CC BY
35Решетневские чтения
сания данных в виде специальной xml части (custom xml), с обеспечением доступа к ним, используя программу запуска соответствующего приложения.
Таким образом, необходимые данные могут быть извлечены из файла документа, если при его создании эти данные были внесены в custom xml часть.
Способ с использованием регулярных выражений может применяться при анализе структурированных документов, таких как технологические документы, спецификации, различные перечни и т. д. При этом, возможно, возникнет необходимость в дополнительных мерах, повышающих эффективность применения данного способа, таких, например, как унификация кодов оснастки для рассмотренного примера.
Второй способ может использоваться только в том случае, если документы создаются в автоматизированной среде, сохраняющей данные в custom xml части документа.
Библиографические ссылки
1. Библиотека MSDN: Open XML SDK 2.0 для Microsoft Office. URL: http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/bb448854.aspx.
2. Библиотека MSDN: Регулярные выражения. NET Framework. URL: http://msdn.microsoft.com/ ru-ru/library/hs600312.aspx.
3. Фридл Дж. Регулярные выражения. СПб. : Питер, 2001.
A. A. Bikchentaev
JSC «Academician M. F. Reshetnev «Information Satellite Systems», Russia, Zheleznogorsk AUTOMATIC GETTING DATA FROM MICROSOFT WORD DOCUMENTS
The ways of getting data from MS Word documents for automatic transfer to information systems have been researched and the guidelines about these ways usage have been given.
© Бикчентаев А. А., 2010
УДК 629.7.08
Л. К. Большаков Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск А. Б. Вершинин ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева», Россия, Железногорск
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В КОНТУРЕ НАЗЕМНОГО КОМПЛЕКСА УПРАВЛЕНИЯ
Описываются методы интеллектуального анализа данных, применимые к накопленной средствами наземного комплекса управления телеметрической информации. Производится обзор распространенных систем анализа данных, применяемых в космических приложениях.
Рост объемов телеметрической информации приводит к сложности ее обработки. Появляется необходимость автоматизации процесса обработки данной информации. Решение задачи автоматизации становится возможным благодаря использованию методов интеллектуального анализа данных (data mining).
Целью обзора систем методов интеллектуального анализа данных является оценка возможности их практического применения для поддержки принятия решений при управлении космическим аппаратом в нештатных ситуациях, а также мониторинг систем бортовой аппаратуры. Описывается возможность создания специального комплекса программ для решения задач прогнозирования возможности возникновения неисправностей на борту космического аппарата. А также рассматривается возможность внедрения комплекса программ в сектор обработки телеметрической информации, функционирующий на базе открытого акционерного общества ОАО «ИСС».
Проводится обзор и сравнение программных продуктов IMS, Orange и др.
IMS представляет собой инструмент, который в основном использует метод интеллектуального ана-лиза данных, называемый кластеризацией, приеняе-мый для извлечения модели нормального функционирования системы из архивных данных. Программа также работает с данными, поступающими в режиме реального времени. Данные формируются в предопределенную векторную структуру, в которой затем осуществляется поиск отклонений от модели нормального функционирования. IMS используется космическим агентством NASA.
Orange - программное обеспечение для анализа данных со встроенными средствами графической визуализации. Реализовано с помощью инструментария PyQt и QWt, является кросс-платформенным и свободно распространяемым. Также в докладе кратко описывается библиотека Qt, которая является инстру-
Информационно-управляющие системы
ментарием разработки программного обеспечения на языке программирования С++.
Применение алгоритмов и методов интеллектуального анализа телеметрической информации в наземном комплексе управления позволит использовать накопленную телеметрическую информацию для на-
блюдения за состоянием космического аппарата, прогнозирования возможности появления нештатных ситуаций и аварийных состояний бортовой аппаратуры. А реализация комплекса программ средствами библиотеки обеспечит независимость программного комплекса от аппаратной и программной платформы.
L. K. Bolshakov Siberian Federal University, Russia, Krasnoyarsk
A. B. Vershinin
JSC «Academician M. F. Reshetnev «Information Satellite Systems», Russia, Zheleznogorsk
INTELLIGENT ANALYSIS OF TELEMETRY DATA IN THE CIRCUIT GROUND CONTROL
The methods of data mining applicable to existing facilities ground control telemetry information are described. The review of common system of data analysis used in space applications is performed.
© Большаков Л. К., Вершинин А. Б., 2010
УДК 004.94
Р. М. Буженко
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
ИМИТАЦИЯ ТЕНЕЙ МЕТОДОМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕНЕВОГО ОБЪЕМА
Рассмотрены основные методики построения реалистичных теней. Приведен алгоритм, реализующий построение теней при помощи теневого объема. Алгоритм демонстрирует достаточную быстроту и качество для данной группы методов.
Построение освещения и вторичных эффектов освещенности является одним из последних этапов в процессе создания изображений. Визуализация глобального освещения имеет важное значение в придании динамическим сценам или статическим изображениям эффекта реалистичности. В настоящее время моделирование освещения в 3Б-сценах реализуется методами плоского совмещения и методами, основанными на физических законах [1].
Алгоритм заключается в построении такого объема, что все объекты, попадающие внутрь него, считались бы затененными. Иными словами, для каждого объекта в сцене мы строим теневой объем - особый невидимый объект так, чтобы все, что попадает в тень от этого объекта, находилось внутри него. Теневой объем представляет собой объект, вытянутый по направлению от источника освещения. В процессе построения находятся все силуэтные ребра объекта с позиции источника света, каждое такое ребро превращается в прямоугольник, состоящий из двух треугольников, вытянутый по направлению распространения света. Ребра вытягиваются на расстояние, заведомо превышающее размер сцены. Метод работает в два
этапа. На первом этапе прорисовываются грани объекта, повернутые лицевой стороной к камере, на втором - рисуются грани, повернутые лицевой стороной от камеры. На основании данных, собранных по результатам этих этапов, становится возможным определение контура поверхности, находящейся в тени от исходного объекта. Область подвергается изменению с целью придания ей эффекта затененности [2].
Практическая реализация данного метода выявила аппаратную зависимость времени обработки сцены. Также стоит отметить малую пригодность метода в области обработки вторичных эффектов освещенности. Рассматриваемые программные средства и алгоритмы широко применяются в архитектурных приложениях, в сфере 3Б-моделирования и игровой индустрии.
Библиографические ссылки
1. Порев В. Н. Компьютерная графика. СПб. : БХВ-Петербург, 2002.
2. Li Y., Tong X. Image-based rendering. Hanover : Now Publishers, 2006. Р. 173-258.
