5 / 14
Использование методики обработки данных на основе вейвлет-анализа…
Инженерный журнал: наука и инновации
# 9·2016 5
статистической значимости наиболее неблагоприятных отклонений
характеристик БПЛА [3]. При этом цель анализа заключается в выяв-
лении переходных процессов с превышением заданных критических
значений по частоте, амплитуде и длительности колебаний для по-
следующей корректировки параметров алгоритмов стабилизации
с условием повышения качества этих процессов. Однако в случае
большого числа переходных процессов их обработка в ручном режи-
ме достаточно трудоемка и неэффективна.
Использование для решения указанной задачи методики обработки
данных статистического моделирования на основе вейвлет-анализа [4]
позволяет автоматизировать процесс частотно-временного анализа ре-
зультатов статистического моделирования движения БПЛА и вслед-
ствие этого за короткое время скорректировать коэффициенты стаби-
лизации.
Описание методики обработки данных.
Методика основана на
использовании вейвлетного и вейвлет-пакетного преобразований од-
номерных сигналов для получения и дальнейшего анализа их частот-
но-временных представлений [5, 6] с заданными параметрами. Для ре-
ализации методики разработан комплекс программ в среде MATLAB.
К основным параметрам анализа относятся период дискретизации
анализируемых сигналов, диапазон значений частот, в пределах ко-
торого проводится анализ, требуемое значение разрешения по часто-
те. Исходя из этих значений вычисляются соответствующие им па-
раметры вейвлет-разложения.
Вейвлет-разложение сигнала проводится с использованием быст-
рого алгоритма, при котором исходный сигнал последовательно рас-
кладывается на низко- и высокочастотную составляющие с помощью
специальных низко- и высокочастотных цифровых фильтров разло-
жения с последующей децимацией в 2 раза. Восстановление сигнала
происходит в обратном порядке с применением соответствующих
цифровых фильтров восстановления и предварительной обратной
диадической децимацией. Фильтры разложения и восстановления,
используемые в методике, соответствуют фильтрам вейвлетов Добе-
ши [7, 8], для которых возможно дискретное вейвлет-преобразование
с применением быстрых алгоритмов. В данном случае термин «быст-
рые» означает не только использование более быстрых алгебраиче-
ских процедур, но и то, что при каждом преобразовании общее число
отсчетов не увеличивается в 2 раза, а остается прежним [9].
К дополнительным параметрам анализа относятся пороговое зна-
чение амплитуды, временной диапазон, в пределах которого прово-
дится анализ, параметры чувствительности алгоритма к локальным
особенностям анализируемых сигналов, а также параметры считыва-
ния из файлов и записи в файл.