Обработка сигналов дифференцирование

Рис. 4.51. Форма сигнала при обработке дифференцированием.

Спектр фотоэлектронов получают, сканируя или поле анализатора, или замедляющее поле. Регистрация может проводиться непрерывно или ступенчато (по точкам). Для улучшения отношения сигнала к шуму необходимо усреднение по многократным сканам или увеличение времени счета импульсов в каждой точке. Имеющиеся в современных спектрометрах микропроцессоры и мини-ЭВМ управляют работой системы и обеспечивают накопление сигналов, усреднение, сглаживание, разложение сложных контуров на отдельные компоненты, вычитание фона, дифференцирование, интегрирование и другую обработку спектров. [c.148]

В случае ферромагнитного материала магнитострикционный эффект пригоден и для прямых методов. К.п.д. электроакустического преобразования зависит от показателей магнитострикции. И, наоборот, по величине к.п.д., т. е. по амплитуде сигнала, можно судить о показателях магнитострикции. Наложением постоянного магнитного поля можно получить соответствующую рабочую точку на магнитострикционной кривой (характеристике). Если амплитуду сигнала измерять в виде функции постоянного магнитного поля, то отсюда можно получить дифференцированную магнитострикционную кривую соответствующего материала. Эти кривые могут существенно различаться в зависимости от материала. Поэтому определенная форма кривой характерна для материала определенного химического состава, подвергнутого определенной предварительной обработке. Поэтому способ непригоден ни для выявления дефектов, ни для измерения толщины, а может быть использован только для распознавания материала [754]. [c.178]

Последний недостаток обработки дифференцированием возникает из-за наличия возможности неточной интерпретации продифференцированного изображения [89]. Так как при дифференцировании края выглядят более яркими, получается оконтуривание или обострение краев [100]. Поскольку обычно мы распознаем объекты по их контурам, такое оконтуривание является полезным. Однако при увеличениях выше некоторого определенного увеличения оконтуривание может привести к ошибочному пониманию разрешения на изображении. Хотя обработка дифференцированием может дать более резкие края изображения, однако это необязательно соответствует точно истинному положению края объекта. Дифференцирование только выделяет положение самого быстрого изменения сигнала, которое является функцией профиля тока в пучке, профиля образца и области взаимодействия электронов пучка с образцом. Таким образом, использование обработки дифференцированием при больших увеличениях должно применяться с предосторожностями, в особенности если на изображениях проводятся измерения. [c.180]

В аналитической химии дифференцирование обычно используют с двумя целями для улучшения разрешения перекрывающихся пиков и устранения влияния фона. Напомним также, что в ряде аналитических методов (например, в оже-электронной спектроскопии, дифференциальной импульсной полярографии, термогравиметрии) сигнал исходно представлен в виде производной. При обработке сигналов аналитическое дифференцирование сигналов практически не применяют, поскольку большинство реальных пиков невозможно адекватно описать простыми математическими функциями, такими, как функция Гаусса или Лоренца. В этих случаях очень удобны численные методы дифференцирования. [c.490]

Экспериментальные спектры дифференцировали и подвергали цифровой фурье-фильтрации для сглаживания высокочастотных шумов, возникающих при дифференцировании. (Отношение сигнал/шум на исходных спектрах 3-сантиметрового диапазона не хуже 500.) Вносимые при -такой математической обработке искажения в форму спектральной линии учитывались исходя из влияния такой же обработки на теоретические спектры. [c.243]

Понятие цифровая фильтрация объединяет в себе определенные операции (преобразования) над рядом численных значений, представляющим собой аналоговый сигнал. Цифровая обработка результатов измерений применяется с целью снижения уровня шумов (сглаживания) или нахождения производных (дифференцирования). Ее воздействие на измеряемые величины соответствует воздействию аналоговых фильтров на аналоговые сигналы. По сравнению с аналоговыми фильтрами цифровые фильтры обладают тем преимуществом, что легко могут быть модифицированы, а также могут использоваться для обработки результатов измерений, перенесенных в запоминающее устройство. Полоса пропускания цифровых фильтров может быть выбрана симметричной, т. е. при этом не вносится какой-либа асимметрии в фильтруемый сигнал. [c.445]

В момент Т, когда условие (15) нарушается, выбирается информация об измеряемом сигнале. Для создания устройства необходимо выбрать систему базисных функций фг(0> найти способ вычисления коэффициентов с,- и алгоритм вычисления и контроля за погрешностью приближения согласно выражению (15). Этот алгоритм будет одновременно определять интервал дискретизации, т. е. управлять сбором информации. Поскольку обычно на сигнал f t) наложена случайная помеха, причем с более высокочастотным спектром, то желательно, чтобы алгоритм обладал фильтрующими свойствами и не включал операцию дифференцирования сигнала. С этих точек зрения в качестве базисных функций ряда (14) можно выбрать системы ортогональных полиномов. Для упрощения технической реализации алгоритмов корректирующей дискретизации, повышения точности работы и расширения класса функций, допускающих обработку при помощи такого алгоритма, в качестве базиса целесообразно выбрать ортогональную систему полиномов Хаара. Эта система обладает следующим свойством любая непрерывная функция f t) на интервале [О, 1] разлагается в равномерно сходящийся ряд вида (14) по функциям системы. Замена переменных x=t/T преобразует интервал 0<л <1 в интервал 0постоянных функций и для всех натуральных т>0 и 1определена следующим образом [c.51]

При исследо Вании большого многообразия образцов исходный контраст, предназначенный для непосредстаенной регистрации с помощью линейного усилителя, может в ряде случаев оказаться слишком слабым или слишком сильным, а некоторые представляющие интерес детали будут превалировать над другими, уменьшая их зрительное восприятие. Для того чтобы преодолеть каждое нз этих ограничений, было разработано много различных методов обработки сигнала. В этом разделе мы рассмотрим методы обработки сигнала, обычно использующиеся в РЭМ, включая 1) об(ращение контраста 2) дифференциальное усиление 3) нелинейное усиление 4) дифференцирование сигнала 5) смешение сигналов 6) У-модуляцию и 7) оконтуривание по интенсивности. [c.168]

Полезно рассмотреть свойства изображения, используя понятие иространственны.х частот. Так, края таких объектов, как фасетки иа поверхности излома, показанные на рнс. 4.49, а, поперек которых происходит быстрое изменение сигнала, содержат высокочастотные компоненты. Внутри фасетки сигнал изменяется медленно, поэтому такие детали являются низкочастотными компонентами. При определении положения, размера и формы объекта его края в общем случае представляют для нас наибольший интерес. Дифференцирование сигнала является методом обработки сигнала, который подчеркивает. высокочастотную компоненту изображения и сглаживает пизкочастот-ные компоненты [c.174]

Второй недостаток метода использования первой производной по времени возникает из-за принципиальной анизотропии при обработке сигналов дифференцированием. Величина производной зависит от скорости изменения сигнала при сканнро-вани и поперек неоднородности. На стандартном растровом изображении строчная раагвертка происходит быстро во времени, обычно за 1 — 10 мс. Развертка по вертикали происходит со скоростью кадровой развертки, обычно за время 1—100 с, что на [c.176]

Одним из отаетов на дилемму, связанную с плоскостностью изображения в чистом дифференцированном сигнале, является смешение сигналов [101]. Конечный сигнал на экране может представлять собой сумму сигналов от различных точек в цепи обработки сигнала, как показано схематически на рис. 4.51,5 и е. Так можно скомбинировать исходный и продифференцированный сигналы [c.181]

Вид изображения может значительно изменяться при ис-пользованин различных, имеющихся в наличии методов обработки сигнала. На рис. 4.49 представлены различные методы обработки сигнала, примененные к одному н тому же объекту исследования, поверхности излома железа. Наблюдаемая топография Изображения изменяется в зависимости от способа обработки, начиная с изображений в чистом дифференцированном сигнале, создающем видимость плоскостности объекта, по сравнению с [c.187]

В широком смысле хроматограмма ничем не отличается от сигналов, полученных от спектральных приборов, поэтому для ее обработки можно использовать весь математический аппарат, который применяют при обработке спектров. Типичными операциями со спектрами являются сглаживание, интегрирование и дифференцирование, увеличение разделительной способности. Мощным средством для проведения этих операций является использование преобразования Фурье. Для обработки сигналов это не новый метод, но лишь развитие вычислительной техники и математического обеспечения дало новый толчок для его использования. Здесь мы не будем рассматривать такие области применения преобразования Фурье, где оно инструментально связано с данными измерения (например, Фурье-спектроскопия в оптике и ядерно-магнитном резонансе [44, 45]). Там полученный сигнал является преобразованием Фурье от спектра. Но проблемы сглаживания, диффереи- [c.106]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология