ПР3 / Методические указания к практической работе №9
.pdf
КАФЕДРА РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
УО «ПОЛОЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К ВЫПОЛНЕНИЮ ПРАКТИЧЕСКИХ РАБОТ
по дисциплине «ОСНОВЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ»
РАЗДЕЛ IV
КАНАЛЫ УТЕЧКИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ
НОВОПОЛОЦК 2015
РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
КАФЕДРА РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
МАТЕРИАЛЫ ПОДГОТОВИЛА:
старший преподаватель кафедры радиоэлектроники Бураченок Ирина Брониславовна
РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
Основы защиты информации |
3 |
|
|
|
|
ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА №9
ТЕМА: Создание маскирующего шума для имитации виброакустического зашумления.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Провести анализ основных характеристик маскирующего шума.
Результат обучения:
После успешного завершения занятия пользователь должен:
знать основные характеристики маскирующего шума: выборочное среднее значение;
получить навыки анализа основных характеристик маскирующего шума для имитации виброакустического зашумления.
Используемая программа: MatLab R2012a (R2013a, R2014a), Mathcad 15.0 или любой язык программирования С++, С#, Visual Basic, Java и др.
План занятия:
1.Изучение кратких теоретических сведений.
2.Выполнение задания.
3.Оформление отчета.
1.КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ
Белый шум — стационарный шум, спектральные составляющие которого равномерно распределены по всему диапазону задействованных частот.
К примеру, сигнал полосой в 20 Гц между 40 и 60 Гц имеет такую же мощность, что и сигнал полосой 20 Гц между 4000 и 4020 Гц. Неограниченный по частоте белый шум возможен только в теории, так как в этом случае его мощность бесконечна. На практике сигнал может быть белым шумом только в ограниченной полосе частот.
Цветные шумы — некоторые виды шумовых сигналов, которые имеют определённые цвета, исходя из аналогии между спектральной плотностью сигнала произвольной природы и спектрами различных цветов видимого света. «Окрашенный» шум – формируется из «белого» в соответствии с огибающей амплитудного спектра скрываемого речевого сигнала.
Розовый шум (спад спектра мощности со скоростью 3 дБ/октаву). Коричневый (спад спектра мощности со скоростью 6 дБ/октаву).
Речеподобный – формируется путем микширования в различных сочетаниях отрезков речевых сигналов и музыкальных фрагментов, а также шумовых помех, или формируется из фрагментов скрываемого речевого сигнала при многократном наложении с различными уровнями.
Маскированием называется эффект, при котором слабое, но слышимое звуковое колебание становится неслышимым при наличии другого более громкого (сигнал маскирования). Эффект маскирования зависит от спектральных и временных характеристик маскируемого сигнала и сигнала маскирования.
Можно говорить о маскировании по частоте и маскировании по времени. Первое заключается в следующем: если два сигнала одновременно находятся в ограниченной частотной области, то более слабый сигнал становится неслышимым на фоне более сильного. Порог маскирования зависит от частоты, уровня подавления сигнала и тональной или шумовой характеристик маскируемого сигнала и сигнала маскирования. Легче широкополосным шумовым сигналом маскировать тональное колебание, чем наоборот.
|
|
Бураченок Ирина Брониславовна |
3 |
4 |
Бураченок Ирина Брониславовна |
|
|
|
|
Кроме того, более высокочастотные колебания маскировать легче. Маскирование по времени определяет следующий эффект: более слабый сигнал становится не слышимым за 5
– 20 мс до включения колебания маскирования и становится слышимым через 50 – 200 мс после его выключения.
Важной характеристикой маскирующего шума является коэффициент качества. Коэффициент качества шума принято оценивать энтропийным коэффициентом подобия, который для нормального шума (гауссовы случайные процессы) принят, равным 1. Отклонение энтропийного коэффициента качества от единицы определяет снижение качества шума.
Принято считать, что наилучшими маскирующими свойствами применительно к широкому классу сигналов обладает шум с нормальным (гауссовым) распределением вероятностей мгновенных значений.
|
|
|
|
|
|
|
|
( x x ) |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
||
|
|
P(x) |
e |
2 D |
2 |
|
, |
||||
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D |
2 |
|
|
|
|
|
|
где |
D |
– дисперсия шумового сигнала; |
x |
– |
выборочное среднее арифметическое; |
||||||
вектор выборочных значений. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
Такой сигнал имеет наибольшее значение информационной энтропии. |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
P(x) ln P(x)dx ln |
2 e , |
||||||
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1)
x
(2)
–
где P(x) – плотность распределения вероятности измеряемой величины.
Сигнал, дифференциальный закон распределения которого отличается от нормального, будет иметь меньшую энтропию.
В настоящее время помеховую оценку качества шума осуществляют по энтропийному коэффициенту качества:
K |
H |
|
e |
2 H |
|
|
2 e |
|
,
(3)
При этом считается, что мощность реальной помехи, умноженная на
K |
H |
|
, равна
мощности эквивалентного нормального шума.
Следует заметить, что распределение нормального шума симметрично и имеет нулевой эксцесс. Отличие распределения реального шумового сигнала от «нормального» определяется по двум числовым характеристикам одномерного закона распределения
вероятностей: коэффициенту асимметрии |
|
а |
и коэффициенту эксцесса |
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
и |
|
|
|
|
4 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а |
|
|
3 |
|
|
э |
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
где |
|
D |
– точечная оценка среднего квадратического отклонения; |
||||||||||||||||||
|
|
|
1 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
i |
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
(x x ) |
– четвертый эмпирический центральный момент; |
|||||||||||||||
|
n |
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
1 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
(xi |
x )3 |
– третий эмпирический центральный момент. |
|||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
n i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
э |
|
:
(4)
Коэффициент асимметрии положителен, если правый хвост распределения длиннее левого, и отрицателен в противном случае.
При экспериментальной оценке защиты акустических каналов утечки речевой информации для имитации виброакустического зашумления используется шум, имеющий
|
|
4 |
Практические занятия |
Основы защиты информации |
5 |
|
|
|
|
высокий коэффициент качества, т.е. закон его распределения должен стремиться к симметричному закону распределения и обладать эксцессом близким к нулю.
Для примера, на рисунках 1. а, б соответственно показаны: амплитудно-частотная характеристика экспериментального шума (фрагмент, длительностью 0.01 с), демонстрирующая разброс амплитудных значений от времени и его спектр в рассматриваемой полосе частот. Спектральная плотность мощности шумового сигнала экспоненциально спадает в заявленных диапазонах частот.
а) Фрагмент шума
б) Спектр шума
Рисунок 1 – Характеристики шума
Для наглядности нормированная гистограмма распределения плотности вероятности экспериментального шума с наложенной функцией плотности вероятности нормального закона представлена на рисунке 2.
Рисунок 2 – Нормированная гистограмма распределения плотности вероятности экспериментального шума
Проведем оценку используемого для маскирования экспериментального шума по приведенным ранее выражениям (1-4). Результаты измерений и расчетов характеристик одномерного закона распределения вероятностей используемого шумового сигнала представлены в таблице 1.
|
|
Бураченок Ирина Брониславовна |
5 |
6 Бураченок Ирина Брониславовна
Таблица 1 – Результаты измерений и расчетов характеристик экспериментального шума
№ экспер. |
F |
|
m |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
K |
|
|||
|
шума |
|
s |
|
|
|
|
|
|
|
а |
|
|
|
э |
|
|
|
|
H |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
96000 |
2.11 10 |
4 |
|
|
0.50 |
-0.1134 |
|
-0.0264 |
|
0.943 |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
2 |
|
44100 |
1.43 10 |
|
|
|
0.50 |
-0.1378 |
|
0.0123 |
|
|
0.992 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
3 |
|
22050 |
2.48 10 |
4 |
|
|
0.50 |
-0.0762 |
|
-0.0401 |
|
0.961 |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где |
N |
– |
сумма числа |
отсчетов; |
|
m |
– |
математическое |
ожидание; |
|
|
2 |
– |
стандартное |
||||||||
|
|
|
||||||||||||||||||||
отклонение от среднего; |
а |
– коэффициент асимметрии; |
э |
– коэффициент эксцесса; |
||||||||||||||||||
K |
H |
– энтропийный коэффициент качества. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
На основании полученных результатов можно утверждать, что дифференциальный закон распределения вероятностей мгновенных значений напряжения шумового сигнала, является одномодальным (один максимум плотности распределения вероятности), близким к нормальному и отличается от нормального незначительной асимметрией и положительным эксцессом. Энтропийный коэффициент качества шума ХИП не ниже 0,94 т.е. приближается к единице.
Автокорреляционная функция экспериментального шума, представлена на рисунке 3.
Рисунок 3 – Автокорреляционная функция шума ХИП
АКФ и среднеквадратичная частота подтверждают отсутствие периодических составляющих в спектре представленного шума, он некоррелирован с полезным сигналом, поэтому смесь сигнал+шум на выходе приемника будет иметь распределение НакагамиРайса.
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Упражнение 1
1.Задать гармонический сигнал с амплитудой 5, периодом 200 и случайной фазой равномерно распределенной (с постоянной вероятностью) на отрезке [0 , / 2].
2.Для заданного сигнала построить гистограмму и ее огибающую (число столбцов
-30). Как изменяется форма сигнала и его гистограммы при варьировании случайной фазы на отрезке [0, 2 ]?
Упражнение 2
1. Задать случайный сигнал с нормальным распределением вероятности со средним значением 1 и значениями стандартного отклонения:
|
|
6 |
Практические занятия |
Основы защиты информации |
7 |
|
|
|
|
а) 0,2
б) 0,8.
2. Для данных сигналов построить гистограммы. Объяснить разницу.
Упражнение 3
1.Для случайного сигнала, заданного в упражнении 2 (а) вычислите значение функции плотности распределения вероятности. Построить функцию распределения вероятностей для этого сигнала.
2.Для заданного сигнала определите:
коэффициент асимметрии (двумя способам):
коэффициент эксцесса (двумя способами). Сравните и объясните полученные результаты.
Упражнение 4
1.Задайте случайный сигнал с однородным распределением вероятности.
2.Для заданного сигнала определите:
выборочное среднее значение,
выборочную дисперсию,
относительную дисперсию,
стандартное отклонение,
относительное стандартное отклонение,
медиану,
моду,
размах.
Приведем один из возможных вариантов листинга программы сигнала с нормальным распределением вероятностей (E = 0, дисперсия
анализа случайного
|
2 |
= 1): |
|
Листинг 1
K=1000; X=randn(K,1) ; figure(1)
plot (X) % вывод графика сигнала
%построение гистограммы int=-4:0.2:4; n=hist(X,int); figure(2)
hist(X,int) % вывод гистограммы на экран figure(3)
plot(int,n) % вывод профиля (огибающей) гистограммы
%Вычисление основных статистических характеристик M=mean(X); % выборочное среднее значение
V=var(X); % дисперсия
%стандартное отклонение
S=sqrt(V);% по определению
Sl=std(X); % с помощью встроенной функции amin=min(X); % минимальное значение amax=max(X); % максимальное значение
|
|
Бураченок Ирина Брониславовна |
7 |
8 |
Бураченок Ирина Брониславовна |
|
|
|
|
R=amax-amin; % размах mod=mode(X); % мода med=median(X); % медиана
% коэффициент асимметрии
Skew=skewness(X); % вычисление производится по формуле (4)
% коэффициент эксцесса
Kurt=kurtosis(X); % вычисление по формуле (4) без вычитания 3
Kurt2=kurtosis(X)-3; % по формуле (4)
Замечание: При построении гистограммы можно воспользоваться другой формой записи функции hist, позволяющей в явном виде задавать число ее элементов:
bin=30
hist(X,bin) % bin - число столбиков гистограммы.
Упражнение 4
1.Получите запись шума у преподавателя и определите его характеристики, перечисленные в упражнении 4.
2.Сравните полученные значения характеристик с шумом из упражнения 4.
Продемонстрируйте полученный вами результат преподавателю!
3. СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА
Цель работы.
Оформить и представить код реализации.
Полученные расчетные данные представить в таблицах. Ответить на контрольные вопросы.
4. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1.Сформируйте определение гистограммы распределения случайной величины и покажите способы ее построения.
2.Как связаны огибающая гистограммы распределения случайной величины и функция плотности распределения вероятности?
3.Дайте определение плотности распределения вероятности.
4.Как определяется функция распределения вероятностей?
5.Перечислите основные статистические характеристики случайного сигнала и дайте их определения.
6.Как определяются относительные значения дисперсии и стандартного отклонения?
7.Как определяются коэффициенты асимметрии и эксцесса?
8.Что показывают коэффициенты асимметрии и эксцесса?
9.Как определяется мода?
10.Как определяется медиана?
|
|
8 |
Практические занятия |
Основы защиты информации |
9 |
|
|
|
|
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
Основная литература:
1.Баскаков, С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: учебник для вузов по спец. «Радиотехника». – 2-е изд., перераб. и доп. / С.И. Баскаков. – М.: Высш. шк., 1988. – 448 с.
2.Бурдик, В.С. Анализ гидроакустических систем./ В.С. Бурдик, пер. с англ. – Л.: Судостроение, 1988. – 392с.
3.Сапожков, М. А. Акустика: Справочник. / М. А. Сапожков – М.: Радио и связь,
1989 – 336с.
4.Сапожков, М.А. Звукофикация помещений. Проектирование и расчет./ М. А. Сапожков. – Издательство: Связь, 1979.
5.Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов. /А. Б. Сергиенко. СПб, Питер,
2002. — 608 с.
6.Скучик, Е. Основы акустики. / Е. Скучик. – Том 1. М.: Мир, 1976, 520
7.Сорокин, В.Н. Синтез речи./ В.Н. Сорокин.– М.: Наука, 1992.
8.Фант, Г. Акустическая теория речеобразовання. / Г.Фанг. – М.: Наука, 1964.
283 с.
9.Фланаган, Дж. Анализ, синтез и восприятие речи: Пер. с англ./Под ред.А. А. Пирогова. / Дж. Фланаган. – М.: Связь. 1968. 396 с.
Дополнительная литература:
10. Тихонов, В.И. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: учеб. Пособие для вузов / В.И. Тихонов, В.Н. Харисов. – М.: Радио и связь, 1991. – 608 с.
11. Радиотехнические системы: Учеб. для вузов по спец. «Радиотехника» / Ю. П. Гришин, В. П. Ипатов, Ю. М. Казаринов и др.; Под ред. Ю. М. Казаринова. — М.: Высш.
шк., 1990. — 496 с.
12.Ахмад, Х. М. Введение в цифровую обработку речевых сигналов : учеб. пособие / Х. М. Ахмад, В. Ф. Жирков ; Владим. гос. ун-т. – Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2007. – 192 с.
13.Гробман, М. З. Выделение скрытых периодичностей и формантный анализ речи. Распознавание образов: теория и приложения речевых сигналов / М. З. Гробман, В. И. Тумаркин. – М. : Наука, 1977.
14.Потапова, Р. К. О типологических особенностях слога. Распознавание образов: теория и приложения / Р. К. Потапова. – М.: Наука, 1977. – 296 с.
15.Сорокин, В. Н. Элементы кодовой структуры речи. Распознавание образов: теория и приложения. – М.: Наука, 1977. – с. 42 – 60.
16.https://www.youtube.com/playlist?list=PLmu_y3-DV2_nKd7epECPEbTVamsmEmMMI
|
|
Бураченок Ирина Брониславовна |
9 |