📄Работа №212454
Тема: Частотный анализ низкочастотных сигналов
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информационные системы
Объем:
91 листов
Год:
2020
Просмотров:
41
4265
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Анализ технического задания 8
2 Методы частотного анализа 10
2.1 Преобразование Фурье 10
2.2 Оконное преобразование Фурье 14
2.3 Вейвлет-преобразование 18
3 Особенности частотного анализа аудиосигналов 26
4 Частотный анализ сигналов 33
4.1 Преобразование Фурье 33
4.1.1 Анализ природоподобного низкочастотного сигнала с помощью ПФ 34
4.1.2 Классическая музыка 36
4.1.3 Современная музыка 45
4.1.4 Пение 54
4.1.5 Сравнение с природоподобным сигналом 59
4.1.6 Вывод 60
4.2 Оконное преобразование Фурье 61
4.2.1 Природоподобный сигнал 62
4.2.2 Классические произведения 63
4.2.3 Современные произведения 65
4.2.4 Пение 68
4.2.5 Вывод 69
4.3 Вейвлет-преобразование 70
4.3.1 Природоподобный сигнал 71
4.3.2 Классическое произведение 72
4.3.3 Современные произведения 74
4.3.4 Пение 78
4.3.5 Вывод 81
5 Организационно-экономический раздел 82
5.1 Метод сетевого планирования 82
5.2 Построение сетевого графика 82
5.3 Расчет параметров событий сетевого графика 85
5.4 Расчет параметров работ сетевого графика 86
6 Безопасность жизнедеятельности 88
6.1 Требования к микроклимату, содержанию аэроионов и вредных химических веществ в воздухе на рабочих местах, оборудованных ПЭВМ 88
6.2 Требования к уровням шума и вибрации на рабочих местах,
оборудованных ПЭВМ 89
6.3 Требования к освещению рабочих местах, оборудованных ПЭВМ.. 90
6.4 Требования к уровню электромагнитных полей на рабочих местах,
оборудованных ПЭВМ 91
6.5 Требования к визуальным параметрам ВДТ, контролируемых на
рабочих местах 91
6.6 Общие требования к организации рабочих мест пользователей ПЭВМ 92
6.7 Анализ собственного рабочего места 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 95
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 96
ПРИЛОЖЕНИЕ А 97
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 98
ПРИЛОЖЕНИЕ В 99
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
1 Анализ технического задания 8
2 Методы частотного анализа 10
2.1 Преобразование Фурье 10
2.2 Оконное преобразование Фурье 14
2.3 Вейвлет-преобразование 18
3 Особенности частотного анализа аудиосигналов 26
4 Частотный анализ сигналов 33
4.1 Преобразование Фурье 33
4.1.1 Анализ природоподобного низкочастотного сигнала с помощью ПФ 34
4.1.2 Классическая музыка 36
4.1.3 Современная музыка 45
4.1.4 Пение 54
4.1.5 Сравнение с природоподобным сигналом 59
4.1.6 Вывод 60
4.2 Оконное преобразование Фурье 61
4.2.1 Природоподобный сигнал 62
4.2.2 Классические произведения 63
4.2.3 Современные произведения 65
4.2.4 Пение 68
4.2.5 Вывод 69
4.3 Вейвлет-преобразование 70
4.3.1 Природоподобный сигнал 71
4.3.2 Классическое произведение 72
4.3.3 Современные произведения 74
4.3.4 Пение 78
4.3.5 Вывод 81
5 Организационно-экономический раздел 82
5.1 Метод сетевого планирования 82
5.2 Построение сетевого графика 82
5.3 Расчет параметров событий сетевого графика 85
5.4 Расчет параметров работ сетевого графика 86
6 Безопасность жизнедеятельности 88
6.1 Требования к микроклимату, содержанию аэроионов и вредных химических веществ в воздухе на рабочих местах, оборудованных ПЭВМ 88
6.2 Требования к уровням шума и вибрации на рабочих местах,
оборудованных ПЭВМ 89
6.3 Требования к освещению рабочих местах, оборудованных ПЭВМ.. 90
6.4 Требования к уровню электромагнитных полей на рабочих местах,
оборудованных ПЭВМ 91
6.5 Требования к визуальным параметрам ВДТ, контролируемых на
рабочих местах 91
6.6 Общие требования к организации рабочих мест пользователей ПЭВМ 92
6.7 Анализ собственного рабочего места 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 95
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 96
ПРИЛОЖЕНИЕ А 97
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 98
ПРИЛОЖЕНИЕ В 99
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
📖 Аннотация
В данной дипломной работе выполнен сравнительный анализ методов частотного анализа низкочастотных сигналов, применяемых для исследования природоподобных акустических колебаний, используемых в современных физиотерапевтических устройствах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки эффективных немедикаментозных методов профилактики заболеваний, основанных на активизации иммунной системы с помощью модулированного электромагнитного излучения, где ключевую роль играет точная характеристика модулирующего акустического сигнала. В ходе работы были практически реализованы и сопоставлены три основных метода: прямое преобразование Фурье, оконное преобразование Фурье и вейвлет-преобразование. Установлено, что прямое преобразование Фурье эффективно для стационарных сигналов, но не отражает временную динамику, в то время как оконное преобразование Фурье и вейвлет-анализ позволяют отслеживать эволюцию частотного спектра во времени, причем вейвлет-преобразование демонстрирует преимущества при анализе нестационарных сигналов со сложной структурой. Научная значимость заключается в систематизации знаний о методах спектрального анализа применительно к задачам биофизики, а практическая — в создании набора программных модулей в среде MATLAB для автоматизированного анализа аудиосигналов в формате .wav, которые могут быть использованы в исследовательской и образовательной деятельности. Теоретической основой работы послужили исследования С.Н. Даровских в области природоподобных технологий и электромагнитного воздействия, а также фундаментальные труды Н.М. Астафьевой и Р. Поликара, посвященные теории вейвлет-преобразования.
📖 Введение
В современных условиях техногенного загрязнения окружающей среды остро встает вопрос о лечении и профилактике широкого спектра заболеваний человека. Традиционным методом профилактики является вакцинация, однако, она имеет существенный ряд недостатков: во-первых, вакцинация бесполезна при появлении новых штаммов заболеваний, так как предыдущая версия вакцины не сработает, а прежде чем будет создана новая, пройдет немало времени. Во- вторых, мы не можем точно предугадать, каким заболеваниям будет подвержен конкретный человек в будущем.
Тем не менее, в организме уже заложены методы для восстановления гомеостатических функций в случае их нарушения - это иммунитет. Наиболее эффективный способ борьбы с заболеваниями - активизация собственной иммунной системы. Для этих целей во всем мире, в том числе и в России, широкое распространение получили физиотерапевтические устройства. В их число входят устройства, основанные на использовании электромагнитного излучения низкой интенсивности в микроволновом диапазоне с плотностью потока энергии, соизмеримой (не превышающей 100 мкВт/см2) с фоновыми показателями антропогенного происхождения[1]. К такому устройству относится разработка «АИМТ», соединяющая в себе электромагнитное и акустическое воздействие.
В качестве акустического сигнала, которым модулируется по частоте электромагнитное излучение, выступает природоподобный сигнал, частота которого линейно изменяется случайным образом в течение случайных отрезков времени. Природоподобным он назван по той причине, что подобные ему по характеру изменения частоты сигналы в природе служат предупреждением об опасности (на-пример, о взрыве) живым организмам. В подтверждение этому данный сигнал был использован в авиационной орнитологии: с его помощью с взлетной полосы прогонялись птицы.
Предупреждения об опасности является основным механизмом, под воздействием которых происходит мобилизация и эволюционное развитие организмов. Эта мысль легла в основу создания физиотерапевтического аппарата «АИМТ-1»: вызвать мобилизацию собственных регуляторных систем организма с помощью соединения в одном сигнале естественное для любых живых организмов микроволновое солнечное излучение и модулирующий его по частоте природоподобный сигнал «опасности». Однако, отсюда возникает проблема: акустическое воздействие в данном случае необходимо, но для пользователя оно является крайне неприятным на слух.
А, как известно, приятные звуки так же могут оказывать положительное воздействие на организм слушающего: дум дождя помогает заснуть, треск огня в камине - успокоиться, пение птиц утром - взбодриться. Любимая музыка слушателю не только приносит удовольствие, активизируя выработку гормонов радости (в число которых входит и крайне важный нейромедиатор дофамин) но и вызывает разнообразные чувства: эмоциональный подъем, грусть, радость, желание танцевать и двигаться. Таким образом, возникла идея: выяснить, возможно ли заменить первоначальный модулирующий сигнал на более приятные для пользователя звуки, к примеру, на музыкальные произведения (классические и современные). Следовательно, цель данной дипломной работы: изучить частотные характеристики природоподобного сигнала и нескольких аудиосигналов, прослушивание которых может оказаться для пользователя более приятным.
Для выполнения цели были поставлены следующие задачи:
- изучить и проанализировать методические материалы и статьи по теме «частотный анализ низкочастотных сигналов»;
- изучить существующие методы частотного анализа, оценить их особенности и область применения;
- сделать выборку сигналов в звуковом диапазоне для частотного анализа;
- разработать программу, реализующую анализ сигналов несколькими методами;
- оценить корреляцию изначального модулирующего сигнала с частотными характеристиками подобранных.
Тем не менее, в организме уже заложены методы для восстановления гомеостатических функций в случае их нарушения - это иммунитет. Наиболее эффективный способ борьбы с заболеваниями - активизация собственной иммунной системы. Для этих целей во всем мире, в том числе и в России, широкое распространение получили физиотерапевтические устройства. В их число входят устройства, основанные на использовании электромагнитного излучения низкой интенсивности в микроволновом диапазоне с плотностью потока энергии, соизмеримой (не превышающей 100 мкВт/см2) с фоновыми показателями антропогенного происхождения[1]. К такому устройству относится разработка «АИМТ», соединяющая в себе электромагнитное и акустическое воздействие.
В качестве акустического сигнала, которым модулируется по частоте электромагнитное излучение, выступает природоподобный сигнал, частота которого линейно изменяется случайным образом в течение случайных отрезков времени. Природоподобным он назван по той причине, что подобные ему по характеру изменения частоты сигналы в природе служат предупреждением об опасности (на-пример, о взрыве) живым организмам. В подтверждение этому данный сигнал был использован в авиационной орнитологии: с его помощью с взлетной полосы прогонялись птицы.
Предупреждения об опасности является основным механизмом, под воздействием которых происходит мобилизация и эволюционное развитие организмов. Эта мысль легла в основу создания физиотерапевтического аппарата «АИМТ-1»: вызвать мобилизацию собственных регуляторных систем организма с помощью соединения в одном сигнале естественное для любых живых организмов микроволновое солнечное излучение и модулирующий его по частоте природоподобный сигнал «опасности». Однако, отсюда возникает проблема: акустическое воздействие в данном случае необходимо, но для пользователя оно является крайне неприятным на слух.
А, как известно, приятные звуки так же могут оказывать положительное воздействие на организм слушающего: дум дождя помогает заснуть, треск огня в камине - успокоиться, пение птиц утром - взбодриться. Любимая музыка слушателю не только приносит удовольствие, активизируя выработку гормонов радости (в число которых входит и крайне важный нейромедиатор дофамин) но и вызывает разнообразные чувства: эмоциональный подъем, грусть, радость, желание танцевать и двигаться. Таким образом, возникла идея: выяснить, возможно ли заменить первоначальный модулирующий сигнал на более приятные для пользователя звуки, к примеру, на музыкальные произведения (классические и современные). Следовательно, цель данной дипломной работы: изучить частотные характеристики природоподобного сигнала и нескольких аудиосигналов, прослушивание которых может оказаться для пользователя более приятным.
Для выполнения цели были поставлены следующие задачи:
- изучить и проанализировать методические материалы и статьи по теме «частотный анализ низкочастотных сигналов»;
- изучить существующие методы частотного анализа, оценить их особенности и область применения;
- сделать выборку сигналов в звуковом диапазоне для частотного анализа;
- разработать программу, реализующую анализ сигналов несколькими методами;
- оценить корреляцию изначального модулирующего сигнала с частотными характеристиками подобранных.
✅ Заключение
В ходе данной дипломной работы были подробно изучены методы частотного анализа: преобразование Фурье, оконное преобразование Фурье и вейвлет- преобразование. Методы были применены на практике, проведет частотный анализ нескольких сигналов в звуковом диапазоне.
Были написаны программы для частотного анализа в среде программирования MATLAB.
По результатам исследования сделаны выводы, выполнено сравнение методов между собой, выявлены их достоинства и недостатки.
Поставленные задачи в ходе данной дипломной работы выполнены в полной мере.
Результаты данной дипломной работы могут применяться для разъяснения принципов частотного анализа посредством любого из трех рассмотренных методов. Программы, приведенные в приложениях А-Г, могут использоваться для бы-строго получения результата частотного анализа одноканального аудиосигнала в формате .wav.
Были написаны программы для частотного анализа в среде программирования MATLAB.
По результатам исследования сделаны выводы, выполнено сравнение методов между собой, выявлены их достоинства и недостатки.
Поставленные задачи в ходе данной дипломной работы выполнены в полной мере.
Результаты данной дипломной работы могут применяться для разъяснения принципов частотного анализа посредством любого из трех рассмотренных методов. Программы, приведенные в приложениях А-Г, могут использоваться для бы-строго получения результата частотного анализа одноканального аудиосигнала в формате .wav.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.