• Document: Применение оконных функций в задачах распознавания образов ультразвуковых сигналов Бархатов В.А.
  • Size: 292.01 KB
  • Uploaded: 2019-05-17 16:02:59
  • Status: Successfully converted


Some snippets from your converted document:

Применение оконных функций в задачах распознавания образов ультразвуковых сигналов Бархатов В.А. В статье обсуждается способ распознавания ультразвуковых импульсов с использованием оконных функций. Рассматриваются теоретические основы обработки сигналов. Приводятся эксперименты обнаружения эхосигналов при наличии шумов и помех, разделения близко расположенных эхосигналов, а также распознавания их комбинаций. Ключевые слова: распознавание образов, Гильбертово пространство, оконная функция, ультразвуковые сигналы. Общеизвестно, что критерии разбраковки несплошностей в ультразвуковых дефектоскопах используют довольно простые закономерности, такие как зависимость амплитуды эхосигнала от размера дефекта, пропорциональность задержки расстоянию до дефекта, условные размеры. На самом деле эхосигналы содержат гораздо больше информации о несплошности. Одно из направлений получения и анализа дополнительных данных – распознавание ультразвуковых образов дефектов. Ранее, в работах [1,2] опубликована концепция обнаружения заранее известного сигнала f (образа) в данных S , полученных от прибора неразрушающего контроля. Считается, что функции S , f определены в гильбертовом пространстве, которое является нормированным и метрическим [3,4]. В задаче распознавания образов важную роль играет расстояние между функциями, оно характеризует их отличие друг от друга. В гильбертовом пространстве расстояние вычисляется по формуле t0 X − Y = ∫ ( X (t ) − Y (t ) ) dt . 2 (1) 0 Элементы пространства X , Y представляют собой гладкие функции X (t ) , Y (t ) определенные на интервале t = [0, t0 ] . Способ распознавания [1,2] основан на вычислении расстояния S − Af , где A- действительное число, амплитуда образа. Если расстояние между исследуемым сигналом S и образом Af небольшое – считается, что образ найден. В противном случае принимается решение, что образ f не обнаружен. Для принятия решения необходим критерий, который ограничивает максимально допустимые различия между функциями, максимальное расстояние между ними. Алгоритм распознавания образов должен содержать минимум вычислений, поэтому критерий удобно выразить в виде коэффициента обобщения [1] или с помощью достоверности [2]. Но принцип принятия решения остается неизменным – проверка расстояния между сигналами. Отметим, что представление функций в гильбертовом пространстве не является единственным. Можно использовать любое другое функциональное пространство, главное, оно должно быть метрическим. В частности, известна большая группа пространств с нужными нам свойствами, которые еще называют пре-гильбертовыми [5].

Recently converted files (publicly available):