AutoSignal позволяет быстро определить все необходимые компоненты в структуре сигнала, для поиска которых обычно требуются навыки программирования и используются математические приложения. AutoSignal содержит огромное количество процедур спектрального анализа:
1) быстрое преобразование Фурье;
2) построение авторегрессионных моделей;
3) построение ARMA-моделей;
4) построение сложных экспоненциальных моделей;
5) анализ собственных частот и вейвлет-анализ.
1.2.2. MatLab Wavelet Toolbox
MatLab Wavelet Toolbox – это открытый, дружественный для пользователя пакет расширения MatLab, позволяющий синтезировать всевозможные алгоритмы обработки информации - данных, сигналов и изображений - с использованием вейвлет-функций /6/. В своей работе пакет широко использует возможности системы MatLab (матричные алгоритмы вычислений, стильную и в тоже время мощную графику) для решения задач анализа (шумоподавления, расфильтровки, сжатия и восстановления): это предоставляет в распоряжение как начинающего, так и профессионального пользователя исчерпывающий набор функций для реализации собственных алгоритмов обработки данных, т.е. написания собственного m-кода, а также средства графического интерфейса (GUI). Можно сказать, пакет Wavelet Toolbox оказывается превосходным средством для решения задач обработки одно- и двумерной информации: действительно, спектр задач, решаемых с использованием пакета, настолько широк, что упоминание таких проблем, как обработка звука, статических изображений и видеокартинок, не говоря уже о передаче данных, исследовании массивов геофизических, сейсмоакустических данных, биомедицинских сигналов и изображений, будет, естественно, далеко не полным.
MatLab Wavelet Toolbox включает обширную библиотека вейвлет-функций (континуальных неортогональных вейвлетов, в том числе комплексных; ортогональных семейств функций, функций Добеши, Койфмана, а также симлетов; биортогональных вейвлетов); широкий набор вейвлет-фильтров /7/.
Основные возможности:
1) всевозможные функции для реализации континуального анализа, дискретного одноуровневого и дискретного многоуровневого анализа;
2) функции анализа и синтеза данных с использованием вейвлет-пакетов;
3) функции для решения задач аппроксимации данных, статистических распределений и т.п.;
4) функции внедрения в пакет собственных вейвлет-функций и работы с ними;
5) набор средств визуализации результатов анализа и синтеза;
6) средства GUI.
1.2.3. Вывод по аналитическому обзору
Список программных продуктов, безусловно, может быть расширен, но все же самые характерные и популярные разработки в него включены.
Однако, несмотря на множество достоинств, они имеют следующие недостатки:
1) не реализуют метод структурной индексации исходных сигналов;
2) обладают высокими требованиями к аппаратному обеспечению;
3) имеют высокую стоимость;
4) понятие вейвлета в них строго детерминировано для реализации уже разработанных алгоритмов.
Этих недостатков лишена система МАДС. Кроме того, ограничения, накладываемые вышеупомянутыми системами на структуру вейвлета, в данной работе сняты: вейвлет по своей сущности здесь ничем не отличается от сигнала. Это открывает перед нами широкое поле для экспериментов, в том числе и по изучению фрактальных свойств сигнала.
Поэтому данная разработка является востребованной в современной индустрии компьютерной обработки сигналов.
Создание системы многомасштабного анализа дискретных сигналов позволит получить новые возможности по выявлению структурных особенностей сигналов, подавлению в них шумов, сжатию данных.
Для оценки эффективности работы системы МАДС можно использовать оценку размера данных до и после сжатия.
Автоматизация процесса многомасштабного анализа дискретных сигналов подразумевает реализацию в системе определенных средств и функций. Следует выделить ряд функциональных особенностей, которыми должна обладать система МАДС:
1) осуществление вейвлет-преобразования исходных сигналов;
2) осуществление структурной индексации исходных сигналов;
3) конвертация результатов структурной индексации для получения исходного сигнала;
4) визуализация данных вейвлет-преобразования и структурной индексации для наглядного отображения их результатов.
Система МАДС предназначена для работы с текстовыми файлами, содержащими данные о различных сигналах. Таким образом, объем информации, обрабатываемый системой, может быть достаточно велик и составлять десятки мегабайт. Эти особенности накладывают ограничения на использование непроизводительных и медленных алгоритмов.
Построение системы многомасштабного анализа дискретных сигналов предполагает модульную структуру. Общий интерфейс и возможность доступа ко всем модулям в составе системы должна обеспечивать оболочка. Из оболочки МАДС вызываются следующие модули: подсистема вейвлет-анализа, подсистема структурной индексации, подсистема конвертации данных структурной индексации в исходный сигнал, подсистема визуализации исходного сигнала и результатов вейвлет-преобразования и структурной индексации. Обмен данными между подсистемами происходит через проект в рамках общей оболочки.
Подсистема вейвлет-анализа служит для вейвлет-преобразования исходного сигнала.
Подсистема структурной индексации предназначена для реализации методов структурной индексации исходного сигнала.
Подсистема конвертации данных структурной индексации служит для преобразования результата структурной индексации, а также для получения из него вновь исходного сигнала.
Подсистема визуализации предназначена для отображения исходного сигнала, результатов работы подсистем вейвлет-анализа, структурной индексации и конвертации данных структурной индексации в виде графического изображения.
Задача обработки дискретных сигналов в системе МАДС связана с автоматическим анализом больших массивов информации. Преобразования, проводимые в системе, должны проводиться в процессе интерактивного взаимодействия с пользователем, поэтому паузы на обработку не должны превышать нескольких минут. Исходя из этого, сформулированы требования к техническим характеристикам персонального компьютера, на котором будет функционировать система. Требования сведены в табл. 1.1.
Таблица 1.1
Технические характеристики персонального компьютера
| Наименование | Значение |
| Частота процессора, МГц | от 900 |
| Объем оперативной памяти, Мб | от 128 |
| Разрешение экрана монитора | не менее 1024x768 |
Основным видом информации, получаемым в системе МАДС, является графическая информация в растровом представлении. Такой вид данных воспринимается человеком непосредственно и целостно, поэтому необходимо обеспечить средства наглядной визуализации изображений на различных этапах обработки.
Систему МАДС целесообразно разрабатывать для функционирования под операционной системой семейства Windows, так как ОС данного класса наиболее широко распространены в современном мире. Платформой для разработки выбрана среда для разработки приложений Microsoft Visual Studio .NET. Эта среда поддерживает язык C# и обладает при этом возможностями быстрой разработки и проектирования визуальных интерфейсов, что особенно важно при работе с графической информацией.