Система багатомасштабного аналізу дискретних сигналів Підсистема вейвлет аналізу

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

MACROBUTTON MTEditEquationSection2 Equation Chapter 1 Section 1 SEQ MTEqn \ r \ * MERGEFORMAT SEQ MTSec \ r 1 \ * MERGEFORMAT SEQ MTChap \ r 1 \ * MERGEFORMAT Федеральне агентство з освіти
Державна освітня установа
вищої професійної освіти
«Іжевський державний технічний університет»
Факультет «Інформатика і обчислювальна техніка»
Кафедра "Програмне забезпечення"
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА
до дипломної роботи на тему:
«Система багатомасштабного аналізу дискретних сигналів.
Підсистема вейвлет-аналізу »
Дипломник
Керівник
Консультант з економічної частини
Консультант з безпеки
та екологічності проекту
Нормоконтроль
Рецензент
вед. інженер-програміст
Зав. кафедрою
д.т.н., професор .......................................... ....................... Муринов А.І.
ІЖЕВСЬК 2006

РЕФЕРАТ
Для написання відповідного програмного забезпечення були вивчені матеріали і публікації в області цифрової обробки сигналів.
У результаті проведеної роботи було розроблено програму забезпечення, призначене для автоматизації процесу вейвлет-аналізу дискретних сигналів. Зображення та аналітичні дані, отримані в результаті роботи програмного забезпечення, використовуються при подальшій обробці вихідного сигналу в складі системи.
На сьогоднішній день існує велика кількість програмних продуктів, що надають можливість багатомасштабного аналізу дискретних сигналів. Проте всі вони є вузько-прикладними і можуть бути застосовані тільки в спеціалізованій області аналізу і обробки сигналів. Тому дана розробка є унікальною і не має аналогів в сучасній індустрії комп'ютерного аналізу та обробки сигналів.
Розроблене програмне забезпечення є дослідницьким, воно спрямоване на вивчення та узагальнення методів багатомасштабного аналізу дискретних сигналів. З його допомогою вже були отримані важливі експериментальні дані, використані в даній роботі. Кінцевим програмним продуктом може бути оболонка, яка представляє в значній мірі автоматизований інтерфейс для проведення багатомасштабного аналізу.

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ
Мадс - Багатомасштабний аналіз дискретних сигналів
ПЗ - програмне забезпечення
ОС - операційна система
ЕОМ - електронно-обчислювальна машина

ВСТУП

Дана робота присвячена питанням багатомасштабного аналізу дискретних сигналів. Термін «сигнал» застосовується для позначення будь-якого впорядкованого набору чисельно зафіксованої інформації про будь-який процес, об'єкті, функції і т.п. Під «аналізом» сигналу мається на увазі не тільки його суто математичне перетворення, але й одержання на основі цього перетворення висновків про специфіку відповідного процесу або об'єкта / 1 /.
Одним з методів багатомасштабного аналізу є вейвлет-аналіз (від англ. «Wave» - хвиля). Він використовується вже більше десятка років і добре зарекомендував себе в таких областях як архівація даних, медицина і біологія (аналіз інтервалів серцебиття, ЕКГ, послідовностей ДНК), аналіз спостережних даних (метеорологія, акустика, сейсмологія) та ін / 2 /
Принципово новим методом багатомасштабного аналізу є структурна індексація. Її суть полягає у виявленні структурних особливостей сигналів для подальшого аналізу цих особливостей.
У даній роботі аналіз дискретних сигналів здійснюється за допомогою вейвлет-перетворення і структурної індексації. Робляться висновки про можливість використання цих перетворень для виявлення і придушення шумів, архівації даних.
Перед розробником були поставоени такі завдання;
1) розробка моделі даних підсистеми вейвлет-аналізу;
2) розробка алгоритму вейвлет-аналізу вхідного сигналу;
3) програмна реалізація підсистеми вейвлет-аналізу;
4) інтеграція підсистеми в єдину систему багатомасштабного аналізу дискретних сигналів.

1. РОЗРОБКА СИСТЕМИ Багатомасштабний АНАЛІЗУ ДИСКРЕТНИХ СИГНАЛІВ

1.1. Обгрунтування доцільності розробки системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів

1.1.1. Призначення системи

Система багатомасштабного аналізу дискретних сигналів реалізує вейвлет-аналіз і структурну індексацію дискретних сигналів. Аналіз дозволяє виділити структурні особливості сигналів і відобразити їх в наочному для сприйняття людини вигляді. За допомогою багатомасштабного аналізу вдається значно знизити кількість шумів і спотворень у вихідному сигналі. Також з'являється можливість для істотного стиснення вихідних даних.

1.1.2. Характеристика функціональної структури системи

Функціональна схема системи приведена на рис. 1.1.
Обробка вхідних сигналів складається з наступних етапів:
1) введення даних в систему багатомасштабного аналізу дискретних сигналів;
2) у підсистемі вейвлет-аналізу здійснюється відповідний аналіз дискретного сигналу. Результатом роботи підсистеми є результат вейвлет-перетворення;
3) у підсистемі структурної індексації здійснюється структурна індексація вхідного сигналу;
4) у підсистемі конвертації даних структурної індексації відбувається перетворення результату структурної індексації, а також здійснюється можливість отримання з нього вихідного сигналу;
5) у підсистемі візуалізації здійснюється відображення результатів вейвлет-аналізу та структурної індексації у вибраній колірній шкалі. Здійснюється можливість збереження отриманих зображень для подальшого використання.
Функціональна схема системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів
Рис. 1.1

1.1.3. Обгрунтування мети створення системи

Завдання багатомасштабного аналізу дискретних сигналів мають широкий спектр застосування, починаючи від виявлення структурних особливостей сигналів і закінчуючи архівацією даних.
На даний момент добре розроблені алгоритми вейвлет-перетворень і структурної індексації сигналів. Однак ще не робилося спроб об'єднати ці методи в єдину систему.
Метою даної роботи є розробка і реалізація багатомасштабного аналізу дискретних сигналів шляхом вейвлет-перетворень і структурної індексації, об'єднання цих методів в єдину систему.
Створювана система носить пошуково-дослідницький характер і спрямована на спрощення багатомасштабного аналізу експериментальних даних і виявлення загальних закономірностей.

1.1.4. Обгрунтування складу автоматизуються завдань

Реалізація системи Мадс дозволить інтегрувати в єдиному інтерфейсі всі етапи обробки вхідних сигналів:
1) вейвлет-перетворення вихідних сигналів. Збереження результатів перетворення для подальшого використання;
2) структурна індексація вихідних сигналів. Збереження результатів індексації для подальшого використання;
3) конвертація даних структурної індексації для отримання вихідного сигналу;
4) візуалізація даних вейвлет-аналізу та структурної індексації для наочного відображення їх результатів.

1.2. Аналітичний огляд

На сьогоднішній день не існує програмних продуктів, що надають можливість багатомасштабного аналізу дискретних сигналів шляхом структурної індексації.
Однак метод вейвлет-аналізу, який використовується в системі Мадс для попереднього аналізу та є основою даної роботи, відомий досить давно і з появою електронно-обчислювальної техніки почали з'являтися програмні продукти для вейвлет-перетворень дискретних сигналів.

1.2.1. AutoSignal

AutoSignal - програма компанії Systat Software Inc, яка автоматизує процес аналізу сигналів / 4 /. AutoSignal має графічний інтерфейс, що дозволяє легко виконувати всі операції, від введення даних до виводу результатів. Існує можливість вибору технології аналізу, підбору відповідного алгоритму. За результатами проведеного аналізу AutoSignal формує звіти, що містять двомірні і тривимірні графіки і короткі статистичні огляди / 5 /.
AutoSignal дозволяє швидко визначити всі необхідні компоненти у структурі сигналу, для пошуку яких зазвичай потрібні навички програмування і використовуються математичні програми. AutoSignal містить величезну кількість процедур спектрального аналізу:
1) швидке перетворення Фур'є;
2) побудова авторегресійних моделей;
3) побудова ARMA-моделей;
4) побудова складних експоненційних моделей;
5) аналіз власних частот і вейвлет-аналіз.

1.2.2. MatLab Wavelet Toolbox
MatLab Wavelet Toolbox - це відкритий, дружній для користувача пакет розширення MatLab, що дозволяє синтезувати всілякі алгоритми обробки інформації - дані, сигналів та зображень - з використанням вейвлет-функцій / 6 /. У своїй роботі пакет широко використовує можливості системи MatLab (матричні алгоритми обчислень, стильну і в той же час потужну графіком) для вирішення завдань аналізу (шумозаглушення, расфільтровкі, стиснення і відновлення): це надає в розпорядження як початківця, так і професійного користувача вичерпний набір функцій для реалізації власних алгоритмів обробки даних, тобто написання власного m-коду, а також засоби графічного інтерфейсу (GUI). Можна сказати, пакет Wavelet Toolbox виявляється чудовим засобом для вирішення задач обробки одно-і двомірної інформації: дійсно, спектр завдань, що вирішуються з використанням пакету, настільки широкий, що згадка таких проблем, як обробка звуку, статичних зображень і відеокартінок, не кажучи вже про передачі даних, дослідженні масивів геофізичних, сейсмоакустичних даних, біомедичних сигналів і зображень, буде, природно, далеко не повним.
MatLab Wavelet Toolbox включає велику бібліотека вейвлет-функцій (континуальних неортогональних вейвлетів, в тому числі комплексних; ортогональних сімейств функцій, функцій Добеші, Койфман, а також сімлетов; біортогональних вейвлетів); широкий набір вейвлет-фільтрів / 7 /.
Основні можливості:
1) всілякі функції для реалізації континуального аналізу, дискретного однорівневого і дискретного багаторівневого аналізу;
2) функції аналізу і синтезу даних з використанням вейвлет-пакетів;
3) функції для вирішення задач апроксимації даних, статистичних розподілів і т.п.;
4) функції впровадження в пакет власних вейвлет-функцій і роботи з ними;
5) набір засобів візуалізації результатів аналізу і синтезу;
6) кошти GUI.
1.2.3. Висновок по аналітичного огляду
Список програмних продуктів, безумовно, може бути розширений, але все ж найхарактерніші і популярні розробки в нього включені.
Однак, незважаючи на безліч переваг, вони мають такі недоліки:
1) не реалізують метод структурної індексації вихідних сигналів;
2) володіють високими вимогами до апаратного забезпечення;
3) мають високу вартість;
4) поняття вейвлета в них суворо детерміновано для реалізації вже розроблених алгоритмів.
Цих недоліків позбавлена ​​система Мадсен. Крім того, обмеження, що накладаються вищезгаданими системами на структуру вейвлета, в даній роботі зняті: вейвлет по своїй суті тут нічим не відрізняється від сигналу. Це відкриває перед нами широке поле для експериментів, у тому числі і з вивчення фрактальних властивостей сигналу.
Тому дана розробка є затребуваною в сучасній індустрії комп'ютерної обробки сигналів.

1.3. Основні вимоги до системи

1.3.1. Основні цілі створення системи та критерії ефективності її функціонування

Створення системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів дозволить отримати нові можливості по виявленню структурних особливостей сигналів, придушення в них шумів, стиснення даних.
Для оцінки ефективності роботи системи Мадс можна використовувати оцінку розміру даних до і після стиснення.

1.3.2. Функціональне призначення системи

Автоматизація процесу багатомасштабного аналізу дискретних сигналів передбачає реалізацію в системі певних засобів і функцій. Слід виділити ряд функціональних особливостей, якими повинна володіти система Мадс:
1) здійснення вейвлет-перетворення вихідних сигналів;
2) здійснення структурної індексації вихідних сигналів;
3) конвертація результатів структурної індексації для отримання вихідного сигналу;
4) візуалізація даних вейвлет-перетворення і структурної індексації для наочного відображення їх результатів.

1.3.3. Особливості системи та умови її експлуатації

Система Мадс призначена для роботи з текстовими файлами, що містять дані про різні сигнали. Таким чином, обсяг інформації, що обробляється системою, може бути досить великий і складати десятки мегабайт. Ці особливості накладають обмеження на використання непродуктивних і повільних алгоритмів.

1.3.4. Вимоги до функціональної структури

Побудова системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів передбачає модульну структуру. Загальний інтерфейс і можливість доступу до всіх модулів у складі системи повинна забезпечувати оболонка. З оболонки Мадс викликаються наступні модулі: підсистема вейвлет-аналізу, підсистема структурної індексації, підсистема конвертації даних структурної індексації у вихідний сигнал, підсистема візуалізації вихідного сигналу і результатів вейвлет-перетворення і структурної індексації. Обмін даними між підсистемами відбувається через проект в рамках загальної оболонки.
Підсистема вейвлет-аналізу служить для вейвлет-перетворення вихідного сигналу.
Підсистема структурної індексації призначена для реалізації методів структурної індексації вихідного сигналу.
Підсистема конвертації даних структурної індексації служить для перетворення результату структурної індексації, а також для отримання з нього знову вихідного сигналу.
Підсистема візуалізації призначена для відображення вихідного сигналу, результатів роботи підсистем вейвлет-аналізу, структурної індексації та конвертації даних структурної індексації у вигляді графічного зображення.

1.3.5. Вимоги до технічного забезпечення

Завдання обробки дискретних сигналів у системі Мадс пов'язана з автоматичним аналізом великих масивів інформації. Перетворення, проведені в системі, повинні проводитися в процесі інтерактивної взаємодії з користувачем, тому паузи на обробку не повинні перевищувати декількох хвилин. Виходячи з цього, сформульовані вимоги до технічних характеристик персонального комп'ютера, на якому буде функціонувати система. Вимоги зведені в табл. 1.1.
Таблиця 1.1
Технічні характеристики персонального комп'ютера
Найменування
Значення
Частота процесора, МГц
від 900
Об'єм оперативної пам'яті, Мб
від 128
Дозвіл екрану монітора
не менше 1024x768

1.3.6. Вимоги до інформаційного забезпечення

Основним видом інформації, отриманим в системі Мадс, є графічна інформація в растровому поданні. Такий вид даних сприймається людиною безпосередньо і цілісно, ​​тому необхідно забезпечити засоби наглядної візуалізації зображень на різних етапах обробки.

1.3.7. Вимоги до програмного забезпечення

Систему Мадс доцільно розробляти для функціонування під операційною системою сімейства Windows, так як ОС даного класу найбільш широко поширені в сучасному світі. Платформою для розробки обрано середовище для розробки додатків Microsoft Visual Studio. NET. Це середовище підтримує мову C # і володіє при цьому можливостями швидкої розробки і проектування візуальних інтерфейсів, що особливо важливо при роботі з графічною інформацією.

1.4. Основні технічні рішення проекту системи

1.4.1. Рішення по комплексу технічних засобів

Як вже зазначалося в п.п. 1.3.5, для досягнення зручного користувачеві режиму функціонування системи необхідно наступна мінімальна конфігурація персонального комп'ютера: частота процесора 900 МГц, обсяг оперативної пам'яті 128 Мб, монітор, що підтримує дозвіл 1024x768 точок. Також бажано наявність наступних периферійних технічних засобів: кольоровий струминний принтер для виведення на друк результатів обробки зображень.

1.4.2. Опис системи програмного забезпечення

Для реалізації і функціонування проекту необхідно загальносистемне програмне забезпечення ОС Windows XP, в основі якої лежить ядро, що характеризується 32-розрядною обчислювальною архітектурою та повністю захищеною моделлю пам'яті, що забезпечує надійну обчислювальне середовище.
Розробка системи Мадс та її підсистем буде вестися з використанням середовища для розробки додатків Microsoft Visual Studio. NET. Середовище розробки включає в себе високопродуктивний 32-бітний компілятор, що дозволяє оптимізувати створюваний код. Microsoft Visual Studio. NET включає великий набір засобів, які підвищують продуктивність праці програмістів і скорочують тривалість циклу розробки. Багатофункціональна інтегрована середовище розробки Microsoft Visual Studio. NET включає компілятор, що задовольняє стандарт ANSI / ISO, вбудований дизайнер форм, багатий набір засобів для роботи з компонентами, менеджер проектів і відладчик. Зручність розробки та ефективність створених в даному середовищі розробки програм роблять Microsoft Visual Studio. NET оптимальним вибором для побудови дослідницької системи, якою є система Мадсен.

2. РОЗРОБКА ПІДСИСТЕМИ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛІЗУ

2.1. Опис постановки задачі вейвлет-аналізу

2.1.1. Характеристика задачі

Для того, щоб функція могла називатися вейвлетів, повинні виконуватися дві умови / 8 /:
1) її середнє значення (тобто інтеграл по всій прямій) дорівнює нулю: ;
2) функція швидко зменшується при .
Тепер візьмемо довільний сигнал - деяку функцію (Змінну будемо називати часом), і зробимо її вейвлет-аналіз за допомогою вейвлета .
Результатом вейвлет-аналізу цього сигналу буде функція , Яка залежить вже від двох змінних - від часу і від масштабу . Для кожної пари і рецепт обчислення значення наступний:
1) розтягнути вейвлет в раз по горизонталі і в раз по вертикалі;
2) зрушити його в точку , Отриманий вейвлет позначимо ;
3) "усереднити" значення сигналу в околиці точки a за допомогою :
, (2.1)
де - Вейвлет зі зміщенням і масштабом / 3 /.

Але це все в теорії. На практиці ми маємо справу з дискретним вхідним сигналом і дискретним (або дісркетізірованним) вейвлетів. Відповідно, результатом дискретного вейвлет-аналізу повинна з'явитися матриця, кожну точку якої можна зіставити конкретному значенню вхідного сигналу і конкретному масштабом вейвлета.
Таким чином, завдання вейвлет-аналізу може бути розбита на кілька підзадач:
1) передискретизація сигналу, куди входить знаходження і розробка алгоритму, що виконує масштабування (стиснення і розтиснення) вейвлета, заданого в дискретному вигляді (тобто у вигляді, аналогічному вхідного сигналу);
2) перемножування сигналу і вейвлетва, тобто розрахунок одного рядка матриці результату вейвлет-аналізу, що відповідає одному масштабом вейвлета;
3) власне вейвлет-аналіз, виробляє послідовне масштабування вейвлета і його перемножування з сигналом і отримує результуючу матрицю цілком.
Результат вейвлет-аналізу легко візуалізується в будь-якій кольоровій шкалою і може бути використаний для виявлення нестаціонарних складових сигналу, що вкрай корисно при підборі способів фільтрування сигналу за допомогою структурної індексації.
У результаті побудови підсистеми вейвлет-аналізу система багатомасштабного аналізу дискретних сигналів (Мадс) доповнить свої функціональні можливості здатністю виділення з вихідного сигналу найбільш чітких його складових, що має бути враховано при подальшій його очищення від шумів.

2.1.2. Вхідна інформація

Вхідний інформацією є текстові файли з розширенням «. Dat» (від англ. Data - дані), що містять дані вихідного сигналу.
Структура вхідного файлу «. Dat»:

де - Кількість даних;
, - Значення сигналу, ціле число.

2.1.3. Вихідна інформація

Вихідною інформацією для даної задачі є текстові файли з розширенням «. War» (від англ. Wavelet analysis result - результат вейвлет-аналізу), що містять результати вейвлет-аналізу.
Структура вихідного файлу «. War»:

де - Ширина растра;
- Висота растра;
, , - Результат вейвлет-аналізу, дійсне число.

2.1.4. Математична постановка задачі

2.1.4.1. Математичний опис завдання передискретизації сигналу

Вихідний і результуючий сигнали являють собою одновимірні масиви чисел.
Метою передискретизації вихідного сигналу розміром є отримання сигналу розміром по наступному закону:
, (2.2)
де - Індекс елемента у вихідному сигналі, що бере участь в обчисленні -Го елемента результуючого сигналу;
, - Вихідний сигнал;
, - Передіскретізірованний сигнал;
- Модуль (довжина) вектора;
- Взяття цілої частини.
2.1.4.2. Математичний опис завдання перемножування сигналу і вейвлета
Аналізований сигнал і вейвлет являють собою масиви чисел. Розмір вейвлета повинен бути менше розміру сигналу, інакше результатом перемноження буде масив з нулів. Перемноження сигналу і вейвлета відбувається следющим чином: вейвлет зсувається в деяку точку і усереднює в даній точці значення сигналу за такою формулою:
(2.3)
де , - Вихідний сигнал;
, - Вейвелет;
- Модуль (довжина) вектора.
Отримане усереднення розташовується в результаті зі зміщенням, що дорівнює половині розміру вейвлета , Отже, елементи, розташовані по краях результату на будуть дорівнюють нулю.
2.1.4.3. Математичний опис завдання вейвлет-аналізу
Власне сам вейвлет-аналіз являє собою процес послідовного масштабування вихідного вейвлета і перемноження його з сигналом. На відміну від попередньої задачі в якості результату ми будемо мати не масив чисел, а матрицю, функція розрахунку точок якої вже залежить від двох параметрів:
, (2.4)
де , - Вихідний сигнал;
, - Вейвлет з маштабе ;
- Модуль (довжина) вектора.
Масштаб зменшується від до 1.

2.2. Опис алгоритму передискретизації сигналу

2.2.1. Призначення і характеристика алгоритму передискретизації сигналу

Даний алгоритм призначений для масштабування дискретного сигналу (зокрема вейвлета). Суть масштабування полягає у зміні кроку дискретизації з відповідним усередненням значення сигналу.

2.2.2. Використовувана інформація

При реалізації алгоритму використовуються розмірні характеристики вихідного і результуючого сигналу, а також власне значення вихідного сигналу.

2.2.3. Результати рішення

Результатом рішення є сигнал, отриманий з вихідного шляхом масштабування. Отриманий сигнал відрізняється від вихідного тим, що його значення представлені речовими, а не цілими числами.


2.2.4. Математичний опис алгоритму передискретизації сигналу

Математичне опис передискретизації сигналу наведене в п.
2.1.4.1. Результуючий сигнал розраховується за формулою (2.2).
Приклад передискретизації сигналу зображений на рис. 2.1.
Приклад передискретизації сигналу


а - дискретизація сигналу на 9 інтервалів
б - дискретизація сигналу на 7 інтервалів
Рис. 2.1

2.2.5. Алгоритм передискретизації сигналу

1. i:: = 0; offs:: = 0;
2. Якщо i ≥ res_size, то перехід до п. 7;
3. res i:: = 0; j:: = 0;
4. Якщо j ≥ src_size, то перехід до п. 6;
5. res i:: = res i + src] (offs + j) / res_size [; j:: = j + 1; перехід до п. 4;
6. res i:: = res i / src_size; i:: = i + 1; offs:: = offs + src_size; перехід до п. 2;
7. Кінець.

2.2.6. Вимоги до контрольного Приміром

Контрольний приклад повинен містити результати передискретизації сигналу в масштабах від вихідного розміру до 1.

2.2.7. Список умовних позначень

Алгоритм використовує такі умовні позначення:
src - вихідний сигнал;
src_size - розмір вихідного сигналу;
res - передіскретізірованний сигнал;
res_size - розмір результату передискретизації;
] [- Взяття цілої частини.

2.3. Опис алгоритму перемножування сигналу і вейвлета

2.3.1. Призначення і характеристика алгоритму перемножування сигналу і вейвлета

Даний алгоритм призначений для усереднення значень сигналу з використанням вейвлета певного масштабу. Усереднення полягає в аналізі кожного значення сигналу в його околицях, причому розмір околиць і є ні що інше, як розмір вейвлета.

2.3.2. Використовувана інформація

При реалізації алгоритму використовуються розмірні характеристики сигналу і вейвлета, а також їх значення.

2.3.3. Результати рішення

У результаті перемножування виходить масив дійсних чисел з яскраво вираженими максимумами і мінімумами, відповідними ступеня ідентичності значень сигналу вейвлет заданого масштабу.

2.3.4. Математичний опис алгоритму перемножування сигналу і вейвлета

Узагальнене математичний опис перемножування сигналу і вейвлета наведено у п. 2.1.4.2. Для прискорення розрахунку і обробки розмір результату штучно збільшимо вдвічі. Це допущення також вирішить проблеми з парність / непарність розмірів вейвлета і сигналу.
Отже, якщо застосувати подвоєння результату до зазначених у п. 2.1.4.2 формулювань, виходячи з формули (2.3), маємо наступний результат перемноження:
, (2.5)
де , , - Результат перемноження;
, - Вихідний сигнал;
, - Вейвелет;
- Модуль (довжина) вектора;
- Взяття цілої частини;
- Залишок від цілочисельного ділення;
- Функція перемноження, описана у формулі (2.3);
- Логічне «або»;
- Логічне «і».

2.3.5. Алгоритм перемножування сигналу і вейвлета

1. res_size:: = 2 * y_size; max_offset:: = y_size - psi_zise;
null_offset:: = min {psi_size - 1, res_size}; i:: = 0;
2. Якщо i ≥ null_offset, то перехід до п.3;
3. res i:: = 0; i:: = i + 1; перехід до п. 2;
4. Якщо null_offset = res_size, то перехід до п. 14;
5. i:: = 0;
6. Якщо i> max_offset, то перехід до п. 11;
7. sum:: = 0; j:: = 0;
8. Якщо j ≥ psi_size, то перехід до п. 9
9. sum:: = sum + y i + j * psi j; j:: = j + 1; перехід до п. 8
10. res 2 * i + psi_size-1:: = sum; res 2 * i + psi_size:: = 0; i:: = i +1; перехід до п. 6
11. i:: = res_size - null_offset;
12. Якщо i ≥ res_size, то перехід до п. 14;
13. res i:: = 0; i:: = i + 1; перехід до п.12;
14. Кінець.

2.3.6. Вимоги до контрольного Приміром

Контрольний приклад повинен містити результатом перемноження сигналу з вейвелетамі різних масштабів.

2.3.7. Список умовних позначень

Алгоритм використовує такі умовні позначення:
y - аналізований сигнал;
y_size - розмір аналізованого сигналу;
psi - Дискретизований вейвлет;
psi_size - розмір Дискретизований вейвлета;
res - резельтат переменоженія сигналу і вейвлета;
res_size - розмір результату.

2.4. Опис алгоритму вейвлет-аналізу

2.4.1. Призначення і характеристика алгоритму вейвлет-аналізу

Вейвлет-аналіз є інструментом, розбиває дані на складові з різними частотами, кожна з яких потім вивчається з роздільною здатністю, відповідним масштабом. Алгоритм ортогонального вейвелет-аналізу, який реалізовано у цій роботі, призначений для аналізу дискретних сигналів в різних масштабах за допомогою передискретизації ортогонального вейвлета.

2.4.2. Використовувана інформація

При реалізації алгоритму використовуються розмірні характеристики сигналу і вейвлета, а також їх значення.

2.4.3. Результати рішення

Результатами рішення є матриця, кожну точку якої можна зіставити конкретному значенню вхідного сигналу і конкретному масштабом вейвлета.

2.4.4. Математичний опис алгоритму вейвлет-аналізу

Узагальнене математичний опис вейвлет-аналізу наведено у п. 2.1.4.3. Як і в п. 2.3.4, кількість точок у рядку подвоюється. Внаслідок цього, виходячи з формули (2.4), отримуємо наступне:
, (2.6)
де , , - Результат вейвлет-аналізу;
, - Вихідний сигнал;
, - Вейвелет;
- Модуль (довжина) вектора;
- Взяття цілої частини;
- Залишок від цілочисельного ділення;
- Функція вейвлет-аналізу, описана у формулі (2.4);
- Логічне «або»;
- Логічне «і».

2.4.5. Алгоритм вейвлет-аналізу

1. i:: = 0;
2. Якщо i ≥ psi_size, то перехід до п. 4;
3. psi_scaled:: = resample (psi, psi_size - i);
res i:: = multiply (y, psi_scaled);
i:: = i + 1;
4. Кінець.

2.4.6. Вимоги до контрольного Приміром

Контрольний приклад повинен містити результати вейвлет-аналізу сигналу, що складається не менше ніж з двох нестаціонарних складових, за допомогою вейвлетів, порівнянних за масштабом з складовими сигналу.

2.4.7. Список умовних позначень

Алгоритм використовує такі умовні позначення:
y - аналізований сигнал;
psi - діскретізірованнний вихідний вейвлет;
psi_size - розмір вихідного вейвлета;
psi_scaled - смаштабірованний (передіскретізірованний) вейвлет;
res - результат вейвлет аналізу;
resample - оператор передискретизації вейвлета (див. п. 2.2);
multiply - оператор множення сигналу (див. п. 2.3).

2.5. Опис підпрограми «Wavelet.Resample»

2.5.1. Вступна частина

Підпрограма Wavelet.Resample служить для масштабування дісретізірованного вейвлета. Підпрограма виробляє зміна кроку дискретизації вейвлета і відповідне усереднення значення сигналу в отриманих інтервалах. Текст програми приведений у додатку 1.2.

2.5.2. Функціональне призначення

Підпрограма Wavelet.Resample призначена для реалізації алгоритму передискретизації сигналу.

2.5.3. Опис інформації

Вхідні дані для даної підпрограми представлені:
int [] data - масив, що містить значення вихідного вейвлета;
int size - необхідний розмір вейвлета.
Вихідні дані для даної підпрограми представлені:
double [] res - передіскретізірованний вейвлет.

2.5.4. Використовувані програми

У підпрограмі не використовується інших підпрограм.

2.5.5. Схема підпрограми «Wavelet.Resample»

Схема підпрограми «Wavelet.Resample» наведена на рис. 2.2.
Схема програми Wavelet.Resample

Рис. 2.2

2.6. Опис підпрограми «Result.FormRow»

2.6.1. Вступна частина

Підпрограма Result.FormRow служить для отримання одного рядка результату вейвлет-аналізу, відповідної певному масштабом вейвлета. Підпрограма виробляє перемножування сигналу і вейвлета. Текст програми приведений у додатку 1.3.

2.6.2. Функціональне призначення

Підпрограма Result.FormRow призначена для реалізації алгоритму перемножування сигналу і вейвлета.

2.6.3. Опис інформації

Вхідні дані для даної підпрограми представлені:
int [] x - масив, що містить значення аналізованого сигналу;
double [] y - масив, що містить значення смаштабірованного вейвлета;
int row - номер рядка, на який проводиться розрахунок.
Вихідні дані для даної підпрограми представлені:
double [,] data - матриця, що містить значення результату вейвлет-аналізу.

2.6.4. Використовувані програми

У підпрограмі не використовується інших підпрограм.

2.6.5. Схема підпрограми «Result.FormRow»

Схема підпрограми «Result.FormRow» наведена на рис. 2.3.
2.7. Опис підпрограми «Analyzer.Analyze»

2.7.1. Вступна частина

Підпрограма Analyzer.Analyze служить для здійснення вейвлет-аналізу. Підпрограма виробляє послідовне масштабування вейвлета і його перемножування з сигналом. Текст програми приведений у додатку 1.4.

2.7.2. Функціональне призначення

Підпрограма Analyzer.Analyze призначена для реалізації алгоритму вейвлет-аналізу.

2.7.3. Опис інформації

Вхідні дані для даної підпрограми представлені:
int [] data - масив, що містить значення аналізованого сигналу;
int [] wavelet - масив, що містить значення вихідного вейвлета.
Вихідні дані для даної підпрограми представлені:
double [,] result - масив, що містить значення вихідного вейвлета.

Схема програми Result.FormRow

Рис. 2.3

2.7.4. Використовувані програми
У підпрограмі використовується підпрограми Wavelet.Resample і Result.FormRow, описані в п.п. 2.5, 2.6.

2.7.5. Схема підпрограми «Analyzer.Analyze»

Схема підпрограми «Analyzer.Analyze» наведена на рис. 2.4.
Схема програми Analyzer.Analyze

Рис. 2.4

2.8. Опис контрольного прикладу
2.8.1. Призначення
Основною метою роботи програми служить вейвлет-аналіз дискретних сигналів. Результатом роботи є матриця дійсних чисел. Так як аналізований сигнал і результуючі матриці мають досить великі розміри, для наочності контрольний приклад буде містити не набір чисел, а їхні зображення, отримані в підсистемі візуалізації даних.
2.8.2. Вихідні дані
Вихідними даними служать файли «. Dat», що містять дані вихідного сигналу або вейвлета. Опис формату цих файлів представлено в п.2.1.2.
2.8.3. Контрольний приклад
В якості вихідного сигналу була обрана Дискретизований синусоїда. Після завантаження в програму аналізований сигнал виглядає наступним чином (рис. 2.5).
Аналізований сигнал

Рис.2.5

Для аналізу вхідного сигналу був обраний вейвлет - аналог так званої «мексиканської капелюхи» / 1 /. У нашому випадку до «мексиканської капелюсі» були додані дві крайові складові. Отриманий вейвлет представлений на рис. 2.6.
Вейвлет

Рис. 2.6
Після розрахунку та візуалізації результат вейвлет-аналізу вихідного сигналу виглядає наступним чином (рис.2.7). Як видно на результуючої картині яскраво виділені мінімуми і максимуми вихідного сигналу.
Результат вейвлет аналізу

Рис. 2.7
2.8.4. Тестування програмного забезпечення підсистеми вейвлет-нализ
Для випробування програмного забезпечення підсистеми вейвлет-аналізу на вхід були подані файли, що містять дані аналізованого сигналу і вейвлета. Випробування проводилися згідно керівництву програміста, наведеним у додатку 2, і керівництву оператора, наведеному в додатку 3.
Тестування показало, що розроблене програмне забезпечення здатне виробляти вейвлет-аналіз дискретних сигналів.

3. ОРГАНІЗАЦІЙНО-ЕКОНОМІЧНА ЧАСТИНА

3.1. Обгрунтування необхідності розробки системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів

Система багатомасштабного аналізу дискретних сигналів реалізує вейвлет-аналіз і структурну індексацію дискретних сигналів. Аналіз дозволяє виділити структурні особливості сигналів і відобразити їх в наочному для сприйняття людини вигляді. За допомогою багатомасштабного аналізу вдається значно знизити кількість шумів і спотворень у вихідному сигналі. Також з'являється можливість для істотного стиснення вихідних даних.
Система, що розробляється носить дослідницький характер і призначена для пошуку і налагодження найбільш ефективних алгоритмів багатомасштабного аналізу. Реалізація системи дозволить у значній мірі полегшити працю програміста-дослідника шляхом автоматизації процесу багатомасштабного аналізу дискретних сигналів.
Реалізація системи Мадс дозволить інтегрувати в єдиному інтерфейсі всі етапи обробки вхідних сигналів:
1) вейвлет-перетворення вихідних сигналів. Збереження результатів перетворення для подальшого використання;
2) структурна індексація вихідних сигналів. Збереження результатів індексації для подальшого використання;
3) конвертація даних структурної індексації для отримання вихідного сигналу;
4) візуалізація даних вейвлет-аналізу та структурної індексації для наочного відображення їх результатів.

3.2. Розрахунок витрат на розробку системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів
Для визначення величини витрат на створення підсистеми, використовуємо прямий метод калькуляції / 22 /.
Розрахунок кошторису витрат здійснюється за наступними статтями:
1) витрати на матеріали;
2) витрати на оплату праці виконавців;
3) відрахування на соціальні податки;
4) витрати на утримання та амортизацію обчислювальної техніки;
5) накладні витрати;
6) інші витрати.
До статті «Витрати на матеріали» відносяться покупні вироби, необхідні для виконання роботи, перераховані в табл. 3.1.
Таблиця 3.1
Витрати на основні та допоміжні матеріали
Найменування матеріалу
Кількість
Вартість, р.
Диск CD-RW
4 шт.
120
Папір писальний 1980
250 аркушів
80
Тонер для принтера
1 шт.
200
Інші канцелярські товари
25
Разом
425
Оклад інженера-програміста в період розробки становив 5000 р. в місяць. Тривалість розробки 3 місяці.
З П = ЗП М * П М,                                                                     (3.1)
де З П - оклад за період розробки;
ЗП М - оклад інженера-програміста;
П М - період розробки.
З П = 5000 * 3 = 15000 руб.
Працівникам нараховується премія. Відсоток преміальних склав 15% на місяць.
З П,% = З П * 1.15, (3.2)
де З П,% - зарплата з урахуванням премії;
З П - оклад за період розробки.
З П,% = 15000 * 1.15 = 17250 руб.
Планові накопичення до фонду резерву відпусток розраховується в розмірі 10% від тарифної плати:
ЗП Д = З П * 0.10, (3.3)
де ЗП Д - планові накопичення до фонду резерву відпусток;
З П - оклад за період розробки.
ЗП Д = 17250 * 0.10 = 1725 руб.
До витрат на оплату праці необхідно включити уральський коефіцієнт (15%). Районний коефіцієнт розраховується від окладу разом з преміальними та додаткової заробітної платою.
До УР = 17250 * 0.15 = 2587.5 руб.
Отже, витрати на оплату праці з урахуванням зонального коефіцієнта складуть:
ЗП ОСН = З П,% + ЗП Д + К УР,                                                 (3.4)
де ЗП ОСН - витрати на оплату праці;
З П,% - зарплата з урахуванням премії;
ЗП Д - планові накопичення до фонду резерву відпусток;
До УР - районний коефіцієнт.
ЗП ОСН = 17250 + 1725 + 2587.5 = 21562.5 руб.
Стаття «Витрати на соціальні податки» включає в себе відрахування в пенсійний фонд (20%), на медичне (3.1%) і соціальне страхування (2.9%), відрахування до фонду страхування від нещасних випадків (0.2%), що становить 26.2% / 23 /. Відрахування проводяться від загальних витрат на оплату праці і сума відрахувань становить:
З отч = ЗП ОСН * 0.262, (3.5)
де з отч - витрати на соціальні податки;
ЗП ОСН - витрати на оплату праці.
З отч = 21562.5 * 0.262 = 5649.37 руб.
Стаття «Витрати на утримання та амортизацію обчислювальної техніки» включає витрати, пов'язані з експлуатацією обчислювальної техніки. Вартість одного машинного години розраховується за формулою:
А Ч = З ІСП / (Ч М * К Ч), (3.6)
де А Ч - оренда за годину використання;
З ІСП - загальна вартість використання ЕОМ (розраховується за формулою (3.7));
Ч М - число місяців у році;
До Ч - кількість робочих годин у місяці.
З ІСП = А КОМП + ЗП обсл + С ЗЧ + З ЕЛ + А ПО, (3.7)
де А КОМП - амортизація комп'ютера за рік експлуатації;
ЗП обсл - витрати на оплату праці обслуговуючого персоналу за рік експлуатації.
ЗП обсл = 2000 руб / міс.
З ЗЧ - вартість запчастин для комп'ютера за рік експлуатації.
З ЗЧ = 3000 руб / год.
З ЕЛ - вартість витраченої електроенергії за рік експлуатації.
З ЕЛ = 3000 руб / год.
А ПО - річна амортизація програмного забезпечення.
А КОМП = З КОМП / С ПІ, (3.8)
де З КОМП - вартість комп'ютера;
З ПІ - строк корисного використання (в роках).
А КОМП = 30000 / 5 = 6000 руб.
А ПО = СТ ПЗ / З ПІ, (3.9)
де СТ ПЗ - вартість програмного забезпечення;
З ПІ - строк корисного використання (в роках).
А ПО = 7000 / 5 = 1400 руб.
З ІСП = 6000 + 2000 * 12 + 3000 + 3000 + 1400 = 37400 руб.
А Ч = 37400 / (12 * 176) = 17.708 руб
ЕОМ використовувалася на етапах проектування (52 година), програмування (65 годин), налагодження (490 годин) і документування (247 годин), тобто всього 854 годин. Отже, сума амортизаційних відрахувань складе:
З АР = ЕЧ * Ач, (3.10)
де С АР - сума амортизаційних відрахувань;
ЕЧ - кількість годин проектування;
А Ч - оренда за годину використання.
З АР = 854 * 17.708 = 15122.63 руб.
Стаття «Інші витрати» містить витрати, невраховані у попередніх статтях (до 5% від витрат на оплату праці):
П Р = ЗП ОСН * 0.05, (3.11)
де П Р - інші витрати;
ЗП ОСН - витрати на оплату праці.
П Р = 21562.5 * 0.05 = 1078.125 руб.
Стаття «Накладні витрати» включає в себе витрати по управлінню (заробітна плата, що витрати на всі види відряджень управлінського апарату), утримання пожежної і сторожової охорони, утримання та поточний ремонт будівель, споруд, інвентарю; утримання персоналу, який не належить до апарату управління; витрати з винахідництва і раціоналізації; з підготовки кадрів; витрати на утримання ВЦ; канцелярські, поштово-телеграфні витрати та ін загальногосподарські витрати; невиробничі витрати. Накладні витрати складають 130% від витрат на оплату праці, таким чином, отримуємо:
Н Р = ЗП ОСН * 1.3, (3.12)
де Н Р - накладні витрати;
ЗП ОСН - витрати на оплату праці.
Н Р = 21562.5 * 1.3 = 28031.25 руб.
Сума витрат на розробку підсистеми в цілому склала 72000 руб. Табл. 3.2 відображає витрати за статтями і структуру цих витрат у загальній сумі.
Таблиця 3.2
Кошторис витрат на розробку підсистеми
Стаття витрат
Сума витрат, руб.
Витрати на основні та допоміжні матеріали
425
Витрати на оплату праці
21562
Витрати на соціальні податки
5649
Витрати на утримання та амортизацію обчислювальної техніки
15122
Накладні витрати
28031
Інші витрати
1078
Разом
71867
Округлимо отриману суму до тисяч для обліку непередбачених витрат. Отримаємо, що сума витрат на розробку системи складе 72 000.0 руб.
Структура витрат на розробку ПО наведена на рис. 3.1.

Структура витрат на розробку ПЗ
\ S
Рис.3.1

4. БЕЗПЕКА І ЕКОЛОГІЧНІСТЬ ПРОЕКТУ
Відповідно до Госту / 24 / охорона праці визначається як система законодавчих актів, соціально-економічних, організаційних, технічних, гігієнічних і лікувально-профілактичних заходів та засобів, що забезпечують безпеку, збереження здоров'я і працездатності людини в процесі праці.
Завдання охорони праці - звести до мінімуму ймовірність нещасного випадку або захворювання працюючого з одночасним забезпеченням комфортних умов при максимальній продуктивності праці.
У процесі праці на людину короткочасно або довгостроково впливають різноманітні несприятливі фактори (пил, гази, пари, шум та інші, які можуть призвести до захворювання та втрати працездатності).
Комп'ютерна техніка, на перший погляд, не таїть в собі небезпеку для оточуючих. Існують приховані чинники, які можуть призвести до професійних захворювань і виробничих травм: велике навантаження на зорову систему, вплив випромінювань, шумовий вплив при роботі з друкувальними пристроями.
Керівництву підприємств, що мають у своєму арсеналі засоби обчислювальної техніки, доводиться дбати про дотримання заходів протипожежної та електробезпеки, стежити за станом мікрокліматичних умов праці, так як у випадку виникнення небезпечної ситуації дороге обладнання може вийти з ладу або скоротиться термін його служби. Особливу увагу слід приділяти персоналу, який безпосередньо пов'язаний з роботою на комп'ютерній техніці. Як правило, програмісти проводять за дисплеєм більшу частину робочого часу і вони потрапляють під вплив прихованих виробничих факторів. Завдання керівництва підприємства та інженерного складу - забезпечити збереження обчислювальної техніки і обслуговуючого персоналу, шляхом проведення заходів з безпеки праці.
4.1. Аналіз небезпечних і шкідливих факторів, що виникають при ксплуатаціі комп'ютера
Правильна організація праці користувача серед інших питань передбачає створення безпечних і нешкідливих умов праці. Безпека праці визначається як стан умов праці, при якому відсутня виробнича небезпека / 24 /. Остання визначається як можливість впливу на людину небезпечних і шкідливих чинників. Небезпечним вважається фактор, вплив якого призводить до нещасного випадку або травми працівника, а шкідливим - чинник, що призводить до захворювання. Відмінності між обома групами досить умовні.
Користувачі комп'ютерної техніки стикаються з впливом таких виробничих факторів, як підвищений рівень шуму, підвищена температура зовнішнього середовища, відсутність і недолік природного світла, недостатня освітленість, електричний струм і ін Існує також ряд психологічних факторів: перенапруження зорових і слухових аналізаторів, монотонність праці, емоційні перевантаження.
Для забезпечення безпеки користувача необхідно проводити аналіз умов праці, знати існуючі стандарти, розробляти і проводити спеціальні заходи.
4.2. Техніка безпеки при експлуатації комп'ютера
Дослідницька робота в рамках даного проекту полягає у виконанні багатьох етапів, практично всі з яких проходять у тісному контакті з ЕОМ. Тривала робота інженера-програміста з комп'ютером пов'язана з цілим рядом шкідливих і небезпечних факторів. Розглянемо деякі з них.
4.2.1. Постійна напруга очей
Робота з комп'ютером характеризується високою напруженістю зорової роботи. У виконуваному дослідженні значний обсяг інформації на різних стадіях обробки представлений у графічній формі з великою кількістю дрібних деталей, що дає серйозне навантаження на зір. Постійна напруга очей може призвести до зниження гостроти зору. Екран відеомонітора повинен знаходитися від очей користувача на оптимальній відстані 600 ... 700 мм, але не ближче 500 мм з урахуванням розмірів алфавітно-цифрових знаків і символів. Також для зменшення навантаження на рекомендується робити 15-хвилинні перерви в роботі за комп'ютером протягом кожної години / 26 /.
4.2.2. Вплив електростатичних і електромагнітних полів
Допустимі значення параметрів іонізуючих електромагнітних випромінювань від монітора комп'ютера представлені в табл.4.1.
Максимальний рівень рентгенівського випромінювання на робочому місці оператора комп'ютера звичайно не перевищує 10 мкбер / ч, а інтенсивність ультрафіолетового і інфрачервоного випромінювань від екрану монітора лежить в межах 10 ... 100 мВт / м 2 / 26 /.

Таблиця 4.1
Допустимі значення параметрів неіонізуючих електромагнітних випромінювань (відповідно до СанПіН 2.2.2.542-96)
Найменування параметра
Допустимі значення
Напруженість електричної складової електромагнітного
Поля на відстані 50см від поверхні відеомонітора
10В / м
Напруженість магнітної складової електромагнітного
Поля на відстані 50см від поверхні відеомонітора
0,3 А / м
Напруженість електростатичного поля не повинна перевищувати:
для дорослих користувачів
для дітей дошкільних установ і що вчаться
середніх спеціальних і вищих навчальних закладів
20кВ / м
15кВ / м
Для зниження дії цих видів випромінювання рекомендується застосовувати монітори із зниженим рівнем випромінювання (MPR-II, TCO-92, TCO-99), встановлювати захисні екрани, а також дотримуватися регламентовані режими праці та відпочинку.
4.2.3. Засоби захисту від шуму
Шум погіршує умови праці надаючи шкідливу дію на організм людини. Працюючі в умовах тривалої шумової дії випробовують дратівливість, головні болі, запаморочення, зниження пам'яті, підвищену стомлюваність, зниження апетиту, біль у вухах і т. д. У табл.4.2 вказані граничні рівні звуку залежно від категорії тяжкості і напруженості праці, що є безпечними щодо збереження здоров'я і працездатності / 27 /.

Таблиця 4.2
Граничні рівні звуку, дБ, на робочих місцях
Категорія
напруженості праці
Категорія важкості праці
I. Легка
II. Середня
III. Важка
IV. Дуже важка
I. Мало напружений
80
80
75
75
II. Помірно напружений
70
70
65
65
III. Напружений
60
60
-
-
IV. Дуже напружений
50
50
-
-
Рівень шуму на робочому місці інженерів-програмістів і операторів відеоматеріалів не повинен перевищувати 50дБА, а в залах обробки інформації на обчислювальних машинах - 65дБА. Для зниження рівня шуму стіни і стеля приміщень, де встановлені комп'ютери, можуть бути облицьовані звукопоглинальними матеріалами. Рівень вібрації в приміщеннях обчислювальних центрів може бути понижений шляхом встановлення устаткування на спеціальні віброізолятори.
4.3. Організація робочого місця оператора
Розробка даного дипломного проекту проводиться одним автором на персональному комп'ютері в домашніх умовах. Проведемо розрахунок параметрів робочого місця інженера-програміста з точки зору ергономічних вимог.
У табл. 4.3 наведені параметри столу для занять з ПЕОМ. Зростання автора даного дипломного проекту у взутті становить 184 см, що входить до категорії «вище 175 см». Це означає, що згідно ергономічним правилам і нормам висота поверхні стола над підлогою повинна становити 760 мм, при цьому розмір простору для ніг в столі повинен бути не менше 700 мм.

Таблиця 4.3
Висота одномісного столу для занять з ПЕОМ
Висота над підлогою, мм
Зростання учнів або студентів у взутті, см
поверхню столу
простір для ніг, не менш
116 - 130
520
400
131 - 145
580
520
146 - 160
640
580
161 - 175
700
640
Вище 175
760
700
Примітка. Ширина і глибина простору для ніг визначаються конструкцією столу.
Реальна висота столу на робочому місці автора даного проекту складає 760 мм. Розмір простору для ніг складає 800 мм. Ці показники відповідають допустимим.
У табл. 4.4 наведені параметри стільця, яким повинно бути оснащене робоче місце інженера-програміста.
Робоче місце має бути обладнане підставкою для ніг, має ширину не менше 300 мм, глибину не менше 400 мм, регулювання по висоті в межах до 150 мм і по куту нахилу опорної поверхні підставки до 20 градусів. Підставка повинна мати рифлену поверхню і бортик по передньому краю заввишки 10 мм. На робочому місці автора даного проекту підставка для ніг відсутня.
Виходячи з ергономічних вимог, простір робочого місця можна розділити на кілька частин:
1) моторне поле - простір робочого місця, в якому можуть здійснюватися рухові дії людини;
2) максимальна зона досяжності рук - це частина моторного поля робочого місця, обмеженого дугами, описуваними максимально витягнутими руками при русі їх у плечовому суглобі;
3) оптимальна зона - частина моторного поля робочого місця, обмеженого дугами, описуваними передпліччями при русі в ліктьових суглобах з опорою в точці ліктя і з відносно нерухомим плечем.
Таблиця 4.4
Основні розміри стільця для учнів і студентів
Зростання учнів і студентів у взутті, см
Параметри стільця
116-130
131-145
146-160
161-175
> 175
Висота сидіння над підлогою, мм
300
340
380
420
460
Ширина сидіння не менше, мм
270
290
320
340
360
Глибина сидіння, мм
290
330
360
380
400
Висота нижнього краю спинки над сидінням, мм
130
150
160
170
190
Висота верхнього краю спинки над сидінням, мм
280
310
330
360
400
Висота лінії прогину спинки не менше, мм
170
190
200
210
220
Радіус вигину переднього краю сидіння, мм
20 - 50
Кут нахилу сидіння, град.
0 - 4
Кут нахилу спинки, град.
95-108
Радіус спинки в плані не менше, мм
300

Зони досяжності рук у горизонтальній площині

а - зона максимальної досяжності;
б - зона досяжності пальців при витягнутій руці;
в - зона легкої досяжності долоні;
г - оптимальний простір для грубої ручної роботи;
д - оптимальний простір для тонкої ручної роботи.
Рис. 4.1
Оптимальне розміщення предметів праці і документації в зонах досяжності:
ДИСПЛЕЙ розміщається в зоні а (у центрі);
СИСТЕМНИЙ БЛОК розміщається в передбаченій ніші столу;
КЛАВИАТУРА - у зоні г / д;
«МИША» - в зоні в справа;
СКАНЕР в зоні а / б (зліва);
ПРИНТЕР знаходиться в зоні а (праворуч);
ДОКУМЕНТАЦІЯ: необхідна при роботі - в зоні легкої досяжності долоні - в, а у висувних ящиках столу - література, невикористовувана постійно.
На рис. 4.2 показаний зразок розміщення основних і периферійних складових ПК на робочому столі інженера-програміста.
Розміщення основних і периферійних складових ПК

1 - сканер, 2 - монітор, 3 - принтер, 4 - поверхня робочого столу,
5 - клавіатура, 6 - маніпулятор типу «миша».
Рис. 4.2
Положення екрану визначається відстанню зчитування (0,6 ... 0,7 м), кутом зчитування, напрямком погляду на 20 ° нижче горизонталі до центру екрану, причому екран перпендикулярний цьому напрямку. Повинна також передбачатися можливість регулювання екрану по висоті +3 см, по нахилу від -10 ° до +20 ° відносно вертикалі, в лівому і правому напрямках.
Під час користування комп'ютером медики радять встановлювати монітор на відстані 50-60 см від очей.
Робоче місце інженера-програміста в складі даного проекту в цілому відповідає пропонованим до нього ергономічним вимогам, пов'язаним з параметрами меблів і розміщенням предметів праці в робочих зонах.

4.4. Вимоги до приміщень
Кольорове оформлення виробничих і допоміжних приміщень ПЦ повинно відповідати вимогам стандарту / 28 /.
Підбір кольорових зразків необхідно проводити відповідно до прийнятого найменуванням квітів. Малонасичені (основні) кольори повинні застосовуватися для забарвлення великих полів (потовк, стіни, робочі поверхні тощо), средненасищенние (допоміжні) - для невеликих поверхонь або ділянок, рідко потрапляють у поле зору працюючих, а також для створення контрастів; насичені (акцентні) - для малих за площею поверхонь (в якості функціональної забарвлення).
При оформленні приміщень ПЦ необхідно враховувати кліматичні особливості району, де розташована будівля, і орієнтацію вікон приміщень по сторонах світу. Параметри колірного оформлення приміщень ПЦ наведено в табл. 4.5.
Таблиця 4.5
Параметри колірного оформлення приміщень ПЦ
Орієнтація вікон приміщень
Найменування кольору (поверхні)
Характеристика квітів
N зразка
СН
181-70
Довжина хвилі, нм
Чистота
Коефіцієнт відображення,%
Південь
Зеленувато-блакитний (стіни)
Світло-блакитний (стіни)
Зелений (стать)
498 ± 5
485 ± 5
550 ± 5
8 ± 10
7 ± 10
30 ± 10
69 ± 7
64 ± 7
29 ± 7
10,0
11,4
7,1
Північ
Світло-оранжевий (стіни)
Помаранчево-жовтий (стіни)
Червонувато-оранжевий (стать)
587 ± 5
581 ± 5
600 ± 7
24 ± 10
37 ± 10
50 ± 5
71 ± 7
67 ± 7
10 ± 7
4,5
22,4
18,1
Схід
Жовтувато-зелений (стіни)
Зелений (стать)
Червонувато-оранжевий (стать)
559 ± 5
550 ± 5
600 ± 7
38 ± 10
30 ± 10
50 ± 5
67 ± 7
29 ± 7
10 ± 7
6,5
7,1
18,1
Захід
Світло-жовтий (стіни)
Блакитно-зелений (стіни)
Зелений (стать)
Червонувато-оранжевий (стать)
572 ± 5
515 ± 5
550 ± 5
600 ± 7
47 ± 10
10 ± 5
30 ± 10
50 ± 5
70 ± 7
67 ± 7
29 ± 7
10 ± 7
5,4
9,4
7,1
18,1

У колірній композиції інтер'єру приміщень ПЦ повинні використовуватися гармонійні колірні поєднання. Вибір зразків кольору для оздоблювальних матеріалів і виробів слід здійснювати з урахуванням їх фактури; поверхні в приміщеннях повинні мати матову і напівматову фактуру для виключення попадання відбитих відблисків в очі що працює.
Необхідно забезпечувати наступні величини коефіцієнта відображення в приміщеннях ВЦ:
1) для стелі від 60 до 70%;
2) для стін від 40 до 50%;
3) для підлоги 30%;
4) для інших поверхонь, що відбивають у робочих меблів від 30 до 40%.
4.5. Вимоги до параметрів мікроклімату приміщення, розрахунок вентиляції
Під метеорологічними умовами розуміють поєднання температури, відносної вологості, швидкості руху та запилення повітря. Перераховані параметри впливають на функціональну діяльність людини, його самопочуття і здоров'я, на надійність засобів обчислювальної техніки. Ці мікрокліматичні параметри впливають як кожен окремо, так і в різних поєднаннях.
Температура повітря є одним з основних параметрів, що характеризують тепловий стан мікроклімату. Сумарне тепловиділення в приміщенні надходить від:
1) ЕОМ;
2) допоміжного обладнання;
3) приладів освітлення;
4) людей;
5) зовнішніх джерел.
Найбільша кількість теплоти виділяють ЕОМ і допоміжне обладнання. Середня величина тепловиділення від комп'ютерів коливається до 100 Вт / кв.м. Тепловиділення від приладів освітлення також великі. Питома величина яких становить 35 Вт / кв.м. При цьому, чим більше рівень освітленості, тим вище питомі величини тепловиділень. Кількість теплоти від обслуговуючого персоналу незначно. Воно залежить від числа працюючих у приміщенні, інтенсивності роботи, що виконується людиною.
До зовнішніх джерел надходження теплоти відносять теплоту, що надходить через вікна від сонячної радіації, приплив теплоти через непрозорі огородження конструкцій. Інтенсивність цих джерел залежить від розташування будинку, орієнтації по частинам світу, колірної гами і іншого.
З метою створення нормальних умов для праці користувачів обчислювальної техніки, ГОСТом 12.1.005-88 встановлені оптимальні і допустимі значення всіх параметрів мікроклімату / 29 /. Вони представлені в табл. 4.6.
Таблиця 4.6
Параметри мікроклімату виробничих приміщень
Період року
Категорія робіт
Температура повітря, ˚ С не більше
Відносна вологість повітря,%
Швидкість руху повітря, м / с
Оптим.
Допустимо.
Оптим.
Допустимо.
Оптим.
Допустимо.
Холодний
Легка-1а
22-24
20-25
40-60
15-75
0,1
0,1
Легка-1б
21-23
19-24
40-60
15-75
0,1
0,1-0,2
Теплий
Легка-1а
23-25
21-28
40-60
15-75
0,1
0,1-0,2
Легка-1б
22-24
20-28
40-60
15-75
0,2
0,1-0,3
До категорії 1а відносяться роботи, вироблені сидячи і не потребують фізичної напруги, при яких витрата енергії складає до 120 ккал / ч.
До категорії 1б належать роботи, вироблені сидячи, стоячи або пов'язані з ходьбою і супроводжуються деяким фізичним напруженням, при яких витрата енергії складає від 120 до 150 ккал / ч.
Для забезпечення нормальних умов праці необхідно дотримуватися вищевказаних даних. З метою підтримки температури і вологості повітря в приміщенні можна використовувати системи опалення, вентиляції та кондиціонування повітря.
Розрахунок для приміщення
V вент - об'єм повітря, необхідний для обміну;
V пом - об'єм робочого приміщення.
Для розрахунку приймемо такі розміри робочого приміщення:
1) довжина В = 7.35 м;
2) ширина А = 4.9 м;
3) висота Н = 4.2 м.
Обсяг приміщення дорівнює:
V приміщення = А * В * H = 151,263 м 3
Необхідний для обміну обсяг повітря V вент визначимо виходячи з рівняння теплового балансу:
V вент * С (t догляд - t парафія) * Y = 3600 * Q ізбиті,
де Q ізбиті - надлишкова теплота (Вт);
С = 1000 - питома теплопровідність повітря (Дж / КГК);
Y = 1.2 - щільність повітря (мг / см).
Температура минає повітря визначається за формулою:
t догляд = t р.м. + (Н - 2) t, (4.1)
де t = 1-5 градусів - перевищення t на 1м висоти приміщення;
t р.м. = 25 градусів - температура на робочому місці;
Н = 4.2 м - висота приміщення;
t прихід = 18 градусів.
t догляд = 25 + (4.2 - 2) 2 = 29.4
Q ізбиті = Q ізб.1 + Q ізб.2 + Q ізб.3, (4.2)
де Q хат. - надлишок тепла від електрообладнання та освітлення.
Q ізб.1 = Е * р, (4.3)
де Е - коефіцієнт втрат електроенергії на топлоотвод = 0.55 для освітлення);
р - потужність, р = 40 Вт * 15 = 600 Вт.
Q ізб.1 = 0.55 * 600 = 330 Вт
Q ізб.2 - теплопоступленія від сонячної радіації;
                                  Q ізб.2 = m * S * k * Q c, (4.4)
де m - число вікон, приймемо m = 4;
S - площа вікна, S = 2.3 * 2 = 4.6 м 2;
k - коефіцієнт, що враховує скління. Для подвійного скління
k = 0.6;
Q c = 127 Вт / м - теплопоступленія від вікон;
Q ізб.2 = 4.6 * 4 * 0.6 * 127 = 1402 Вт
Q ізб.3 - тепловиділення людей;
Q ізб.3 = n * q   , (4.5)
де q = 80 Вт / чол.;
n - число людей, наприклад, n = 15.
  Q ізб.3 = 15 * 80 = 1200 Вт
Q ізбиті = 330 +1402 + 1200 = 2932 Вт
З рівняння теплового балансу слід:
 

V вент м 3
Оптимальним варіантом є кондиціювання повітря, тобто автоматична підтримка його стану в приміщенні відповідно до певних вимог (задана температура, вологість, рухливість повітря) незалежно від зміни стану зовнішнього повітря і умов в самому приміщенні.
4.6. Вимоги до освітлення робочих місць, розрахунок висвітлення
До сучасного освітлення приміщень, де працюють з обчислювальною технікою, висувають високі вимоги як гігієнічного, так і технічного характеру. Правильно спроектоване і виконане висвітлення забезпечує високий рівень працездатності, робить позитивний психологічний вплив, сприяє підвищенню продуктивності праці. Умови діяльності користувача в системі «людина-машина» пов'язані з явною перевагою зорової інформації - до 90% загального обсягу.
У приміщеннях з комп'ютерною технікою застосовується поєднана система освітлення. До таких систем висувають такі вимоги:
1) відповідність рівня освітленості робочих місць характером виконуваних зорових робіт;
2) досить рівномірний розподіл яскравості на робочих поверхнях і в навколишньому просторі;
3) відсутність різких тіней, прямий і відображеної насиченості.
4) сталість освітленості у часі;
5) оптимальна спрямованість випромінюваного освітлювальними приладами світлового потоку;
6) довговічність, економічність, електро-та пожежобезпечність, естетичність, зручність і простота експлуатації.
Для штучного освітлення приміщень з обчислювальною технікою слід використовувати люмінесцентні лампи, у яких висока світлова віддача (до 75 лм / Вт і більше), тривалий термін служби (до 10.000 год), мала яскравість світної поверхні, близький до природного спектр випромінювання, що забезпечує хорошу перенесення кольорів. Найбільш прийнятними є люмінесцентні лампи білого світла і тепло-білого світла потужністю 40, 80 Вт / 30 /.
Робота програміста відноситься до робіт високої точності (III розряд зорових робіт). Рекомендоване освітлення для роботи з екраном дисплея складає 200 лк, а при роботі з екраном в поєднанні з роботою над документами - 400 лк. Рекомендована яскравість у полі зору повинна лежати в межах 1:5-1:10.
Освітленість робочого місця користувача на досліджуваному підприємстві є суміщеною (штучне + природне), розташування робочих місць виключає потрапляння прямих сонячних променів на екран дисплея і в очі. У якості джерела штучного освітлення використовують ДРЛ (12 штук).
Розрахунок освітленості робочого місця зводиться до вибору системи освітлення, визначенню необхідного числа світильників, їхнього типу і розміщення. Процес роботи програміста в таких умовах, коли природне освітлення недостатньо або відсутній. Виходячи з цього, розрахуємо параметри штучного освітлення.
Штучне освітлення виконується за допомогою електричних джерел світла двох видів: ламп накалювання і люмінесцентних ламп. Будемо використовувати люмінесцентні лампи, які порівняно з лампами розжарювання мають суттєві переваги:
1) із спектрального складу світла вони близькі до денного, природного освітлення;
2) володіють більш високим ККД (у 1.5-2 рази вище, ніж ККД ламп розжарювання);
3) мають підвищену світловіддачею (в 3-4 рази вище, ніж у ламп розжарювання);
4) більш тривалий термін служби.
Розрахунок освітлення проводиться для кімнати площею 36 м 2, ширина якої 4.9 м, висота - 4.2 м. Скористаємося методом світлового потоку.
Для визначення кількості світильників визначимо світловий потік, падаючий на поверхню за формулою:
  , (4.6)
де F - розраховується світловий потік, Лм;
Е - нормована мінімальна освітленість, Лк (визначається за таблицею). Роботу програміста, відповідно до цієї таблиці, можна віднести до розряду точних робіт, отже, мінімальна освітленість буде Е = 300 Лк при газорозрядних лампах;
S - площа освітлюваного приміщення (у нашому випадку S = 36 м 2);
Z - відношення середньої освітленості до мінімальної (звичайно приймається рівним 1.1-1.2, нехай Z = 1.1);
К - коефіцієнт запасу, враховує зменшення світлового потоку лампи в результаті забруднення світильників у процесі експлуатації (його значення визначається за таблицею коефіцієнтів запасу для різних приміщень і в нашому випадку К = 1.5);
n - коефіцієнт використання, (виражається відношенням світлового потоку, що падає на розрахункову поверхню, до сумарного потоку всіх ламп і обчислюється в частках одиниці; залежить від характеристик світильника, розмірів приміщення, фарбування стін і стелі, якi характеризуються коефіцієнтами відображення від стін (Рс) і стелі (Рп)), значення коефіцієнтів Рс і Рп визначимо по таблиці залежностей коефіцієнтів відображення від характеру поверхні: Рс = 30%, Рп = 50%. Значення n визначимо по таблиці коефіцієнтів використання різних світильників. Для цього обчислимо індекс приміщення по формулі:
, (4.7)
де S - площа приміщення, S = 36 м 2;
h - розрахункова висота підвісу, h = 3.39 м;
A - ширина приміщення, А = 4.9 м;
В - довжина приміщення, В = 7.35 м.
Підставивши значення отримаємо:

Знаючи індекс приміщення I, Рс і Рп, по таблиці знаходимо n = 0.28
Підставимо всі значення у формулу для визначення світлового потоку F:


                                                                    Лм
Для освітлення вибираємо люмінесцентні лампи типу ЛБ40-1, світловий потік яких F = 4320 Лк.
Розрахуємо необхідну кількість ламп за формулою:
, (4.8)
де N - обумовлений число ламп;
F - світловий потік, F = 63642,857 Лм;
F л - світловий потік лампи, F л = 4320 Лм.
шт.
При виборі освітлювальних приладів використовуємо світильники типу ОД. Кожен світильник комплектується двома лампами. Розміщуються світильники двома рядами, по чотири в кожному ряду.
4.7. Пожежна безпека
У сучасних ЕОМ дуже висока щільність розміщення елементів електронних схем. У безпосередній близькості один від одного розташовуються сполучні дроти, комунікаційні кабелі. При протіканні по них електричного струму виділяється значна кількість тепла, що може привести до підвищення температури окремих вузлів до 100 ° C. При цьому можливе плавлення ізоляції проводів, їх оголення, і як наслідок, коротке замикання, яке супроводжується іскрінням і веде до перевантажень елементів електронних схем, які, перегріваючись, згорають з іскрінням, тому слід велику увагу надавати пожежної безпеки.
Пожежна безпека - стан об'єкта, при якому із установленою ймовірністю виключається можливість виникнення і розвитку пожежі та впливу на людей небезпечних факторів пожежі, а також забезпечується захист матеріальних цінностей / 31 /.
Особлива увага до пожежної безпеки є обгрунтованим, тому що у випадку пожежі буде завдано значних матеріальних збитків (навіть якщо в приміщенні знаходиться один комп'ютер) і можлива загроза життю і здоров'ю людей.
Джерелами пожежі при роботі програміста з комп'ютером можуть бути ЕОМ, електропроводка, діючі системи опалення, вентиляції та кондиціонування повітря, побутові прилади.
Приміщення, де встановлена ​​обчислювальна техніка, відносяться до категорії "Д" - приміщення, де знаходяться тверді горючі і важкогорючі речовини і матеріали, так як:
1) відносна вологість повітря не перевищує 75%;
2) немає струмопровідного пилу;
3) температура не перевищує тривалий час 30 ° С;
4) відсутня можливість одночасного дотику людини з яких з'єднання з землею металевими конструкціями;
5) відсутність можливості доторкнутися до струмоведучих частин обладнання;
6) немає струмопровідних підлог.
Відповідно до вимог пожежної безпеки біля вхідних дверей повинен знаходитися вуглекислотний вогнегасник типу ОУ-5.
У приміщенні може бути встановлена ​​пожежна сигналізація - теплові сповіщувачі з плавкими запобіжниками. Це необхідно при великій концентрації засобів обчислювальної техніки.
Для ліквідації пожежі в початковій стадії в коридорі ВЦ розміщується пожежний кран. У приміщенні, де встановлена ​​обчислювальна техніка, неприпустимо застосовувати воду та пінні вогнегасники, так як в цьому випадку існує небезпека пошкодження або повного виходу з ладу ЕОМ та іншого устаткування. Для гасіння пожеж на ОЦ найбільш ефективно використовувати порошкові вогнегасники типу ОП-5-01 з розрахунку один вогнегасник на 40-50 кв. м площі, але не менше двох в приміщенні. Пристрої пожежної автоматики призначені для виявлення, оповіщення та ліквідації пожеж.
У даному розділі дипломної роботи був проведений аналіз шкідливих і небезпечних виробничих факторів, що діють на робочому місці інженера-програміста. Серед них були виділені: постійне напруження очей, вплив електростатичних і електромагнітних полів, тривалий незмінне положення тіла, шум. Був проведений аналіз і зазначений комплекс заходів щодо пожежної безпеки та електробезпеки. Проведено розрахунок ергономічних вимог до робочого місця інженера-програміста. Створені умови повинні забезпечувати комфортну роботу. На підставі вивченої літератури з даної проблеми, були зазначені оптимальні розміри робочого столу і крісла, параметри робочої поверхні, а також сформульовано пропозиції щодо поліпшення параметрів робочого місця. Дотримання умов, що визначають оптимальну організацію робочого місця інженера-програміста, дозволить зберегти гарну працездатність протягом усього робочого дня, підвищить як в кількісному, так і в якісному відносинах продуктивність праці програміста, що в свою чергу сприятиме якнайшвидшій розробці і налагодженню програмного продукту.

ВИСНОВОК

У дипломній роботі був розроблений і реалізований математичний метод, який дозволяє за прийнятний час автоматично проводити вейвлет-перетворення діскреного сигналу. У результаті проведеної роботи були вирішені поставлені перед розробником завдання:
1) спроектовані базові моделі даних, які можуть бути використані для подальшої обробки та аналізу;
2) реалізований алгоритм вейвлет-аналізу вхідного сигналу;
3) розроблено програмний засіб реалізує вейвлет-аналіз;
4) підсистема вейвлет-аналізу інтегрована в єдину систему багатомасштабного аналізу дискретних сигналів;
5) підсистема надає базовий набір функцій для аналізу вхідних сигналів, результати якого можуть застосовуватися в інших підсистемах.
Проведено аналіз, вибір і реалізація оптимальних алгоритмів вейвлет-аналізу, що дозволяють за пріємлімоє час досягти потрібного результату.
Створено програмне забезпечення, що виконує Багатомасштабний аналіз дискретних сигналів.
За допомогою Мадс вдається виявити структурні особливості сигналів, виявити і зменшити шуми.
Створену систему Мадс слід розглядати як дослідницьку систему, призначену для виявлення емпіричних закономірностей у предметній області і подальшу розробку в напрямку більшої автоматизації процесу багатомасштабного аналізу.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Добеші І. Десять лекцій з вейвлета. -Іжевськ: НДЦ «Регулярна і хаотична динаміка», 2001.
2. Дремін І.М. Вейвлети та їх використання. -М: Наука - виробництву, 2000.
3. Астаф'єва Н.М. Вейвлет-аналіз: основи теорії та приклади застосування. -М: Фундаментальна та прикладна математика, 1998.
4. http://www.systat.com/products/AutoSignal/
AutoSignal - Spectral and time domain signal analysis and processing software.
/ / Перевірено 06.06.2006.
5. http://education.softline.ru/product.asp?catalog_name=SoftLine&category_name=&product_id=Software-13545&view=tech_info_ru&cookie% 5Ftest = 1
AutoSignal - пакет для проведення автоматизованого аналізу сигналів.
/ / Перевірено 06.06.2006.
6. http://www.mathworks.com/products/wavelet/
Wavelet Toolbox 3.0.4. / / Перевірено 06.06.2006.
7. http://matlab.exponenta.ru/wavelet/index.php
Wavelet ToolBox - обробка сигналів та зображень. / / Перевірено 06.06.2006.
8. Новіков І.Я. Основні конструкції сплесків. -М: Успіхи математичних наук, 1998.
9. Пєтухов А.П. Введення в теорію базисів сплесків. -М: Радіо і зв'язок, 1995.
10. Строустрап Б. Мова програмування С + +. - М.: Світ, 1994. - 278 с.
11. Кнут Д. Мистецтво програмування для ЕОМ. - М.: Світ, 1976. - Т. 1-3.
12. Корн Г., Корн Т. Довідник з математики для наукових працівників та інженерів. - М.: Наука, 1979. - 720с.
13. Ейнджел Е. Інтерактивна комп'ютерна графіка. - М.: Вільямс, 2001. - 592 с.
14. ГОСТ 19.001-77 ЕСПД. Загальні положення. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
15. ГОСТ 19.701-90 ЕСПД. Схеми алгоритмів, програм, даних і систем. Умовні позначення і правила виконання. -М.: Видавництво стандартів, 1991.
16. ГОСТ 19.105-78 ЕСПД. Загальні вимоги до програмних документів. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
17. ГОСТ 19.401-78 ЕСПД. Текст програми. Вимоги до змісту та оформлення. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
18. ГОСТ 19.404-79 ЕСПД. Пояснювальна записка. Вимоги до змісту та оформлення. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
19. ГОСТ 19.504-79 ЕСПД. Керівництво програміста. Вимоги до змісту та оформлення. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
20. ГОСТ 19.505-79 ЕСПД. Керівництво оператора. Вимоги до змісту та оформлення. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
21. Почерняєв С.В., Килина І.В. Методичні вказівки з дипломного проектування. - К.: Видавництво ІжГТУ, 1994.
22. Техніко-економічне обгрунтування дипломних проектів. - К.: Видавництво ІжГТУ, 2001.
23. Податковий кодекс РФ. - М.: ГроссМедіа Ферлаг, 2004.
24. ГОСТ 12.0.002-80 Система стандартів безпеки праці. Терміни та визначення - М.: Видавництво стандартів, 1984.
25. ГОСТ 12.1.003-89 Система стандартів безпеки праці. Шум. Загальні вимоги безпеки. -М.: Видавництво стандартів, 1989.
26. СанПіН 2.2.2.542-96 Гігієнічні вимоги до відеодисплейних терміналів, персональних електронних обчислювальних машин і організації роботи. -М.: Видавництво стандартів, 1976.
27. ГОСТ 12.1.029-80 Система стандартів безпеки праці. Засоби і методи захисту від шуму. Класифікація. -М.: Видавництво стандартів, 1980.
28. Керівництва з проектування виробничих приміщень та промислових підприємств. -М.: Стройиздат, 1981.
29. СанПіН 2.2.4.548-96 Гігієнічні вимоги до мікроклімату виробничих приміщень. -М.: Видавництво стандартів, 1976.
30. СНиП 23-05-95 Норми проектування природного та штучного освітлення. -М.: Видавництво стандартів, 1995.
31. ГОСТ 12.1.004-91 Система стандартів безпеки праці. Пожежна безпека. Загальні вимоги. -М.: Видавництво стандартів, 1992.

ДОДАТОК 1
ТЕКСТ ПРОГРАМИ
П. 1.1. ТЕКСТ МОДУЛЯ SIGNAL.CS
using System;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Windows.Forms;
using MultiScAn.Common.Attributes;
using MultiScAn.Common.Interfaces;
using MultiScAn.Common.Utils;
namespace MultiScAn.Common.Classes
{
public delegate void CommonHandler ();
/ / / <summary>
/ / / Summary description for Signal.
/ / / </ Summary>
[Filter ("Текстовий файл даних (*. dat) | *. dat")]
public class Signal: IData, ICleanable, IEnumerable
{
private int [] _data = new int [0];
private int _minValue = int.MaxValue;
private int _maxValue = int.MinValue;
private Bitmap _bitmap;
public Signal ()
{
}
public void Rebuild (int size)
{
_data = new int [size];
_minValue = int.MaxValue;
_maxValue = int.MinValue;
_bitmap = null;
}
public void Load (string fileName)
{
int min = int.MaxValue, max = int.MinValue;
ArrayList list = new ArrayList ();
using (StreamReader reader = File.OpenText (fileName))
{
string str = String.Empty;
while ((str = reader.ReadLine ())! = null)
{
str = str.Trim ();
if (str! = String.Empty)
{
string [] vals = str.Split ('', '\ t');
foreach (string val in vals)
{
int iVal = int.Parse (val);
DataUtil.Sort (iVal, ref min, ref max);
list.Add (iVal);
}
}
}
}
if (list.Count == 0) throw new NotSupportedException ();
_data = (int []) list.ToArray (typeof (int));
_minValue = min; _maxValue = max;
_bitmap = null;
if (OnLoad! = null) OnLoad ();
}
public event CommonHandler OnLoad;
public void Save (string fileName)
{
using (StreamWriter writer = File.CreateText (fileName))
{
foreach (int s in _data)
{
writer.WriteLine (s);
}
}
if (OnSave! = null) OnSave ();
}
public event CommonHandler OnSave;
public Bitmap Bitmap
{
get
{
if (_bitmap == null)
{
int min = _minValue> 0? 0:-_minValue;
int max = _maxValue <0? 0: _maxValue;
Graphics g = null;
_bitmap = new Bitmap (2 * _data.Length, min + max);
g = Graphics.FromImage (_bitmap);
g.FillRectangle (new SolidBrush (Color.White), g.ClipBounds);
for (int i = 1; i <= _data.Length; i + +)
{
g.DrawLine (new Pen (Color.Black),
new Point (2 * i-1, max),
new Point (2 * i-1, max - _data [i-1]));
}
}
return _bitmap;
}
}
public void Clean ()
{
_data = new int [0];
_minValue = int.MaxValue;
_maxValue = int.MinValue;
}
public bool IsEmpty
{
get {return _data.Length == 0;}
}
public int this [int index]
{
get {return _data [index];}
set {sorter = _data [index] = value;}
}
private int sorter
{
set
{
DataUtil.Sort (value, ref _minValue, ref _maxValue);
}
}
public IEnumerator GetEnumerator ()
{
return _data.GetEnumerator ();
}
public int Length
{
get {return _data.Length;}
}
public void CopyTo (int [] arr)
{
_data.CopyTo (arr, 0);
}
}
}
П. 1.2. ТЕКСТ МОДУЛЯ WAVELET.CS
using MultiScAn.Common.Classes;
namespace MultiScAn.WaveletAnalysis
{
/ / / <summary>
/ / / Summary description for Wavelet.
/ / / </ Summary>
public class Wavelet: Signal
{
public Wavelet ()
{
}
public double [] Resample (int size)
{
double [] res = new double [size];
for (int i = 0, offs = 0; i <size; i + +, offs + = base.Length)
{
res [i] = 0.0;
for (int j = 0; j <base.Length; j + +)
{
res [i] + = base [(offs + j) / size];
}
res [i] / = base.Length;
}
return res;
}
}
}
П. 1.3. ТЕКСТ МОДУЛЯ RESULT.CS
using System;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.IO;
using MultiScAn.Common.Attributes;
using MultiScAn.Common.Classes;
using MultiScAn.Common.Interfaces;
using MultiScAn.Common.Utils;
namespace MultiScAn.WaveletAnalysis
{
/ / / <summary>
/ / / Summary description for ResultUtil.
/ / / </ Summary>
[Filter ("Результат вейвлет аналізу (*. war) | *. war")]
public class Result: IResult
{
double [,] _Data = new double [0, 0];
private Bitmap _bitmap;
private double _minValue = double.MaxValue;
private double _maxValue = double.MinValue;
private Spectrum _spectrum = new Spectrum ();
public Result ()
{
}
internal void Rebuild (int height, int width)
{
_bitmap = null;
_Data = New double [height, width];
_minValue = double.MaxValue;
_maxValue = double.MinValue;
}
public int Width
{
get {return _Data.GetLength (1);}
}
public int Height
{
get {return _Data.GetLength (0);}
}
public double this [int i, int j]
{
get {return _Data [i, j];}
set {sorter = _Data [i, j] = value;}
}

public double MinValue
{
get {return _minValue;}
}
public double MaxValue
{
get {return _maxValue;}
}

public void Load (string fileName)
{
double min = double.MaxValue, max = double.MinValue;
double [,] data;
using (StreamReader reader = File.OpenText (fileName))
{
int width = int.Parse (__read (reader));
int height = int.Parse (__read (reader));
data = new double [width, height];
for (int i = 0; i <width; i + +)
{
for (int j = 0; j <height; j + +)
{
DataUtil.Sort (data [i, j] = double.Parse (__read (reader)), ref min, ref max);
}
}
}
_Data = Data;
_minValue = min;
_maxValue = max;
_bitmap = null;
if (OnLoad! = null) OnLoad ();
}
private string __read (StreamReader reader)
{
string str = reader.ReadLine ();
if (str == null) throw new NotSupportedException ();
return str;
}
public event CommonHandler OnLoad;
public void Save (string fileName)
{
using (StreamWriter writer = File.CreateText (fileName))
{
int height = _Data.GetLength (0), width = _Data.GetLength (1);
writer.WriteLine (height);
writer.WriteLine (width);
for (int i = 0; i <height; i + +)
{
for (int j = 0; j <width; j + +)
{
writer.WriteLine (_Data [i, j]);
}
}
}
if (OnSave! = null) OnSave ();
}
public event CommonHandler OnSave;
public Bitmap Bitmap
{
get
{
if (_bitmap == null)
{
if (_spectrum.Length == 0) _spectrum.LoadDefault ();

_bitmap = new Bitmap (Width, Height);

double k = (_spectrum.Length - 1) / (_maxValue - _minValue);

for (int i = 0; i <Height; i + +)
{
for (int j = 0; j <Width; j + +)
{
_bitmap.SetPixel (j, i, _spectrum [(int) (k * (_Data [i, j] - _minValue ))]);
}
}
}
return _bitmap;
}
}
public void FormRow (Signal x, double [] y, int row)
{
int result_size = 2 * x.Length,
max_offset = x.Length - y.Length,
null_offset = Math.Min (y.Length - 1, result_size);
if (result_size! = _Data.GetLength (1)) throw new ArgumentOutOfRangeException ();
for (int i = 0; i <null_offset; i + +)
{
this [row, i] = 0.0;
}
if (null_offset == result_size) return; / / навіщо робити зайві рухи, якщо і так вже все забито нулями
for (int i = 0; i <= max_offset; i + +)
{
double sum = 0.0;
for (int j = 0; j <y.Length; j + +)
{
sum + = x [i + j] * y [j];
}
this [row, 2 * i + y.Length-1] = sum;
this [row, 2 * i + y.Length] = 0.0;
}
for (int i = result_size - null_offset; i <result_size; i + +)
{
this [row, i] = 0.0;
}
}
public Spectrum Spectrum
{
get {return _spectrum;}
set {_spectrum = value;}
}
private double sorter
{
set
{
DataUtil.Sort (value, ref _minValue, ref _maxValue);
}
}
}
}

П. 1.3. ТЕКСТ МОДУЛЯ ANALYZER.CS
using System;
using System.Diagnostics;
using MultiScAn.Common.Classes;
using MultiScAn.Common.Interfaces;
namespace MultiScAn.WaveletAnalysis
{
/ / / <summary>
/ / / Summary description for Analysis.
/ / / </ Summary>
public class Analyzer: IAnalyzer
{
public const double DEFAULT_SCALE = 1.0;
private Wavelet _Wavelet = new Wavelet ();
private Signal _Data = new Signal ();
public Analyzer ()
{
}
/ / Public Analyzer (Wavelet wavelet, Wavelet data)
/ / {
/ / _Wavelet = Wavelet;
/ / _Data = Data;
/ /}
public Wavelet Wavelet
{
get {return _Wavelet;}
set {_Wavelet = value;}
}
public Signal Data
{
get {return _Data;}
set {_Data = value;}
}
public void Analyze (IResult result)
{
Analyze (DEFAULT_SCALE, (Result) result);
}
public void Analyze (double scale, Result result)
{
if (_Wavelet == null) throw new ArgumentNullException ("Wavelet");
if (_Data == null) throw new ArgumentNullException ("Data");
int size = (int) (_Wavelet.Length * scale);
/ / Wavelet [] result = new Wavelet [size];
result.Rebuild (size, 2 * _Data.Length);
for (int i = 0; i <size; i + +)
{
result.FormRow (_Data, _Wavelet.Resample (size - i), i);
/ / Trace.WriteLine (String.Format ("{0} / {1}", i, size));
}
}
}
}

ДОДАТОК 2

КЕРІВНИЦТВО ПРОГРАМІСТА
Д.2.1. ПРИЗНАЧЕННЯ ПРОГРАМИ
Програма вейвлет-аналізу має ідентифікатор WaveletAnalysis. Програма WaveletAnalysis виконує наступні функції:
1) завантаження і збереження дискретних сигналів (включаючи вейвлети);
2) розрахунок, завантаження і збереження результатів вейвлет-аналізу;
3) надання інтерфейсів для підсистеми візуалізації даних Мадс;
Програма WaveletAnalysis входить до складу системи Мадс як динамічно завантажується бібліотеки. Система Мадс реалізує Багатомасштабний аналіз дискретних сигналів методами вейвлет-аналізу та структурної індексації.
Д.2.2. УМОВИ ВИКОНАННЯ ПРОГРАМИ
Програма WaveletAnalysis пред'являє такі вимоги до технічних засобів:
1) стандартний x86-сумісний ПК;
2) тактова частота процесора не менше 900 МГц;
3) обсяг оперативної пам'яті не менше 128 Мб;
4) дозвіл екрану монітора не менше 1024x768.
Програма WaveletAnalysis пред'являє такі вимоги до програмних засобів:
1) операційна система сімейства Windows (Windows NT/2000/XP);
2). NET Framework версії 1.1;

Д.2.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОГРАМИ
Програма WaveletAnalysis входить до складу системи Мадс як динамічно завантажується бібліотеки.
До складу програми входять наступні файли, необхідні для її функціонування:
1) MultiScAn.Visualization.exe - виконуваний модуль підсистеми візуалізації даних;
2) MultiScAn.Common.dll - бібліотека, що містить базові класи та інтерфейси необхідні для функціонування системи Мадс;
3) MultiScAn.WaveletAnalysis.dll - бібліотека, яка реалізує вейвлет-аналіз;
4) DialCol.txt - файл колірної шкали, використовуваної для візуалізації результатів вейвлет-аналізу.
Програма є інтерактивною, тобто вимагає взаємодії з користувачем, тому час виконання окремих етапів обробки не перевищує 0.5 с. при використанні необхідних технічних засобів.
Д.2.4. ЗВЕРНЕННЯ ДО ПРОГРАМИ
Для виклику програми необхідно запустити на виконання файл MultiScAn.Visualization.exe і вибрати закладку «Вейвлет-аналіз».
Інтерфейс програми WaveletAnalysis представлений на рис. Д.2.1.
Опис панелі інструментів програми WaveletAnalysis представлено в табл. Д.2.1.

Інтерфейс програми WaveletAnalysis

Рис. Д.2.1
Таблиця Д.2.1
Панель інструментів програми WaveletAnalysis
Кнопка на панелі інструментів
Значення

Вихід з програми

Завантаження аналізованого сигналу з текстового файлу

Завантаження вейвелета з текстового файлу

Вейвлет-аналіз сигналу

Збереження результатів вейвлет-аналізу в текстовий файл

Налаштування програми

Перегляд діалогу «Про програму»
Для завантаження, збереження або збереження зображення аналізованого сигналу, вейвлета або результату вейвлет-аналізу в відповідної закладки («Дані», «Вейвлет» або «Результат») необхідно вибрати відповідний пункт контекстного меню («Завантажити», «Зберегти» або «Зберегти зображення ... ») або натиснути на відповідну кнопку панелі інструментів (див. табл. Д.2.1).
У стандартному діалозі відкриття файлу необхідно вибрати потрібний файл. У підсумку на відповідної закладки («Дані», «Вейвлет» або «Результат») є графічне зображення аналізованого сигналу, вейвлета або результату вейвлет-аналізу.
Д.2.5. ВХІДНІ І ВИХІДНІ ДАНІ
Вхідний інформацією є текстові файли з розширенням «. Dat» (від англ. Data - дані), що містять дані вихідного сигналу.
Структура вхідного файлу «. Dat»:

де - Кількість даних;
, - Значення сигналу, ціле число.
Вихідною інформацією для даної задачі є текстові файли з розширенням «. War» (від англ. Wavelet analysis result - результат вейвлет-аналізу), що містять результати вейвлет-аналізу.

Структура вихідного файлу «. War»:

де - Ширина растра;
- Висота растра;
, , - Результат вейвлет-аналізу, дійсне число.
Д.2.6. ПОВІДОМЛЕННЯ ПРОГРАММИСТ
Повідомлення, що видаються програмісту, наведені в табл. Д.2.2.
Таблиця Д.2.2
Повідомлення програмісту
Повідомлення
Дія програміста
Невірний формат вхідного рядка
Обраний файл даних має некоректний формат. При необхідності спробувати завантажити інший файл даних
Неможливо знайти файл «Resources \ DialCol.txt»
Результат вейвлет-аналізу успішно розрахований або завантажений, але не може бути відображений у зв'язку з тим, що не знайдений файл колірної шкали. Необхідні дії описані в додатку 2.7
Результати завантаження і обчислень виводяться в интерфейсном елементі так, як це наведено на ріс.П.2.2 і Д.2.3.

Результат завантаження вейвлета

Рис. Д.2.2
Результат вейвлет-аналізу сигналу

Рис. Д.2.3

Д.2.7. НАСТРОЙКА ПРОГРАМИ
Для функціонування програми WaveletAnalysis необхідно встановити. NET Framework версії 1.1.
Візуалізація результатів вейвлет-аналізу вимагає наявність файлу колірної шкали. Для цього необхідно створити каталог Resources в каталозі з програмою і помістити в нього файл DialCol.txt.

ДОДАТОК 3

КЕРІВНИЦТВО ОПЕРАТОРА
Д.3.1. ПРИЗНАЧЕННЯ ПРОГРАМИ
Програма вейвлет-аналізу має ідентифікатор WaveletAnalysis. Програма WaveletAnalysis виконує наступні функції:
1) завантаження і збереження дискретних сигналів (включаючи вейвлети);
2) розрахунок, завантаження і збереження результатів вейвлет-аналізу;
3) надання інтерфейсів для підсистеми візуалізації даних Мадс;
Програма WaveletAnalysis входить до складу системи Мадс як динамічно завантажується бібліотеки. Система Мадс реалізує Багатомасштабний аналіз дискретних сигналів методами вейвлет-аналізу та структурної індексації.
Д.3.2. УМОВИ ВИКОНАННЯ ПРОГРАМИ
Програма WaveletAnalysis пред'являє такі вимоги до технічних засобів:
1) стандартний x86-сумісний ПК;
2) тактова частота процесора не менше 900 МГц;
3) обсяг оперативної пам'яті не менше 128 Мб;
4) дозвіл екрану монітора не менше 1024x768.
Програма WaveletAnalysis пред'являє такі вимоги до програмних засобів:
1) операційна система сімейства Windows (Windows NT/2000/XP);
2). NET Framework версії 1.1;
3) наявність в каталозі програми файлів MultiScAn.Visualization.exe, MultiScAn.Common.dll, MultiScAn.WaveletAnalysis.dll і Resources \ DialCol.txt.

П.3.3. ВИКОНАННЯ ПРОГРАМИ
Для виклику програми необхідно запустити на виконання файл MultiScAn.Visualization.exe і вибрати закладку «Вейвлет-аналіз».
Інтерфейс програми WaveletAnalysis представлений на рис. Д.3.1.
Інтерфейс програми WaveletAnalysis

Рис. Д.3.1
Опис панелі інструментів програми WaveletAnalysis представлено в табл. Д.3.1.
Для завантаження, збереження або збереження зображення аналізованого сигналу, вейвлета або результату вейвлет-аналізу в відповідної закладки («Дані», «Вейвлет» або «Результат») необхідно вибрати відповідний пункт контекстного меню («Завантажити», «Зберегти» або «Зберегти зображення ... ») або натиснути на відповідну кнопку панелі інструментів (див. табл. Д.3.1).
У стандартному діалозі відкриття файлу необхідно вибрати потрібний файл. У підсумку на відповідної закладки («Дані», «Вейвлет» або «Результат») є графічне зображення аналізованого сигналу, вейвлета або результату вейвлет-аналізу.

Таблиця Д.3.1
Панель інструментів програми WaveletAnalysis
Кнопка на панелі інструментів
Значення

Вихід з програми

Завантаження аналізованого сигналу з текстового файлу

Завантаження вейвелета з текстового файлу

Вейвлет-аналіз сигналу

Збереження результатів вейвлет-аналізу в текстовий файл

Налаштування програми

Перегляд діалогу «Про програму»
П. 3.4. Повідомлення оператору
Повідомлення, що видаються оператору, наведені в табл. Д.3.2.
Таблиця Д.3.2
Повідомлення оператору
Повідомлення
Дія програміста
Невірний формат вхідного рядка
Обраний файл даних має некоректний формат. При необхідності спробувати завантажити інший файл даних
Неможливо знайти файл «Resources \ DialCol.txt»
Результат вейвлет-аналізу успішно розрахований або завантажений, але не може бути відображений у зв'язку з тим, що не знайдений файл колірної шкали. Необхідні дії описані в додатку 2.7
Результати обчислень виводяться в интерфейсном елементі так, як це наведено на рис. Д.3.2.
Результат вейвлет-аналізу сигналу

Рис. Д.3.2
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Диплом
286кб. | скачати


Схожі роботи:
Система ідентифікації особи за відбитками пальців Підсистема аналізу зображення
Система автоматизованого аналізу просторової структури зображень Підсистема центроїдне
Система автоматизованого аналізу просторової структури зображень Підсистема лінійної сегментації
Види та порядок проведення вейвлет-аналізу
тичної статистики теоретичного аналізу теорії імовірності системного аналізу економетрії
Наукові основи економічного аналізу Поняття та значення економічного аналізу його місце в системі
Розробка пристроїв цифрового формування та обробки сигналів системи передачі дискретних
Експертна система аналізу небезпек
Розробка структурної схеми аналого-цифрового інтерфейсу Підсистема збору аналогових сигналів
© Усі права захищені
написати до нас