Автоматизация физического эксперимента

Министерство образования Российской Федерации
Санкт - Петербургский государственный университет
Физический факультет
Рассмотрено и рекомендовано
на заседании кафедры
радиофизики
УТВЕРЖДАЮ
декан факультета
________________ А.С. Чирцов
Протокол от 18. 11.2003 № 10
Заведующий кафедрой
_____________________Н.Н.Зернов
ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«АВТОМАТИЗАЦИЯ ФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА»
Специальности 071500, 013900 (СД.Р.04)
Направление 511500 (ОПД.Р.02)
Разработчик:
доцент, канд.физ.-мат.наук ____________________________ А.Н. Пинегин
Рецензент:
доцент, канд.физ.-мат.наук ____________________________ Ю.М. Яневич
Санкт - Петербург - 2003 г.
1. Организационно-методический раздел
1.1. Цель изучения дисциплины: Обучение студентов методам автоматизации современного физического эксперимента с использованием средств вычислительной техники.
1.2. Задачи курса: Изучение способов обработки сигналов на аналоговом уровне, преобразования сигналов в цифровые ряды, извлечения физической информации из результатов
измерений.
1.3. Место курса в профессиональной подготовке выпускника: Получение базовых
знаний для понимания работы современных систем сбора и обработки информации при
проведении экспериментальных физических исследований.
1.4. Требования к уровню освоения дисциплины "Автоматизация физического
эксперимента"
- знать содержание дисциплины «Автоматизация физического эксперимента" и
иметь достаточно полное представление о возможностях её применения в различных
прикладных областях науки и техники;
- уметь оценивать возможности различных экспериментальных систем сбора и обработки физической информации, разбираться в их устройстве, проводить эксперименты и
грамотно интерпретировать их результаты.
2. Объем дисциплины, виды учебной работы, форма текущего, промежуточного и
итогового контроля
Всего аудиторных занятий
из них: - лекций
- практические занятия в
дисплейном классе
Самостоятельная работа студента
Итого (трудоемкость дисциплины)
36 часов
32 часа
4 часа
30 часов
66 часов
Изучение дисциплины по семестрам:
5 семестр: лекции - 32 ч.,
практические занятия в дисплейном классе– 4 ч., зачет
3. Содержание дисциплины
3.1.1. Преобразование аналоговых сигналов в цифровые ряды.
Обработка сигналов на аналоговом уровне перед квантованием. Аналого-цифровые
преобразователи (АЦП), требования к разрядности, шумы квантования. Квантование
сигналов по времени, теорема отсчётов. Интерфейсы АЦП с ЭВМ. Типовые электронные
схемы аналого-цифровых преобразователей.
3.1.2. Типовые схемы радиофизических экспериментов
Методы построения экспериментальной аппаратуры для изучения амплитудно-фазовой
структуры электромагнитных полей на разных частотных диапазонах. Нестационарность
сигналов, её причины. Влияние ионосферы. Локально стационарные процессы, оценки
границ стационарности по различным критериям. Информативные параметры сигналов.
3.1.3. Статистический анализ амплитудно-фазовых характеристик сигналов.
Влияние статистической неоднородности среды распространения на структуру поля.
Модель сигнала как узкополосного случайного процесса с трендом. Методы нейтрализации
тренда. Построение оценок плотности вероятности амплитуды огибающей процесса с
использованием обобщённого m-распределения. Сглаживание экспериментальных оценок с
помощью кривых Пирсона. Определение теоретического вида функций распределения,
статистическая надёжность оценок. Фазовые измерения, их функции распределения.
3.1.4. Фурье-анализ нестационарных временных рядов.
Допплеровские эффекты при распространении полей на ионосферных трассах с учетом
влияния земного магнитного поля. Особенности возникновения нестационарности амплитудно-фазовой структуры полей. Допплеровское разделение лучей с применением скользящих спектральных оценок.
Получение спектрально-временных оценок структуры сигналов с использованием аппарата быстрого преобразования Фурье. Использование окон анализа, их влияние на
точность и разрешающую способность оценок по частоте и по времени. Разновидности
используемых окон.
Кепстральный анализ сигналов, его возможности для оценки структуры сигналов.
3.1.5. Применение Вейвлет-анализа для масштабно-временного описания сигналов.
Ортогональные базисы Вейвлет-преобразований. Прямое и обратное Вейвлетпреобразование. Условно ортогональные базисы. Связь между Фурье – и Вейвлетпреобразованиями. Спектральные функции различных вейвлетов. Бинарное дерево разложения по вейвлетам, алгоритм Маллата. Двумерные вейвлеты. Физическая интерпретация
результатов Вейвлет – анализа.
3.1.6. Структурный анализ сигналов с применением трансформации в многомерные ряды.
Многомерная трансформация сигналов в методе Singular Spectrum Analysis при анализе спектральной структуры сигналов. Разновидность этого метода – изучение главных
компонент сигнальной матрицы. Выделение слабых гармонических сигналов на фоне
интенсивных мешающих помех. Понятие о фрактальном анализе сигналов.
3.2. Лабораторный практикум по курсу.
- Изучение спектров экспериментальных реализаций сигналов, полученных на тассах
ионосферного распространения радиоволн;
- Обработка экспериментальных реализаций сигналов с использованием различных базисов Вейвлет-разложений;
- Знакомство с математическим пакетом, реализующим метод Singular Spectrum Analysis.
Занятия проводятся в дисплейном классе с применением пакета МАТЛАБ 6.5.
3.3. Перечень примерных контрольных вопросов для самостоятельной работы
 Интерфейсы ЭВМ с амплитудно-цифровыми преобразователями
 Типовые способы построения аналого-цифровых преобразователей
 Дискретные реализации сигналов, методы их трансформации в аналоговые реализации
 Обеспечение условий применения теоремы отсчётов (теоремы Котельникова),
требования к предварительной фильтрации сигнала, выбор частоты квантования
 Спектры дискретных реализаций сигналов.
 Закономерности распространения электромагнитных полей на ионосферных
трассах, причины возникновения нестационарности амплитудно-фазовой структуры сигналов
 Построение экспериментальных оценок функций распределения плотности вероятности амплитуды сигналов
 Спектральный анализ сигналов с применением окон различного вида.
 Трёхмерный спектральный анализ сигналов, применение дополнительного
сглаживания по частоте и по времени.
 Особенности метода Singular Spectrum Analysis по сравнению с обычным
Фурье-преобразованием.
3.4. Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу
 Обработка сигналов на аналоговом уровне перед вводом в устройства преобразования в цифровую форму. Предварительная фильтрация. Выбор частоты квантования на основе Теоремы Котельникова.
 Квантование сигналов по уровню, требования к разрядности АЦП, шумы квантования.
 Интерфейсы АЦП с ЭВМ - по системной шине, через порты LPT, использование СОМ портов для управления экспериментом. Возможности USB – портов.
 Экспериментальные методики изучения закономерностей распространения ра-
диоволн на различных диапазонах и трассах. Причины возникновения нестационарности регистрируемых сигналов в зависимости от диапазона волн. Особенности
ионосферного распространения радиоволн.
 Роль статистически неоднородной ионосферы при ионосферном распространении радиоволн. Модель сигнала как узкополосного случайного сигнала с трендом.
Экспериментальное построение одномерных характеристик сигналов – моментов,
плотности вероятности огибающей. Статистическая надёжность оценок.
 Задачи изучения модовой структуры сигналов на ионосферных трассах. Допплеровские эффекты, их влияние на спектральную плотность сигналов. Механизмы возникновения допплеровского разделения лучей, их особенности на разных этапах
распространения. Роль двойного лучепреломления.
 Получение спектрально-временных оценок структуры сигналов с помощью дискретного и быстрого преобразований Фурье. Скользящие спектральные оценки. Использование окон анализа. Функции задания окон, их влияние на точность и разрешающую способность спектральных оценок по частоте и по времени.

Кепстральный анализ нестационарных сигналов, его практические возможности.

Недостатки классического Фурье-анализа в случае сильно нестационарных
сигналов. Прямое и обратное Вейвлет-преобразование как естественное развитие
Фурье-анализа. Базисы Вейвлет-преобразований. Связь между Фурье – и Вейвлетпреобразованиями. Кратный Вейвлет-анализ.

Практическая обработка экспериментальных реализаций сигналов с использованием различных базовых функций Вейвлет-анализа. Методы представления
результатов с использованием различных графических средств пакета МАТЛАБ.

Структурный анализ нестационарных сигналов методом Signal Spectrum
Analysis. Многомерная трансформация числовых рядов. Анализ корреляционных
функций сигналов и собственных чисел сигнальной матрицы.

Анализ главных компонент сигнальной матрицы в методе Signal Spectrum
Analysis. Оценка относительной интенсивности отдельных компонент сигналов, выделение периодичностей, анализ устойчивости статистической структуры сигналов
во времени. Выделение слабых гармонических сигналов на фоне сильных нестационарных помех.
4. Учебно-методическое обеспечение курса
4.1. Перечень обучающих, контролирующих и расчетных программ,
Система автоматизации математических, научно - технических и инженерных
расчетов Matlab.
4.2. Активные методы обучения
В данном курсе используются классические аудиторные методы и работа в дисплейном классе под руководством преподавателя.
4.3. Материальное обеспечение дисциплины, технические средства обучения и
контроля
Компьютерный класс, стандартно оборудованные лекционные аудитории.
4.4. Методические рекомендации (материалы) преподавателю по организации лабораторных работ с использованием инструментального программного средства
Matlab
 не позднеее, чем за неделю до начала занятий, подать заявку в лабораторию на
подготовку компьютерного класса для проведения лабораторных работ;
 проверить готовность студентов к предстоящей лабораторной работе (провести коллоквиум по пакету Matlab);
 Выдать рекомендации студентам по подготовке документации с использованием общедоступных офисных сред и возможностей изучаемых систем.
4.5. Методические указания студенту по лабораторной работе с использованием
инструментального программного средства поддержки компьютерного моделирования динамических объектов – математического пакета Matlab
 тщательно подготовиться к предстоящей лабораторной работе, просмотреть
разделы спектрального и Вейвлет-анализа сигналов.
 Под руководством преподавателя исследовать спектральную структуру экспериментально зарегистрированных сигналов,построить графики и диаграммы, составить отчет по результатам исследования.
 Те же операции выполнить по Вейвлет-анализу и по методу Singular Spectrum Analysis.
4.6. Методические рекомендации по использованию системы Matlab
Данные рекомендации изложены в лекционных занятиях по данной системе и её
описании.
4.7. Литература
1. Т.Андерсон. Статистический анализ временных рядов. М.: «Мир», 1986
2. Дж.Бендат, А.Пирсол. Измерение и анализ случайных процессов.М.: «Мир»,
1987.
3. В.Васильев, И.Гуров. Компьютерная обработка сигналов. М, Киев,
СПБ,Дюссельдорф, C/BHV, 1998.
4. Ж Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях.
М.: «Мир»,1983.
5. В.И.Воробьев, В.Г.Грибунин. Новые информационные технологии. Теория и
практика Вейвлет-преобразования. СПБ: ВУС, 1999.
6. Под ред. Д.Л.Данилова и А.А.Жиглявского. Главные компоненты временных
рядов. СПБ.: Изд. СПбГУ, 1997.
А.Б.Сергиенко. Цифровая обработка сигналов. СПб.: «Питер», 2002.