Исследование влияния параметров движения объекта, находящегося за препятствием, на эффективность улучшения его радиоголографического изображения методом пространственной фильтрации

Компьютерное моделирование для локализации объекта, находящегося в свободном пространстве. Особенности радиоголографического изображения объекта, движущегося за плоскостью стены. Применение метода пространственной фильтрации для улучшения его качества.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 19.06.2013
Размер файла 1,9 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дипломная работа

Исследование влияния параметров движения объекта, находящегося за препятствием, на эффективность улучшения его радиоголографического изображения методом пространственной фильтрации

Реферат

моделирование изображение радиоголографический компьютерный

Радиоголография, радиовидение, радиоголографическое изображение, обнаружение объекта, препятствие, метод пространственной фильтрации.

Объектом исследования является изменение параметров движения цели для улучшения радиоголографического изображения методом пространственной фильтрации.

Цель работы улучшение радиоголографического изображения объекта, движущегося за препятствием, методом пространственной фильтрации.

В процессе работы проводилось компьютерное моделирование для локализации объекта, находящегося в свободном пространстве. Получены результаты радиоголографического изображения объекта, движущегося за плоскостью стены.

Введение

моделирование изображение радиоголографический компьютерный

Тема работы весьма актуальна, поскольку в наше время может возникнуть необходимость в обнаружении людей, объектов за различными оптически непрозрачными препятствиями. Обнаружение людей может потребоваться, например, в антитеррористических ситуациях, в поисково-спасательных мероприятиях, где требуется узнать о местонахождении людей за стенами зданий или завалами. Так же можно определить расположение различных предметов в помещении.

Работа посвящена обнаружению живых объектов и формирование радиоизображений объектов за преградами.

Некоторые идеи и решения, полученные в ходе информационного поиска по теме, могут быть полезны при решении поставленной в дипломной работе задачи. В работе [3] рассмотрена задача об обнаружении объекта за оптически непрозрачным препятствием. В ней приведены теоретические обоснования и приведены результаты проведенного эксперимента. Это можно применить для выполнения поставленной мною задачи.

Так же рассмотрены близкие проблемы:

- особенности построения сверхширокополосных радиолокаторов, предназначенных для непрерывного наблюдения и контроля помещений и территорий, связанных с несанкционированным проникновением или перемещением людей, в том числе неподвижных людей (по движению грудной клетки) и людей, находящихся за оптически непрозрачными преградами (стены, растительность, туман, дым) [6];

- обнаружения изменения положения объекта и устройство для его реализации [7];

- обнаружения людей и движущихся объектов за преградой и устройство для его осуществления [8];

- процедуры обнаружения движущихся объектов за оптически непрозрачными преградами, основанные на многоканальном зондировании СШП-короткоимпульсным сигналом [19].

Целью данной работы является исследование влияния параметров движения объекта, движущегося за препятствием, на улучшение его радиоголографического изображения методом пространственной фильтрации. Для достижения поставленной цели понадобится выполнить следующих задач:

1) построить модели формирования радиоголографического изображения объекта, равномерно движущегося за стеной;

2) исследовать влияние параметров движения объекта от плоскости стены на качество получаемых изображений данным методом;

3) сформулировать практические рекомендации по выбору параметров движения объекта для достижения наилучших результатов.

1. Основные теоретические сведения о радиоголографии

1.1 Радиоголография

В 1948 году английский ученый Д. Габор предложил метод записи и восстановления волнового пакета, который назвал гологарфией (от греч. «голос» - весь). Голографический метод записи дает полный образ объекта, в отличие от фотографического, дающего плоское изображение.

Радиоголография возникла на базе двух наук: оптики и радиотехники.

Применяются законы волновой и геометрической оптики в отношении радиоволн. Таким образом, радиоголография - это метод записи, восстановления и преобразования волнового фронта электромагнитных волн радиодиапазона, в частности диапазона СВЧ. При регистрации голограмм СВЧ с помощью радиоприёмных устройств волна, рассеянная объектом, принимается антенной и подаётся на нелинейный преобразователь (детектор). Испускаемая волна может существовать в пространстве одновременно с отраженной волной, образуя с ней интерференционную картину (естественный способ), а может имитироваться изменением фазы (непрерывным или дискретным) в тракте опорной волны (искусственный способ). В радиоголографии используются одиночные сканирующие антенны и сложные многоэлементные антенные системы [1].

В радиоголографии применяется моделирование и изменение параметров антенн. Измерение параметров в традиционных радиотехнических методах осуществляется путем ввода индикаторной антенны в дальнюю зону испытуемой антенны. Для современных остронаправленных антенн дальняя зона находится на расстояниях десятков километров, что делает измерения затруднительными, а часто невозможными. Голографические методы позволяют определить параметры антенны в зоне Френеля вплоть до полей вблизи антенны. На некотором расстоянии от антенны регистрируются радиоголограмма и её оптическая модель - транспарант, помещение которой в когерентное световое поле образует распределение, подобное измеряемому. Полученное поле преобразуют системой линз так, что на выходе в определенной плоскости образуется распределение поля, соответствующее диаграмме направленности антенны. Обработка результатов измерения поля может производиться на ЭВМ. Радиоголография используется для исследования удалённых объектов. Небольшая подвижная антенна принимает сигналы от перемещающегося объекта, которые записываются в виде радиоголограммы. Радиоголограмма преобразуется в оптическую модель, реконструкция изображения даёт детальную информацию об объекте. Таким образом, могут быть исследованы изображения объектов, скрытых оптически непрозрачными средами, для определения расположения отражающих участков тропосферы, для обработки сигналов больших антенных решёток и многоэлементных облучателей (космическая связь и навигация), радиосигналов (сжатие радиолокационных импульсов) и др.

Голография получила широкое распространение как метод регистрации и восстановления волнового фронта, рассеиваемого наблюдаемым объектом.

Естественным образом реализуется уникальная возможность создания оптических копий объектов - формирования их трехмерных изображений.

Эта возможность, активно используемая в разнообразных приложениях голографии, связана, однако, с необходимостью выполнения комплекса серьезных требований к условиям получения голограмм и восстановления волновых фронтов. Речь идет о когерентности источников излучения, механической стабильности элементов, режиме регистрации и т.д. Поэтому естественным является поиск новых разновидностей голографии, а также родственных методов, позволяющих обеспечить реализацию процессов регистрации и воспроизведения оптической информации в необычных для традиционной голографии условиях [1].

1.2 Основные направления и варианты применения радиовидения

Основные направления радиовидения:

1) обнаружение целей за стенами в режиме реального времени;

2) локализация целей с высокой разрешающей способностью, с ограниченной апертурой и полосой частот;

3) получение информации о расположении перегородок и других объектов внутри рассматриваемого строения;

4) классификация объектов. Это могут быть люди, оружие, стены, мебель и другое;

5) фиксирование передвижения людей внутри строений.

Варианты применения радиовидения:

1) проведение операций правоохранительными органами с целью обнаружения террористов, заложников и оружия внутри строений;

2) поисково-спасательные мероприятия связанные с обнаружением людей под завалами зданий, во время пожаров и других бедственных ситуаций;

3) составление детального представления об исследуемом строении, внутреннем устройстве, наличии людей и их месторасположении.

Основные проблемы обнаружения возникают, если объект находится в непосредственной близости к стене, если он обладает высокой диэлектрической проницаемостью, либо же сами стены имеют слоистую, либо другую сложную структуру. К примеру, стены с полой внутренней структурой вызывают множественные отражения волн, которые могут быть восприняты детектором, как отражение от самого объекта.

Необходимым является знание характеристик стен, расстояние до объекта, время отклика, используемая частота, характеристики антенны.

1.3 Характеристика влияния плоского препятствия на радиоголографическое изображение

Плоское препятствие вносит изменения в конечный результат. Основные возникающие трудности из-за стены могут возникнуть, если она имеет неоднородную внутреннюю структуру, надо знать из чего сделаю препятствие, поскольку у разных материалов разный коэффициент отражения. Также влияет на результат толщина преграды, в этом случае внутри нее возникают искажения, многочисленные переотражения сигнала от передней и задней поверхности стены.

В данной дипломной работе сделаны следующие упрощения, а именно: не учитывается толщина препятствия, искажения, дифракция на краях стены, она считается однородной.

1.4 Модель плоского препятствия

Рис. 1. Модель плоского препятствия

Имеется антенная система, состоящая из излучателей и приемников, которая находится в плоскости параллельной плоскости стены (см. рис. 1). За этой стеной на некотором расстоянии располагается исследуемый объект. Сигнал от излучателя, достигнув стены, отражается от нее, а также проходит через нее. Таким образом, стена вносит искажения в прошедший сигнал и создает помеху, отраженную от ее плоскости. Модель препятствия создается при помощи радиус-векторов , , и , где

(1)

,

а , , , , , - координаты радиус-векторов излучателей и приемников, , , - координаты радиус-векторов стены, , , - координаты радиус-векторов исследуемого объекта.

Выводы по главе

Радиовидение в настоящее время является развивающейся областью для обнаружения и распознавания объектов, находящихся за оптически непрозрачным препятствием. Преграда, расположенная между антенной системой и объектом , вносит искажения в конечный результат. Для избавления от помехи, создаваемой стеной, надо использовать определенный алгоритм, чтобы добиться наилучшего результата.

2. Метод пространственной фильтрации

2.1 Описание метода

В данном методе используется антенна, которая в одном фиксированном положении производит передачу сигнала к объекту, принимает отраженный сигнал, а затем перемещается по оси, параллельной стене, где в следующем положении измерения повторяются (см. рис. 2) [3].

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Модель передачи сигнала

Предположим, что имеется N положений антенны. Для P точечных целей, сигнал, принятый на n-ой антенне, после отражения от объекта, находится из выражения [3]:

, (2)

где - передаваемый сигнал, - коэффициент отражения p-ой цели, - время прохождения сигнала туда и обратно между n-ой антенной и p-ой целью.

Если стена отсутствует, то время задержки может быть найдено по формуле :

, (3)

где - скорость распространения волн,

и - координаты

p-ой цели и n-ой антенны, соответственно. На радиоголограмме (k,l)-пикселю соответствует значение [3]:

. (4)

Если антенна расположена таким образом, что сигнал распространяется перпендикулярно стене, то значительная часть может отразиться назад от самой стены (см. рис 3). Если поглощающая способность стены высока, а сигнал имеет недостаточную мощность, то большая часть сигнала будет отражена обратно, и цель не будет зафиксирована.

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 3. Основные трудности

Если полученный сигнал можно представить в виде суперпозиции двух сигналов, от стены и от объекта, то для лучшего результата можно провести вычитание фона по некоторому алгоритму. Полученный сигнал можно представить в виде [3]:

,(5)

где - сигнал, отраженный от стены, - время прохождения сигнала туда и обратно между стеной и антенной, - время прохождения сигнала туда и обратно между объектом и текущим положением антенны.

Задержка между стеной и антенной постоянна, а между объектом и антенной - меняется, в зависимости от положения антенны. При , и получим выражение [3]:

(6)

для n=0,…,N-1. Если зафиксировать время t, то сигнал - функция n по переменной . Тогда мы можем переписать (6) в виде [3]:

, (7)

где и . (8)

Рис. 4. Расположение цели и антенн

На рис. 4 [3] показано расположение цели и антенн. Предположим, что находится ближе к цели. Если рассеяние на стене пренебрежимо мало, то

(9)

В большинстве случаев расстояние до цели много больше расстояния d между антеннами. Тогда . Используя разложение в ряд Тейлора, мы можем аппроксимировать (9) как

.(10)

Тогда

.(11)

Полученный сигнал при можно записать в виде

(12)

для n=0,…,N-1 и .

2.2 Фильтр для практической реализации метода

На рис. 5 приведен пространственный спектр принятого сигнала. На каждом приемном устройстве наиболее сильная помеха от стены будет занимать низкую пространственную частоту. От воздействия стены на конечный результат можно избавиться, отфильтровав пространственные частоты, соответствующие части сигнала отраженного от препятствия.

Рис. 5. Пространственный спектр сигнала

Максимальная эффективная полоса частот определяется как [3]:

где L-длина антенной решетки, R - расстояние до цели, - разрешение антенны.

Используется ФВЧ-фильтр с частотной характеристикой:

Рис. 6. АЧХ используемого фильтра

На рис. 6 приведены графики частотных характеристик ФВЧ-фильтра при =0,7, 0,8 и 0,9 соответственно. При различных соотношениях в размерах стены и объекта будут также изменяться и пространственные спектры. Поэтому необходимо использовать ФВЧ-фильтры с разными . Но при этом изменяется и ширина переходной полосы. На рис. 7 показан результат после применения ФВЧ-фильтра.

Рис. 7. Пространственный спектр обработанного сигнала

Применяемый фильтр с данной частотной характеристикой отфильтровывает низкие пространственные частоты, соответствующие сигналу, отраженному от стены и, таким образом, улучшается конечный результат, который позволяет говорить о местонахождении объекта за преградой.

Выводы по главе

Данный метод также имеет недостатки, а именно требуется неоднократная запись антеннами отраженного сигнала в разных положениях, что в некоторых случаях может оказаться неудобным, либо вовсе невыполнимым. Поэтому в данном случае установка должна иметь наиболее мобильную форму, обладать указанными выше параметрами.

1. Исследование улучшения радиоголографических изображений объекта, находящегося за плоским препятствием, методом пространственной фильтрации

Алгоритм проведения моделирования

3.1 Модель обработки радиоголограмм

Рис.9. Модель плоского препятствия

Моделирование проводилось в среде MathCAD. Рабочая частота f=35 ГГц, длина волны л=0,008 м. Антенная система содержит 20 элементов. Расстояние от антенной системы до стены 1 м. Размеры стены 5х5 м, она является однородной, не учитывается толщина препятствия, дифракция на ее краях, искажения, возникающие внутри преграды.

3.2 Влияние параметров движения объекта от стены на улучшение радиоголографического изображения

Характер движения объекта задавался однородным, и через равные промежутки времени проводились соответствующие измерения. Объект не выходил за размеры препятствия. Далее приведены результаты компьютерного моделирования.

1) Локализация объекта, находящегося в свободном пространстве. Расстояние от стены до цели 1 м.

Рис. 10. Графическое и радиоголографические изображения объекта

На рис. 10 (а) показано графическое задание исследуемого объекта. На рис. 10 (б) - рис. 10 (г) приведены следующие результаты:

б) изображение объекта, не расположенного за стеной;

в) изображение объекта, расположенного за стеной;

г) изображение объекта, расположенного за стеной, после применения пространственной фильтрации.

По полученным данным можно говорить о том, что стена вносит искажения в конечный результат. Без применения фильтрации распознать объект, находящийся за стеной, и его местоположение невозможно. Метод пространственной фильтрации эффективно улучшает изображение исследуемого объекта находящегося за оптически непрозрачным препятствием.

2) Локализация объекта, отдаляющегося перпендикулярно от плоскости стены.

Ниже (см. рис. 11) схематично изображена траектория движения объекта.

Рис. 11. Траектория движения объекта

Рис. 12. Графические и радиоголографические изображения объекта

На рис. 12 (а) графическое задание объекта. На рис. 12 (б) - рис. 12 (г) показаны местоположения цели на расстояниях 1 м, 3 м и 6 м соответственно. Таким образом, видно, что при перпендикулярном отдалении объекта от стены наиболее лучшая фильтрация наблюдается на небольшом расстоянии от ее плоскости. При дальнейшем отдалении цели становится больше побочных пик, которые могут быть приняты за истинный объект.

3) Локализация объекта, отдаляющегося от плоскости стены под некоторым углом.

Ниже (см. рис. 13) схематично изображена траектория движения объекта.

Рис. 13. Траектория движения объекта

На рис. 14 (а, в, д) приведены графические задания объекта, находящиеся на расстояниях 1 м, 2 м и 3 м от стены. На рис. 14 (б, г, е) показаны их изображения соответственно. По получившимся результатам можно сказать, что когда объект отдаляется от препятствия под некоторым углом, лучшим результатом фильтрации является расположение объекта на небольшом расстоянии от плоскости стены. При увеличении расстояния между объектом и стеной изображение цели искажается, возникают сторонние пики. Причиной этого является то, что объект начинает находиться на более низких пространственных частотах, и это приводит к плохому результату фильтрации.

Выводы по главе

По результатам можно сделать вывод о том, что стена вносит искажения в конечный результат. Метод пространственной фильтрации позволяет убрать эти искажения и улучшает конечное изображение исследуемого объекта. Данный метод эффективно справляется на небольшом расстоянии цели от плоскости стены, а когда объект начинает отдаляться от препятствия, результат фильтрации ухудшается, появляются сторонние пики и становится проблематично определить местоположение объекта.

Рис. 14. Графические и радиоголографические изображения объекта

Заключение

В ходе работы было проведено компьютерное моделирование и улучшены радиоголографические изображения объекта, движущегося за препятствием, методом пространственной фильтрации. Построены модели формирования радиоголографических изображений объекта, равномерно движущегося за стеной.

Исследованы влияния параметровов движения объекта на качество получаемых изображений данным методом.

Сформулированы практические рекомендации по выбору параметров движения объекта для достижения наиболее лучших результатов.

Радиовидение в настоящее время является развивающейся областью, которая необходима для обнаружения и распознавания объектов, находящихся за оптически непрозрачным препятствием.

Данный метод имеет недостатки, а именно требуется неоднократная запись антеннами отраженного сигнала в разных положениях, что в некоторых случаях может оказаться неудобным, либо вовсе невыполнимым. Поэтому в данном случае установка должна иметь наиболее мобильную форму, обладать указанными выше параметрами.

По полученным результатам можно сделать вывод о том, что стена вносит искажения в конечный результат. Метод пространственной фильтрации позволяет убрать эти искажения и улучшает конечное изображение исследуемого объекта. Данный метод эффективно справляется на небольшом расстоянии цели от плоскости стены, а когда объект начинает отдаляться от препятствия, результат фильтрации ухудшается, появляются сторонние пики и становится проблематично определить местоположение объекта.

Литература

1. Гинзбург В.М. и Степанова Б.М.. Голография. Методы и аппаратура. - М., «Сов. радио», 1974.

2. Клименко И.С.. Голография сфокусированных изображений и спекл-интерферометрия. - Наука, 1985.

3. Yeo-Sun Yoon, and Moeness G. Amin. Spatial Filtering for Wall-Clutter Mitigation in Through-the-Wall Radar Imaging. - IEEE Transactions on geosciences and remote sensing, vol. 47, no. 9, September 2009.

4. Гринев А.Ю.. Основы радиооптики. - «Сайнс-пресс», 2003.

5. Иммореев И.Я., Нелин И.В., Охотников А.Д. Радиолокационное обнаружение живых объектов на фоне отражений от местных предметов - Научно-технический вестник Поволжья. 2012. №5. С. 194-197.

6. Иммореев И.Я., Корнев Я.И., Охотников Д.А., Степанов Р.Ю.. Радиолокаторы для наблюдения и контроля помещений и территорий аэропортов и аэровокзалов. - Труды МАИ. 2011. № 43. С. 24.

7. Ярошевич А.П. Способ обнаружения изменения положения объекта и устройство для его осуществления - патент на изобретение RUS 2105321.

8. Линников О.Н., Сосулин Ю.Г., Суворов В.И., Трусов В.Н., Гудзь А.Г. Способ обнаружения людей и движущихся объектов за преградой и устройство для его осуществления - патент на изобретение RUS 2384860 13.05.2008

9. Сытник О.В., Вязьмитинов И.А., Мирошниченко Е.И., Копылов Ю.А.. Метод повышения эффективности РЛС для обнаружения людей за оптически непрозрачными преградами - Журнал радиоэлектроники. 2008. № 3. С. 3-3.

10. Заренков В.А., Заренков Д.В., Дикарев В.И., Койнаш Б.В. Миноискатель - патент на изобретение RUS 2206108 23.04.2002

11. Маркович И.И., Семеняк П.Л., Дорошенко В.Ю. Обработка сигналов в радиолокаторах для обнаружения биообъектов. - Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 3. С. 68-72.

12. Совлуков А.С., Хаблов Д.В. Возможности радиоволновых методов для обнаружения живых людей за преградами по дыханию и сердцебиению - Датчики и системы. 2012. № 7. С. 74-84.

13. Ильясов Ф.Ш. Радары для обнаружения людей за оптически непрозрачными преградами. - Технологии гражданской безопасности. 2009. Т. 6. № 3-4. С. 86-90.

14. Зражевский А.Ю., Коротков В.А., Рыков К.Н. Способ обнаружения предметов, скрытых под одеждой человека, и устройство для его реализации - патент на изобретение RUS 2406099 29.06.2009

15. Солдатов Д.П., Гладун В.В., Маркелов В.В., Павлов Р.А., Петухов В.Б., Пирогов Ю.А., Тищенко Д.А. Система пассивного радиовидения с наклонным сканированием - Известия Российской академии наук. Серия физическая. 2012. Т. 76. № 12. С. 1530.

16. Волков Л.В., Воронко А.И., Карапетян А.Р. Способ формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн (варианты) и система формирования изображений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне волн - патент на изобретение RUS 2237267 26.11.2001

17. G. Liu and J. Li, “Moving target detection via airborne HRR phased array radar,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 37, no. 3, pp. 914-924, Jul. 2001.

18. Pettersson M., “Detection of moving targets in wideband SAR,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 40, no. 3, pp. 780-796, Jul. 2004.

19. Вовшин Б.М., Гринев А.Ю., Фадин Д.В. Процедуры обнаружения подвижных объектов за преградами - Успехи современной радиоэлектроники. Зарубежная радиоэлектроника. 2009. № 1-2. С. 83.

20. Заренков В.А., Заренков Д.В., Дикарев В.И., Койнаш Б.В. Способ обнаружения живых объектов и устройство для его осуществления - патент на изобретение RUS 2260816 25.09.2003

21. Аксенов М.Б., Переяслов А.Н. Основные тенденции развития приборов поиска пострадавших - Технологии гражданской безопасности. 2006. Т. 3. № 1. С. 100-109.

22. Совлуков А.С., Хаблов Д.В. Возможности радиоволновых методов для обнаружения живых людей за преградами по дыханию и сердцебиению - Датчики и системы. 2012. № 7. С. 74-84.

23. Легошин М.Л. Способ обнаружения живых объектов и устройство для его осуществления - патент на изобретение RUS 2141119

24. Зубков Б.В., Бочкарев А.Н. Современные методы выявления взрывоопасных предметов методом радиолокационного сканирования пассажиров. - Наука и техника транспорта. 2008. № 4. С. 61-64.

25. Игнатьев А.А., Куликов М.Н., Ляшенко А.В., Романченко Л.А. О возможностях обнаружения и идентификации ферромагнитных объектов за непрозрачными преградами. - Гетеромагнитная микроэлектроника. 2009. № 6. С. 33-39.

26. Фадин Д.В. Многоканальное зондирование сверхширокополосными короткоимпульсными сигналами объектов за преградами - диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук/ Московский государственный авиационный институт. Москва, 2008

27. Якубов В.П., Шипилов С.Э., Сатаров Р.Н. Сверхширокополосное зондирование за диэлектрическими преградами. - Известия высших учебных заведений. Физика. 2010. Т. 53. № 9. С. 10-16.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Модель обработки радиоголографических изображений. Изображение объекта, находящегося за препятствием. Фильтр для практической реализации метода. Исследование эффективности метода пространственной фильтрации при малом поглощении и преломлении в стене.

    дипломная работа [4,1 M], добавлен 19.06.2013

  • Идентификация термического объекта управления по временным характеристикам его реакции на скачкообразный входной сигнал. Компьютерное моделирование объекта по полученной математической модели. Анализ устойчивости и качества замкнутой системы (САУ).

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 08.11.2011

  • Моделирование объекта управления и построение графика переходного процесса. Синтез эталонной модели модальным методом и расчет параметров динамического звена. Устройство объекта управления с корректирующим звеном. Определение параметров регулятора.

    лабораторная работа [245,7 K], добавлен 20.02.2014

  • Характеристика основных требований к методам и алгоритмам фильтрации. Предпосылки возникновения помех и искажений. Особенности фильтров на основе ортогональных и дискретного косинусного преобразований. Применение фильтра со сменным размером окна.

    курсовая работа [5,8 M], добавлен 08.12.2011

  • Разгонная характеристика объекта регулирования и определение параметров, характеризующие инерционные свойства объекта. Расчет параметров настройки регуляторов по амплитудно-фазовой характеристике объекта регулирования. Расчет показателей качества САР.

    курсовая работа [2,8 M], добавлен 22.10.2012

  • Цифровые технологии получения рентгенографических изображений. Усовершенствование модуля ввода/вывода данных в цифровом рентгенографическом аппарате Sire Mobil Compact для улучшения качества фильтрации и изображения путем внедрения новых технологий.

    курсовая работа [732,4 K], добавлен 10.11.2010

  • Алгоритмическая структура объекта управления. Направления и алгоритм исследования его устойчивости. Аналитическая проверка результатов моделирования. Аппроксимация переходной характеристики объекта. Оптимизация настроечных параметров ПИ-регулятора.

    курсовая работа [859,9 K], добавлен 13.04.2016

  • Построение математической модели объекта управления в пространстве состояния. Нахождение по формуле Мейсона передаточной функции, временных и частотных характеристик. Прямые и косвенные оценки качества объекта управления по полученным зависимостям.

    курсовая работа [737,2 K], добавлен 12.03.2014

  • Методы определения пространственной ориентации вектора-базы. Разработка и исследование динамического алгоритма определения угловой ориентации вращающегося объекта на основе систем спутниковой навигации ГЛОНАСС (GPS). Моделирование алгоритма в MathCad.

    дипломная работа [2,0 M], добавлен 11.03.2012

  • Телевидение как передача изображения объекта на некоторое расстояние (обычно со звуковым сопровождением). Физические процессы, положенные в основу передачи. Диапазон телевизионных передач. Устройство цветного кинескопа, частота изображения на экране.

    презентация [765,2 K], добавлен 14.01.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.