Використання цифрової обробки сигналів у частотній області з використанням нелінійних ортогональних перетворень

Анотація

Швидкий розвиток комп’ютерних технологій за останні десятиліття призвів до широкого запровадження методів цифрової обробки інформації практично в усіх галузях наукових досліджень. У цьому випадку існує багато різних областей застосування обчислювальної техніки, одне із найважливіших місць займають цифрова обробка сигналів (ЦОС), що використовується в обробці даних віддалених завдань, навігації аерокосмічних і морських об’єктів, комунікацій, радіофізики, цифрової оптики та інших додатків. Цифрова обробка сигналів (ЦОС) є галуззю, що динамічно розвивається, охоплює технічні та програмні засоби. Суміжною галуззю цифрової обробки сигналів є теорія інформації, зокрема, теорії оптимального прийому сигналу і теорії розпізнавання. У першому випадку, основною проблемою є отримання сигналу на тлі шумів і перешкод від різної фізичної природи, а в другому – автоматичного розпізнавання, тобто класифікації та ідентифікації сигналу. У цифровій обробці сигналів під поняттям сигнал ми маємо на увазі його математичний опис, тобто це певна дійсна функція, що містить інформацію про стан або поведінку фізичної системи, відповідно до події, що може бути визначена на безперервному або дискретному просторі. У широкому сенсі, система ЦОС означає складний програмноапаратний комплекс. Як правило, системи містять спеціалізовані технічні засоби попередньої (або первинної) обробки сигналів та спеціальних технічних засобів для вторинної обробки сигналів. Засоби попередньої обробки призначені для обробки вихідних сигналів, що спостерігаються в загальному випадку на тлі випадкового шуму та інтерференції різної фізичної природи й представлені у вигляді дискретних цифрових вибірок, із метою виявлення та відбору (селекції) корисного сигналу та оцінки характеристик виявленого сигналу. Новий метод цифрової обробки сигналів у частотній області, запропонований, використовуючи відповідні властивості нелінійних ортогональних перетворень. Теоретичні основи цього методу і результати статистичного моделювання довели свою ефективність у заглушенні концентрованих перешкод у каналах зв’язку.