Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методов и устройств контроля характеристик и параметров функциональных элементов систем цифрового телевидения

Диссертация: Разработка методов и устройств контроля характеристик и параметров функциональных элементов систем цифрового телевидения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведен анализ особенностей передачи сигналов цифрового телевидения по стандарту DVB-C и специфики передачи данных в цифровом телевидении. В результате анализа выявлено, что поскольку спецификой цифровых систем телевидения является применение методов передачи цифровых сигналов, основанных на квадратурной амплитудной модуляции (КAM), когда текущий цифровой поток модулирует несущую и по амплитуде… Читать ещё >

Разработка методов и устройств контроля характеристик и параметров функциональных элементов систем цифрового телевидения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Современные методы, алгоритмы преобразований и обработки ТВ сигналов в цифровом телевидении
    • 1. 1. Особенности передачи сигналов цифрового телевидения по стандарту DVB-C
    • 1. 2. Специфика передачи данных в системах цифрового телевидения
    • 1. 3. Повышение точности оценок приема данных в цифровом телевидении
    • 1. 4. Анализ методов измерения основных характеристик функциональных элементов видеотрактов систем телевидения
    • 1. 5. Выводы
  • Глава 2. Субъективная оценка качества телевизионных изображений
    • 2. 1. Методики субъективной оценки качества телевизионных изображений
    • 2. 2. Разработка эффективной методики субъективного контроля качества телевизионных изображений во временной области
    • 2. 3. Разработка эффективной методики субъективного контроля качества телевизионных изображений в пространственной области
    • 2. 4. Выводы
  • Глава 3. Разработка методов формирования испытательных сигналов для контроля сквозных характеристик систем телевидения с цифровым сжатием
    • 3. 1. Разработка метода измерения амплитудно-частотных характеристик и характеристик относительного времени распространения фазы (ОВРФ) с использованием синусквадратичных радиоимпульсов
    • 3. 2. Специфика измерения амплитудно-частотных характеристик с применением разностных гауссовских радиоимпульсов
    • 3. 3. Увеличение точности измерения сквозных амплитудно-частотных характеристик систем телевидения
    • 3. 4. Выводы
  • Глава 4. Результаты разработки устройств формирования испытательных сигналов, моделирования и экспериментальных исследований
    • 4. 1. Разработка устройств формирования испытательных сигналов для контроля сквозных характеристик систем телевидения
    • 4. 2. Разработка программного обеспечения для моделирования контроля АЧХ характеристик систем телевидения
    • 4. 3. Результаты эксперимента по измерению сквозной АХЧ характеристики обратного канала кабельной системы телевидения
    • 4. 4. Выводы

Актуальность темы

.

В настоящее время резко активизировалась работа по внедрению систем цифрового телевидения (ЦТВ), как в ТВ вещании, так и в других отраслях народного хозяйства. Для систем ЦТВ характерно нелинейное преобразование ТВ сигнала в пространстве кадра и в межкадровом направлении в последовательность отсчетов, приближенно представленных двоичным кодом. Для большинства систем ЦТВ, кроме этого, являются необходимыми операции сжатия, цифровой фильтрации и обработки, что в целом существенно усложняет решение задачи измерения основных функциональных сквозных характеристик и параметров систем цифрового ТВ. При этом необходимо с учетом соответствующей специфики не только измерять традиционные сквозные АЧХ, ФЧХ, импульсные характеристики ЦТВ, но и обратить особое внимание на измерение амплитудных характеристик, подвергающихся преобразованию из-за порогового принципа функционирования, например, систем с информационным сжатием спектра ТВ сигнала. По существу, система ЦТВ обычно распадается на элементы, способные независимо вносить искажения сквозной характеристики. Здесь в меньшей степени по сравнению с аналоговым вариантом, представлено накопление таких искажений, поэтому испытательные сигналы могут иметь в системах ЦТВ адресное назначение и обеспечить проверку характеристик заданного функционального элемента ЦТВ системы.

При переходе к цифровому телевизионному вещанию резко возрастает эффективность использования полосы пропускания каналов связи за счет увеличения удельной плотности спектра, характерного для сигналов цифрового телевизионного вещания. Это связано не только со сжатием исходного (НЧ) спектра телевизионных сигналов, но и со спецификой организации цифрового потока. Соответственно, резко увеличивается степень воздействия искажений в каналах связи на передаваемую видеоинформацию, т. к., образно говоря, возрастает «цена» искажений, внесенных в сигнал из-за несоответствия необходимым требованиям характеристик тракта передачи.

К сожалению, внедрение системы ЦТВ существенно опережает разработку методов измерения их характеристик и параметров, поэтому выбранная тема диссертационной работы является актуальной. Имеется потребность промышленного освоения соответствующих устройств.

В аналоговом телевидении использовались достаточно простые и наглядные методы объективной оценки качества ТВ канала. Эти методы основаны на измерении искажений, которые претерпевают при прохождении по каналу специальные испытательные сигналы. При переходе к цифровому сигналу оказывается, что стандартные испытательные сигналы недостаточно эффективны при оценке качества в цифровом ТВ. Характер искажений в цифровых системах со сжатием, как уже было сказано выше, отличается от обычных для аналогового телевидения искажений и требует новых определений и новых подходов.

Поскольку системы цифрового сжатия существуют всего несколько лет, еще не разработаны в достаточной степени адекватные методы объективного контроля. До сих пор главным инструментом оценки качества изображения и звука остаются методы субъективных экспертиз. Так как эти методики достаточно сложны, требуют больших капиталовложений, и временных затрат, остается актуальным вопрос разработки новых методик объективного контроля как самих ТВ изображений, так и характеристик цифровых трактов. Необходимо отметить, что в направлении выработки соответствующих методов оценки ТВ изображений сделаны большие шаги за последние годы. В настоящее время существует необходимость создания испытательных сигналов для измерения характеристик каналов, удовлетворяющих условиям цифрового ТВ вещания. Для создания этих сигналов необходимо всестороннее изучение и анализ измерительных методик, существовавших для аналогового ТВ вещания.

Помимо создания новых методов объективных оценок, существует необходимость создавать новые и модифицировать старые методики субъективных измерений. Необходимо разработать методы субъективной оценки качества видео изображений, ориентированные на увеличение эффективности субъективной относительной оценки с учетом специфики формирования изображений в системах со сжатием спектра ТВ сигнала.

Изложенные в диссертации подходы к методикам субъективных измерений требуют дальнейшего изучения и проведения экспериментальных исследований для уточнения конкретных временных и пространственных характеристик, которые обеспечили бы оптимальное соотношение качества субъективных оценок и временных и финансовых затрат.

Большой вклад в разработку теоретических основ цифрового телевидения, методологии и систем измерения качества в цифровых ТВ системах, внедрения систем ЦТВ в России внесли работы Безрукова В. Н., Глассмана К. Ф., Дворковича В. П., Зубарева Ю. Б., Катаева С. И., Кривошеева М. И., Мкртумова А. С., Севальнева JT. А., Селиванова А. С., Хромого Б. П., и других, а также сотрудников лаборатории цифровой обработки ТВ сигналов (НИЛ-11 НИЧ МТУ СИ, http://www.nil-! 1.narod.ru).

Считаю своим долгом выразить благодарность и признательность заведующему кафедры Телевидения им. Катаева МТУСИ, заведующему НИЛ-11 НИЧ МТУСИ профессору, доктору технических наук Безрукову В. Н. за научное руководство, консультации, оказанные при разработке теоретического материала данной диссертации.

Цель и задачи работы.

Целью настоящей диссертационной работы является разработка и исследование эффективных методов измерения сквозных характеристик систем цифрового телевидения, разработка и исследование методик субъективных измерений, разработка и моделирование алгоритмов, реализующих предложенные методы.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научно-практические задачи:

1. Проведен анализ методов измерения сквозных характеристик систем аналогового телевидения и методов измерения качества ТВ изображения в системах цифрового телевидения.

2. Проведен анализ особенностей передачи сигналов цифрового телевидения по стандарту DVB-C и специфики передачи данных в цифровом телевидении.

3. Разработаны способы измерения сквозных амплитудно-частотных характеристик и характеристик относительного времени распространения фазы (ОВРФ) систем телевидения с цифровым сжатием.

4. Определены основные факторы, влияющие на точность субъективных оценок качества ТВ изображения.

5. Разработаны методики, позволяющие увеличить достоверность субъективных оценок качества телевизионных изображений.

6. Проведены экспериментальные исследования по измерениям амплитудно-частотных характеристик, создана программа, моделирующая процесс измерения амплитудно-частотных характеристик.

Методы исследования.

При решении поставленных задач в работе использованы современные методы радиотехники, включая элементы теории функций и функционального анализа, теории радиотехнических цепей, теории численного интегрирования и дифференцирования, линейной алгебры и геометрии, методы спектрального анализа Фурье, численного анализа и программирования.

Научная новизна работы.

Научная новизна настоящей работы заключается в следующем:

1. Проведен теоретический анализ особенностей передачи и определены условия правильной оценки уровня цифровых сигналов на выходе канала связи.

2. Разработаны методы измерения АЧХ характеристик и характеристик ОВРФ современных систем цифрового ТВ.

3. Разработаны методики, позволяющие увеличить достоверность субъективных оценок качества телевизионных изображений.

4. Создана программа, моделирующая процесс проведения измерения АЧХ предложенными методами.

Реализация результатов работы.

Результаты работы использованы при выполнении работ в Лаборатории Цифровой обработки сигналов НИЛ-11 НИЧ МТУ СИ.

Практическая ценность работы.

1. Разработаны методики, позволяющие увеличить достоверность субъективных оценок качества телевизионных изображений, которые могут быть использованы при любых субъективных измерениях.

2. Разработан метод измерения сквозных характеристик функциональных элементов систем ЦТВ, который может быть использован в системах ЦТВ, предназначенных для передачи видеоизображений по сетям кабельного ТВ, узкополосным каналам связи, системах видеоконференцсвязи, интернет-приложениях и др.

Экспериментальные исследования, проведенные на созданной в МТУСИ опытной широкополосной гибридной учебно-испытательной сети кабельного телевидения, показали, что предлагаемый метод позволяет упростить схему измерений, сократить время измерений, получая при этом высокую достоверность результатов измерений.

Данный метод может быть также использован в системах автоматизированного контроля характеристик в системах вещательного телевидения.

Апробация результатов работы.

Основные положения диссертационной работы обсуждались на российских научно-технических конференциях и семинарах:

1. Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава, МТУ СИ, Москва, 2000 г.

2. Пятый международный конгресс Национальной ассоциации телерадиовещателей (HAT) «Прогресс технологий телерадиовещания», Москва, 2001 г.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Результаты анализа особенностей прохождения цифровых сигналов по каналам связи.

2. Результаты анализа методов измерения сквозных характеристик в системах цифрового телевидения.

3. Методика субъективной оценки качества ТВ изображений.

4. Результаты разработки методов измерения АЧХ и характеристик ОВРФ современных систем цифрового ТВ.

5. Результаты экспериментальных исследований по применению разработанного метода измерения сквозных характеристик систем телевидения в аппаратно-студийном комплексе современных широкополосных сетей кабельного телевидения.

Публикации.

По материалам диссертационной работы опубликовано 11 научных работ. Материалы работы представлены также в отчетах по НИР НИЛ-11.

Личный вклад.

Все научные результаты, изложенные в настоящей диссертационной работе, получены автором лично.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 2 приложений. Работа изложена на страницах машинописного текста.

Список литературы

включает 79 наименований.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведенный анализ методов измерения сквозных характеристик систем аналогового телевидения и методов измерения качества ТВ изображения в системах цифрового телевидения показал, что специфика передачи и обработки сигналов в цифровом телевидении существенно усложняет решение задачи измерения основных функциональных сквозных характеристик и параметров систем цифрового ТВ. В отличие от систем аналогового телевидения, для которых характерна нелинейная обработка сигнала во временной области, системы ЦТВ характеризуются нелинейными преобразованиями структуры спектра, которые приводят к расслаиванию пространственно-временной структуры сигнала. При переходе к цифровому телевизионному вещанию резко возрастает эффективность использования полосы пропускания каналов связи за счет увеличения удельной плотности спектра, характерного для сигналов цифрового телевизионного вещания, и увеличивается степень воздействия на качество передачи интегральных (в пределах кадра) и дифференциальных (в межкадровом направлении) искажений, т. к., образно говоря, возрастает «цена» искажений, внесенных в сигнал из-за несоответствия необходимым требованиям характеристик тракта передачи. Последнее при этом связано не только со сжатием исходного спектра телевизионных сигналов, но и со спецификой организации цифрового потока.

Для систем с цифровым сжатием не разработаны общепринятые методы объективного контроля качественных характеристик передачи видеоинформации. Главным инструментом оценки качества изображения и звука остаются методы субъективных экспертиз. Эти методики достаточно сложны, требуют больших капиталовложений, и временных затрат Соответственно остается актуальным вопрос разработки новых методик объективного контроля как самих ТВ изображений, так и характеристик цифровых трактов.

Специфика преобразований сигналов в кодерах цифрового сжатия приводит к появлению дефектов, несвойственных аналоговому ТВ вещанию: проявление структуры и границ блоков, мелькание структурных элементов изображения, частота которых зависит от скорости движения деталей изображения по отношению к структуре блоков, нелинейные искажения периодических структур в изображении, изменение формы мелких объектов и др. Используемые методы объективных и субъективных измерений должны учитывать специфику нелинейных и линейных преобразований тонкой структуры видеоинформации при сжатии по стандарту MPEG-2.

В настоящее время существует необходимость создания испытательных сигналов для измерения характеристик каналов, удовлетворяющих условиям цифрового ТВ вещания. Для контроля АЧХ функциональных элементов тракта в аналоговом телевидении широко используются генераторы качающейся частоты (SWEEP генераторы) или генераторы линейно-частотно-модулированного (ЛЧМ) сигнала. Для такого варианта контроля АЧХ характерно интегральное усреднение ее структуры в зоне локализации текущего спектра ЛЧМ сигнала. Увеличение скорости изменения частоты в структуре ЛЧМ сигнала сопровождается заметным расширением области локализации спектра ЛЧМ сигнала, что и приводит в частотной области к интегральному усреднению уровня измеряемой АЧХ на каждом из значений текущей частоты по площади упомянутой области локализации. Измеренные характеристики оказываются искаженными по форме и смещенными по оси частот в направлении развертки. Структура ЛЧМ сигнала отличается от ТВ сигнала, что препятствует сквозной передаче его по тракту ТВ системы.

2. Проведен анализ особенностей передачи сигналов цифрового телевидения по стандарту DVB-C и специфики передачи данных в цифровом телевидении. В результате анализа выявлено, что поскольку спецификой цифровых систем телевидения является применение методов передачи цифровых сигналов, основанных на квадратурной амплитудной модуляции (КAM), когда текущий цифровой поток модулирует несущую и по амплитуде и по фазе с соответствующими изменениями результирующего вектора, то применение КАМ обуславливает необходимость увеличения точности в отражении фазы и амплитуды несущего колебания, что связано с точностью измерения комплексного коэффициента передачи канала связи. Особенностью применяемой в эфирных каналах ТВ-вещания COFDM модуляции является плотное равномерное расположение несущих в пределах спектра ТВ канала. При таком способе модуляции возрастает «цена» амплитудных искажений. При COFDM, также как и при КАМ, возникает необходимость точного измерения амплитудно-частотной характеристики по всему диапазону частот ТВ каналов в отличие от измерений в аналоговом телевидении, где необходимо было точное измерение лишь в частотной области передачи несущих изображения и звука. Поскольку в цифровом телевидении при передаче по каналу связи модулированных КАМ сигналов существенно искажение этих сигналов за счет усечения их спектра ограниченной АЧХ канала, то в связи с этим, необходимо использовать тонкую оптимизацию параметров частотных характеристик предварительной фильтрации передаваемых данных, которая должна учитывать особенности возможных спектральных плотностей передаваемых сигналов и возможные варианты вида и особенностей АЧХ каналов связи.

3. Применение рассмотренного в работе варианта двухстороннего симметричного усечения функции sine к анализу искажений формы прямоугольных импульсов при их передаче по каналу связи с ограниченной частотной характеристикой показало, что наиболее интенсивно процесс оптимизации формы импульсов на выходе канала связи с ограниченной АЧХ до со = (Орр) имеет место при увеличении параметра ШГР = тГР ~ от.

ШГР = ШГР1 — 2л до ШГР = ШГР4 — 2п ¦ 3. Для диапазона значений соГР «соГР4 = 2п ¦ 2 характерно возникновение колебательного процесса. В реальных системах цифрового телевидения такой процесс может вызвать неправильную оценку амплитуды принятого импульса Увеличение точности оценки реализуется за счет оптимизации параметров частотных характеристик предварительной фильтрации передаваемых данных. При передаче импульсов прямоугольной формы по видеотракту с резко ограниченной АЧХ целесообразно обеспечить фиксацию амплитуды импульса в точке симметрии (центр импульса), что может быть реализовано только при определенном соотношении между граничной частотой видеотракта и длительностью прямоугольного импульса.

4. Разработаны способы измерения сквозных амплитудно-частотных характеристик и характеристик относительного времени распространения фазы (ОВРФ) систем телевидения с цифровым сжатием. Предлагается способ измерения амплитудно-частотных характеристик, основанный на формировании одиночных синусквадратичных радиоимпульсов. Преимуществом СК формы огибающей импульса является уменьшение амплитуды и увеличенная частота колебаний огибающей спектра, соответствующая побочным лепесткам, по отношению, например, к прямоугольной форме огибающей. Уменьшение амплитуды и увеличение частоты колебаний в данном случае увеличивает точность анализа за счет уменьшения зоны взаимного компенсационного воздействия смежных побочных лепестков спектра.

При измерении АЧХ с помощью одиночных синусквадратичных радиоимпульсов, спектр испытательного сигнала на выходе исследуемого тракта равен произведению спектра испытательного сигнала и АЧХ канала, а значение спектра испытательного сигнала после детектирования в точке оо=0 пропорционально значению исследуемой АЧХ. Таким образом интегрируя отдельные радиоимпульсы можно получить отсчеты пропорциональные измеряемой АЧХ. Точность измерения предлагаемым способом ограничивается лишь максимально возможной длительностью радиоимпульса. Преимуществом данного метода является также простота реализации на основе элементов современной схемотехники конкретных устройств, которые могут обеспечивать высокую точность измерения АЧХ в заданном участке частотного диапазона видеотракта.

5. Предложена форма измерительного импульса обеспечивающая повышение точности измерения АЧХ по точкам. В данном методе оператор ограничения испытательного сигнала по длительности имеет форму разностного гауссовского импульса. При этом селекцию контролируемого участка функции АЧХ целесообразно осуществлять взвешивающим «окном», которое определяется спектром испытательного сигнала и соответстветно имеет также форму разностного гауссовского импульса.

Разностным гауссовским импульсом реализуется произведение длительности импульса и ширины спектра (AfAt) равное 0.047, что меньше значения аналогичного произведения для гауссовского импульса, равного 0.048. Известный теоретический минимум, который может принять значение Af ¦ At равняется 0.046. Импульсы, для которых произведение длительности разностного гауссовского импульса и ширины его спектра равняется 0.047, можно считать оптимальными для использования их в качестве измерительных сигналов, так эти импульсы позволяют при минимальной длительности импульса иметь наименьшую ширину спектра. Рассматриваемые импульсы являются знакопеременными, что уменьшает интегральные искажения, которые возникают при интегрировании импульса на выходе канала в соответствии с разработанным в пункте 3.1 методом.

6. При использовании разработанных методов следует обращать внимание на возможность несоответствия точки симметрии спектра испытательного импульса с центром контролируемого участка АЧХ и обеспечить коррекцию полученного результата в соответствии с разработанной в пункте 3.3 методикой, основанной на учете возникновения асимметрии в форме последнего.

7. Разработаны методики, позволяющие увеличить достоверность субъективных оценок качества телевизионных изображений. Переход к цифровому телевизионному вещанию обуславливает увеличение требований к точности объективных измерений параметров телевизионных изображений, характеристик видеоканалов, передающей и приемной аппаратуры, и субъективной оценке качества видеоизображений. Субъективная экспертиза позволяет оценивать интегральное воздействие искажений сжатия на качество передачи видеоинформации с учетом всего комплекса искажений, свойственных цифровому телевидению. Следует обратить особое внимание на оптимизацию условий видеоконтроля изображений на выходе систем цифрового телевидения. По сравнению с аналоговым телевидением цифровое телевидение характеризуется амплитудными и пространственно-временными специфическими искажениями изображений. Классифицировать весь спектр таких искажений фактически невозможно.

Для улучшения достоверности результатов измерения следует изменить рекомендуемую МСЭ последовательность предъявлений в испытательном сеансе. При предлагаемой МСЭ последовательности предъявлений наблюдателям показывается испытательное условие после эталонного изображения. Отсутствие обратного порядка предъявления может ухудшить восприятие и относительную оценку материала. Наблюдателю необходимо показывать испытательное условие после эталонного изображения, и затем обратная последовательность. Таким образом, наблюдатели оценивают испытательное условие, помня эталон, а потом имеют возможность снова видеть эталонное изображение, и переоценить запомненное испытательное условие.

Введение

в последовательность предъявлений эталона после испытательного условия обеспечивает компенсацию перехода «эталон — испытательное условие». В последовательности предъявлений в испытательном сеансе целесообразно формировать переходные фазы, которые для улучшения достоверности результатов измерения должны иметь особую структуру. Каждую из этих фаз следует разделить на две части. В течение первой наблюдателям предъявляется фон, который представляет собой среднюю составляющую предшествующего изображения, а в течение второй — фон, представляющий собой среднюю составляющую последующего изображения. Средние составляющие рассчитываются посредством интегрирования испытательного или эталонного изображения по времени и пространству.

Для улучшения условий наблюдения при любых субъективных измерениях необходимо, чтобы значительные по энергии спектральные составляющие всех переходных воздействий не проникали в основной диапазон контролируемых зрением временных частот. То есть спектры переходных процессов должны быть ограничены и локализованы в области низких частот. Для обеспечения минимизации переходного процесса при переходе от одного фона к другому необходимо, чтобы этот переход осуществлялся по определенной функции, представляющей собой свертку единичного скачка и гауссовского импульса.

Необходимо минимизировать переходной процесс в зрительной системе, который создается переходом экран — стена помещения позади экрана. Также как и для временных частот в пространственной области, необходимо обеспечить, чтобы значительные по энергии спектральные составляющие всех переходных воздействий не проникали в основной диапазон видеоконтроля пространственных частот. То есть спектры переходных процессов должны быть ограничены и локализованы в области низких частот. Этому условию удовлетворяет функция, которая представляет собой свертку прямоугольного параллелепипеда и двумерного гауссовского импульса.

8. Проведены экспериментальные исследования по измерениям амплитудно-частотных характеристик, создана программа, моделирующая процесс измерения амплитудно-частотных характеристик. При измерении АЧХ обратного канала СКТВ предлагаемым в диссертации методом максимальный разброс оценок измеряемой величины находится в диапазоне низких частот от 5 до 9 МГц. При выполнении контроля точек АЧХ в области относительно низких частот, возникает (как результат свертки) перекрестное усреднение ветвей измеряемой АЧХ характеристики, отвечающих отрицательным и положительным частотам. Этот эффект имеет место в экспериментах номер 2, 5 и 6, так как в этих экспериментах огибающая спектральной плотности измерительного сигнала имеет достаточно большую относительную ширину по сравнению с первой несущей частотой измерения АЧХ. Полученные экспериментальные данные полностью согласуются с теоретическими выкладками и результатами, получаемыми при использовании программного обеспечения (см. Приложение 2), моделирующего процесс измерения АЧХ канала с помощью предложенных в диссертации методов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В процессе выполнения диссертационной работы были разработаны и исследованы эффективные методы измерения сквозных характеристик систем цифрового телевидения, методики субъективных измерений, позволяющие увеличивать достоверность субъективных оценок параметров систем ТВ, проведена разработка и моделирование алгоритмов, реализующих предложенные методы.

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили решить следующие задачи:

1. Проведен анализ методов измерения сквозных характеристик систем аналогового телевидения и методов измерения качества ТВ изображения в системах цифрового телевидения.

2. Проведен анализ особенностей передачи сигналов цифрового телевидения по стандарту DVB-C и специфики передачи данных в цифровом телевидении.

3. Разработаны способы измерения сквозных амплитудно-частотных характеристик и характеристик относительного времени распространения фазы (ОВРФ) в системах телевидения с цифровым сжатием, обеспечивающие, за счет последовательного контроля с накоплением, увеличение точности оценок характеристик.

4. Определены основные факторы, влияющие на точность субъективных оценок качества ТВ изображения.

5. Разработаны методики, позволяющие увеличить достоверность субъективных оценок качества телевизионных изображений.

6. Проведены экспериментальные исследования по измерениям амплитудно-частотных характеристик, создана программа, моделирующая процесс измерения амплитудно-частотных характеристик.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М. И. Кривошеев, Основы телевизионных измерений. — М.: Связь, 1979.
  2. А.с. 1 149 439 СССР, Способ измерения амплитудно-частотной характеристики и характеристики относительного времени распространения фазы в телевизионной системе и устройство для его реализации, Безруков В. Н., Опубл. 1985, Бюл. № 13.
  3. А.с. 1 150 776 СССР, Способ измерения амплитудно-частотных характеристик и характеристик относительного времени распространения фазы сигнала в телевизионной системе и устройство для его осуществления, Безруков В. Н., Опубл. 1985, Бюл. № 14.
  4. Проектирование и техническая эксплуатация телевизионной аппаратуры / В. Н. Безруков, В. С. Беляев, Г. Т. Дерибас и др.- Под ред. С. В. Новаковского. М.: Радио и связь, 1994.
  5. И. С. Гоноровский, М. П. Демин, Радиотехнические цепи и сигналы, М.:Радио и связь, 1994.
  6. С. И. Баскаков, Радиотехнические цепи и сигналы, М.: Высшая школа, 1983.
  7. Рекомендация 500−5, Методика субъективной оценки качества телевизионных изображений.
  8. В. Н., Разработка и применение методов анализа характеристик и параметров элементов формирования сигналов изображения в системах телевидения, Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва 1994.
  9. Межгосударственный стандарт. Сети распределительные кабельные систем телевизионного и звукового вещания. Межгосударственный Совет по стандартизации, метрологии и сертификации. 2001 г.
  10. Б. А. Локшин, Цифровое вещание: от студий к телезрителю, Syrus systems, Москва 2001.
  11. ETSI TECHNICAL REPORT ETR 290, Digital Video Broadcasting (DVB) — Measurement guidelines for DVB systems, 1997.
  12. Technical Report TR 101 291 VI. 1.1 (1998−06), Digital Video Broadcasting (DVB) — Usage of the DVB test and measurement signalling channel (PID 0×00ID) embedded in an MPEG-2 Transport Stream (TS), ETSI.
  13. К Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 1., Журнал «625», 1999, № 5.
  14. К Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 2., Журнал «625», 1999, № 7.
  15. К Гласман, Методы передачи данных в цифровом телевидении. Часть 3., Журнал «625», 1999, № 9.
  16. Н.В. «Методы измерения характеристик в системах телевидения с информационным сжатием». Метрология и измерительная техника в связи, № 3, 2000 г.
  17. У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982.- 1−2том.
  18. М. И. Цифровое Телевидение. М.: ВЗЭИС, 1985.
  19. М. И., Виленчик Л. С., Красносельский И. Н. и др. Цифровое телевидение. Под ред. М. И. Кривошеева. М.: Связь, 1980.
  20. М. Цифровое телевидение. Теория и техника. М.: Радио и связь, 1990.
  21. Телевидение. Под. редакцией В. Е. Джакони. М.: Радио и связь, 1997.
  22. В. Ф. Самойлов, Б. П. Хромой. Телевидение. М.: Связь, 1975.
  23. Метрология, стандартизация и измерения в технике связи, Учеьное пособие для высших учебных заведений. Под ред. Б. П. Хромого. М.: Радио и связь, 1986.
  24. М. И., Дворкович В. П. Измерения в цветном телевидении М.: Связь, 1971.
  25. Качество изображения и измерения в цифровом телевидении М. Кривошеев, А. Мкртумов, В. Федунин. Internet.
  26. Г. В. Добровольский. Передача импульсов по каналам связи. М.: Связьиздат, 1960.
  27. Tektronix. A Guide to Picture Quality Measurements for Modern Television Systems. Internet, http:// www. tek .com. 1999.
  28. Tektronix. A Guide to Maintaining Quality of Service for Digital Television Programs. Internet, http:// www. tek .com. 1999.
  29. Internet, http// www.mpeg.org
  30. А. В., Дворкович В. П., Зубарев Ю. Б., Мохин Г. Н. и др, под ред. Зубарева Ю. Б. и Дворковича В. П. «Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений». М.: 1997 г.
  31. Recommendation of international organization for standardization, Coding of moving pictures and associated audio, ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N0701, ISO/IEC 13 818−1, MPEG94/, March 1994.
  32. MPEG-2. Стандарты ISO/IC 13 818 разделы 1, 2 и 3. Coding of moving pictures and associated audio. Разделы 1 — systems, 2 — Video, 3 — Audio.
  33. J. Wiseman «An Introduction to MPEG Video Compression», Internet.
  34. W. Lee «MPEG Compression Algorithm», Internet.
  35. L. Chiariglione «A guided tour to MPEG-1 and MPEG-2», Internet.
  36. L. Joan «MPEG Video Compression Standard», Mitchell, Didier Le Gall and Chad Fogg, Chapman & Hall, 1996.
  37. Т. Sikora, «MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards», Internet.
  38. T. Sikora, «MPEG Moving Picture Experts Group «, Internet.
  39. Measurement Method of the Digital Video Signal, Approved copy from journal «INTERFACE», January, 2000.
  40. Measuring End-to-End Delay Times in Digital Video Systems, Henk ter Harmsel, Fluke Industrial Electronics, Test & Measurement Europe, 1999.
  41. A Guide to Standard and High-Definition Digital Video Measurements, Tektronix, 2000.
  42. A Guide to Digital Television Systems and Measurements, David K. Fibush, Designing Digital Systems, 2000.
  43. Equipment and Strategies for Signal Quality Monitoring for Digital Television Transmission Networks, J. Banna and p. Goudezeune, SMPTI% Journal, 2001. f»
  44. Video Quality Research, Stephen Wolf, Institute for Telecommunication Sciences 2000 Technical Progress Report.
  45. В. H., Салтыков К. Е. Дискретно-групповое периодическое кодирование сигналов изображений. «Кино-Телевидение-Видео», 1995 г., № 1, с. 43−48.
  46. В. Н., Королев А. В., Ляпунов В. Н., Новаковская О. С. Выбор параметров систем телевидения высокой визуальной четкости и качества. «Техника кино и телевидения», 1985 г., № 10, с. 3−9.
  47. Б. П. Хромой, В. Н. Безруков, В. Г. Балобанов. К расчету фазовых и временных характеристик линейных телевизионных устройств минимальной фазы. «Радиотехника», Том 25, 1970 г., № 2, с. 11−17.
  48. В. Н. Безруков, В. Г. Балобанов. Б. П. Хромой. К расчету фазовых и амплитудно-частотных характеристик апертурных корректоров и видеоусилителей. «Электоросвязь», 1971 г., № 3, с. 67−70.
  49. Цифровое представление телевизионного сигнала, К. Гласман, Санкт-Петербургский институт кино и телевидения, Internet.
  50. Л.А.Севальнев. Международный стандарт кодирования с информационным сжатием MPEG-2. Журнал «625», N1, 1997 г., с. 58 62.
  51. J1.A. Севальнев. Многопрограммное цифровое телевизионное вещание по наземным и спутниковым линиям связи. Журнал «625», 1995 г., N5, с. 35 -40.
  52. Л.А. Севальнев. Интерфейсы в системах ТВ вещания с информационным сжатием данных. «Телеспутник», 2000 г., № 2, с. 70−74.
  53. Л.А. Севальнев. Передача цифровых телевизионных программ с информационным сжатием по спутниковым каналам связи. «Телеспутник», 1997 г., № 7, с. 64−69.
  54. Л.А. Севальнев. Передача сигналов цифрового телевидения с информационным сжатием данных по кабельным линиям связи. «Телеспутник», 1998 г., № 1, с. 72.76.
  55. Л.А. Севальнев. Эфирное вещание цифровых ТВ-программ со сжатием данных. «Телеспутник», 1998 г., № 10.
  56. DVB-S. Стандарт ETS 300 421. Digital broadcasting systems for television, sound and data services. Framing structure, channel coding and modulatin for 11/12 Ghz satellite services.
  57. DVB-C. Стандарт ETS 300 429. Digital broadcasting systems for television, sound and data services. Framing structure, channel coding and modulatin for cable systems.
  58. DVB-T. Проект стандарта. PR ETS 300 744. Digital broadcasting systems for television, sound and data services. Framing structure, channel coding and modulatin for digital terrestrial television.
  59. Objective picture quality measurement new understandings. A. M. Rohaly, B. Janko, K. Patel, L. Durant. Tektronix INC., USA.
  60. Picture appraisal rating (PAR) a single-ended picture quality measure for MPEG-2. M. Knee. SNELL & WILCOX, UK. преподавательского, научного и инженерно-технического состава. ЗАО «Информсвязьиздат» М. МТУСИ, 2000 г.
  61. Кар донская И. Л. Субъективная оценка качества телевизионных изображений. Депонировано в ЦНТИ «Информсвязь» Сб. № 2190 св. 2001 от 22.05.2001 г.
  62. И. Л. Измерения характеристики относительного времени распространения фазы. Депонировано в ЦНТИ «Информсвязь» Сб. № 2190 св. 2001 от 22.05.2001 г.
  63. В. Н., Кардонская И. Л. Контроль амплитудно-частотных характеристик видеотрактов систем телевидения. Журнал «Метрология и измерительная техника в связи» № 3 2001 г.
  64. В. Н., Кардонская И. Л. Определение характеристики относительного времени распространения фазы. Журнал «Метрология и измерительная техника в связи» № 5 2001 г.
  65. В. Н., Ульянкин С. В., Кардонская И. Л. Относительная субъективная оценка качества телевизионных изображений. Тезисы доклада. Пятый международный конгресс HAT «Прогресс технологий телерадиовещания», Москва, 2001 г.
  66. В. Н., Ульянкин С. В., Кардонская И. Л. Специфика субъективного контроля качества телевизионных изображений. Журнал «Метрология и измерительная техника в связи» № 6 2001 г. unit UnModelGaus-interfaceuses
  67. Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
  68. Dialogs, StdCtrls, TeEngine, Series, ExtCtrls, TeeProcs, Chart, Math,
  69. Buttons, Menus, Comobj- type
  70. Private declarations } function AFH (w:Single):Single-function
  71. Spectr (Ampl:Single-w:Single-m:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:S ingle):Single- function
  72. Measure (Ampl:Single-w:Single-m:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у: Single):Single- function
  73. Signal (Ampl:Single-tt:Single-a:Single-x:Single-у:Single-ay:Single):Sin gle-function Sign (z:Single):Integer- function Fi (ul:Single-u:Single):Single- function
  74. SSFuncR (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Single-LL :Integer-ay:Single-t:Single):Single- function
  75. SFuncR (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Single-LL: Integer-ay:Single-t:Single):Single- function
  76. SFuncRl (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Single-LL :Integer-ay:Single-t:Single):Single- public
  77. Public declarations } end-var1. Gaus: TGaus- const
  78. C:Single=l- D: Single=0.01-
  79. WB:Single=45 000- // Ширина полосы АЧХ
  80. WS:Integer=5- // Ширина сигнала и спектра, измеряется, а количесве аimplementation uses
  81. UnModelPr, UnModelSinus, UnPrint- {$R *.dfm}procedure TGaus. ButtonlClick (Sender: TObject) — vark, n, l, m, RS, KTI, LL, Nac, Nacy: Integer-
  82. OtchetRe, OtchetGausRe, OtchetReKorr: array of Single- DifErrorRe, DifErrorGausRe, DifErrorReKorr: array of Single- SSOtchetRe, SSOtchetGausRe, SOtchetRe, SOtchetGausRe: array of array of Single-
  83. Установка размеров массивов
  84. SetLength (DifErrorRe, KTI+1) — SetLength (DifErrorGausRe, KTI+1) — SetLength (DifErrorReKorr, KTI+1) — SetLength (OtchetReKorr, KTI+1) — SetLength (FreqMeas, KTI+1) —
  85. SetLength (mtOl, KTI+1) — SetLength (mt02,KTI+1) — SetLength (OtchetRe, KTI+1) —
  86. SetLength (SOtchetRe, KTI+1) — SetLength (SOtchetRel, KTI+1) — SetLength (SSOtchetRe, KTI+1) — SetLength (OtchetGausRe, KTI+1) —
  87. SetLength (SOtchetGausRe, KTI+1) — SetLength (SOtchetGausRel, KTI+1) — SetLength (SSOtchetGausRe, KTI+1) — for n:=Nac to KTI do begin
  88. SetLength (SOtchetRen., LL+1) — SetLength (SOtchetRel[n], LL+1) — SetLength (SSOtchetRe[n], LL+1) —
  89. SetLength (SOtchetGausRen., LL+1) — SetLength (SOtchetGausRel[n], LL+1) —
  90. SetLength (SSOtchetGausRen., LL+1)-end-
  91. Нахождение начальной точки измерений NacV:=int (2*WS/(a*OTR))+1- Nac:=NacV-
  92. NacyV:=int (2*WS/(a*y*OTR))+1- Nacy:=NacyV- if Nacy>Nac then Nac:=Nacy else Nac:=Nac-if y
  93. OtchetRen.:=0- for m:=0 to LL-1 do begint:=-WS*ay+(ш+0.5)*2*WS*ay/LL-
  94. OtchetGausRen.:=0- for m:=0 to LL-1 do begint: =-WS*ay+(m+0.5)*2*WS*ay/LL-
  95. SSOtchetGausRen, m.:=SSFuncR (Ampl, n, a, OTR, 0, y, LL, by, t) — SOtchetGausRe[n, m]: =SFuncR (Ampl, n, a, OTR, 0, y, LL, by, t) — SOtchetGausRel[n, m]: =SFuncRl (Ampl, n, a, OTR, 0, y, LL, by, t) —
  96. SSOtchetGausRen, m.:=sqrt (sqr (SOtchetGausRe[n, m])+sqr (SOtchetGausRel [n, m])) —
  97. OtchetGausRen.: =OtchetGausRe[n]+SSOtchetGausRe[n, m]*2*WS*ay/LL- end- end-
  98. FreqMeasn.:=(abs (Fi (SFuncRl (Ampl, n, a, OTR, x, y, LL, by, mtOl[n]), SFuncR (Am pi, n, a, OTR, x, y, LL, by, mt01[n])))+abs (Fi (SFuncRl (Ampl, n, a, OTR, x, y, LL, by, mt02[n]), SFuncR (Ampl, n, a, OTR, x, у, LL, by, mt02[n]))))/(mtOl[n]-mt02[n])-end-
  99. Нормировка полученных отсчетов АЧХfor n:=Nac to KTI do beginif (Spectr (Ampl, FreqMeasn., n, a, OTR, x, y)<>0) then OtchetReKorr[n]
  100. OtchetRen./Spectr (Ampl, FreqMeas[n], n, a, OTR, x, y) —
  101. OtchetRen.:=OtchetRe[n]/Ampl-
  102. OtchetGausRen.:=OtchetGausRe[n]/Ampl-end-
  103. Вычисление дифференциальной ошибки измерений АЧХfor n:=Nac to KTI do begin1. Freq:=n*OTR-
  104. DifErrorRen.:=abs (AFH (Freq)-OtchetRe[n]) — DifErrorGausRe[n]: =abs (AFH (Freq)-OtchetGausRe[n]) — DifErrorReKorr[n]: =abs (AFH (FreqMeas[n])-OtchetReKorr[n]) end-
  105. RSV:=int (KT1/80*61.0) — RS:=RSV-mmOutput.Lines.Add ('Частота = '+FloatToStr (RS*OTR))-mmOutput.Lines.Add ('Частота измерений = 1+FloatToStr (FreqMeasRS.)) — for k:=0 to 45 000 do
  106. ChAFH.SeriesList0.AddXY (k, AFH (k*WB/45 000),'', clRed) — //for k:=0 to 8000 do
  107. ChAFH.SeriesList1.AddXY (k, Spectr (Ampl, k*WB/8000,RS, a, OTR, x, y),'', clG reen)-for k:=0 to 8000 do
  108. ChAFH.SeriesList2.AddXY (k, Measure (Ampl, k*WB/800 0, RS, a, OTR, x, y),'', cl Yellow)-for m:=0 to LL do
  109. ChSignal.SeriesList0.AddXY (m, SSOtchetRe[RS, m], ' ', clRed) — for m:=0 to LL do ChSignal. SeriesList1.AddXY (m, Signal (Ampl,-WS*ay+(m+0.5)*2*WS*ay/LL, a, x, y, ay),'', clGreen)-for k:=Nac to KTI do
  110. ChAFHmeasuredl.SeriesList0.AddXY (k*0TR, OtchetRe[k], '', clRed) — for k:=Nac to KTI do
  111. ChAFHmeasured2.SeriesList0.AddXY (k*OTR, OtchetGausRe[k],'', clRed) — for k:=Nac to KTI do
  112. ChAFHmeasured3.SeriesList0.AddXY (FreqMeas[k], OtchetReKorr[k],'', clR ed) -for k:=Nac to KTI do
  113. ChError.SeriesList0.AddXY (k*OTR, DifErrorRe[k],'', clRed) — for k:=Nac to KTI do
  114. ChError.SeriesList1.AddXY (k*OTR, DifErrorGausRek.,'', clGreen) — for k:=Nac to KTI do
  115. ChError.SeriesList2.AddXY (FreqMeas[k], DifErrorReKorr[k],'', clYellow)
  116. DeleteFile ('D:GraficsFilel.bmp') —
  117. DeleteFile ('D:GraficsFile2.bmp') —
  118. DeleteFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  119. DeleteFile ('D:GraficsFile4.bmp') —
  120. DeleteFile ('D:GraficsFile5.bmp') —
  121. ChAFH.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFilel.bmp') —
  122. ChAFHmeasuredl.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile2.bmp') —
  123. ChAFHmeasured2.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  124. ChAFHmeasured3.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile4.bmp') —
  125. ChError.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile5.bmp') —
  126. DeleteFile ('D:GraficsFileName.txt') — AssignFile (FileName,'D:GraficsFileName.txt') — Rewrite (FileName) —
  127. WriteLn (FileName,'Измерение АЧХ гауссовским импульсом') —
  128. WriteLn (FileName,'Амплитуда сигнала = ', Ampl:3:l) —
  129. WriteLn (FileName,'Параметр x = ', x:3:2) —
  130. WriteLn (FileName,'Параметр у = ', у:3:2) —
  131. WriteLn (FileName,'Количество точек измерения = ', KTI) —
  132. WriteLn (FileName,'Количество точек разбиения для интегрирования =1.) —
  133. WriteLn (FileName,'Начальная точка измерений = ', Nac,' * ', OTR:3:3,' кГц ') —
  134. WriteLn (FileName,'Ширина полосы АЧХ = ', WB:3:3,' кГц ') — WriteLn (FileName,'Ширина импульса, а = ', а:3:3) — WriteLn (FileName,'Частота = ', RS*OTR:3:3) —
  135. TGaus.Spectr (Ampl:Single-w:Single-m:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-y:Single):Single-begin
  136. Result:=Ampl*(exp (-(w-m*OTR)*(w-m*OTR)*a*a/2)-x*exp (-(w-m*OTR)*(wm*0TR)*a*y*a*y/2))/(1-х)-end-function
  137. TGaus.Measure (Ampl:Single-w:Single-m:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-y:Single):Single-begin
  138. Result:=AFH (w)*Spectr (Ampl, w, m, a, OTR, x, y) — end-function
  139. TGaus.SSFuncR (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Sin gle-LL:Integer-ay:Single-t:Single):Single- var1: Integer- Otchet: Single- Freq: Single-begin1. Otchet:=0-for 1:=0 to LL-1 dobegin
  140. Freq:=n*0TR-WS/ay+(1+0.5)*2*WS/ay/LL-
  141. Otchet:=Otchet+Measure (Ampl, Freq, n, a, OTR, x, y)*cos ((Freqn*0TR)*t)*2*WS/ay/LL/(2*pi)-end-1. Result:= Otchet- end-function
  142. TGaus.SFuncR (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Sing le-LL:Integer-ay:Single-t:Single):Single- var1: Integer- Otchet: Single- Freq: Single- begin Otchet:=0- for 1:=0 to LL-1 do begin
  143. Freq:=n*0TR-WS/ay+(1+0.5)*2*WS/ay/LL-
  144. Otchet:=Otchet+Measure (Ampl, Freq, n, a, OTR, x, y)*cos (Freq*t)*2*WS/ay/LL/(2*pi) — end-1. Result:= Otchet- end-function
  145. TGaus.SFuncRl (Ampl:Single-n:Integer-a:Single-OTR:Single-x:Single-у:Sin gle-LL:Integer-ay:Single-t:Single):Single- var1: Integer- Otchet: Single- Freq: Single- begin Otchet:=0- for 1:=0 to LL-1 do begin
  146. Freq:=n*0TR-WS/ay+(1+0.5)*2*WS/ay/LL-
  147. Otchet:=Otchet+Measure (Ampl, Freq, n, a, OTR, x, y)*sin (Freq*t)*2*WS/ay/LL/(2*pi) — end-1. Result:= Otchet- end-function
  148. QRMemol.Lines.Assign (mmOutput.Lines) —
  149. WordApp:=CreateOleObject ('Word.Application') — WordApp.Documents.Add-
  150. WordApp.Selection.InsertFile ('D:GraficsFileName.txt','', False, False, False) —
  151. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  152. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture (1D:GraficsFilel.bmp', False, True) —
  153. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  154. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile2.bmp', False, True) —
  155. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  156. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile3.bmp1,False, True) —
  157. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  158. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile4.bmp', False, True) —
  159. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  160. WordApp .Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile5.bmp', False, True) —
  161. WordApp.Visible:=True- WordApp.Selection.WholeStory-
  162. WordApp.Selection.Font.Name:='Times New Roman'-
  163. WordApp.Selection.Font.Size:=12-end-end.unit UnModelSinus- interface uses
  164. Windows, Messages, SysUtils, Variants, Forms,
  165. Dialogs, Buttons, StdCtrls, TeEngine, Chart, 1. Math, Comobj-type
  166. RadioButtonl: TRadioButton- RadioButton2: TRadioButton- RadioButton3: TRadioButton- EdT2: TEdit-
  167. Private declarations } function AFH (w:Single):Single-function Spectr (w:Single -m:Integer-T:Single-OTR:S ingle) :S ingle- function Measure (w:Single-m:Integer-T:Single-OTR:Single):Single- function Signal (tt:Single-T:Single):Single- public
  168. Classes, Graphics, Controls, Series, ExtCtrls, TeeProcs,
  169. Public declarations } end-var1. Sinus: TSinus-const
  170. C:Single=l- D: Single=0.01-
  171. WB:Single=4 5000- // Ширина полосы АЧХimplementation uses
  172. UnModelGaus, UnModelPr, UnPrint- {$R *.dfm}procedure TSinus. ButtonlClick (Sender: TObject) — vark, n, l, m, RS, KTI, minKTI, Nac, Nacl, Nac2, LL, WIH: Integer-
  173. DifErrorl, DifError2: array of Single-
  174. Otchetl, Otchet2: array of Single-
  175. SOtchetl, SOtchet2: array of array of Single-x, Pll, P12, T1, T2,OTR, t, Freq: Single-
  176. NacVl, NacV2, RSV, KTIV: Variant-
  177. T1: =StrToFloat (EdTl.Text) — // Tay, Длительность синусквадратичного измерительного импульсаminKTI:=StrToInt (EdKTI.Text) — // Минимальное количество точек измерения
  178. Т2 :=StrToFloat (EdT2.Text)-1.:=StrToInt (EdLL.Text) — // Количество точек разбиения для интегрирования результата умножения
  179. KTIV:=int (WB*T2/(2*pi)) — KTI:=KTIV- OTR:=WB/KTIV-mmOutput.Lines.Add ('Количество точек измерения= '+IntToStr (KTI)) — end-if RadioButton3. Checked then begin
  180. KTI:=minKTI- OTR:=WB/KTI- end-1. Nac:=0-
  181. SetLength (DifErrorl, KTI+1) — SetLength (DifError2,KTI+1)-1. SetLength (Otchetl, KTI+1)-1. SetLength (Otchet2,KTI+1) —
  182. SetLength (SOtchetl, KTI+1) —
  183. SetLength (SOtchet2,KTI+1)-for n:=Nac to KTI dobegin
  184. SetLength (SOtchetln., LL+1) — SetLength (SOtchet2[n], LL+1) — end-1. RSV:=int (KTI/2) — RS:=RSV-1. Вычисление отсчетов АЧХfor n:=Nac to KTI do begin
  185. Otchetln.:=0- for m:=0 to LL dobegin
  186. SOtchetln, m.:=0- t:=-Tl/2+(m+0.5)*T1/LL- SOtchetRl:=0- SOtchetll:=0- for 1:=0 to LL do beginx:=n*OTR-WIH*pi/Tl+(1+0.5)*WIH*2*pi/Tl/LL-
  187. SOtchetRl:=SOtchetRl+Measure (x, n, Tl, OTR)*(cos (x*t))*WIH*2*pi/Tl/LL/(2* pi) —
  188. SOtchetll:=SOtchetIl+Measure (x, n, Tl, OTR)*(sin (x*t))*WIH*2*pi/Tl/LL/(2* pi) — end-
  189. SOtchetln, m.:=Sqrt (Sqr (SOtchetRl)+Sqr (SOtchetll)) — Otchetl[n] :=Otchetl[n]+SOtchetl[n, m] *T1/LL- end- end-for n:=Nac to KTI do begin
  190. Otchet2n.:=0- for m:=0 to LL do begin
  191. S0tchet2n, m.:=0- t:=-T2/2+(m+0.5)*T2/LL- SOtchetR2:=0- SOtchetI2:=0- for 1:=0 to LL do beginx:=n*0TR-WIH*pi/T2+(1+0.5)*WIH*2*pi/T2/LL-
  192. SOtchetR2:=SOtchetR2+Measure (x, n, T2,OTR)*(cos (x*t))*WIH*2*pi/T2/LL/(2* pi) —
  193. S0tchetI2:=SOtchetl2+Measure (x, n, T2,OTR)*(sin (x*t))*WIH*2*pi/T2/LL/(2* pi) — end-
  194. S0tchet2n, m.:=Sqrt (Sqr (S0tchetR2)+Sqr (S0tchetI2)) — 0tchet2[n]: =0tchet2[n]+S0tchet2[n, m]*T2/LL- end- end-for n:=Nac to KTI do 0tchet2n.:=(Otchetl[n]-0.2*Otchet2[n])/0.8-
  195. Вычисление дифференциальной ошибки измерений АЧХfor n:=Nac to KTI do begin1. Freq:=n*OTR-
  196. DifErrorln.:=abs (AFH (Freq)-Otchetl[n]) — DifError2[n]: =abs (AFH (Freq)-0tchet2[n]) — end-
  197. Вывод результатов for k:=0 to 45 000 do
  198. ChAFH.SeriesList0.AddXY (k, AFH (k*WB/45 000),'', clRed)-for к:=0 to 45 000 do
  199. ChAFH.SeriesList1.AddXY (k, Spectr (k*WB/45 000,RS, T1, OTR),'1,clGreen)-for m:=0 to LL do ChPr. SeriesList0.AddXY (m, SOtchetl[RS, m],'1,clRed) — for m:=0 to LL do ChPr. SeriesList1.AddXY (m, Signal (-T½+(m+0.5)*T1/LL, T1),'', clGreen)-for к:=Nac to KTI do
  200. ChAFHmeasuredl.SeriesList0.AddXY (k*OTR, Otchetl[k], 11, clRed) — for к:=Nac to KTI do
  201. ChAFHmeasured2.SeriesList0.AddXY (k*OTR, Otchet2[k], 11, clRed) — for к:=Nac to KTI do
  202. ChError.SeriesList0.AddXY (k*OTR, DifErrorl[k],'', clRed) — for к:=Nac to KTI do
  203. ChError.SeriesList1. .AddXY (k*OTR, DifError2k., ' ', clGreen) —
  204. DeleteFile ('D:GraficsFilel.bmp1) —
  205. DeleteFile (1D:GraficsFile2.bmp1) —
  206. DeleteFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  207. DeleteFile (1D:GraficsFile4.bmp1) —
  208. DeleteFile ('D:GraficsFile5.bmp1) —
  209. ChAFH.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFilel.bmp1) —
  210. ChAFHmeasuredl.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile2.bmp') —
  211. ChAFHmeasured2.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  212. ChError.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile5.bmp1) —
  213. DeleteFile ('D:GraficsFileName.txt1) — AssignFile (FileName, 1D: GraficsFileName. txt1) — Rewrite (FileName) —
  214. WriteLn (FileName, 1 Измерение АЧХ синусквадратичным импульсом') — WriteLn (FileName,'Длительность синусквадратичного измерительного импульса 1 = ', Т1:3:2,' мс ') —
  215. WriteLn (FileName,'Длительность синусквадратичного измерительного импульса 2 = ', Т2:3:2,' мс ') —
  216. WriteLn (FileName,'Количество точек измерения = ', minKTI) — WriteLn (FileName,'Количество точек разбиения для интегрирования: ' ! LL) —
  217. TSinus.Measure (w:Single-m:Integer-T:Single-OTR:Single):Single- begin
  218. Result:=AFH (w)*Spectr (w, m, T, OTR) — end-function TSinus. Signal (tt:Single-T:Single):Single- beginif (tt>-T/2) and (tt
  219. QRMemol.Lines.Assign (mmOutput.Lines) —
  220. WordApp:=Create01e0bject ('Word.Application 1) — WordApp.Documents.Add-
  221. WordApp.Selection.InsertFile ('D:GraficsFileName.txt', 1', False, False, False) —
  222. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  223. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFilel.bmp1,False, True) —
  224. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  225. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture (' D: GraficsFile2. bmp', False, True) —
  226. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  227. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture (1D:GraficsFile3.bmp1,False, True) —
  228. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  229. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile5.bmp', False, True) —
  230. WordApp.Visible:=True- WordApp.Selection.WholeStory-
  231. WordApp.Selection.Font.Name: =1 Times New Roman1-
  232. WordApp.Selection.Font.Size:=12-end-end.unit UnModelPr-interfaceuses
  233. Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Fo rms,
  234. Dialogs, StdCtrls, TeEngine, Series, ExtCtrls, TeeProcs, Chart, Math, 1. Buttons, Comobj-type
  235. Private declarations } function AFH (w:Single):Single-function Spectr (w:Single-m:Integer-T:Single-OTR:Single):Single- function Measure (w:Single-m:Integer-T:Single-OTR:Single):Single- function Signal (tt:Single-T:Single):Single- public
  236. Public declarations } end-var1. Priam: TPriam- const
  237. С:Single=l- D: Single=0.01-
  238. WB:Single=45 000- // Ширина полосы АЧХimplementation uses
  239. UnModelGaus, UnModelSinus, UnPrint- {$R *.dfm}procedure TPriam. ButtonlClick (Sender: TObject) — varк, n,1,m, RS, KTI, minKTI, Nac, Nacl, Nac2, LL, WIH: Integer-
  240. DifErrorl, DifError2: array of Single-
  241. Otchetl, Otchet2: array of Single-
  242. SOtchetl, SOtchet2: array of array of Single-x, Pll, P12, Tl, T2, OTR, t, Freq: Single-
  243. NacVl, NacV2, RSV, KTIV: Variant-
  244. Tl:=StrToFloat (EdTl.Text) — // Tay, Длительность прямоугольного измерительного импульсаminKTI:=StrToInt (EdKTI.Text) — // Минимальное количество точек измерения
  245. Т2:=StrToFloat (EdT2.Text)-1.:=StrToInt (EdLL.Text) — // Количество точек разбиения для интегрирования результата умножения
  246. KTIV:=int (WB*T2/(2*pi)) — KTI:=KTIV- OTR:=WB/KTIV-mmOutput.Lines.Add ('Количество точек измерения= '+IntToStr (KTI)) — end-if RadioButton3. Checked then begin
  247. KTI:=minKTI- OTR:=WB/KTI- end-
  248. SetLength (DifErrorl, KTI+1) — SetLength (DifError2,KTI+1)-1. SetLength (Otchetl, KTI+1)-1. SetLength (Otchet2,KTI+1) —
  249. SetLength (SOtchetl, KTI+1) —
  250. SetLength (SOtchet2,KTI+1)-for n:=Nac to KTI dobegin
  251. SetLength (SOtchetln., LL+1) — SetLength (SOtchet2[n], LL+1) — end-1. RSV:=int (KTI/2) — RS:=RSV-1. Вычисление отсчетов АЧХfor n:=Nac to KTI do begin
  252. Otchetln.:=0- for m:=0 to LL do begin
  253. SOtchetln, m.:=0- t:=-Tl/2+(m+0.5)*T1/LL- SOtchetRl:=0- SOtchetll:=0- for 1:=0 to LL do beginx:=n*OTR-WIH*pi/Т1+(1+0.5)*WIH*2*pi/Tl/LL-
  254. SOtchetRl:=SOtchetRl+Measure (x, n, Tl, OTR)*(cos (x*t))*WIH*2*pi/Tl/LL/(2* pi) —
  255. SOtchetll:=SOtchetIl+Measure (x, n, Tl, OTR)*(sin (x*t))*WIH*2*pi/Tl/LL/(2* pi) — end-
  256. SOtchetln, m. :=Sqrt (Sqr (SOtchetRl)+Sqr (SOtchetll)) — Otchetl[n]: =Otchetl[n]+SOtchetl[n, m]*T1/LL- end- end-for n:=Nac to KTI do begin
  257. Otchet2n.:=0- for m:=0 to LL do begin
  258. SOtchet2n, m.:=0- t:=-T2/2+(m+0.5)*T2/LL- SOtchetR2:=0- SOtchetI2:=0- for 1:=0 to LL do beginx:=n*OTR-WIH*pi/T2+(1+0.5)*WIH*2*pi/T2/LL-
  259. SOtchetR2:=SOtchetR2+Measure (x, n, T2, OTR)*(cos (x*t))*WIH*2*pi/T2/LL/ (2* pi) —
  260. SOtchetl2:=SOtchetI2+Measure (x, n, T2,OTR)*(sin (x*t))*WIH*2*pi/T2/LL/(2* pi) — end-
  261. SOtchet2n, m.:=Sqrt (Sqr (SOtchetR2)+Sqr (S0tchetl2)) — Otchet2[n]: =Otchet2[n]+SOtchet2[n, m]*T2/LL- end- end-for n:=Nac to KTI do Otchet2n.:=(Otchetl[n]-0.2*Otchet2[n])/0.8-
  262. Вычисление дифференциальной ошибки измерений АЧХfor n:=Nac to KTI do begin1. Freq:=n*OTR-
  263. DifErrorln.:=abs (AFH (Freq)-Otchetl[n]) — DifError2[n]: =abs (AFH (Freq)-Otchet2[n]) — end-
  264. Вывод результатов for к:=0 to 45 000 do
  265. ChAFH.SeriesList0.AddXY (k, AFH (k*WB/45 000),'', clRed) — for к:=0 to 45 000 do
  266. ChAFH.SeriesList1. .AddXY (k, Spectr (k*WB/4 5000,RS, Tl, OTR), ' ', clGreen)-for m:=0 to LL do ChPr. SeriesList0.AddXY (m, SOtchetl[RS, m],'', clRed) — for m:=0 to LL do ChPr. SeriesList1.AddXY (m, Signal (-T½+(m+0.5)*T1/LL, T1),'', clGreen)-for k:=Nac to KTI do
  267. ChAFHmeasuredl.SeriesList0.AddXY (k*OTR, Otchetl[k], ' ', clRed) — for к:=Nac to KTI do
  268. ChAFHmeasured2.SeriesList0.AddXY (k*OTR, Otchet2[k], 1', clRed) — for k:=Nac to KTI do
  269. ChError.SeriesList0.AddXY (k*OTR, DifErrorl[k],'', clRed) — for к:=Nac to KTI do
  270. ChError.SeriesList1.AddXY (k*OTR, DifError2k., 1', clGreen) —
  271. DeleteFile ('D:GraficsFilel.bmp') —
  272. DeleteFile ('D:GraficsFile2.bmp1) —
  273. DeleteFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  274. DeleteFile (1D:GraficsFile4.bmp') —
  275. DeleteFile ('D:GraficsFile5.bmp') —
  276. ChAFH.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFilel.bmp') —
  277. ChAFHmeasuredl.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile2.bmp') —
  278. ChAFHmeasured2.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile3.bmp') —
  279. ChError.SaveToBitmapFile ('D:GraficsFile5.bmp') —
  280. DeleteFile ('D:GraficsFileName.txt') — AssignFile (FileName,'D:GraficsFileName.txt') — Rewrite (FileName) —
  281. WriteLn (FileName,'Измерение АЧХ прямоугольным импульсом') —
  282. WriteLn (FileName,'Длительность прямоугольного измерительного импульса1 = ', Т1:3:2,' мс ') —
  283. WriteLn (FileName,'Длительность прямоугольного измерительного импульса2 = ', Т2:3:2,' мс ') —
  284. WriteLn (FileName,'Количество точек измерения = ', minKTI) — WriteLn (FileName,'Количество точек разбиения для интегрирования = '/LL) —
  285. Result:=(1/T)*T*sin ((w-m*OTR+0.1)*T/2)/((w-m*OTR+0.1)*T/2) else Result:~(l/T)*T*sin ((w-m*OTR)*T/2)/((w-m*OTR)*T/2) — //mmOutput.Lines.Add ('w: 1+FloatToStr (w)+' m: '+IntToStr (m)+' Result: 1+FloatToStr (Result)) — end-function
  286. TPriam.Measure (w:Single-m:Integer-T:Single-OTR:Single):Single- begin
  287. QRMemol.Lines.Assign (mmOutput.Lines) —
  288. WordApp:=Create01e0bject ('Word.Application1) — WordApp.Documents.Add-
  289. WordApp.Selection.InsertFile (1D:GraficsFileName.txt','', False, False, False) —
  290. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  291. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFilel.bmp', False, True) —
  292. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  293. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture (1D:GraficsFile2.bmp', False, True) —
  294. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  295. WordApp.Selecti on.InlineShapes.AddPicture ('D:GraficsFile3.bmp', Fa1se, True) —
  296. WordApp.Selection.TypeParagraph-
  297. WordApp.Selection.InlineShapes.AddPicture (1D:GraficsFile5.bmp', False, True) —
  298. WordApp.Visible:=True- WordApp.Selection.WholeStory-
  299. WordApp.Selection.Font.Name: = 1 Times New Roman'-
  300. WordApp.Selection.Font.Size:=12-end-end.unit UnPrint-interfaceuses
  301. Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
  302. Dialogs, QRCtrls, TeeProcs, TeEngine, Chart, DbChart, QRTEE, QuickRpt, 1. ExtCtrls, Series-type
  303. Private declarations } public
  304. Public declarations } end-var
  305. Forml: TForml- implementation {$R *.dfm} end.
  306. Измерение АЧХ гауссовским импульсом1. Амплитуда сигнала = 1.01. Параметр х = 0.601. Параметр у 1.20
  307. Количество точек измерения = 450
  308. Количество точек разбиения для интегрирования = 40
  309. Начальная точка измерений = 1 * 100.000 кГц
  310. Ширина полосы АЧХ = 45 000.000 кГц1. Ширина импульса, а = 0.3771. Частота = 34 300.000
  311. Частота измерений = 34 300.0001. Амплитуда сигнала =1.01. Параметр х = 0.701. Параметр у = 1.15
  312. Количество точек измерения = 450
  313. Количество точек разбиения для интегрирования = 40
  314. Начальная точка измерений = 1 * 100.000 кГц
  315. Ширина полосы АЧХ = 45 000.000 кГц1. Ширина импульса, а = 0.3981. Частота = 34 300.000
  316. Частота измерений = 34 300.000к.:-?-fг^:=д^"ifbi^i--'n^ntti. i -«» I. i
  317. Измерение АЧХ синусквадратичным импульсом
  318. Длительность синусквадратичного измерительного импульса 1 = 50.00 мс
  319. Длительность синусквадратичного измерительного импульса 2 = 25.00 мс
  320. Количество точек измерения = 450 .
  321. Количество точек разбиения для интегрирования = 40
  322. Ширина импульсной характеристики =20
  323. Ширина полосы АЧХ = 45 000.000 кГц1.--------------------:-------1 Г53 234 853 532 353 239 585 914 880
  324. Измерение АЧХ прямоугольным импульсом
  325. Измерение АЧХ прямоугольным импульсом
  326. Длительность прямоугольного измерительного импульса 1 = 50.00 мс
  327. Длительность прямоугольного измерительного импульса 2 = 25.00 мс
  328. Количество точек измерения = 45 0
  329. Количество точек разбиения для интегрирования = 40
  330. Ширина импульсной характеристики = 20
  331. Ширина полосы АЧХ = 45 000.000 кГцг «г. -=5 :с: ' Г -рD 1 f v-g uj3 2s IJJ ="П гс Й50-г4С -ГО/tjij — i
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!