CC BY
14
Список литературы
1. Гончарова С.А., Пантелеев Г.В., Тырловая Е.И. Амблиопия. Библиотека практического врача. 2-е изд. Одесса: Общество офтальмологов Украины, 2013. 384 с.
2. Фейгин А.А., Корнюшина Т.А., Плисова Т.Н. Использование лазерного спекла при профессиональной офтальмопатии. Тамбов: Вестник офтальмологии, 1996. 34 с.
3. Шаповалов С.Л., Милявская Т.И., Игнатьев С.А. Отраженные лазерные спеклы в офтальмологии. Москва: МИК, 2013. 240 с.
4. Руководство по эксплуатации установки «Спекл-М» (аппарат лазерной терапии) // Москва: Библиотека Ладовед, 2017. 10 с.
АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ДЛЯ ЧАСТОТНО-ИЗБИРАТЕЛЬНОГО МОДУЛЯ СВЧ ДИАПАЗОНА Гасилин Д.В.1, Котельников В.Г.2
1Гасилин Дмитрий Вадимович - инженер, Акционерное общество «Центральное конструкторское бюро автоматики»,
аспирант,
кафедра радиотехнических устройств и систем диагностики, радиотехнический факультет, Омский государственный технический университет; 2Котельников Вадим Григорьевич - ведущий инженер, Инженерный Центр «Автоматика», г. Омск
Аннотация: в данной статье приведены результаты по разработке алгоритма для подсистемы цифровой обработки радиочастотных сигналов. Приведенный алгоритм позволяет получить измерения разности фаз и определения несущей частоты сигналов на основе двух методов сверхразрешения - прямого и косвенного. Ключевые слова: быстрое преобразование Фурье, преобразование Гильберта, аналого-цифровое преобразование, суб-найквистовская дискретизация, ПЛИС.
Основные требования: измерение параметров сигналов - амплитуды (мощности), фазы (разности фаз), частот с учетом воздействия нескольких сигналов в широкой полосе приема (до 1 ГГц).
Основой алгоритмов обнаружения, фильтрации, измерений разности фаз и несущей частоты является быстрое преобразование Фурье (БПФ), реализованное процессором БПФ (рис. 1) [1].
Рис. 1. Структурная схема БПФ-процессора
В представленной схеме данные с АЦП поступают на вход блока БПФ. Генератор синхросигналов преобразует непрерывный входной поток в шину «Avalon-streaming». Блок БПФ реализован с использованием мегафункции FFT фирмы Altera, упрощенная схема вычислений приведена на рисунке 2 [2].
Рис. 2. Структурная схема блока вычисления БПФ
БПФ выполняется в конвейерном режиме, первый цикл занимает 512 циклов, последующие - 256, диаграммы управляющих сигналов конвейерных вычислений приведены на рисунке 3 [3].
Рис. 3. Временные диаграммы управляющих сигналов блока вычисления БПФ
Так как входные данные - вещественные, то для осуществления апроксимации преобразования Гильберта берутся первые 128 отсчетов БПФ, а остальные отбрасываются. Двухпортовый буфер №1 накапливает спектральные отсчеты в реальном времени, таким образом, в любой момент времени можно проверить правильность функционирования блока вычисления БПФ [4]. Детектор сигналов также принимает на вход спектральные отсчеты в реальном времени и путем сравнения их амплитуды с заданным порогом срабатывания принимает решение о наличии сигнала. Отсчеты БПФ вблизи локального максимума и отсчет времени переписываются в двухпортовый буфер № 2.
Рис. 4. Структурная схема детектора в частотной области
В качестве предварительного процессора использовано синтезируемое в ПЛИС 32-разрядное RISC-ядро NЮS-П. Препроцессор, используя мультиплексор, может в любой момент времени обратиться к любому из двухпортовых буферов, обеспечивая доступ к выборкам для операций измерения разности фаз (несущей частоты).
Заключение
Разработан алгоритм измерения разности фаз сигналов и определения несущей частоты сигналов на основе двух методов сверхразрешения - прямого и косвенного. Это обеспечивает среднеквадратическое отклонение ошибки измерения частоты около 3-4 МГц и 0,5-1,0 град. для первого метода и около 10 кГц и тысячных долей градуса для второго. Точность измерения амплитуды сигнала определяется ценой младшего разряда АЦП и составляет величину около 1 мВ. Данный алгоритм позволил также решить проблему однозначного определения суб-найквистовских зон дискретизации [5].
Список литературы
1. James Tsui, Chi-Hao Cheng. Digital Techniques for wideband receivers, 3rd Edition, SciTech Publishing, 2015, 609 p.
2. Intel Altera. FFT IP Core, User Guide. [Электронный ресурс] // Latest document on the web. 2016.05.01. Режим доступа: https://www.altera.com/content/ dam/altera-www/global/en_US/pdfs/literature/ug/ug_fft.pdf/ (дата обращения: 02.12.2017).
3. Ronald N. Bracewell. The Fourier transform and its applications, 3rd ed. Boston McGraw Hill, 2000. 616 p.
4. Subhash Kak. The Number Theoretic Hilbert Transform. Circuits, Systems and Signal Processing 33, 2014. P. 2539-2548.
5. Miller Frederic P., Vandome Agnes F. Multiple Sub-Nyquist Sampling Encoding. VDM Publishing, 2010. 64 p.
ВЛИЯНИЕ ВЫБРОСОВ НЕФТЕПРОДУКТОВ НА СТОЧНЫЕ
ВОДЫ Сырф И.П.
Сырф Ирина Петровна - магистр, кафедра техносферной безопасности, Тюменский государственный индустриальный университет, г. Тюмень
Аннотация: в данной статье были рассмотрены населенные пункты в Сургутском районе, такие как: поселок Федоровский, поселок Белый Яр и поселок Сартым. Около данных населенных пунктов располагаются сооружения по добыче и переработке нефти и газа. Что в свою очередь влияет на окружающую среду, непосредственно на почву, воздух и воду.
Ключевые слова: Сургутский район, нефте- и газодобыча, загрязнение, экологическая безопасность, сточные воды.
Экологический ущерб производственной деятельности проявляется непосредственно во многих явлениях: загрязнение почвы, воды, атмосферы, что ведет к значительному ухудшению здоровья, способствует снижению качества и сокращению жизни населения. Основными отрицательными экологическими аспектами эксплуатации нефте- и газодобывающего оборудования являются: загрязнение воздуха, привносимое за счет испарения топлива; загрязнение воды, привносимое за счет пролива топлива, и его смыв за счет атмосферных осадков, а также стоков, образующихся после мойки оборудования и территории нефте- и газодобывающих установок [1].
Перечислим потенциальные экологические проблемы, связанные с нефтедобычей и нефтепереработкой, они включают следующие аспекты:
• воздушные выбросы;
• сточные Воды;
• опасные материалы;
