«Разработка автоматизированной информационной системы распознавания техники» - Дипломная работа

Выпускная квалификационная работа посвящается разработке автоматизированной информационной системы по распознаванию техники, для этого будут использовать акустические сигнала издаваемые транспортом. Результатом должны стать теоретическая информация о звуке в целом и оцифрованном звуке в частности, также создать проект всей информационной системы, которое будет описывать работу программы распознавания. Необходимо определить каким методом шумоподавления и фильтрацией звуков нужно использовать для того чтобы звуки различной техники можно было распознать пользуясь частотами издаваемых акустических сигналов. Научиться различать виды транспорта без визуального подтверждения. Последними пунктами являются тестирование данного инструмента.

Актуальность: цифровой анализ акустических сигналов издаваемых техникой позволяет получить достаточную информацию о состоянии и функционировании транспорта. Разработка автоматизированных систем распознавания транспорта использующих такие технологии являются актуальной задачей.

Новизна: разработка технологии распознавания техники по акустическим сигналам с использованием нейронных сетей.

Цель: разработка системы распознавания гражданского транспорта по акустическим сигналам в среде Matlab с применением нейронных сетей.

Объект исследования: акустические сигналы издаваемые двигателями гражданского транспорта.

Предмет исследования: разработка автоматизированной информационной системы распознавания гражданского транспорта по акустическим сигналам.

Задачи:

1. Исследование особенностей акустических сигналов транспорта м математического аппарата цифровой обработки сигналов. 

2. Проектирование автоматизированной информационной системы распознавания акустических сигналов.

3. Разработка автоматизированной информационной системы распознавания акустических сигналов.

4. Технико-экономическое обоснование.

Исходными материалами послужили статьи из официальных сайтов известных разработчиков. В качестве теоретической базы исследования использовались публикации, посвящённые проектированию подобных систем.

Глава 1. ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ФИКСАЦИИ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

1.1. Описание акустических сигналов в цифровой среде

Мы живем в мире информации, и главная ее часть проходит через глаза и слух человека. Согласно исследованиям физиологов, визуальная информация занимает первое место, но и слуховая не менее важна [5].

Звуки составляют огромную часть нашей жизни, только представьте на мгновение, что вы больше не слышите, пропадет огромный источник информации. Наш слух работает круглые сутки, даже эти слова вы воспринимаете слухом. Но человеческий слух неидеален, мы не слышим огромные диапазон распространения звука, даже в сравнении с животным миром наш интервал восприятия звука выглядит крайне скудно (таблица 1).

Таблица 1

Слуховой диапазон человека и различных животных

Необходимо заметить, что с возрастом восприятие звука также ухудшается. Это наглядно показано на 1 рисунке: короткий пунктир - 20 лет, длинный пунктир - 30 лет, тонкая прямая - 40 лет, толстая прямая - 50 лет, толстая пунктирная - 60 лет (рис.1). Эти данные позволяют понять, что человеческий слух имеет свои недостатки, но как же быть когда приходится определить конкретный

звук, даже если мы ранее слышали подобные звуки? Для этого человеку придется иметь великолепный слух и отличную память, чтобы запомнить все звуки. На помощь придут, как и всегда, компьютеры. Машины в состояния запоминать все звуки, могут их фильтровать и слышать звуки за пределами человеческого слуха. Перед тем как ЭВМ сможет обработать звук, необходимо аналоговый звуковой сигнал перевести в цифровой. Аналогово-цифровой преобразователь или просто АЦП, аналоговую запись превращает в цифровую.

Рис. 1. Ухудшения слуха у человека с возрастом

Аналоговый сигнал непрерывен и мы можем узнать его значение в любой момент времени, запишем как x(t). Для того чтобы представить этот в цифровом виде нужно осуществить две операции: дискретизация и квантование (Рис.2).

Квантование - это представление значений сигнала конечным числом уровней, то есть округление его точных значений [11]. На данным графике предоставлен непрерывный квантованный сигнал. Мы выбрали целочисленные уровни и в тот момент времени, когда сигнал, например, превышает значение в 2,5, то приравнивается к 3, а когда значение опускается ниже 2,5, то округляется до 2 (рис.4).

Цифровой сигнал, является квантованным по уровню и дискретным по времени, в нашем случае цифровой сигнал это дискретная последовательность

целочисленных значений [12]. Если мы представим наши уровни не в десятичном, а в двоичном виде, то мы получаем последовательность нулей и единиц. Важно заметить, что при квантовании теряется точность. Каждый отсчет цифрового

сигнала отличается от соответствующего отсчета дискретного сигнала на величину разницы реального значения и ближайшего уровня квантования сигнала. Разницу часто называют ошибкой или шумом квантования (рис. 5). Конечно же, в реальных устройствах аналогово-цифровых преобразователей это может выглядеть иначе и даже сложнее. Так же может меняться и способ сохранения полученных данных после оцифровки. Например, у знаменитых аудио-форматов есть особенность сохранения, импульсно-кодовая модуляция, помогающий сэкономить окончательный размер звукового файла. Данный способ кодирует в виде разности между двумя измерениями, текущим, который только кодируется и предыдущим, с установленной дискретизацией и квантованием. Такой способ модуляции уменьшает необходимое количество используемой памяти. Для записи файлов со стереоэффектом часто используются несколько каналов, а не один, и храниться они могут отдельно.