RU2362208C2 - Параллельное устройство обработки сигналов - Google Patents

Параллельное устройство обработки сигналов Download PDF

Info

Publication number
RU2362208C2
RU2362208C2 RU2007127729/09A RU2007127729A RU2362208C2 RU 2362208 C2 RU2362208 C2 RU 2362208C2 RU 2007127729/09 A RU2007127729/09 A RU 2007127729/09A RU 2007127729 A RU2007127729 A RU 2007127729A RU 2362208 C2 RU2362208 C2 RU 2362208C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
implementation
input
output
matrix
register
Prior art date
Application number
RU2007127729/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2007127729A (ru
Inventor
Владимир Иванович Марчук (RU)
Владимир Иванович Марчук
Александр Иванович Шерстобитов (RU)
Александр Иванович Шерстобитов
Вячеслав Владимирович Воронин (RU)
Вячеслав Владимирович Воронин
Евгений Александрович Семенищев (RU)
Евгений Александрович Семенищев
Светлана Александровна Калинина (RU)
Светлана Александровна Калинина
Original Assignee
ГОУ ВПО "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ЮРГУЭС)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ГОУ ВПО "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ЮРГУЭС) filed Critical ГОУ ВПО "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ЮРГУЭС)
Priority to RU2007127729/09A priority Critical patent/RU2362208C2/ru
Publication of RU2007127729A publication Critical patent/RU2007127729A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2362208C2 publication Critical patent/RU2362208C2/ru

Links

Landscapes

  • Complex Calculations (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к информационно-измерительным устройствам и может быть использовано в вычислительной технике, в системах управления и обработки сигналов. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства за счет выделения оценки полезной составляющей в условиях недостаточной априорной информации о статистических характеристиках аддитивного шума и функции полезной составляющей. Устройство содержит регистр хранения входной реализации, блок управления, тактовый генератор, блок формирования матрицы коэффициентов, N каналов обработки, каждый из которых состоит из регистра хранения строки матрицы, N умножителей и сумматора, регистр хранения выходной реализации. 1 ил.

Description

Предлагаемое изобретение относится к информационно-измерительным устройствам и может быть использовано в вычислительной технике, в системах управления и обработки сигналов.
Предлагаемое устройство исходит из наличия единственной дискретной реализации исследуемого процесса Y1, Y2,…, YN, где Yk=Y(tk),
Figure 00000001
.
Figure 00000002
Упрощенная математическая модель результатов измерений представляется в виде:
Figure 00000003
где Sk - полезная составляющая; uk - аддитивная шумовая составляющая.
Относительно случайной составляющей будем предполагать также, что Muk=0,
Duk2 и, кроме того, ее значения в разные моменты времени некоррелированы (т.е. cov(uk,us)=0,k≠s), хотя эти условия не являются существенными.
Основная решаемая задача - выделение полезной составляющей в условиях недостаточной априорной информации о статистических характеристиках аддитивного шума и функции полезной составляющей.
Подобная задача может возникнуть: 1) в работе приемопередающих устройств дальней или космической связи; 2) в радиотехнике при обработке сигналов; 3) в системах цифровой обработки изображений; 4) в метеорологии и экономике при обработке результатов измерений. В тех случаях, когда полезная составляющая Sk,
Figure 00000004
принадлежит к известному классу функций и определяется конечным числом параметров, используются параметрические методы оценивания (сюда входят методы регрессионного анализа, основу которых составляет классическая теория наименьших квадратов). В тех же случаях, когда отсутствует информация о функции полезной составляющей, для оценивания полезной составляющей используются непараметрические методы, такие как сглаживание.
Для практической реализации существующих параметрических и непараметрических методов обработки необходимо использовать высокопроизводительные цифровые устройства (цифровые сигнальные процессоры, программируемые логические матрицы) или гибридные процессорные схемы. В простейшем случае с помощью цифровых устройств реализуют цифровые фильтры с априорно заданными характеристиками, так как их построение является менее ресурсоемким и более простым, чем реализация алгоритма адаптивной цифровой фильтрации, аппроксимации или интерполяции.
Известен способ скользящего среднего [Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. - М.: Мир, 1976. - 765 с.]. Это один из самых простых методов сглаживания результатов измерений. Для его использования достаточно одной реализации Y1, Y2,…, YN исходного процесса.
Для исходной дискретной реализации результатов измерений определяется интервал сглаживания m, т.е. натуральное число m<N. Способ скользящего среднего предполагает запоминание исходной дискретной реализации результатов измерений Yk,
Figure 00000005
определение длины m отрезка ряда Yk,
Figure 00000006
(или ширины «скользящего окна»), для которого производится вычисление среднего арифметического
Figure 00000007
значений Y1, Y2,…, Ym, замену центрального из значений Y1, Y2,…, Ym найденным средним
Figure 00000008
, сдвиг «скользящего окна» на одно значение вправо (т.е. выбор вместо отрезка Yk,Yk+1,…, Yk+m-1 другого отрезка Yk+1,
Yk+2,…, Yk+m), вычисление среднего арифметического выбранных значений реализации, и так до тех пор, пока не будет достигнут правый конец исходной дискретной реализации результатов измерений.
Ширину "окна" выбирают нечетной, т.к. сглаженное значение рассчитывается для центрального значения. Выражение для вычисления сглаженных значений исходной дискретной реализации результатов измерений записывается в виде:
Figure 00000009
где p=(m-1)/2 (m - нечетное число).
Нередко сглаживание на основе скользящего среднего преобразует реализацию результатов измерений, так что мелкие, но важные для анализа детали полезной составляющей (волны, изгибы и т.д.) не выделяются.
Признаки устройства-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: запоминание дискретного сигнала, выделение временных отрезков, нахождение среднего арифметического значения сигнала, попавшего в выделенные отрезки времени, замена исходной дискретной реализации результатов измерений сглаженными значениями.
Недостатками известного устройства являются:
- первые р и последние р значений результатов измерений не сглаживаются; этот недостаток особенно заметно сказывается в случае, когда объем реализации результатов измерений невелик, или же если необходимо провести экстраполяцию за пределы рассматриваемого временного интервала;
- способ скользящего среднего вызывает автокорреляцию остатков, даже если она отсутствовала в исходной полезной составляющей (эффект Слуцкого-Юла).
Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:
- если ширина "окна" сглаживания равна 2р+1, то первые р и последние р значений исходной реализации результатов измерений не подвергаются обработке;
- поскольку центральное значение "окна" сглаживания вычисляется как среднее арифметическое соседних, то значения оценки полезной составляющей становятся зависимыми.
Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный способ, содержит генератор таковых импульсов, коммутатор, блок управления, первый и второй регистры, сумматор, выход которого подключен к информационному входу первого регистра, выход которого соединен с первым информационным входом коммутатора, второй вход которого является входом устройства.
Известен способ взвешенного скользящего среднего [Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов. / Под ред. В.В.Федосова. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 399 с.], который отличается от способа простого скользящего сглаживания тем, что значения исходной дискретной реализации результатов измерения, входящие в интервал сглаживания, суммируются с различными весами. Для вычисления оценки
Figure 00000010
используется выражение:
Figure 00000011
где вес рk определяется с помощью метода наименьших квадратов.
Для взвешенного скользящего среднего недостатком является отсутствие возможности сглаживать значения исходной дискретной реализации результатов измерения на концах реализации. Кроме того, применение этого способа без отрицательных весов вызывает автокорреляцию остатков, т.е. имеет место эффект Слуцкого-Юла.
Известен способ наименьших квадратов и устройство для кусочно-линейной аппроксимации [Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 540 с., авторское свидетельство №1624479]. Для использования данного способа достаточно одной реализации Y1, Y2,…, YN исходного процесса.
Способ наименьших квадратов позволяет для результатов измерений Y1, Y2,…, YN исходного процесса получить оценку
Figure 00000012
, минимизируя целевую функцию вида:
Figure 00000013
В случае, когда
Figure 00000014
представляет собой полином первой степени
Figure 00000015
коэффициенты а и b можно найти, минимизируя целевую функцию вида:
Figure 00000016
Дифференцируя выражение (2) по а и b и приравнивания к нулю, получаем систему линейных уравнений:
Figure 00000017
Решением системы является:
Figure 00000018
При оценке
Figure 00000019
сумма квадратов отклонений значений оценки от значений реализации измерений является минимальной (2).
Признаки устройства-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: запоминание дискретного сигнала, замена исходной дискретной реализации результатов измерений аппроксимированными значениями.
Недостатками известного способа являются:
- при использовании данного способа необходима априорная информация о функции полезного сигнала;
- ошибка полезной составляющей имеет вдоль реализации, в общем случае, нелинейную зависимость и достигает своих максимальных значений на границах интервала аппроксимации;
- ограниченность способа наименьших квадратов к распараллеливанию и построению системы многоканальной обработки.
Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:
- эффективность оценки полезной составляющей зависит от объема реализации, статистических характеристик аддитивного шума и наличия априорной информации о модели полезной составляющей.
Структурная схема устройства для кусочно-линейной аппроксимации содержит группу последовательно соединенных регистров, первый и второй вычитатели, сумматор, первый и второй накапливающие сумматоры, элементы задержки, генератор тактовых импульсов, два умножителя и два делителя на постоянный коэффициент.
Наиболее близким к изобретению является способ выделения тренда путем размножения оценок его единственной исходной реализации (РАЗОЦ) и устройство для его осуществления (патент №2207622, МПК 7 G06F 17/18).
Рассматриваемое устройство-прототип предполагает: 1) запоминание входной реализации Y1, Y2,…, Yn; 2) разбиение входной реализации на подинтервалы случайными числами, имеющими равномерный закон распределения; 3) проверку условия, что подинтервалы включают не менее L значений исходной реализации, если условие не выполняется, то заново генерируются случайные числа разбиения; 4) нахождение на каждом подинтервале входной реализации оценок коэффициентов аппроксимирующего полинома а+bk+ck2 с помощью метода наименьших квадратов; 5) повторение процедур, описанных в пунктах 2-4, К раз; 6) нахождение сглаживающей функции как среднего арифметического "кусочно-квадратичных" аппроксимирующих функций в каждый момент времени.
Недостатками известного устройства-прототипа являются:
- невозможность реализации известного способа РАЗОЦ в реальном масштабе времени и большие вычислительные затраты.
Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем:
- для использования способа размножения необходимо запоминать всю входную реализацию.
Устройство для выделения тренда методом размножения оценок его единственной исходной реализации (РАЗОЦ) содержит блок хранения результатов измерений, коммутаторы, генератор случайных чисел, блок устранения связанных значений, блок ранжирования, регистр хранения выборки случайных чисел, блоки аппроксимации, регистры хранения оценок, арифметическое суммирующее устройство, блок хранения оценки полезной составляющей, генератор тактовых импульсов.
Суть предлагаемого параллельного устройства обработки сигналов заключается в следующем. Упрощенная математическая модель входной последовательности результатов измерений представляется в соответствии с выражением (1). В предлагаемом устройстве в блоке формирования матрицы коэффициентов формируется матрица импульсной характеристики, где каждая строка данной матрицы - отклик на входное единичное воздействие.
В общем случае оценку полезной составляющей можно представить в виде свертки вида:
Figure 00000020
Выражение (3) можно рассматривать как умножение квадратной матрицы весовых коэффициентов размерностью N×N на входной вектор-столбец
Figure 00000021
:
Figure 00000022
.
Матрица весовых коэффициентов представляет собой набор импульсных характеристик, являющихся откликом на входное воздействие вида:
Figure 00000023
В матричном виде (4) представляет собой единичную матрицу. В качестве коэффициентов импульсной характеристики используются коэффициенты, полученные в соответствии со способом размножения оценок [патент №2207622, МПК 7 G06F 17/18]. Параметры метода размножения оценок задаются блоком управления. Для вычисления свертки (3) в умножителях каждая строка матрицы коэффициентов умножается на строку входной реализации. С помощью сумматора находится результирующая сумма умножения всех значений строки коэффициентов на результаты входной реализации.
Для получения оценки на выходе предложенного устройства требуется 4 такта, что осуществляется за счет параллельного расчета каждого элемента оценки. Параллельное устройство обработки сигналов требует большого количества логических блоков (соответственно и логических элементов) для построения в сравнении с последовательно-параллельным устройством.
Параллельное устройство обработки сигналов является N-канальным устройством, где N - максимальный размер входной реализации, и содержит регистр хранения входной реализации 1, являющийся информационным входом устройства, выход которого подключен к первым входам умножителей 6.N, выходы которых подключены к входам сумматоров 7, выходы которых подключены к входам регистра хранения выходной реализации 8, выход которого является информационным выходом устройства; выход блока управления 2 подключен к входу блока формирования матрицы коэффициентов 4, выходы которого (1, 2,…, N) подключены к N-ым входам регистров хранения строки матрицы соответственно, выходы которых подключены ко вторым входам умножителей 6.N, синхронность работы устройства задается тактовым генератором 3.
Параллельное устройство обработки сигналов реализуется следующим образом. Значения входной реализации поступают на вход устройства и записываются в регистр хранения входной реализации. В блоке формирования матрицы коэффициентов формируется матрица импульсной характеристики, где каждая строка данной матрицы - отклик на входное единичное воздействие. Параметры метода размножения оценок задаются блоком управления. Каждая строка матрицы коэффициентов построчно записывается в соответственный регистр хранения строки матрицы. Для вычисления свертки (3) в умножителях каждая строка матрицы коэффициентов умножается на строку входной реализации. С помощью сумматора находится результирующая сумма умножения всех значений строки коэффициентов на результаты входной реализации. Результат записывается в регистр хранения выходной реализации с параллельной загрузкой и поступает на выход устройства.
Параллельное устройство обработки сигналов работает следующим образом. Значения входной реализации записываются в регистр хранения входной реализации 1 размером N. В блоке управления 2 задаются параметры метода размножения оценок, на основе которых в блоке формирования матрицы коэффициентов 4 формируется матрица импульсной характеристики. Каждая строка матрицы коэффициентов из блока формирования матрицы коэффициентов 4 записывается в регистры хранения строки матрицы 5 (блок A.N). С помощью умножителей 6.N (блок A.N) значения из регистра хранения входной реализации 1 умножаются на значения, хранящиеся в регистрах хранения строки матрицы 5 (блок A.N). Результат умножения поступает на входы сумматоров 7 (блок A.N). Результат суммирования поступает на входы регистра хранения выходной реализации 8. Синхронность работы устройства осуществляется тактовым генератором 3.

Claims (1)

  1. Параллельное устройство обработки сигналов, содержащее регистр хранения входной реализации, вход которого является информационным входом устройства, арифметически суммирующее устройство, регистр хранения выходной реализации, выход которого является информационным выходом устройства, отличающееся тем, что в устройство введены блок управления, задающий параметры метода размножения оценок, блок формирования матрицы коэффициентов, формирующий матрицу импульсной характеристики, N каналов обработки, каждый из которых состоит из регистра хранения строки матрицы, N умножителей и сумматора, выход регистра хранения входной реализации подключен к первым входам умножителей, выходы которых подключены к входам сумматоров, выходы которых подключены к входам регистра хранения выходной реализации, выход блока управления подключен к входу блока формирования матрицы коэффициентов, выходы которого подключены к входам регистров хранения строки матрицы, выходы которых подключены ко вторым входам умножителей, синхронность работы устройства задается тактовым генератором.
RU2007127729/09A 2007-07-19 2007-07-19 Параллельное устройство обработки сигналов RU2362208C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007127729/09A RU2362208C2 (ru) 2007-07-19 2007-07-19 Параллельное устройство обработки сигналов

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007127729/09A RU2362208C2 (ru) 2007-07-19 2007-07-19 Параллельное устройство обработки сигналов

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007127729A RU2007127729A (ru) 2009-01-27
RU2362208C2 true RU2362208C2 (ru) 2009-07-20

Family

ID=40543623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007127729/09A RU2362208C2 (ru) 2007-07-19 2007-07-19 Параллельное устройство обработки сигналов

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2362208C2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2541874C2 (ru) * 2013-06-24 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова" Способ построения цифровых ких-фильтров сетевой структуры

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2541874C2 (ru) * 2013-06-24 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова" Способ построения цифровых ких-фильтров сетевой структуры

Also Published As

Publication number Publication date
RU2007127729A (ru) 2009-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11704547B2 (en) Transposing neural network matrices in hardware
US3900721A (en) Serial-access linear transform
US6574649B2 (en) Efficient convolution method and apparatus
RU2362208C2 (ru) Параллельное устройство обработки сигналов
RU2393535C1 (ru) Устройство для обработки сигналов на основе двухкритериального способа
Mohanty et al. Design and performance analysis of fixed-point jacobi svd algorithm on reconfigurable system
Cohen A mathematical approach to computational network design
RU2321053C1 (ru) Последовательно-параллельное устройство обработки сигналов
RU2541919C1 (ru) Способ повышения точности аппроксимации при выделении полезного сигнала в условиях априорной неопределенности и устройство, его реализующее
Lima et al. Numerical Investigation of the Two-Dimensioaln Neural Field Equation with Delay
George et al. Efficient architecture for implementation of Hermite interpolation on FPGA
RU2684190C1 (ru) Многоскоростной цифровой экстраполятор
RU2406130C1 (ru) Устройство для обработки изображений на основе двумерного способа размножения оценок
RU2461874C2 (ru) Адаптивный двумерный способ размножения оценок и устройство, его реализующее
RU62469U1 (ru) Устройство вычисления адаптивного вейвлет-преобразования
RU2446461C2 (ru) Цифровое прогнозирующее устройство
RU2368002C2 (ru) Устройство для выделения полезного сигнала при одностороннем законе распределения аддитивной шумовой составляющей
RU2313826C1 (ru) Устройство для выделения полезного сигнала с ликвидацией точек разрыва при использовании способа размножения оценок
RU2365980C1 (ru) Устройство выделения полезного сигнала на фоне шумов с минимизацией концевых эффектов способом кусочного размножения оценок
RU2541916C1 (ru) Способ уменьшения погрешности оценки полезной составляющей в условиях априорной неопределенности и устройство, его реализующее
RU2257610C1 (ru) Способ выделения тренда методом скользящего размножения оценок тренда его единственной исходной реализации (&#34;крот&#34;) и устройство для его осуществления
Preis Least-squares time-domain deconvolution for transversal-filter equalisers
CN109521475B (zh) 用于滑坡过程追踪的时移电法数据反演方法及装置
Zaknich An integrated sensory-intelligent system for underwater acoustic signal-processing applications
Bhongade et al. Vhdl Implementation and Comparison of Complex Mul-tiplier Using Booth’s and Vedic Algorithm

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20120720