CC BY
20Следующим шагом в разработке измерительного комплекса необходимо реализовать алгоритм точного построения профиля по данным дальномера и акселерометра и алгоритма вычисления показателя IRI, описанного в документе СТО МАДИ 02066517.1-2006. Конечным результатом будут являться два файла для табличного процессора, например Excel. Первый содержит геометрические параметры, измеренные с интервалом 5 м: продольный и поперечный уклоны, курс, радиусы поворотов, координаты по СНС. Второй файл содержит вычисленные коэффициенты IRI для каждого километра трассы и координаты по СНС. Также пользовательское ПО будет визуализировать данные, накладывая полученные измерения на карту. Помимо сохранения результатов в формате таблиц
также будет добавлен функционал работы с различными решениями для создания баз данных, что позволит измерять все параметры автодорог, заданные регламентами.
Список литературы
1. Техническое описание лазерного датчика №-603: https://riftek.com/media/docu-тейБ/г1'60х/тапиак/Ьа5ег_Тг1ап^1а1юп_§ешоге _RF603_Series_2018_rus.pdf
2. Техническое описание модуля ГКВ-10/ГКВ-11: http://www.mp-1ab.ru/media/generic/fi1es/GKV10_DS1710_Ru_2.pdf
3. СТО АВТОДОР 2.10-2015: http://www.russianhighways.ru/about/brand/STO_AV TODOR_2_10_2015.pd 4. СТО МАДИ 02066517.12006: http://vvww.rosavtodor.ru/eye/page/81/14631
КОРРЕЛЯЦИОННО-СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИГНАЛОВ С ИМПУЛЬСНО-
КОДОВОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ
Жураковский А.А.,
студент
Кубанский государственный университет
Приходько А.И.
доктор технических наук, профессор кафедры оптоэлектроники Кубанский государственный университет
CORRELATION-SPECTRAL CHARACTERISTICS OF SIGNALS WITH PULSE-CODE
MODULATION
Zhurakovsky A.,
Student
Kuban State University Prikhodko A.
Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Optoelectronics
Kuban State University
Аннотация
Рассмотрены сигналы с импульсно-кодовой модуляцией. Получены аналитические выражения, определяющие корреляционно-спектральные характеристики сигналов. Представлены результаты расчетов.
Abstract
Signals with pulse-code modulation are considered. Analytical expressions are obtained that determine the correlation-spectral characteristics of signals. The results of calculations are presented.
Ключевые слова: импульсно-кодовая модуляция, автокорреляционная функция, спектральная плотность мощности.
Keywords: pulse-code modulation, autocorrelation function, power spectral density.
Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ) представляет собой перспективный метод передачи информации в современных цифровых телекоммуникационных системах [1, 5-8].
Сигнал с ИКМ определяется выражением
ад
) = ^ Е а*8(V - кТ), (1)
к
где - амплитуда сигнала с ИКМ; а - символы кодирующей последовательности |ак }, взаимно однозначно связанные с символами двоичной
последовательности {Ьк } информационных символов Ь ; g(V) - видеосигнал с единичной амплитудой и длительностью T.
В приложениях телефонной связи сигналы с ИКМ часто называют кодами линии или канала и в зависимости от способа кодирования последовательности |ак | и формы видеосигнала £(V)
обычно подразделяют на четыре основные группы [4-8]:
1. Коды без возвращения к нулю (БВН) с полярным или униполярным абсолютным или относительным кодированием.
2. Коды с возвращением к нулю (ВН) и полярным или униполярным кодированием.
3. Бииполярные (квазитроичные) коды, которые подразделяются на коды с чередованием полярности импульсов и дикодные последовательности.
4. Бифазные или биимпульсные коды, которые подразделяются на абсолютные, относительные и условные бифазные коды
В [6-8] в предположении, что последовательность \Ьк | представляет собой случайную стационарную в широком смысле последовательность некоррелированных равновероятных символов, рассмотрены методы определения спектральной плотности мощности (СПМ) сигналов с ИКМ и приведены выражения для энергетических спектров этих сигналов. В [4] на основе результатов [2, 3] предложена методика вычисления автокорреляционных функций (АКФ) и получены формулы, определяющие АКФ сигналов с ИКМ при полярном и униполярном кодировании БВН.
Цель работы - определить формулы для АКФ тех типов сигналов с ИКМ, которые не были получены в [4], найти величины средней мощности и пик-фактора сигналов, а также привести известные соотношения [4, 6-8] для их двусторонних энергетических спектров.
АКФ сигнала (1) определяется выражением [4]
(2)
г, (т) = M {s(t + x)s(t )}:
его пик-фактор составляет 9 Р
^^ 2 _ тах
' _ Р '
(3)
соответственно пиковая и средняя мощность сигнала, а двусторонняя СПМ сигнала (1) связана с АКФ (2) преобразованием Фурье [4]
R (f ) =1 г, (ф-j 2fTd т.
(4)
В [4] получено общее выражение для АКФ сигнала с ИКМ:
о 2 ш
1 со _ Е г (п)тя (х- пт), (5)
где
M M
» = M К+nak}=ZZ aa jP(ai 'а j ;n) (6)
i =i j=i
- АКФ последовательности {ак } ; М - объем алфавита; , а j; п) - совместная вероятность появления символов аг и а . последовательности
{a } на n-м шаге;
rg (т) = 1 g(t)g(t -T)dt
(7)
- АКФ видеосигнала §(?). В соответствии с (4) и (5) в [4] показано, что двусторонняя СПМ сигнала с СПМ определяется формулой
02 2 = Яа(Л, (8)
где
где символ М означает операцию математического ожидания; Ртах _ тах 18(7)|2 и Р _ Г (0) -
Gif) = J g{t)e-^fidt
- спектр сигнала g (t ) ;
(9)
Ra(f) = Z Г(n)e j2фт = Г(0) + 2Z Г(n) cos^T)
(10)
- энергетический спектр последовательности \йк |, представляющий собой дискретно-временное преобразование Фурье АКФ (6).
С использованием формул (3) и (5)-(10) получены следующие результаты.
1. Коды без возвращения к нулю (БВН). АКФ сигнала с полярным кодированием БВН составляет [4]
Г (т) =
f
S2
S 0
h
i
т
при т < T,
0 при |х| > Т
или в эквивалентной форме записи
г (т) = ^ (т),
где
Л2т (т) =
i - — при kl < T,
T 11
0
при |т| > T
(13)
- треугольный импульс с единичной амплитудой и длительностью 2Т.
Двусторонняя СПМ находится по формуле [4,
6-8]
R (f ) = sо2т
^ sin л/T ^
(11)
(12)
средняя мощность сигнала составляет [4]
Р _ ^,
а его пик-фактор равен
П2 _ 1.
(14)
(15)
(16)
Доказано [4, 6-8], что в случае, когда символы исходной последовательности {¿к} равновероятны, последовательность, получающаяся в результате прямого или обратного дифференциального кодирования, также как исходная, является некоррелированной. Это означает, что АКФ и СПМ сигналов с ИКМ при полярном относительном кодировании определяются формулами (11)-(13) и (14).
При униполярном кодировании БВН АКФ имеет вид [4]
r (т) =
S,
2 (
,т, 1
2Т
Л
У
S2
при |т| < T,
при т >T
(17)
(18)
8]
Rs (f) =
(19)
S2T f sin ж/Т
4
о 2
+ Sf 5(f)
п 2 = 2.
(21)
At (т) =
2 т I I ,
1--— при т < T / 2,
T H 1 1 (23)
0
при |т| > T /2
- треугольный импульс с единичной амплитудой и длительностью T, а двусторонняя СПЭ имеет вид [4, 6-8]
Rs (f) =
S2J f sin ж/Т /2 ж/Т /2
Л2
(24)
Средняя мощность и пик-фактор сигнала задаются равенствами (20) и (21) соответственно.
АКФ сигнала с униполярным кодированием ВН находится по формуле
" Лг (т) + Е лг (т -т) (25)
r(т)=f
и содержит периодическую составляющую, а двусторонняя СПМ задается выражением [4, 6-8]
r (f)=S«Lfsinf/2
s 16 ^ ж/Т 12
If ^
(26)
и включает бесконечную последовательность дискретных составляющих на нулевой частоте и частотах с нечетными номерами. Средняя мощность сигнала
P = S0 /4
(27)
или в эквивалентной записи
о 2
Г (т) = ^ [Л2Т (т) + 1],
а двусторонняя СПМ задается формулой [4, 6-
(ее половина приходится на дискретные составляющие), а пик-фактор
П 2 = 4. (28)
3. Биполярные (квазитроичные) коды.
Корреляционно-спектральные характеристики сигналов с ИКМ при кодировании с чередованием полярности импульсов и при дикодной кодировке одинаковы.
АКФ таких сигналов определяются выражениями
S 2
r(т)=-f
где 5(/) - единичная импульсная функция (дельта-функция Дирака).
В данном случае средняя мощность сигнала равна [4]
0 2
Р = , (20)
' 2
причем половина этой мощности расходуется на передачу дискретной составляющей, а его пик-фактор составляет
A2t (т) -1 A2t (т + T) -1 A2t (т-T)
S 2
Г (т) = f
At (т) -1 At (т + T) -1 At (т-T)
,(29)
,(30)
для кода БВН и ВН соответственно. Отвечающие АКФ (29) и (30) двусторонние СПМ соответственно равны [4, 6-8]
Rs (f) = So2 t
^sin л/T^
ж/т
Видим, что, как и следовало ожидать, у полярного сигнала средняя мощность два раза больше, а пик-фактор в два раза меньше, чем у сигнала с униполярным кодированием.
2. Коды с возвращением к нулю (ВН).
АКФ сигнала с полярным кодированием ВН определяется выражением
о2
Г (т) = у Лт (т), (22)
где
Rs (f) =
S02T f sin ж/Т /2' ж/Т/2
sin2 ж/Т (31)
sin2 ж/Т .(32)
Средняя мощность и пик-фактор сигнала при кодировании БВН определяются формулами (20) и (21), а при кодировании ВН - формулами (27) и (28) соответственно.
4. Бифазные или биимпульсные коды.
АКФ и СПМ для всех видов таких кодов совпадают. АКФ находится по формуле
П,(33)
A (т) -1A (т+ Т/2) -1 Ar (т- Т/2)
Г. (т) = 02
а двусторонняя СПЭ составляет [4, 6-8]
(
Rs (f) = So2T
sin ж/Т / 2 ж/Т/2
Л2
sin2 ж/Т /2. (34)
Средняя мощность и пик-фактор сигналов соответственно определяются выражениями (15) и (16).
Графики АКФ и СПМ, построенные по формулам (11)-(13), (17), (18), (22), (23), (25), (29), (30) и (14), (19), (24), (26), (32), (34) соответственно, представлены на рис. 1 и рис. 2.
2
4
2
и
У
V
и
2
У
rs (т)
-2T -T 0 T 2T т
rs (т)
S2/2
-2T -T
T 2T
rs (t)
S2
so2/2
-2T -T 0 T 2T t
б
Г (t)
S2/4
S2/2
-2T -T 0 T 2T t
Г (т)
S2/2.
S
,БВН ВН
-2T -T 0
T 2T
rs (t)
Рис. 7. АКФ сигналов с ИКМ: а - полярное кодирование БВН; б - униполярное кодирование БВН; в - полярное кодирование ВН; г - униполярное кодирование ВН; д - биполярное кодирование; е - бифазное кодирование
а
0
т
в
г
т
е
R (f )i slj к
-2/T -1/T а R (f) S2T /4 ) 1/T 2/T f г
-2/T -1/T t R (f) S2T / 2 л ) 1/T 2/T f >
R (f)
S(2 / 4 S2J /4
-2/T -1/T 0 1/T 2/T f б
R (f).
aS2^S02/16
11 0 I \
16
-2/T -1/T 0 1/T 2/T f
г
R (f)
S2T /2
-2/Т -1/Т 0 1/Т 2/Т / -2/Т -1/Т 0 1/Т 2/Т / д е
Рис. 2. СПМ сигналов с ИКМ: а - полярное кодирование БВН; б - униполярное кодирование БВН; в - полярное кодирование ВН; г - униполярное кодирование ВН; д - биполярное кодирование; е - бифазное кодирование
Список литературы
1. Беллами Дж. Цифровая телефония: пер. с англ. / под ред. А.Н. Берлина, Ю.Н. Чернышова. -М.: Эко-Трендз, 2004. - 640 с.
2. Приходько А. И. Теория сигналов электрической связи. В 3 томах. Том 1. - Детерминированные сигналы: учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2021. - 364 с.
3. Приходько А. И. Теория сигналов электрической связи. В 3 томах. Том 2. - Случайные сигналы: учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2021 - 288 с.
4. Приходько А. И. Теория сигналов электрической связи. В 3 томах. Том 3. - Модулированные
сигналы: учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2021. - 472 с.
5. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение: пер. с англ. Изд. 2-е, испр. - М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. - 1104 с.
6. LoCicero J. L., Patel B. P. Line Coding // The Communication Handbook / ed. J. D. Gibson. 2nd Ed. - Boca Raton: CRC Press, 2002. - 1526 p.
7. Simon M.K. Digital Communication Techniques: Signal Design and Detection / M.K. Simon, S.M. Hinedi, W.C. Lindsey. - Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1994. - 888 p.
8. Xiong F. Digital Modulation Techniques / F. Xiong. - Boston - London: Artech House, 2006. -1017 p.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМА ПОИСКА СТРУКТУРНЫХ РАЗЛИЧИЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОИСКА ИЗМЕНЕНИЙ В НОВООБРАЗОВАНИЯХ КОЖИ
Смалюк А. Ф.
Белорусский Национальный Технический Университет, Минск Беларусь
USING THE ALGORITHM FOR DETECTION OF STRUCTURAL DIFFERENCES IN IMAGES TO
SEARCH FOR CHANGES IN SKIN LESIONS
Smaliuk A.
Belarusian National Technical University
Аннотация
Описывается использование алгоритма поиска структурных различий для сравнения дерматоскопи-ческих изображений новообразований кожи сделанных в разное время. Нахождение структурных различий в таких изображениях позволит определить изменения, произошедшие в новообразованиях, в первую очередь изменения размера и формы новообразований, что позволит улучшить качество диагностики рака кожи, и других заболеваний. Используемый алгоритм построен на основе морфологического проектора для выравнивания яркости изображений, что позволяет существенно снизить влияние условий, при которых получены снимки и получить изменения формы новообразования даже в случаях, когда снимки сделаны на разном оборудовании, и отличаются яркостью и контрастом изображения.
Abstract
The use of the algorithm for detection of structural differences for comparing dermatoscopic images of skin lesions taken at different times is described. Finding structural differences in such images will help determine the changes that have occurred in lesions, primarily changes in the size and shape of lesions, which will improve the quality of diagnostics of skin cancer and other skin diseases. The algorithm used is built on the basis of a morphological projector to equalize the brightness of the images, which can significantly reduce the influence of the conditions under which the images are obtained and detect changes in the shape of the lesion, even in cases when the images were taken using different equipment, and differ in the brightness and contrast of the image.
Ключевые слова: меланома, компьютерная диагностика, алгоритм, морфологический проектор, анализ изображений.
Keywords: melanoma, computer diagnostics, morphological projector , image analysis.
Введение
Ранняя диагностика злокачественных новообразований кожи, в частности меланомы, является чрезвычайно важной задачей. Так по данным ВОЗ в мире регистрируется 160 тысяч новых случаев заболевания меланомой кожи каждый год. В Европе заболеваемость составляет более 11 случаев на 100 тысяч людей. И это количество постоянно растет. В Беларуси случаи меланомы составляют до 4 процентов случаев злокачественных образований, и за последние десять лет, количество заболевающих выросло в полтора раза.
В этих условиях самым эффективным средством снижения смертности от меланомы является создание и применение средств ранней диагностики.
В ходе выполнения проекта трансграничного сотрудничества Литва-Латвия-Беларусь «Повышение качества медицинского обслуживания посредством использования информационных технологий для диагностики рака кожи и рака легкого» создана распределенная экспертная система для диагностики опухолей кожи по дерматоскопическим снимкам [1].
