Файл: Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов.pdf

26

величину к в соотношениях (1 .9 ), что приводит н расширению до­ верительных интервалов и, следовательно, к сокращению информа­ ционной емкости групповых признаков. Кроме того, отдельные групповые признаки могут.содержаться в нескольких сигналах. По­ этому возможность опознавания сигналов лишь с помощью одного группового признаке практически маловероятна.

Для получения результатов опознавания сигналов в процессе выделения групповых признаков производится и? отнесение к со­ ответствующим классам (эталонам) сигналов. При этом, как пока­ зали экспериментальные исследования, несмотря на то, что общее количество неопознанных групповых признаков или отнесенных к другим классэм сигналов может превышать число правильно опознан­ ных групповых признаков, все же последних будет больше, чем групповых признаков, отнесенных к отдельно взятым классам дру­ гих сигналов. Действительно, в противном случае можно утверж­ дать, что принимаемый сигнал под воздействием случайных помех настолько исказился, что нарушилось одно из основных началь­ ных условий, а именно возможность отнесения человеком осцил­ лограммы напряжения принятого сигнала к'соответствующему нлэс— су СИГН8Л8.

Обработка групповых признаков может производиться не толь­ ко не их совокупность,’ но и на упорядоченность. При этом здесь условие упорядоченности принимается менее жесткое, заключающе­ еся в том, что групповые признаки могут следовать с разрывами между ними.

§ 1. 6. Оценка подобия сигналов

Предположим, что имеется набор осциллограмм нескольких реализаций двух различных сигналов. Предлагается разделить набор этих осциллограмм на два класса, каждый из которых при­ надлежит определенному сигналу. Ознакомившись с набором осцил­ лограмм, человек выделяет определенные признаки, которые по­ зволяют ему установить сходство осциллограмм, принадлежащих определенному классу. При этом он может установить и степень сходства, но, к сожалению, последняя не всегда объективна и, век правило, имеет субъективный характер. Разберемся подробно в том, что же такое сходство, и рассмотрим один из возможных вариантов объективной оценки степени сходства.

27

Сходство - всегда понятие относительное. Только наличие, как минимум, двух объектов позволяет нам говорить об их сход­ стве. При этом степень сходства может выражаться как степень подобия или как качество, которое отрэжве* степень отклонения параметров данного объекта от параметров эталонного объекта.

Однако качество в нашем понимании представляет собой достаточ­ но простую оценку, использующую, какправило, небольшое число градаций. Так, например, о качестве принятого сигнала можно судить по отношению "сигнал-помеха'1, однако такая оценка пра­

Рассматривая вопрос, касающийся степени сходства сигналов, прежде всего, необходимо выделить группу абсолютного сходства сигналов, или их абсолютного подобия, когда сигналы по всем параметрам идентичны. Здесь необходимо сразу же заметить, что под абсолютным сходством двух сигналов будем понимать сходст­ во двух реализаций одного и того же сигнала при условии отсут­ ствия каких-либо преобразований сигналов, а также помех. Эта оговорка вызвана тем, что в действительности абсолютного сход­ ства (в полном смысле этого слове) не существует, т . е . , говоря об абсолютном сходстве, всегда необходимо оговаривать началь­ ные уоловия в виде определенных пороговых значений.

Следующие группы сходства - это ортогональное подобие, масштабное подобие и перспективно-аффинное подобие. В этих случаях сигналы остаются подобными несмотря не то, что они подвергаются ортогональным, масштабным и перспективно-аффин­ ным преобразованиям. Помехи в этих случаях также отсутствуют.

У всех вышеперечисленных групп сходства примем степень подобия равной единице. Следовательно, если помехи отсутству­

лов должно производиться с помощью соответствующих инвариант­ ных признаков. Практически в реальных условиях отсутствие по­ мех маловероятно. Поэтому, как правило, вопросы подобия отдель­ ных реализаций сигналов необходимо увязывать о рассмотрением величин их признаков (или инвариантных признаков) в определен­

29

характеризующие изменения процента опознанных групповых при­ знано» 0 от к при заданном п для отдельных реализаций трех различных сигналов (ри с.1. 6), то можно предложить две методики оце^яи подобия сигналов. Во-первых, задавшись определенным н получаем процент опознанных признаков сигналов П, Ши 1У отно­

нигде требуется установить степень разности признаков, можно использовать выражение ( I . 18).

Однако приведенные выражения оценок сигналов, хотя и нахо­ дят практическое применение, но нуждаются в уточнении.

Прежде всего, приведенные оценки не дают представления о соответствии в расположении групповых признаков, что в отдель­ ных случаях может иметь существенное значение. Для устранения э/того недостатка можно использовать следующее выражение:

ристиках выбросов этого случайного процесса.Как правило,такие статистические данные немногсяисиенны, и поэтому выбор значений К и г носит приближенный характер. При этом количество и харак­ тер классов опознаваемых сигналов, возможная точность измере­ ния параметров, а также степень сложности используемых алгорит­ мов опознавания в значительной мере влияют на методику выбора величин к и г .

Если опознаваемые сигналы представляют собой реализации стационарных случайных процессов, то выбор величин н а г мо­ жет быть произведен на основании данных о выбросах случайных процессов, получение которых достаточно хорошо освещено в ли­

Основным методом изучения информационных процессов явля­ ется метод их алгоритмизации. Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы свя­ занных друг с другом математических и логических операций для решения, некоторого типа задач. Создание удобного алгоритма свя­ зано с тонкими и сложными рассуждениями. Однако после того, как алгоритм составлен, процесс решения сводится к выполне­

рийной универсальной цифровой вычислительной машины дало воз­ можность проверить эффективность этих алгоритмов без затрат времени и средств на создание специализированного устройства, реализующего зти алгоритмы.

Работу опознающего автомата можно смоделировать полностью на ЗВМ. Однако моделирование работы устройств ввода и преоб­ разования электрических сигналов не имеет принципиальных труд­ ностей и может быть осуществлено различными способами. Кроме того, использование этих устройств в комплексе с ЭВМ позволя­ ет приблизиться к действительным условиям и проводить опозна­ вание реальных электрических сигналов.