Синтез системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

мобильного программного кода вычислительного процесса. Альманах современной науки и образования, г. Тамбов: Грамота, 2016, № 9 (111), ISSN 1993-5552, pp. 10-14.

7. SAFONOV Gh., ABABII V., SUDACEVSCHI V. Analysis of distributed computing architectures for

synthesis of multi-agent systems. European Applied Sciences Journal, № 9 2016 (September), ISSN 21952183, pp. 34-37.

8. http://nodemcu.com/index en.html.

9. ESP8266 Datasheet. (Доступен на: http://espressif.com/sites/default/files/).

SYNTHESIS OF PARALLEL DATA ACQUISITION SYSTEM FOR ANALYSING OF MULTIDIMENSIONAL SIGNALS

Ababii V.

Technical University of Moldova, Republic of Moldova

Sudacevschi V.

Technical University of Moldova, Republic of Moldova

Calugari D.

Technical University of Moldova, Republic of Moldova

СИНТЕЗ СИСТЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО СБОРА ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА МНОГОМЕРНЫХ СИГНАЛОВ

Абабий В.

Технический Университет Молдовы, Республика Молдова

Судачевски В.

Технический Университет Молдовы, Республика Молдова

Калугарь Д.

Технический Университет Молдовы, Республика Молдова

ABSTRACT

In this paper, we present the results of the synthesis of a system for parallel data acquisition for the analysis of multidimensional signals. As a result of the design, a structural and functional diagram was obtained, a time diagram containing a sequence of signal conversion and synchronization.

АННОТАЦИЯ

В данной работе представлены результаты синтеза системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов. В результате проектирования были получены структурная и функциональная схема, и временная диаграмма содержащая последовательность преобразования сигналов и синхронизации.

Keywords: multidimensional processes, multidimensional signals, data acquisition, temporal synchronization, temporal interpolation.

Ключевые слова: многомерные процессы, многомерные сигналы, сбор данных, временная синхронизация, временная интерполяция.

Введение фильтрации, дискретное Фурье и z - преобразова-

Окружающий нас мир можно представить в ние, двумерные рекурсивные и не-рекурсивные

виде многомерного процесса, где любое измерение дискретные фильтры.

рассматривается в многомерной системе координат Также, основные методы предварительной обили многосвязных параметров (сигналов). работке, мультиплексирование аналоговых сигна-Наиболее распространенные области науки, в лов, методы измерения электрических и неэлектри-которых исследуются многомерные процессы или ческих параметров, методы изоляции и согласова-многосвязные параметры (сигналы), это биология, ния сигналов, и аналого-цифровое преобразование экономика и социология. Классическим примером многомерных сигналов рассмотрены в работе [4]. исследования многомерных сигналов представляет Основной задачей при вводе и обработке процесс ввода, обработки и хранения сигналов многомерных сигналов является пространственная головного мозга [1, 2], где рассматриваются и временная синхронизация. Данные задачи многоканальный способ параллельного ввода и рассмотрены в работах [2, 5, 6], где авторы обработки многомерных сигналов. концентрируются на обработку сигналов ЭЭГ

В работе [3] изложены необходимость, основ- человека, которые могут служить в качестве

ные методы и модели цифровой обработке много- прототипа для исследования других многомерных

мерных сигналов, такие как: теория цифровой процессов.

Один из методов пространственной и временной синхронизации является интерполирование [7]. При помощи интерполяции можно получить точные значения для соответствующих моментов времени, или для соответствующих пространственных точек с заданными координатами.

Частный случай цифровой обработки многомерных сигналов предложен в работах [8, 9], где рассмотрены способы оценки функциональности и корректности печатных плат.

Постановка задачи для синтеза системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов

Предположим, что в трехмерном пространстве

х, у, г) (Рисунок 1) задан многомерный процесс, который генерирует множество сигналов состояния с амплитудами А = {я1, а2 ,...аы } (1):

а = / (г, а}, V] = ,] Ф I), (1)

где: а - амплитуда сигнала в точке с

координатами =(х;, у, г ); / - функция,

определяющая динамику амплитуды сигнала а в зависимости от времени г и соседних сигналов

а., V] = , ] ФI.

Целью данной работы является проектирование системы для параллельного ввода многомерных сигналов (Рисунок 1), их временная интерполяция с последующей пространственной и временной синхронизацией для анализа.

Структурная схема системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов

сбора данных для анализа многомерных сигналов представлена на Рисунке 2, где: ENV -исследуемое пространство; DC - блок предварительной обработки сигналов;

DAI / FPGA - блок интерфейса и цифровой обработки данных; PC - ЭВМ для конфигурации блока DAI / FPGA, ввода данных через стандартный интерфейс USB и анализа данных.

Структурная схема системы параллельного

Рисунок 2. Структурная схема системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов.

Функциональная схема системы Функциональная схема системы

параллельного сбора данных параллельного сбора данных содержит N

однородных каналов и представлена на Рисунке 3. Каждый канал обрабатывает один сигнал состояния

А = |о1, а2,...ам | и включает следующие

функциональные блоки:

^, V/ = 1, N - множество датчиков

преобразующие сигналы состояния в

электрические сигналы щ, V/ = 1, N;

dui dt

l-, Vi = 1, N - блоки дифференцирования по

времени, которые вычисляют скорость изменения входного сигнала;

U, Vi = 1, N

результаты

дифференцирования;

Ты Л _ _

|1 щ Ж VI = 1 N - блоки интегрирования,

т v )

выполняют интегрирование на интервале времени [Т/,Тдо], где Т - начало интегрирования и Тт -время конец интегрирования, пока не будет, достигнут результат интегрирования Щ > и+ш или

и1- < и

AD ■

u1, Vi = 1, N - результаты интегрирования;

AD, =

+ u, > u

'AD

0\иш> u1 > иш , Vi = 1, N

- блоки сравнения, выполняют сравнение результата интегрирования uI с пороговыми напряжениями: u+j - при положительном результате интегрирования и u^ - при отрицательном результате интегрирования;

CT (u), Vi = 1, N - счетчики числа

импульсов, ведут подсчет числа раз выполнения условия сравнения результата интегрирования с пороговыми напряжениями. Счетчики CT(щ)

генерируют адреса Adr(a), Vi = 1, N для

оперативной памяти RAM (a), Vi = 1, N, в

которой хранится текущее время выполнения условия сравнения и биты знака интегрирования

(+) и (-); _

WRi, Vi = 1, N - сигналы для синхронизации записи данных в память RAM (a ), Vi = 1, N;

DM + D0 - младшие разряды данных, которые содержат текущее время;

Dm+2 - старший бит данных, который

содержит значение сигнала «+» генерируемый блоком сравнения;

DM+1 - бит данных позиции М+1, который

содержит значение сигнала «-» генерируемый блоком сравнения;

RST(Intt), Vi = 1, N

сигналы сброса

-\u: < u-

соответствующего интегратора для начала нового цикла интегрирования;

RST{Int{) RST(Int2)

RST{Int2) XST(IntN)

+ >

АЩ- > и2 > "Id

l - A,

RST(Ints

*

Timer

Рисунок 3. Функциональная схема системы параллельного сбора данных.

Процесс функционирования системы параллельного сбора данных объясняется временной диаграммой, которая представлена на Рисунке 4.

Сигналом CLK происходит инкрементирова-ние таймера Timer, который ведет подсчет системного времени с интервалами AT . График и

представляет собой сигнал, полученный от датчика и пропорционален амплитуде измеряемого параметра состояния a. Диаграмма иI отображает процесс интегрирования Int и процесс инициализации интегратора RST(Inti). В зависимости от

состояния интегратора генерируется сигналы AD , которые определяют шаг дискретизации входного сигнала и и знак результата интегрирования. При положительном знаке результата интегрирования генерируется сигнал (+) , при отрицательном знаке результата интегрирования генерируется сигнал

(-) . Сигналом RST(Intt) = (+) Ф (—) происходит инициализация соответствующего интегратора. Одновременно происходит инкрементирование

Inc(CTi) счетчика CT(a ) соответствующего канала. Счетчик CT (a) генерирует адрес памяти Adr (RAMi) . Сигналом WR по указанному адресу Adr (RAMi) записывается содержимое таймера Timer в разрядах DM ^ D0, в разряд DM+X значение сигнала (—) , и в разряд DM+2 значение сигнала (+).

Таким образом, в памяти RAM (a) каждого

канала накапливаются контрольные точки содержащие направление изменения уровня входного

сигнала и и текущее системное время, в котором

был переход через шаг дискретизации.

Ж

пппппппппппппппппп

-Г~/ / // // // // // // // /

AT

4 ДТ

11ДТ 12ДТ

21ДТ

RSTjlnQ_Q_

XI

П п п

л

CT{Ui)

InciCT,)

InciCT,)

InciCT,)

Adrifl,)

Adr(R4M{) AdrtRIM,)

AdriRAM^)

XI

XI

л

{Af+J{+): Ом4,(-); D„ + Da(Timer)\

{А,+2(+); DMJr), D„ - D^Timef)}

Рисунок 4. Временная диаграмма функционирования одного канала системы для сбора данных.

методом

Восстановление данных интерполяции по времени

Пример восстановления данных, для одного канала, методом линейной интерполяции [7] по времени представлен на Рисунке 5, где:

OTui - система координат, состоящая из: ОТ - координаты по времени с шагом дискретизации АТ и Oui - координаты амплитуды сигнала с шагом дискретизации Ащ ;

щ = g (г, а], V] = 1, N) - исходный

аналоговый сигнал, предназначенный для ввода и анализа;

восстановленный сигнал,

* * / * \ и* = g (t)

методом линейной интерполяции, который формирует множество прямолинейных отрезков

О, Pi, Р2> p;

; d; d^dddd } - данные полученные из памяти RAM (a) для восстановления сигнала, где: d7 = (+), d6 = (—) и d5 ^ d0 = (Timer) .

Для более точного вычисления амплитуды

*

восстанавливаемого сигнала и и синхронизации по времени многомерных сигналов, на отрезке

[ p (3 AT, Au), p2 (10 AT, 2 Au)] показан

пример деления интервала времени [3АГ, 10АГ] на множество под-интервалов длительностью Т .

Рисунок 5. Восстановление данных для одного канала методом интерполяции по времени.

Выводы

В результате синтеза системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов были получены: структурная схема, функциональная схема и временная диаграмма, которая представляет последовательность преобразования сигналов и синхронизации. Представлен пример восстановления данных методом линейной интерполяции для предоставления возможности временной синхронизации между сигналами.

Процесс преобразования сигналов заключается в определении шага дискретизации по времени и по амплитуде, вычисление скорости изменения амплитуды входного сигнала, и вычисление контрольных точек содержащие направление изменения входного сигнала и текущее системное время. Полученные данные записываются в оперативную память для последующего считывания и цифровой обработке на базе ЭВМ.

В рамках данной работы предусматриваются следующие дальнейшие действия: исследование и проектирование технических и программных средств автоматизации синтеза системы параллельного сбора данных для анализа многомерных сигналов.

Список использованной литературы

1. Kida T., Tanaka E. and Kakigi R. MultiDimensional Dynamics of Human Electromagnetic Brain Activity. Front. Hum. Neurosci. 9:713. 2016. doi: 10.3389/fnhum.2015.00713.

2. Prochzka A., Bartoov V., and O. Vyata O. Multi-channel signal segmentation and classification. In Proceedings of the 8th IASTED International Conference on Visualization, Imaging and Image Processing. September 1 - 3, 2008, Palma de Mallorca, Spain. ISBN: 978-0-88986-759-8. (Доступен на:

http ://www. actapress. com/Abstract.aspx?paperId=3 3 9 36).

3. Даджион Д., Mepcepo P. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ.— М.: Мир, 1988.— 488 с.

4. Data Acquisition Handbook. A Reference for DAQ and Analog & Digital Signal Conditioning. Third Edition. Mesurement Computing Corporation USA 2012. - 145 p. (Доступен на: http ://www. mccdaq. com/pdfs/anpdf/Data-Acquisition-Handbook.pdf).

5. Фингелькурц А. Пространственно-временная организация сегментной структуры ЭЭГ человека. Дисс. раб., МГУ, Москва, 1998, 273 стр.

6. Коробейникова И. Связь пространственной синхронизации биопотенциалов тета-диапазона ЭЭГ человека с разной успешностью выполнения зрительно-пространственных задач. Физиология человека, 37 (5), 2011, стр. 26-34. ISSN: 0131-1646.

7. Шарый С. Курс вычислительных методов. Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, 2017, 574 с.

8. Ababii V., Sudacevschi V., Calugari D., Bordian D. Система цифровой обработки многомерных сигналов для оценки функциональности печатных плат. INTERNATIONAL INNOVATION RESEARCH, Сборник статей VIII Международной научно-практической конференции, Пенза, 27 апреля 2017 г., стр. 112-115, ISBN: 978-5-9500235-0-7. (РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=29050070).

9. Калугарь Д., Абабий В., Судачевски, В. Цифровая обработка многомерных сигналов для оценки корректности печатных плат. Прикладш науково-техшчш дослвдження : матерiали мiжнар. наук.-прак. конф., 5-7 кит. 2017р. - 1вано-Франшвськ : Симфошя форте, 2017. стр. 94, ISBN: 978-966-284-110-7.