Abstract:
Статья посвящена использованию интерполяционных сплайнов в
цифровой обработке сигналов. Основная идея состоит в управ
лении погрешностью приближения путем синтеза базисных
сплайнов с учетом априорной информации о частотных свой
ствах сигнала, при этом особое внимание уделено эффективнос
ти расчетов.
Большинству инженеров известны в основном кубические сплай
ны минимального дефекта (с двумя непрерывными производны
ми) и их применение в системах компьютерной графики. В циф
ровой обработке сигналов сплайны ассоциируются с вейвлета
ми, где в качестве вейвлетов также используют алгебраические
В сплайны. При этом основным способом адаптации сплайнов к
сигналу является изменение масштаба базисных сплайнов. Од
нако возможности сплайнов значительно шире, так же как и их
разнообразие. Изложенное позволяет оценить и использовать
это многообразие на практике.
Многочисленные практические вычислительные схемы и примеры
дают возможность без привлечения дополнительных материалов
опробовать предложенные решения. Основными инструментами
для работы являются пакеты Mathcad, MATLAB, Simulink. Эффек
тивный вычислительный аппарат позволяет получать экономные
алгоритмы и аппаратные решения в сочетании с прозрачностью и
простотой идей. Преимущества сплайнов проявляются в полной
мере в тех случаях, когда обрабатываемые гладкие сигналы имеют
сложную форму. Относительным признаком этого является нали
чие более 6–8 экстремумов на фрагменте обработки.
Description:
1. Mejering E. A Chronology of Interpolation: From Ancient
Astronomy to Modern Signal and Image Processing //
Proc. of the IEEE.— March 2002.— V. 90.— №3.— P. 329–
342.
2. Schoenberg I. Contribution to the problem of
approximation of equidistant data by analytic functions // Quart. Appl. Math.— 1946.— №4.— P. 45–99 and
112–141.
3. Unser M., Blu T. Fractional splines and wavelets // SIAM
Review, in press.— March 2000.— V. 42.— №1.— P. 43–67.
4. Unser M. Splines: a perfect fit for signal and image
processing // IEEE Signal Processing Magazine.— 1999.—
V. 16.— №6.— P. 22–38.
5. Thevenaz P., Blu T., Unser M. Interpolation Revisited //
IEEE Transactions on Medical Imaging.— July 2000.—
V. 19.— №7.— P. 739–758.
6. Алберг Дж., Нельсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и
ее приложения.— М.: Мир, 1972.— 316 с.
7. Аппроксимация с ограничениями / Н. П. Корнейчук,
А. А. Лигун, В. Г. Доронин.— К.: Наук. думка, 1982.—
250 с.
8. Березовский А. И., Кондратенко О. С. О выявлении и
уточнении априорной информации // УСиМ.—
1997.— № 6.— С. 17–22.
9. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки
сигналов.— М.: Мир, 1989.— 448 с.
10. Василенко В. А. Сплайн функции: теория, алгоритмы, программы.— Новосибирск: Наука, 1983.— 212 с.
11. Вычисление функций на ЭВМ : Справочник / Б. А. Попов, Г. С. Теслер.— Киев: Наук. думка, 1984.— 599 с.
12. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам.—
М.: Радио и связь, 1985.— 304 с.
13. Денисюк В. П., Марченко Б. Г. Сплайны и их приложения в задачах моделирования и обработки измерительных сигналов.— К.: Национальный технический
ун-т Украины «Киевский политехнический ин-т»,
1995.— 245 с.
14. Денисюк В. П., Марченко Б. Г., Шутко Н. А. Применение эрмитовых сплайнов для восстановления информационных сигналов по дискретным наблюдениям.— К.: Знание, 1983.— 24 с.
15. Завялов Ю. С., Квасов Б. И., Мирошниченко В. П. Методы сплайн функций.— М.: Наука, 1980.— 352 с.
16. Корнейчук Н. П. Сплайны в теории приближения.—
М.: Наука, 1984.— 352 с.
17. Лигун А. А., Шумейко А. А. Асимптотические методы
восстановления кривых. — К., 1997.— 358 с.
18. Шутко В. М. Методи та алгоритми виявлення-вимірювання інформаційних сигналів із застосуванням
сплайн-перетворень: Автореф. дис... канд. техн. наук:
05.13.06.— К.: Київ. міжнар. ун-т цив. Авіації, 1998.—
20 с.
19. Шутко Н. А. Методы и средства повышения достоверности обработки измерительной информации и контроля параметров радиоэлектронных систем управления воздушным движением: Автореф. дис… докт.
техн. наук: 05.22.14.— К.: Киевский институт инженеров гражданской авиации,1991.— 30 с.
20. Попов Б. А. Равномерное приближение сплайнами.—
К.: Наук. думка, 1989.— 372 с.
21. Приближение функций для технических приложений / Б. А. Попов, Г. С. Теслер.— К.: Наук. думка, 1980.—
350 с.
22. Приставка А. Ф., Райко О. В. Гистосплайны.— Днепропетровск: Изд-во ДГУ, 1991.— 136 с.
23. Мозгова І. В. Розробка сплайн-технології обробки експериментальних даних: Автореф. дис… канд. техн.
наук: 05.13.06.— К.: Національний авіаційний ун-т,
2001.— 17 с.
24. Турчак В. В. Сплайн-обробка вимірювальної інформації та її застосування в задачах ідентифікації технічних систем: Автореф. дис… канд. техн. наук:
05.13.06.— К.: Київ. міжнар. ун-т цив. авіації, 1998.—
20 с.
25. Стечкин С. Б., Субботин Ю. Н. Сплайны в вычислительной математике.— М.: Наука, 1976.— 248 с.
26. Френкс Л. Теория сигналов.— М.: Сов. радио, 1974.
27. Хемминг Р. В. Численные методы для научных работников и инженеров.— М.: Наука, 1972.— 400 с.
28. Гольденберг Л. М. и др. Цифровая обработка сигналов:
Справочник.— М.: Радио и связь, 1985.— 312 с.
29. Задирака В. К., Мельникова С. С. Цифровая обработка
сигналов.— К.: Наукова думка, 1993.— 294 с.
30. Цифровые фильтры в электросвязи и радиотехнике
/ Под ред. Л.М.Гольденберга.— М.: Радио и связь,
1982.— 224 с.
31. Шелевицький І. В. Методи та засоби сплайн-технології обробки сигналів складної форми / Під ред. Шутка М. О.— Кривий Ріг: Європейський університет,
2002. — 304 с.