Новый эффективный метод определения огибающих дискретных финитных действительных сигналов на базе параметрического дискретного преобразования Фурье второго вида

Авторы

  • О. В. Пономарева ИжГТУ имени М.Т. Калашникова
  • В. В. Хворенков ИжГТУ имени М.Т. Калашникова
  • Н. В. Пономарева Севастопольский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-1-85-92

Ключевые слова:

финитный сигнал, параметрическое преобразование Фурье, дискретное преобразование Гильберта, дискретное преобразование Фурье, математическое моделирование, мгновенная частота, огибающая

Аннотация

В статье показано, что расширения сфер приложений систем цифровой обработки сигналов (ЦОС), повышение масштабности задач и проблем, решаемых такими системами, привело к необходимости развития теории, совершенствования методов и алгоритмов ЦОС, в том числе на основе дискретных финитных преобразований Фурье и Гильберта (ДПФ) и (ДПГ). ДПФ и ДПГ благодаря своим свойствам, появлению алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ) (Cooley J.W., Tukey J.W. 1965 г.), нашли самое широкое приложение в системах ЦОС. Показано, что ДПФ наряду с достоинствами обладают и принципиальными недостатками, которые проявляются во временной и в частотной областях в виде ряда негативных эффектов, а вычисления ДПГ сопровождаются рядом сложностей. В работе кратко рассмотрены основы теории ЦОС в параметрических базисах Фурье. Параметрические дискретные преобразования Фурье (ДПФ-П) являются двумя обобщениями классического ДПФ. При этом введение в ДПФ-П параметра позволяет «управлять» свойствами унитарного преобразования в частотной области или во временной области. В статье рассмотрено два вида математически эквивалентного описания дискретных финитных действительных (ДФД) сигналов: в виде спектра (суммы дискретных гармонических компонент) и в виде, использующем мгновенные параметры ДФД-сигнала: мгновенную амплитуду, мгновенную фазу и огибающую. С точки зрения информационного описания мгновенные параметры позволяют более полно представлять и выявлять информацию о свойствах и состояниях исследуемых объектов, явлений, процессов и систем. Преобразования ДПФ и ДПГ играют важную роль при описаниях ДФД-сигналов. В статье, например, показано, что ДПГ - это единственный линейный оператор, позволяющий однозначно, при выполнении вполне понятных требований, определять мгновенные параметры ДФД-сигнала. В работе разработан новый эффективный метод определения огибающих на базе параметрических преобразований Фурье второго вида. Полученные в статье теоретические результаты подтверждены математическим моделированием.

Биографии авторов

О. В. Пономарева, ИжГТУ имени М.Т. Калашникова

доктор технических наук, доцент

В. В. Хворенков, ИжГТУ имени М.Т. Калашникова

доктор технических наук, профессор

Н. В. Пономарева, Севастопольский государственный университет

кандидат технических наук, доцент

Библиографические ссылки

Richard G. Lyons Understanding Digital Signal Processing, Third Edition, 2019, pp. 709.Upper Sydney • Tokyo • Singapore • Mexico City.

Ribeiro da Cunha B, Fonseca LP, Calado CRC. Metabolic fingerprinting with Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy: Towards a high-throughput screening assay for antibiotic discovery and mechanism-of-action elucidation. Metabolites. 2020;10(4):145. doi:10.3390/metabo10040145.

Zhuang, Long, Xu, Daobao. High-precision motion compensation for very-high-resolution SAR imaging // The Journal of Engineering. 2019. DOI: 10.1049/joe.2019.0321.

Balan V., Mihai C.T., Cojocaru F.D., et al. Vibrational spectroscopy fingerprinting in medicine: from molecular to clinical practice. Materials. 2019. № 12 (18). E2884. doi:10.3390/ma12182884

Fahelelbom KM, Saleh A, Al-Tabakha MMA, Ashames AA. Recent applications of quantitative analytical FTIR spectroscopy in pharmaceutical, biomedical, and clinical fields: A brief review. Rev Anal Chem. 2022; 41(1):21-33. doi:10.1515/revac-2022-0030.

Zamparo M. Large Deviations in Discrete-Time Renewal Theory // Stochastic Process. Appl. 2021. Vol. 139. P. 80-109.

Ponomareva O. V., Ponomarev A. V. Theoretical Foundations of digital Vector Fourier Analysis of two-dimensional Signals Padded with Zero Samples|// Information and Control Systems. 2021. № 1 (110). С. 55-64.

Пономарева О. В., Пономарев А. В., Пономарева Н. В. Перекрестная комплексно-сопряженная симметрия коэффициентов двумерного дискретного преобразования Фурье c варьируемыми параметрами действительных сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2022. № 4. С. 3-12.

Пономарева О. В., Пономарев А. В., Пономарева Н. В. Двумерные быстрые преобразования Фурье с варьируемыми параметрами // Цифровая обработка сигналов. 2022. № 3. С. 3-13.

Пономарева О. В., Пономарев А. В., Смирнова Н. В. Алгоритмы прямого и обратного параметрического быстрого преобразования Фурье // Информационные технологии. 2022. Т. 28, № 1. С. 9-19.

Лобатый А. А., Бумай А. Ю. Особенности построения алгоритмов оценивания параметров многомерных случайных процессов // Системный анализ и прикладная информатика. 2020. № 1. С. 24-32.

Zhuang, Long, Xu, Daobao. High-precision motion compensation for very-high-resolution SAR imaging // The Journal of Engineering. 2019. DOI: 10.1049/joe.2019.0321.

Marple S.L.Jr. Digital Spectral Analysis. 2nd edition. New York: Dover Publications, 2019. 435 p.

Zamparo M. Large Deviations in Renewal Models of Statistical Mechanics //j. Phys. A: Math.Theor. 2019. Vol. 52. No. 49. P. 495004 (31 p.). https://doi.org/10.1088/1751-8121/ab523f.

Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, 4th Ed. Published by Pearson. 2018. 1168 pages.

Загрузки

Опубликован

08.04.2024

Как цитировать

Пономарева, О. В., Хворенков, В. В., & Пономарева, Н. В. (2024). Новый эффективный метод определения огибающих дискретных финитных действительных сигналов на базе параметрического дискретного преобразования Фурье второго вида. Интеллектуальные системы в производстве, 22(1), 85–92. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-1-85-92

Выпуск

Раздел

Статьи