Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Петербургский государственный университет путей сообщения

Императора Александра I

Факультет «Автоматизация и интеллектуальные технологии»

Кафедра «Методы и приборы неразрушающего контроля»

Дисциплина

«Обнаружение и фильтрация сигналов в неразрушающем контроле»

Пояснительная записка

к курсовой работе

по теме

«ОБРАБОТКА И ОБНАРУЖЕНИЕ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ»

Выполнил:

Студент гр. ПБ-713

Сабитов И.А.

Проверила:

Чурова В.В.

Санкт-Петербург

2020

Содержание

Исходные данные 4

Исходные данные 4

Приложение 1 4

№ 4

№ раздела работы 4

1.1 4

1.2 4

2.2 4

2.3 4

4.1 4

4.2 4

Имя файла 4

Имя файла 4

,дБ 4

4

,Гц 4

,Гц 4

Функция 4

,дБ 4

T,мс 4

N,байт 4

8 4

Data8.txt 4

Data8.png 4

50 4

0.6 4

60 4

110 4

filter 4

-80 4

450 4

3 4

5

Обозначения и сокращения 5

Приложение 2 5

1 Исследование параметров случайного процесса 6

1.1 Расчет числовых характеристик 6

1.2 Спектральный анализ сигнала 8

2 Выбор метода предварительной обработки сигнала 9

2.1 Спецификация требований к фильтру 10

2.2 Вычисление коэффициентов фильтра 11

2.3 Реализация фильтра в среде Matlab 14

3 Разработка алгоритма обнаружения сигнала 15

4 Разработка блок-схемы устройства цифровой обработки сигнала 18

4.1 Расчет параметров аналого-цифрового тракта: 19

4.2 Расчет объема внутренней памяти для хранения данных 20

Список литературы 21

Исходные данные

Приложение 1

№	№ раздела работы
	1.1	1.2	2.2					2.3		4.1		4.2
	Имя файла	Имя файла	,дБ		,Гц	,Гц	Функция		,дБ		T,мс		N,байт
8	Data8.txt	Data8.png	50	0.6	60	110	filter		-80		450		3

Обозначения и сокращения

Приложение 2

с.в.	-	случайная величина
СКО	-	среднее квадратическое отклонение
ФНЧ	-	фильтр нижних частот
ФВЧ	-	фильтр верхних частот
ПФ	-	полосовой фильтр
РФ	-	режекторный фильтр
КИХ	-	конечная импульсная характеристика
АЧХ	-	амплитудно-частотная характеристика
ФЧХ	-	фазо-частотная характеристика
БПФ	-	быстрое преобразование Фурье

1 Исследование параметров случайного процесса

Случайным процессом X(t) называется процесс, значение которого при любом значении аргумента t является случайной величиной.

Cтатистические характеристики случайного процесса: математическое ожидание, дисперсия и корреляционная функция(СКО).

1.1 Расчет числовых характеристик

Оценка для математического ожидания дискретного сигнала

(1.1)

Оценка дисперсии рассчитывается по выражению

(1.2)

Среднее квадратическое отклонение 

 =

(1.3)

Энергия сигнала по временной области

(1.4)

В таблице 1.1 приведены результаты расчета параметров исходного сигнала по выражениям (1.1), (1.2), (1.3) и (1.4).

Таблица 1.1 – Числовые параметры исходного сигнала

Параметр сигнала	Значение
Оценка математического ожидания x
Оценка дисперсии x
Оценка СКО	0,0082
Энергия сигнала
Длительность сигнала Т, с	7,5000

Оценка  строится на гафике в виде двух линий:

и .

Рисунок 1.1– График исходного сигнала

Текст программы в Matlab для расчета значений таблицы 1.1 и построения графика на рисунке 1.1. fx=load('Data8.txt'); n=length(fx); s=sum(fx); s=0; for i =1:n; s=s+fx(i); end mx=s/n; a=0; for i =1:n; a=a+(fx(i)-mx).^2; end Dx=a/(n-1); sigma=sqrt(Dx); E=0; for i =1:n; E=E+fx(i)^2; end fd=44100; dt=1/fd; T=dt*(n-1); t=0:dt:T; plot(t,fx); grid title('Зависимость <<Амплитуда-Время>>'); xlabel ('Время, c'); ylabel ('Амлитуда, B'); set(gcf, 'color', 'w'); y2=sigma-mx; y3=-sigma+mx; y1=0; hold on; plot([t(1) t(end)], [y1,y1], 'G'); plot([t(1) t(end)], [y2,y2], 'R'); plot([t(1) t(end)], [y3,y3], 'R'); hold off legend('Исходный сигнал', 'Оценка mx', 'Оценка \sigma'); save('fx.mat', 'fx', 'fd', 't');