Содержание: 2024 | 2023 | 2022 | 2021 | 2020 | 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 |2013 | 2012 | 2011 | 2010 | 2009 | 2008 | 2007 | 2006 | 2005 | 2004 | 2003 | 2002 | 2001

2012, 5

А. А. Хамухин

О параллельном вычислении непрерывного вейвлет-преобразования в задаче обнаружения узкополосных шумовых гидроакустических сигналов на основе интегрального вейвлет-спектра

язык: русский

получена 24.08.2012, опубликована 25.09.2012

Скачать статью (PDF, 475 кб, ZIP), используйте команду браузера "Сохранить объект как..."
Для чтения и распечатки статьи используйте «Adobe Acrobat© Reader» версии 4.0 или выше. Эта программа является бесплатной, ее можно получить на веб-сайте компании Adobe© (http://www.adobe.com/).

АННОТАЦИЯ

Установлено, что в задаче обнаружения узкополосных шумовых гидроакустических сигналов на основе интегрального вейвлет-спектра значительное время занимает вычисление непрерывного вейвлет-преобразования, что снижает эффективность обнаружения. Предложен алгоритм параллельного вычисления непрерывного вейвлет-преобразования оцифрованных отсчетов шумовых сигналов, позволяющий сокращать время вычисления интегрального вейвлет-спектра. Показано, что сокращение времени достигается за счет предварительного расчета матриц базисных вейвлет-коэффициентов и сохранения их в запоминающем устройстве, используемом при дальнейшей онлайн-обработке сигналов. Представлены результаты компьютерного моделирования обнаружения узкополосных шумовых гидроакустических сигналов с помощью предложенного алгоритма.

Ключевые слова: узкополосный шумовой гидроакустический сигнал, интегральный вейвлет-спектр, непрерывное вейвлет-преобразование, параллельные вычисления.

10 страниц, 3 иллюстрации

Как сослаться на статью: А. А. Хамухин. О параллельном вычислении непрерывного вейвлет-преобразования в задаче обнаружения узкополосных шумовых гидроакустических сигналов на основе интегрального вейвлет-спектра. Электронный журнал "Техническая акустика", http://ejta.org, 2012, 5.

ЛИТЕРАТУРА

1. Калью В. А. Автоматический мониторинг подводного шума судов с помощью искусственной нейронной сети. [Электронный ресурс] // Российский фонд фундаментальных исследований, грант № 11-08-00402. Режим доступа: http://www.rfbr.ru/rffi/ru/contest/n_549/o_41432, свободный.
2. Калью В. А., Неворотин В. Ю., Правдин А. А. Способ обнаружения сигнала источника, порождающего дискретную составляющую в спектре суммарного сигнала нескольких источников: пат. 2393490 Рос. Федерация. № 2009103585/28; заявл. 03.02.2009; опубл.: 27.06.2010, Бюл. № 18. – 11 с.
3. Калью В. А., Неворотин В. Ю., Правдин А. А. Повышение точности локализации дискретных составляющих спектра шума движущегося транспортного средства. [Электронный ресурс] // Техническая акустика. – Электрон. журн. – 2012. – 3. Режим доступа: http://www.ejta.org, свободный.
4. Сапрыкин В. А., Малый В. В., Шаталов Г. В. Устройство обнаружения узкополосных шумовых гидроакустических сигналов на основе вычисления интегрального вейвлет-спектра: пат. 2367970 Рос. Федерация. № 2007145474/28; заявл. 28.11.2007; опубл. 20.09.2009, Бюл. № 26. – 27 с.
5. Daubechies I. The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis // IEEE Trans. Inform. Theory.– 1990, №5, р. 961–1005.
6. Седдики А., Джебари А., Руваен Ж. М. Использование стационарного вейвлет-преобразования в БЧХ-кодировании изображений. [Электронный ресурс] // Техническая акустика. – Электрон. журн. – 2003. – 1. Режим доступа: http://www.ejta.org, свободный.
7. Джеббоури М., Джебури Д., Наом Р. Применение Фурье- и вэйвлет-преобразований для восстановления «зашумленного» изображения. [Электронный ресурс] // Техническая акустика. – Электрон. журн. – 2003. – 2. Режим доступа: http://www.ejta.org, свободный.
8. Бограчев К. М. Сравнение эффективности Фурье- и вейвлет-декомпозиции в пассивной акустической термотомографии // Акуст. журн., 2005, т. 51, № 3, с. 239–245.
9. Эль Аллами М., Рхимини Х., Насим А., Сидки М. Применение вейвлет-преобразования к определению характеристик волн Лэмба. [Электронный ресурс] // Техническая акустика. – Электрон. журн. – 2010. – 8. Режим доступа: http://www.ejta.org, свободный.
10. Яковлев А. Н. Введение в вейвлет-преобразования. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 104 с.
11. Хамухин А. А. Применение ячеек однородной структуры для вычисления непрерывного вейвлет-преобразования // Известия Томского политехнического университета. – 2010. – Т. 317. – № 5. – С. 149–153.
12. Хамухин А. А. Математическая модель ячейки однородной структуры для вычисления непрерывного вейвлет-преобразования // Проблемы информатики. – 2011. – № 5. – С. 87–93.
13. Хамухин А. А. Устройство для вычисления дискретизированного непрерывного вейвлет-преобразования: пат. 2437147 Рос. Федерация. № 2010127068/08; заявл. 01.07.2010; опубл. 20.12.2011, Бюл. № 35.– 9 с.
14. Нго Хыу Фук. Параллельно-рекурсивные методы выполнения вейвлет-преобразования в задачах обработки дискретных сигналов // Электронная библиотека диссертаций. 2005. URL: http://www.dissercat.com/content/parallelno-rekursivnye-metody-vypolneniya-veivlet-preobrazovaniya-v-zadachakh-obrabotki-disk (дата обращения: 11.05.2012).


 

Александр Анатольевич Хамухин - к.т.н., доцент кафедры информатики и проектирования систем Томского политехнического университета, 634034, Томск, ул. Советская 84/3, тел.. (3822) 42-04-05,

e-mail: axtpu(at)tpu.ru