер функции распределения помехи, |
но мы будем |
знать, |
||
что помеха есть нестационарная |
случайная |
функция. В противном |
||
случае могут быть использованы |
более |
простые методы |
решения. |
|
В общем виде принятый сигнал Г |
, представляющий |
собой ре |
ализацию нестационарного случайного процессе, может быть выра
жен в виде суммы произведения информационной |
части |
сигнала S |
|
на мультипликативную помеху V и аддитивной помехи |
^ |
[Ч]: |
|
Г = VS + ^ |
|
|
|
При этом будем считать, что наш сигнал представляет собой |
|||
конечный процесс, у которого период Tg есть |
величина |
перемен |
|
ная, а периоды аддитивной и мультипликативной |
помех |
|
могут |
принимать произвольные значения. В нашем случае аддитивная по меха есть нестационарный случайный процесс, имеющий размерность сигнала, а распределения данного процесса зависят от времени.
Основным источником аддитивной помехи являются, флуктуэции.Муль типликативная помеха также представляет собой случайный про цесс с ненулевым средним и по смыслу всегда V > 0, т .е . рас пределение имеет ограничение снизу. Мультипликативная помеха есть величина безразмерная.
Если мультипликативная помеха представляется более медлен ным процессом ifo сравнению с передаваемым сигналом, то она мо жет рассматриваться как постоянный случайный множитель, дей ствующий на определенном интервале времени. Т . Как правило, мультипликативная помеха возникает вместе с аддитивной помехой, и поэтому исключить ее воздействие невозможно. Источником муль типликативной помехи является наличие в процессе передачи сиг
нала случайных изменений силы и частоты |
сигнала, а |
также |
слу |
||
чайных появлений нелинейных искажений. |
|
|
|
||
Итак, в результате воздействия помех у нашего сигнала |
F |
||||
могут |
произвольно изменяться амплитуде |
Д , частота |
со , |
фаза |
|
-Cj> , |
а также длительность |
сигналов Т$ |
, т .е . |
|
|
|
F = f |
(A,<o,(J>, Ts ) . |
|
|
Следует отметить одно очень важное обстоятельство. О лю бом сигнале, который мы собираемся принять, всегда имеются какие-либо априорные данные, характеризующие его те или иные физические параметры. Отсутствие априорных данных о принимав-
8
ном сигнале не дало бы возможности отличить его от помехи. Ес ли же И8 принятого сигнала выделяется полезная информация, хо тя при этом и неизвестны законы ее выделения, что имеет место, например, при опознавании устной речи человека, то можно с уверенностью сказать, что несмотря на те искажения, которые претерпевает принятый сигнал, все же некоторые из его парамет ров остаются в определенных пределах неизменными и являются его постоянными признаками.
На основании вышеизложенного можно сделать следующие вы воды о постановке задачи:
-основная задача опознавания сигналов заключается в по иске решения вопроса отнесения принятого сигнала к одному из заранее установленных множеств сигналов, обладающих определен ным сходством;
-искомые сигналы рассматриваются в совокупности с помеха ми или шумвми и представляются на входе приемника в виде от
дельных реализаций нестационарного случайного процесса;
-рассматривается наиболее трудный случай, характеризую щийся отсутствием общности формализованных свойств сигналов, образующих определенные множества, когда наличие этих свойств субъективно очевидно;
-опознавание сигналов, т .е , отдельных реализаций случай ных процессов, должно производиться также по отдельным реали зациям этих процессов, хранящимся в запоминающем устройстве опознающего автомата, когда применение других известных мето дов не позволяет получить удовлетворительные результаты.
Приведенная постановке залечи широка для того, чтобы ее можно было рассмотреть в одной работе. Поэтому рассматривают
ся лишь наиболее интересные, на ней взгляд, вопросы, в связи с чем вводится следующее ограничение.
Опознаванию подвергаются лишь те сигналы, осциллогрэфические представления ноторых могут быть однозначно разнесены че ловеком по определенным множествам или клэссэм. При этом осно ванием их принадлежности к определенному множеству является их сходство, т .е . осциллографические изображения сигналов, при надлежащих одному множеству, в какой-то степени субъективно похожи друг на друга.
9
§ 1. 2. Обоснование выбора способа преобразования сигналов
Рассмотрим более подробно вопроо о выборе параметров и при знаков сигналов. Анализ известных нам параметров, кан, например, амплитуда, частота и д р ., показывает, что вое они подвержены сильным искажениям при воздействии не них помех. Такая ситуа ция требует использования для целей опознавания сигналов таких параметров, которые были бы в наименьшей степени подвержены воздействию помех.
Для получения решения поставленной задачи все наши дальней шие рассуждения будем строить на основе использования цифровых вычислительных устройств (ЦВУ). Применение ДВУ связано с тем, что они позволяют осуществить любой закон преобразования вход ных величин, получить высокую точность вычислений, изменить программу работы ЦВУ в зависимости от полученных результатов и осуществить обработку сигналов в реальном масштабе времени. Последнее положение имеет особо важное значение. Характерная особенность использования ЦВУ состоит в том, что их входные и выходные величины представляются дискретными последователь
ностями, связанными между собой определенным соотношением, ко торое устанавливается программой работы ЦВУ.
Известно, что все способы передачи сигналов можно разде лить на непрерывные и дискретные. Выбирая более сложный слу чай, будем рассматривать передачу сигнала непрерывным спосо бом, при котором физический носитель сигнала посылается не прерывно в течение всего времени передачи.
В связи с тем, что входные величины ЦВУ должны быть ди скретными, с помощью специальных преобразователей типа "ана лог-код" преобразуем непрерывную физическую величину в дискрет ные сигналы, причем так, чтобы последние было удобно вводить в ЦВУ. Как правило, такие преобразователи осуществляют кванто вание сигнала по уровню и по времени.
„ Не останавливаясь на существующих способах преобразования аналоговых величин в цифровой код [5 ,б ], рассмотрим лишь ис пользуемый в дальнейшем преобразователь непрерывных величин в дискретную форму, имеющий неравномерную школу квантования.
При проектировании преобразователей типе "аналог-код" ча стоту квантования определяют по теореме В.А.Котельникова [7 ]. Формулировка первой теоремы сводится к тому, что любую функ-