Тема 11. Адаптивная фильтрация цифровых данных пусть они постараются подчинить себе обстоятельства, а не подчиняются им сами — страница 14

таких условий наблюдаться не будет и эффект резко уменьшится, но для полного его исключения вариант Kc  Ks можно считать предпочтительным. Рис. 11.3.3. СРД сигнала N по массиву M. Рис. 11.3.4. Коэффициент . (Счет Dm по несглаженному массиву М). (Среднее статистическое по 50 циклам) На рис. 11.3.3 приведен пример регистрации рандомизированного модельного сигнала в виде прямоугольного импульса амплитудой 40 на фоне 10, на котором виден принцип

работы СРД. Как и следовало ожидать, СРД производит сглаживание статистических флюктуаций фона и сигнала за пределами зоны Кс от скачка, отдавая предпочтение сглаженным прогнозным значениям Мi, и не изменяет значения фона и сигнала в пределах этой зоны в связи с резким возрастанием текущих значений D(M) в выражении (11.3.21). Изменение коэффициента  в зоне скачка, управляющего формированием выходных отсчетов, приведено на рис.

11.3.4 (среднестатистическое по 50-ти циклам рандомизации для модельного импульса на рис. 11.3.3) и наглядно показывает принцип адаптации СРД к динамике изменения значений обрабатываемых сигналов. Статистическая оценка регуляризации данных по прямоугольным импульсам проводилась по 50-ти циклам рандомизации исходных массивов N и M. В качестве примера на рисунках 11.3.5 и 6 приведены результаты обработки статистики массивов N и Z. Кроме

статистики циклов рандомизации проводилась суммарная обработка всех циклов по общей статистике фона и вершины импульсов. Результаты обработки для тех же установок фильтров приведены в таблице 3. Рис. 11.3.5. Статистика сигнала N Рис. 11.3.6. Статистика сигнала Z (Измерения по 50-ти циклам). (50 циклов. Счет Dm по несглаженному М) Таблица 3. Статистика значений фона и вершины импульсов (50 циклов). Массивы и условия обработки Фон Сигнал Сред.

отсчет Дисперсия Сред. отсчет Дисперсия Основной входной массив N Дополнительный входной массив М Массив Z, счет Dm по несглаженному М Массив Z, счет Dm по сглаженному М Массив N, сглаженный весовым окном 9.96 9,89 9,87 9,84 11,5 9.97 9,49 5,47 4,76 17,9 50,1 50,2 49,7 49,9 48,5 52,0 47,4 22,3 18,6 29,2 Результаты моделирования подтверждают преимущество СРД перед простыми методами сглаживания. В числовой форме это наглядно проявляется в снижении дисперсии отсчетов

выходного массива Z при практическом сохранении средних значений массива N и для фоновых отсчетов, и для амплитудных значений сигнала. При простом сглаживании "развал" фронтов сигнала (подавление высокочастотных составляющих спектра сигнала), как и должно быть при использовании низкочастотных фильтров, вызывает снижение по отношению к исходному массиву средних значений в максимумах и повышение фоновых значений сигнала,