CC BY
187
УДК.004.94 ББК 32.973-018
РАЗРАБОТКА ЛАБОРАТОРНЫХ ПРАКТИКУМОВ ПО ОБРАБОТКЕ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ
А.С. Бессонов, к.т.н., доц., доц. каф. Информационных систем Тел.: (495)434-94-45, E-mail: [email protected] Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) http:// www.mirea.ru
The features of the signal processing laboratory practical works created on the basis of computer modeling are considered. The brief review of existing approaches is given. The importance of the stage of the development environment choice is specified.The advantages of graphic programming environment LabVIEW are described. The software structure of a laboratory work on processing signals is offered.
Рассмотрены особенности разработки электронных образовательных ресурсов и лабораторных практикумов, создаваемых на основе компьютерного моделирования сигналов и процессов их обработки. Приведен краткий обзор известных подходов к их созданию. Указана важность этапа выбора программных средств разработки. Описаны преимущества использования графических сред программирования в этой области. Предложена структура программного обеспечения лабораторной работы.
Ключевые слова: электронные образовательные ресурсы, лабораторные практикумы, обработка сигналов, компьютерное моделирование, среды разработки, программное обеспечение, среда графического программирования LabVIEW.
Keywords: electronic educational resources, laboratory practical works, signal processing, computer modeling, development of software, graphic programming environment LabVIEW
Введение
В последнее время происходят повсеместное внедрение новейших достижений информационных технологий в образовательный процесс и создание разнообразных электронных образовательных ресурсов (ЭОР), необходимость которых стала очевидной не только при дистанционной, но и при обычной очной форме обучения. В ряде вузов проводятся работы по разработке ЭОР, устанавливаются вычислительная техника, сетевое оборудование и уникальные лабораторные установки, создается специальное программное обеспечение (ПО).
Между тем развивается и другое направление, не требующее вложений значительных средств. К нему можно отнести такие простые ЭОР, как интерактивные курсы лекций и лабораторные практикумы, построенные на основе компьютерного моделирования объектов исследования, явлений
и процессов. Использование моделирования здесь не только является прекрасным поясняющим и иллюстративным материалом, но зачастую достаточно для достижения целей, поставленных в рамках изучаемого курса. Такой лабораторный практикум на основе компьютерного моделирования физически может представлять собой обычную книгу с компакт-диском или электронную книгу со ссылками на программы моделирования. Оба варианта отличаются доступностью, простотой тиражирования и распространения.
Изучению обработки электрических сигналов посвящены различные дисциплины многих технических специальностей. Теоретические и практические вопросы обработки сигналов достаточно трудны. Поэтому именно в этой области должен иметься набор разнообразных компьютерных моделей, изучив которые, студент сможет достичь должного уровня понимания материала и получить необходимые практические навыки.
В предлагаемой статье анализируются подходы к созданию ЭОР указанного класса. Важными вопросами при этом являются выбор средств разработки программного
обеспечения, от чего в значительной мере зависят качественные показатели результата. Следующим этапом является разработка структуры ПО лабораторной работы и практикума в целом, которое должно создаваться с учетом специфики изучаемого курса, его основных и дополнительных целей и задач. В ряде случаев найти приемлемые решения возможно только при использовании нескольких технологий программирования.
На основе определенных подходов могут создаваться комплексы ЭОР для конкретной специализации того или иного направления обучения.
Указанные вопросы являются предметом обсуждения в настоящей статье, написанной на основе более чем десятилетнего опыта преподавания информационных технологий в вузе.
1. Обзор курсов по обработке сигналов
При изучении многих курсов для различных технических специальностей предполагается изучение методов и алгоритмов аналоговой и цифровой обработки сигналов. В большинстве этих дисциплин изучение методов и алгоритмом обработки сигналов является основной целью обучения. В других случаях алгоритмы обработки сигналов могут стать материалом, на основе которого изучаются те или иные информационные технологии и пишутся компьютерные программы. Тогда обработка сигналов может стать дополнительной целью обучения.
Практически во всех указанных случаях учебный процесс предполагает выполнение лабораторных практикумов. Их особенности непосредственным образом зависят от их направленности, поставленных целей и задач соответствующих дисциплин. Проведя некоторое обобщение, учебные курсы по обработке сигналов можно разделить на следующие группы.
1. Теоретические курсы. Примером может служить курс с названием «Теоретические основы цифровой обработки сигналов».
2. Курсы, связанные с разработкой программного обеспечения для решения задач обработки сигналов. К этой группе также относятся разработка программного обеспечения для микропроцессорных и микроконтроллерных устройств и систем, занимающихся цифровой обработкой сигналов.
3. Курсы, посвященные теоретическим аспектам построения устройств и систем обработки сигналов и автоматического управ-
ления.
4. Курсы, посвященные в большей мере практике использования устройств и систем обработки сигналов и управления.
Можно смело утверждать, что во всех случаях лабораторные работы играют большую роль в учебном процессе, позволяют студентам лучше понять теорию и получить необходимые практические навыки. Благодаря применению новых информационных технологий стали разрабатываться и внедряться компьютерные лабораторные практикумы, основанные на моделировании входных сигналов и процессов их обработки. В таких практикумах отсутствует специальная аппаратная часть, необходимы только персональный компьютер и специальное программное обеспечение.
Начальный этап проектирования ЭОР обязательно должен включать в себя определение направленности соответствующего курса и поставленных в нем основных и дополнительных целей и задач. Затем разработчик должен решить, какая из доступных сред разработки ПО наилучшим образом подходит для данного случая.
2. Среды разработки программного обеспечения
Для создания компьютерных практикумов имеется богатый выбор сред разработки ПО:
- математические среды обработки данных;
- среды программирования универсального назначения;
- среды графического программирования;
- среды графического моделирования систем.
В России из математических сред наиболее широкое распространение получили MATLAB фирмы MathWorks, Inc., MathCAD фирмы Mathsoft Engineering & Education, Inc. и Maple фирмы Waterloo Maple, Inc. Среды программирования универсального назначения представлены, прежде всего, продуктами фирм Microsoft и Borland, основанными на использовании алгоритмических языков С++ и Pascal - Visual С++, C+ + Builder, Delphi и др. Среди сред графического моделирования первенство держит SIMULINK фирмы MathWorks, Inc., а среди сред графического программирования и моделирования - LabVIEW компании National Instruments.
Практически на основе любого из перечисленных программных продуктов может быть создано программное обеспечение для лабораторного практикума по обработке сигналов. Однако эффективность этой реа-
лизации в каждом конкретном случае будет различной. Поэтому актуальным является вопрос о выделении объективных и субъективных критериев выбора среды разработки лабораторного практикума, часть из которых обсуждается ниже.
3. Особенности разработки моделей с помощью математических сред обработки данных
Разработка программного обеспечения практикума по обработке сигналов на основе той или иной математической среды обработки данных характерна для курсов, имеющих теоретическую направленность. Здесь на первый план выходит изучение математических методов и алгоритмов. Задачи моделирования входных сигналов и отображения результатов измерений решаются достаточно просто. Сам процесс обработки поддержан библиотеками многочисленных функций обработки данных.
Эти преимущества были отмечены многими авторами, после чего были созданы компьютеризированные курсы и практикумы по обработке сигналов. Среди них хочется выделить известные книги [1, 2] и электронное учебное пособие [3], созданное целиком в среде МаШСАБ.
При сравнении математических сред между собой как средств разработки практикумов рассматриваемого класса, в первую очередь, следует ответить на вопрос, насколько удобно и эффективно будет использование компьютерных моделей. Не займет ли обучение основам работы в той или иной математической среде слишком много времени, что может повредить усвоению основного материала.
Сравним реализации простого примера синтеза фильтра Баттерворта нижних частот и определения амплитудно-частотной (АЧХ), фазо-частотной (ФЧХ) и импульсной характеристик в средах MATLAB и MathCAD.
Работа в среде MATLAB основана на применении специального языка, значительно отличающегося от естественного математического языка, и вызове необходимых функций, состав которых необходимо знать и понимать. Для нашего примера текст программы, строящей АЧХ и ФЧХ фильтра пятого порядка, будет следующим: [z,p,k]=buttap(5); w=0:0.01:5; [b,a]=zp2tf(z,p,k) h=freqs(b,a,w); figure
plot(w,abs(h)),grid figure
plot(w,unwrap(angle(h))),grid. Для построения импульсной характеристики также используется специальная функция MATLAB - impz(b,a,Wn).
Из текста программы видно, что для достижения результатов (рис. 1) студенту нужно знать язык программирования и функции, предназначенные для синтеза фильтров Баттерворта. В то же время в явном виде математические операции обработки данных скрыты от пользователя и не отображаются, что может отрицательно сказаться на учебном процессе.
В отличие от MATLAB, при реализации известного примера в MathCAD можно использовать вместо готовых функций язык, очень близкий к естественному математическому языку.
а) б)
Рис. 1. Амплитудно-частотная (а) и фазо-частотная (б) характеристики фильтра Баттерворта нижних частот пятого порядка, полученные в МЛТЬЛБ
На рис. 2 можно видеть практически без 1
изменений формулу АЧХ фильтра Баттерворта порядка п
A( f) =
т/l
+ a
2 „2-й
и формулу дискретизированной действительной части импульсной характеристики фильтра [2, с. 187]
30
И = 41Б(/) • 008(2-л-/• Т)#.
0
Такая модель лучше читается и понимается в учебном процессе, имеет преимущества и в ряде случаев становится более предпочтительной.
Однако наличие иных критериев в выборе среды разработки может заставить оказать предпочтение МЛТЬЛБ. Приведем две возможные причины:
- одной из целей курса является изучение и получение навыков работы в среде МЛТЬЛБ;
- образовательные учреждения, где планируется внедрение практикума, имеет лицензию на использование МЛТЬЛБ.
Эти причины могут повлиять на окончательный выбор сред разработки ЭОР, рассмотренных в последующих разделах.
Следует также упомянуть, что важным недостатком практикумов, реализованных в математических средах, является необходимость установки у пользователя самой среды, без чего проведение моделирования невозможно.
Если же направленность курса по обработке сигналов носит прикладной характер, предусматривает моделирование устройств и систем как средств обработки сигналов или обучение процессу программирования в качестве основной цели, то более предпочтительными оказываются другие среды программирования.
ЛГ: 10 а 1 . ,
п := 5 ф := 10
D(f)
+ a x(f)
А( f) ■ cos ( 0(f)) ,-30
3. Особенности разработки моделей с помощью универсальных сред визуального и графического программирования
При создании во время учебного процесса программ, предназначенных для решения задач цифровой обработки, без использования готовых функций, имеется возможность достижения глубокого уровня понимания происходящих вычислительных процессов. Студент знакомится с численными методами реализации таких математических операций, как интегрирование, дифференцирование и др., получает необходимые знания для построения устройств и систем обработки данных и управления.
Существуют курсы, в которых используется обучение основам обработки сигналов с применением компьютерных программ, написанных на известных алгоритмических языках [4]. Для работы с этими программами используются среды программирования универсального назначения. Их существенным недостатком является трудности при формировании (только при помощи базовых средств) интерфейса пользователя, в том числе предназначенного для графического отображения данных. Хорошим решением является привлечение дополнительных средств - библиотек классов или программных компонентов. Прекрасным средством, значительно расширяющим возможности визуальных сред MS Visual C++, Borland C++ Builder, являются библиотеки Measurement Studio компании National Instruments [5].
fa := 40 j : /Т x(f) := — k:=0..100
0(f) := = 0.005 k
wk 1
= 4-
-71--if 0< f< fp
fp
fa - f fa - fp
if f>fp
D(f)-cos(2-n-f t(.j dl
Hk
Рис. 2. Моделирование фильтра Баттерворта пятого порядка в MathCAD
Автор настоящей статьи, ведя занятия по разработке программного обеспечения виртуальных приборов (в рамках курса «Виртуальные средства измерений»), широ-
ко использует готовые функции обработки сигналов среды графического программирования Lab VIEW. На занятиях студенты самостоятельно создают LabVIEW-модели
виртуальных приборов и систем и затем на их основе изучают основы их работы. Низкая трудоемкость программирования в графических средах позволяет получать желаемые результаты в течение одного лабораторного занятия, но при этом программная реализация функций обработки сигналов остается неизученной.
Пример, моделирование которого в математических средах рассматривалось выше, в LabVIEW реализуется в виде передней панели и блок-диаграммы (рис. 3).
Как видно из рисунка, создание Lab-VIEW-моделей обработки сигналов не является совсем простым делом, требует знаний основ программирования и окупается в случае необходимости изучения основ программирования в данной среде. В качестве дополнительного примера здесь можно рассмотреть учебное пособие по цифровой обработке сигналов [6]. Оно предназначено для студентов, хорошо знающих LabVIEW, или применимо в случае, когда обработка сигналов и обучение программированию происходят одновременно.
В случае, когда основной целью дисциплины является моделирование сложных систем, при разработке следует пользоваться другими средами разработки. Однако появившийся с недавнего времени (начиная с версии 8.0) в составе LabVIEW модуль Control De-sign&Simulation Module позволяет успешно проводить такое программирование и изучать системы обработки сигналов и управления на уровне их функциональных схем ничуть не хуже, чем в специальных средах графического моделирования систем.
4. Особенности разработки моделей с помощью сред графического моделирования систем
Система графического моделирования SIMULINK, входящая в состав математического пакета MATLAB, по праву завоевала широкую популярность. Пользователь, не обладая глубокими знаниями в области программирования, может создать и исследовать модель сложной системы. Для этого следует только выбрать необходимые функциональные блоки из проблемно-ориентированных библиотек, провести связи, объединив их в схему, и вывести интересующие сигналы на элементы отображения.
Для моделирования реализующего известный пример устройства (рис. 4) от создания модели до анализа результатов моделирования, отображающихся в графической форме, вполне достаточно нескольких минут учебного времени.
Появление в составе LabVIEW средств Control Design&Simulation Module позволило использовать эту мощнейшую систему в режиме создания графических моделей. Графическое моделирование устройств и систем в LabVIEW и SIMULINK в этой части стали очень похожи (сравните рис. 4а и рис. 5а), но в распоряжении разработчика в LabVIEW имеются более развитые средства интерфейса пользователя, средства программирования и создания исполняемъх приложений и др., которых просто нет в средах MATLAB-SIMULINK. В результате появилась возможность создания разнообразнейших LabVIEW-ЭОР в виде отдельных программных продуктов, не требующих для использования среды разработки, а также легко тиражируемых и распространяемых.
5. LabVIEW- модели систем
Среда графического программирования LabVIEW удобна для создания моделей сложных устройств и систем обработки сигналов в виде «черного ящика», на основе которых можно проводить их исследование в целях определения характеристик, изучать особенности функционирования и разбираться в решаемых системой задачах.
Такая модель представляет собой своего рода учебный тренажер, который предоставляет возможности оперативно изменять входные сигналы, менять настройки и режимы работы (параметры модели) и изучать сигналы на выходе (результаты моделирования). Входные воздействия и условия для моделирования могут браться из файлов, сформированных заранее. Все сигналы, настройки, параметры и т.п. могут отображаться на разнообразнейших экранах и индикаторах в графическом и цифровом видах.
Поскольку такая LabVIEW-модель - готовая программа, в распоряжении студента имеется только передняя панель. Эта модель отличается наглядностью и позволяет, не отвлекаясь на частности, понять основы, суть работы системы обработки сигналов и ее назначение в целом, разобраться в особенностях функционирования при различных режимах работы, понять поведение при различных входных воздействиях и при их смене.
В качестве примера LabVIEW-модели на рис. 6 приведен вид передней панели модели, предназначенной для изучения функционирования системы согласованной фильтрации при решении задач распознавания сигналов.
Подлежащие обработке сигналы выбираются и читаются из файлов, подготовленных заранее. Их форма и найденный с помощью быстрого преобразования Фурье спектр сразу
же отображаются на соответствующих графических экранах. Затем после выбора образцового сигнала строятся и отображаются импульсная характеристика и частотные характеристики согласованного фильтра. Путем выполнения операции свертки (во временной области), перемножения спектров (в частотной области) и других известных операций в модели находятся и отображаются выходные сигналы и отношения сигнал/шум на входе и на выходе. Перебрав все имеющиеся образцовые сигналы, на основе полученной информации можно распознать, какому из образцов соответствует входной сигнал.
Рис. 3 Моделирование фильтра Баттерворта пятого порядка в среде Lab VIEW: а) передняя панель; б) блок-диаграмма
6. Пример структуры лабораторной работы при использовании нескольких сред программирования
Рассмотренные выше подходы использовались при создании лабораторного практикума на основе компьютерного моделирования для курса «Преобразование измерительных сигналов». Его основными целями и задачами явились изучение математических основ и алгоритмов обработки измерительных сигналов. Вопросы программирования и изучения устройств и систем, реализующих указанные алгоритмы, в данный курс не вошли, но для лучшего понимания материала на системном уровне было решено использовать в составе лабораторных работ LabVIEW-moдели.
а)
□
б)
Рис. 4. Модель системы - фильтра Баттерворта
низких частот - в среде БЕУГОЬШК: а) - блок-схема; б) - результаты моделирования
а)
Рис. 5. Блок диаграмма Lab VIEW:
а) кадр последовательной структуры,
содержащий функции модуля Control Design&Simulation Module;
б) кадр последовательной структуры содержащий базовые функции Lab VIEW
О pulse А
Ó :
о triangle 1 1 N
© «quare 1 1 - н f
X
Cs¡> О Q Cfe
¡93.537
(временная область) 193.537
Í[Í¡!HS=¡
Рис. 6. LabVIEW-модель системы согласованной фильтрации
Поскольку изучение математических основ обработки и преобразования сигналов лучше проводить в математической среде (см. п. 1 данной статьи), для реализации практикума было выбраны две среды: MathCAD 14 и LabVIEW8.2. В результате состав ПО каждой лабораторной работы был установлен следующим:
1) Методические указания с теоретическим введением в виде электронного текста в формате PDF (Acrobat Reader). Они содержат необходимые теоретические сведения, формулировки решаемых задач, описание моделируемой системы, рабочее задание, инструкции по работе с ПО и правила оформления отчета. В рабочее задание входят, как уже было отмечено, решение ряда задач в MathCAD и исследование LabVIEW-модели.
2) Программа преподавателя в виде LabVIEW-приложения, позволяющая формировать варианты заданий. Программа преподавателя предназначена для формирования файлов, в которые записываются различные варианты входных сигналов в формате текстовых данных PRN (MathCAD).
3) Заготовки в виде файлов формата XMCD (MathCAD) для реализации алгоритмов, решающих задачи обработки сигналов меньшей сложности. Невысокая сложность обусловлена тем, что студент должен успеть решить поставленные задачи во время занятия. При этом выполняется требование использования математических выражений, а не встроенных функций.
4) Многофункциональная модель системы ОС в виде LabVIEW-приложения, реализующая сложные алгоритмы обработки сигналов. Пример такой модели кратко описан в предыдущем разделе.
5) Заготовка отчета в виде файла формате DOC (MS Word).
7. Создание комплексов ЭОР на основе компьютерного моделирования для учебных программ и специализаций
В последнем разделе статьи автору хотелось бы высказать идею о целесообразности разработки на основе компьютерного моделирования комплекса ЭОР, включающего в себя лекционные демонстрации, лабораторные практикумы, практические работы, поясняющие модели и т.д., под конкретную учебную программу или специализацию. Примером может служить магистерская программа 551505 «Измерительные информационные технологии», предусматривающая углубленное изучение процессов обработки и преобразования сигналов.
Во-первых, по данной программе может быть составлен список подлежащих изучению методов и алгоритмов обработки сигналов. Во-вторых, могут быть заранее определены программные средства, которые предполагается изучать как таковые. Эти два списка, приведенные в соответствие, как раз и должны дать основу для разработки комплекса ЭОР. Параллельное изучение теории и программных средств, реализующих примеры ее ис-
пользования [6], или освоение вопросов программирования с использованием алгоритмов, также подлежащих изучению, могут обеспечить повышение качества учебного процесса в целом.
Заключение
ЭОР на основе компьютерного моделирования и, в частности, лабораторные практикумы являются распространенными и полезными средствами обучения, обладающими существенными преимуществами. Эффективность таких практикумов в области обработки сигналов наиболее высока, что делает актуальной их разработку.
Обязательным этапом разработки практикумов на основе моделирования является выбор среды его разработки и используемых в ней средств. При этом выборе необходимо учитывать направленность и специфику дисциплины, поставленные основные и дополнительные цели и задачи обучения. В большинстве случаев лучшим вариантом представления лабораторной работы является формат исполняемых приложений операционной системы Windows, когда для использования практикума не требуется среда программирования и обеспечивается сравнительная простота тиражирования и распространения.
Использование среды графического программирования LabVIEW компании National Instruments позволяет разрабатывать разнообразные практикумы, которые имеют значительные преимущества. Однако в случае, когда главной целью становится изучение основ теории обработки сигналов, среды математической обработки данных оказываются более предпочтительными.
Поэтому хорошие результаты, способствующие всестороннему изучению методов обработки сигналов и получению необходимых практических навыков, может дать совместное использование нескольких сред разработки
[7].
Как было указано, теоретическую часть лабораторной работы лучше выполнять в математической среде (например, MathCАD), а практическую часть - с помощью исследования готовой модели, разработанной в среде LabVIEW и отличающейся богатым интерфейсом пользователя и многофункциональностью.
С использованием этого подхода является целесообразной разработка лабораторного практикума по обработке сигналов в виде книги с прилагаемым программным обеспечением на компакт-диске.
Литература
1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для втузов. - СПб.: Питер, 2003. - 604 с.
2. Каганов В.И. Радиотехнические цепи и сигналы. Компьютеризированный курс: Уч. пособие. -М.: Форум: Инфра-М, 2005. - 432 с.
3. http://www.exponenta.ru/educat/systemat/kavchuk/index.asp.
4. Айчифер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход. - 2-е изд. Пер. с англ. - М.: «Вильямс», 2004. - 992 с.
5. www.ni.com.
6. Федосов В.П., Нестеренко А.К. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW. - М.: ДМК Пресс, 2007. - 472 с.
7. Бессонов А. С. Использование нескольких сред программирования для создания программного обеспечения виртуального средства измерений // Оптимальные методы решения научных и практических задач: Матер. Междунар. научн. конф. - Ч. 4. - Таганрог: «Антон», ТРТУ, 2005. - С. 12-15.
УДК.004.94
УНИВЕРСАЛЬНАЯ УЧЕБНАЯ ЛАБОРАТОРИЯ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ОБУЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОМУ ПРОЕКТИРОВАНИЮ ЦИФРОВОЙ АППАРАТУРЫ
Н.А. Дмитриев, асп. Тел.: (495) 323-92-83; E-mail: [email protected]
Л.Д. Забродин, д.т.н., проф. Тел.: (495) 323-92-83; E-mail: [email protected]
М.Н. Ёхин, к.т.н., доц. Тел.: (495) 323-92-83; E-mail: [email protected] Б.Н. Ковригин, к.т.н., доц.
Тел.: (495) 323-92-83; E-mail: [email protected] М.Ю. Павлов, асп. Тел.: (495) 323-92-83; E-mail: [email protected] Кафедра Компьютерных систем и технологий Московский инженерно-физический институт (Национальный исследовательский ядерный университет) http: //dozen.mephi.ru
The article dwells on the universal educational laboratory which basis is made by the automated workplace of the student. The new features of laboratory and its use in educational process modern technologies automated designing with orientation to ideology «system on a crystal» are common educational environment for scheme-technical courses.
В статье представлена универсальная учебная лаборатория, основу которой составляет автоматизированное рабочее место студента. Принципиально новыми особенностями лаборатории и ее использования в учебном процессе являются единая учебная среда для схемотехнических курсов, современные технологии автоматизированного проектирования с ориентацией на идеологию «система на кристалле».
Ключевые слова: учебная лаборатория, междисциплинарное обучение, универсальный лабораторный стенд.
Keywords: educational laboratory, interdisciplinary training, the universal laboratory stand.
Современное состояние мировой электронной индустрии характеризуется революционными изменениями, которые обу-
словлены возможностями полупроводниковой технологии создавать все основные функциональные элементы полного конеч-
