Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ методов контроля качества фонограмм кинофильмов 8
1.1. Технология контроля качества звукового сигнала с различной динамической структурой 8
1.2. Методы частотного анализа качества фонограмм 18
1.3. Программные средства анализа качества фонограмм 26
Глава 2. Контроль качества фонограмм по характеристикам шумов ...39
2.1. Анализ шумов акустических сигналов методом вейвлет-анализа 39
2.2. Статистический анализ вейвлет - характеристик шумов 44
2.3. Кластерный анализ шумов 57
Глава 3. Анализ качества транспортирования перфорированных носителей информации ...62
3.1. Источники нестабильности движения архивных материалов 62
3.2. Пороговые методы обработки вибрационных сигналов 67
3.3. Обработка вейвлет-коэффициентов для выделения шума...75
Глава 4. Аппаратные методы совершенствования диагностирования качества транспортирования архивных носителей информации 85
4.1. Механизм транспортирования перфорированных носителей информации 85
4.2. Использование диагностической информации при регулировании 97
4.3. Виртуальные средства диагностирования аудиовизуальной техники 102
Заключение 119
Выводы по работе 120
Литература 122
- Программные средства анализа качества фонограмм
- Статистический анализ вейвлет - характеристик шумов
- Пороговые методы обработки вибрационных сигналов
- Виртуальные средства диагностирования аудиовизуальной техники
Введение к работе
Естественное старение материалов, условия эксплуатации и хранения привели к угрозе потери значительного количества архивных кинофильмов, которая может быть ликвидирована энергичными мерами по организации их копирования на современные носители информации. Вместе с тем архивные фонограммы обладают специфическими дефектами, обусловленными старением и условиями хранения. В настоящее время восстановление каждого кинофильма очень кропотливый, медленный и дорогостоящий процесс в силу субъективных методов устранения дефектов и слабой автоматизации этого процесса. Огромное количество фонограмм, нуждающихся в срочном перекопиро-ваннии, делает чрезвычайно актуальной задачу типизации основных дефектов и автоматизации этого процесса.
Процесс копирования состоит из ряда последовательных фотографических операций: изготовление негатива и эталонной копии, дубль-негатива, предназначенного для тиражирования, изготовление фильмокопий массовой печати и изготовления копий для длительного хранения (в настоящее время в оцифрованном виде).
В силу большого числа технологических факторов многозвенного кинематографического процесса необходимо создание аппаратно-технологического комплекса контроля этих процессов на базе вычислительной техники.
В работах Ч.Э.К.Миза, Т.Х.Джеймса, Н.Н.Гороховского, В.Г.Комара, П.В.Козлова, К.В.Чибисова, Н.И.Кириллова, В.С.Чельцова, Д.Нюберга, Л.Ф.Артюшина, Н.С.Овечкиса, Р.У.Г.Ханта, К.Дж.Бартлесона, Н.Ота были установлены основные принципы копирования и требования, которым должны удовлетворять кинопленки по градационным, спектральным и структурным свойствам.
Службы архивов кинематографии, обладая уникальными материалами, многие из которых существуют в единственных экземплярах, прилагают значительные усилия для обеспечения их сохранности. Тем не менее, непрерывно возникают новые, неизвестные ранее, проблемы и ситуации, приводящие к потерям архивных материалов при длительном хранении. Многие из этих материалов безвозвратно разрушаются. В такой же степени это относится и к фонограммам. Основные требования, обеспечивающие стабильность параметров фонограмм для кинематографии и телевидения при их хранении, определены международным и отечественным стандартами. Стандартами ИСО установлены предпочтительные условия хранения звуковых фонограмм, находящихся в фонотеках или архивах.
В диссертационной работе Ковалевской Н.С. и статьях [23,24,25, 26,27,28] рассмотрены концепция долговременного хранения аналоговых фонограмм кинофильмов посредством перевода их в цифровую форму записи с последующим копированием цифровых копий. Основное внимание уделено аппаратным методам контроля качества воспроизведения:
- разработке тест-фильмов, позволяющих проводить контроль установки
магнитных головок без изменения их положения;
- разработке метода контроля и регулировки фазо-частотных харак
теристик стереоканалов и др.
Следует отметить, что при этом не учитывается ряд важных факторов:
- отсутствует технология перевода фонограмм архивных фильмовых ма
териалов в цифровую форму, основанная на учете изменения геометрии
звуковых дорожек в результате усадки и динамических характеристик
транспортирования конкретного носителя даже в условиях идеальных
механизмов;
- нет инструментальных средств анализа и контроля сигналов фоно
грамм архивных фильмовых материалов и др.
Существо работы заключается в разработке технологии контроля качества фонограмм архивных материалов, создании параметрической модели преобразования звукового сигнала, разработке алгоритмов выбора параметров модели на основании анализа конкретных фонограмм, автоматизации процесса контроля качества фонограмм, внедрении разработанной технологии.
В работе ставится задача анализа специфических дефектов звукового сигнала фонограмм архивных кинофильмов в автоматическом режиме, запись и контроль качества восстановленной фонограммы на цифровом носителе.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научные задачи:
структурный анализ и классификация звукового сигнала фонограммы архивных фильмовых материалов;
создание математической модели с применением вейвлет-анализа для анализа восстановленных фонограмм звукового сопровождения кинофильма;
разработка методов и технологии контроля качества фонограмм на основании анализа звукового сигнала фонограммы.
обоснование выбора программного обеспечения для проведения процедуры контроля качества фонограмм;
разработка пользовательского интерфейса для решения задач контроля качества восстановления фонограмм.
На защиту вынесены следующие основные положения:
- технология копирования и восстановления фонограмм;
- применение вейвлет-анализа для анализа качества восстановления
фонограмм;
- структурный и статистический анализ шумов фонограмм методом
вейвлет-анализа;
- аппаратные методы и применение программных средств для анализа
качества восстановления фонограмм.
При проведении теоретических исследований использовались положения теории спектрального и вейвлет-анализа, теории вероятности и математической статистики. При разработке технологии копирования и восстановления фонограмм применялись методы экспертных оценок и основы прикладной метрологии. Для качественного и количественного анализа достоверности разработанных моделей использовались методы компьютерного моделирования.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы.
Во введении обоснована актуальность исследования контроля качества архивных фонограмм, сформулированы цель исследований и задачи, решаемые в процессе выполнения работы, дана оценка новизны поставленных задач и практической ценности полученных результатов.
В первой главе рассматриваются вопросы технологии контроля качества звукового сигнала с различной динамической структурой.
Во второй главе рассматривается контроль качества фонограмм по характеристикам шумов.
В третьей главе рассматриваются вопросы анализа качества транспортирования перфорированных носителей информации архивных материалов.
В четвертой главе рассматриваются аппаратные методы совершенствования диагностирования качества транспортирования архивных носителей информации.
В заключении и выводах представлены материалы, характеризующие: научную новизну, практическую ценность, реализацию и внедрение результатов, сведения по апробации работы.
Программные средства анализа качества фонограмм
Еще в середине 60-х годов предпринимались попытки реставрации архивных фонограмм. Набор средств для реставрации тогда был невелик.
Основной недостаток архивных записей — высокочастотный шум и импульсные помехи. Несомненно, шумопонижение необходимо, но не следует забывать, что шум частично маскирует недостаток высоких частот в архивных записях. Да и та часть полезного сигнала в записи, которая находится на уровнях, соизмеримых с уровнем шума, тоже значительно искажается при шумопонижении. К тому же, некоторая часть, особенно высокочастотная, как правило, находится ниже уровня шума, и вследствие шумопонижения вовсе удаляется из фонограммы.
Очень важно, чтобы в процессе анализа фонограммы была возможность качественного мониторинга записываемого сигнала. В настоящее время мы стакиваемся с большим разнообразием цифровых систем записи и хранения звуковой информации. При этом стоит помнить, что многократные преобразования 16 бит в 24, а также изменения частоты дискретизации (скажем, 48 в 44,1 кГц) тоже не проходят бесследно для исходного.
При цифровых преобразованиях шум подвергается наибольшим искажениям, поскольку его уровень низкий. При этом искажения носят нелинейный характер, что сильно затрудняет настройку фильтров. Да и полезный сигнал тоже имеет достаточно широкую динамику и содержится на уровнях, соизмеримых с уровнем шума, и даже ниже уровня шума. Именно поэтому, так важно качественно записать и сохранить в процессе реставрации все составляющие исходного материала, на каком бы уровне они не были записаны.
К тому же живость и объемность звучания как раз определяется теми самыми низкоуровневыми составляющими спектра полезного сигнала. Качественная рабочая копия предоставляет больше возможности для обработки.
Практически, фонограмму можно реставрировать в режиме реального времени, применяя DXi (DirectX Instruments) или VST (Virtual Studio Technology) технологии. В DirectX- и VST-плагинах смоделированы различные алгоритмы преобразования звука. DXi (DirectX Instruments) - технология, обеспечивающая взаимодействие приложений с виртуальными инструментами (синтезаторами; сэмплерами; эффектами, управляемыми по MIDI и др.), которые базируются на DirectX. По своей сути DXi - это, DX-плагины, управляемые по протоколу MIDI.
Например, в Sonar работа пользователя с DXi происходит следующим образом: к нужному аудиотреку подключается сам DXi-инструмент, у любого свободного MIDI-трека в качестве выходного порта выбирается название этого инструмента. Таким образом, управление DXi производится с MIDI-трека, а вывод сгенерированного им звука осуществляется на аудиотрек. VST (Virtual Studio Technology) - открытая архитектура ПО фирмы Steinberg, позволяющая использовать программные плагины для обработки звука в реальном времени. DXi и VST близки по своей сути. Вся разница в том, что разные фирмы продвигают разные технологии. Однако существуют программные адаптеры, позволяющие использовать VST-плагины из приложений, работающих с DX-плагинами. Обратное преобразование не требуется, т.к. те программные продукты, которые изначально ориентировались на VST, в настоящее время поддерживают HDX. Метод разделения на спектральные диапазоны дает неплохой эффект при выделении помех, носящих циклический характер. Современные цифровые FFT-фильтры позволяют получать практически бесконечно крутую характеристику с минимальными фазовыми искажениями по краям диапазона. Оценка результатов реставрации во многом субъективна. Современные методики субъективной оценки качества звучания предлагают давать заключение на основе суммарного впечатления от прослушивания материала, включая такие ощущения, как передача тембров натуральных музыкальных инструментов, полнота и доскональность передачи эмоционального содержания музыки. Программные средства для устранения шумов Существуют несколько более простых программ, специально разработанных для устранения различных видов фоновых шумов. В них реализованы многие из функций системы NoNoise, но стоят они значительно меньше. DART Pro компании Digital Audio Restoration Technology -программа для Microsoft Windows, в которую включены несколько фильтров, блоки ослабления щелчков и жужжания, а также преобразователи коэффициентов усиления, которые могут запускаться последовательно для обработки всего аудиотрека за один проход. Программы Noise Reduction в Adobe Audition и Sound Forge содержит функции, упрощающие разрешение проблем, возникающих при работе с аудиоданными (например, удаление хлопков, щелчков). Программа проанализирует аудиоданные и заменит проблемную часть на те данные, которые, по ее расчету, должны здесь быть. В некоторых случаях это может не сработать, а даже наоборот — только породит новую проблему. Тогда можно использовать какую-либо другую функцию из группы Repair. Качественные компьютерные системы шумопонижения сделали возможным появление множества программ для реставрации старых звукозаписей. Система реставрации - это не только шумопонижение. Это целый комплекс взаимодополняющих функций, таких, например, как декликер (удаление щелчков), система распознавания и удаления характерного шипения грампластинки и др. Одна из самых трудных задач - устранение нелинейных искажений. С возрастанием мощности современных компьютеров и появлением более сложных алгоритмов обработки звуковых сигналов открылась возможность восстанавливать архивные фонограммы путем сложной вычислительной обработки исходного сигнала при помощи компьютера. Такой способ восстановления звука обладает чрезвычайно высокой эффективностью и гибкостью, позволяет устранять помехи, щелчки, фоновый шум и другие дефекты записи. Средства удаления шумов с фонограмм включаются в профессиональные редакторы звука обычно в виде дополнительных программных модулей. Кроме того, разработаны программы, предназначенные специально для восстановления аудиозаписей. Одной из них является выпускаемая фирмой ZH Computer, Inc. программа DART Pro 32, которая содержит полный набор средств, позволяющих качественно удалить с записи импульсные помехи и фоновые шумы. Кроме того, с ее помощью пользователь может редактировать восстановленную фонограмму. Для аудиоредактора Sound Forge выпускается дополнительный модуль Noise Reduction, удаляющий шипение магнитной ленты, помехи, вызванные электромагнитными наводками электросетей, и прочие шумы. В программе WaveLab для реставрации используются два дополнительных модуля - DeNoiser и DeClicker. Кроме того, в базовый комплект поставки WaveLab входит модуль эффектов Grungelizer, кото рый выполняет функции, прямо противоположные описанным выше. Он используется для имитации старых «зашумленных» записей путем добавления в исходный сигнал таких специфических помех, как фон, создаваемый наводками переменного напряжения, щелчки и треск, характерные для виниловых звуконосителей, высокочастотное шипение, которое наблюдается при воспроизведении звука с помощью аналогового магнитофона. В дополнение ко всему перечисленному с помощью рассматриваемого модуля можно сужать частотный диапазон сигнала и имитировать перегрузку усилителя. DeNoiser удаляет широкополосный шум из любых аудиозаписей. Алгоритм, на котором основана работа данного модуля, способен отслеживать и корректировать изменения в фоновом шуме. Это означает, что шум может быть уменьшен без побочных эффектов, с сохранением в записи пространственного впечатления и яркости звука. Разработке используемых в DeNoiser методов корректировки звука предшествовало более пяти лет научных исследований. Алгоритм действия данного приложения основывается на вычитании спектральных составляющих сигнала. Интенсивность каждой частотной полосы спектра, которая имеет амплитуду ниже определенного шумового порога, уменьшается при помощи спектрального экспандера (расширителя спектра). В результате происходит такое подавление шумов, при котором на фазу сигнала воздействие не оказывается.
Статистический анализ вейвлет - характеристик шумов
Как правило, вначале исходный файл делится на небольшие фрагменты - фреймы, которые затем и подвергаются вейвлет-анализу. С помощью редактора звуков Cool Edit, Adobe Audition или других аналогичных программ можно выделять соответствующие фрагменты. Содержит команды, которыми можно передвинуть начало и конец выделенного звукового блока в позиции, где звуковая волна пересекает нулевой уровень, соответствующий нулевой отметке для 16-битного формата и значению 127 - для 8-битного. Так же как и команда Crossfade (в меню Mix Paste) предназначена для предотвращения щелчков в начале и конце выделенного фрагмента. Применение команды Adjust Selection Inward означает, что границы выделенного фрагмента будут автоматически перемещены к ближайшим нулевым точкам, расположенным внутри выделенного интервала. Применение команды Adjust Selection Outward приведет к тому, что границы выделенного фрагмента будут автоматически перемещены к нулевым точкам, расположенным вне выделенного интервала. Команда Adjust Left Side to Left сдвинет левую границу выделенного фрагмента к ближайшей слева нулевой точке. Команда Adjust Left Side to Right сдвинет левую границу выделенного фрагмента к ближайшей справа нулевой точке. Команда Adjust Right Side to Left сдвинет правую границу выделенного фрагмента к ближайшей слева нулевой точке. Команда Adjust Right Side to Right сдвинет правую границу выделенного фрагмента к ближайшей справа нулевой точке. При выделении фрагмента стереофонической волновой формы отыскиваются такие точки, где равны нулю одновременно сигналы левого и правого каналов. Если выделить фрагмент ВФ только в одном канале, то сдвиг происходит к ближайшей точке. 2. Выделение фрагмента, совпадающего с перепадами уровня сигнала Edit - Find Beats. При работе с музыкальными файлами выделяются границы тактов. Границы тактов идентифицируются как сильные перепады уровня сигнала. Эта команда позволяет ускорить поиск характерных частей в фонограмме.
Команда Find Next Beat (Left). Сканирование происходит в направлении от начала к концу волновой формы. В результате маркер переместится к ближайшему справа перепаду уровня. Это положение маркера отмечает будущую левую границу выделенного фрагмента. Команда Find Next Beat (Right). Программа отыщет ближайший справа от маркера перепад уровня сигнала. Эта точка и будет правой границей выделенного участка. Критерии, определяющие, что следует считать перепадом уровня сигнала, задаются с помощью окна диалога Beat Find Settings , которое открывается командой Beats Settings, подменю Find Beats. В окне диалога Beat Find Settings две опции: Decibel Rise — значение перепада амплитуды (в децибелах), необходимое для того, чтобы программа обнаружила границу доли (такта) при использовании функции Find Beats; Rise Time — интервал времени (в миллисекундах), в течение которого амплитуда должна повыситься на величину, установленную в Decibel Rise. 3. Определение границ фраз или долей Edit- Auto- Cue. Команда Adjust Selection to Phrase включает алгоритм поиска фразы внутри выбранной области, по завершении работы которого происходит коррекция подсветки. Границы выделенного фрагмента перемещаются к границам обнаруженной фразы. Тишина игнорируется. В список Cue List новые элементы не добавляются. Команда Find Phrases and Mark включает алгоритм поиска внутри выбранной области границ фраз, найденные границы отмечаются на экране, им присваиваются номера. Под этими номерами они вносятся в список Cue List. В списке также содержатся сведения о положении границ фраз на оси времени. Команда Find Beats and Mark включает алгоритм поиска внутри выбранной области границ долей, найденные границы отмечаются на экране, им присваиваются номера. Под этими номерами они вносятся в список Cue List. В списке также содержатся сведения о положении границ долей на оси времени. Команда Trim Digital Silence заменяет абсолютной тишиной (фактически удаляет) участки волновой формы, находящиеся справа и слева от выделенного фрагмента. Команда Auto-Cue Settings открывает окно диалога, с помощью опций которого следует задать критерии поиска границ фраз и долей.
Пороговые методы обработки вибрационных сигналов
Искажения фонограмм, имеющие импульсный или дискретный характер определяются во многом аппаратными причинами и дефектами носителя. Вейвлет-функции обладают свойством частотно-временной локализации сигналов, что важно в условиях вынужденных импульсных возмущений. Все это обеспечивает решение задач диагностирования методами вейвлет-анализа. Для выделения шумов можно использовать известный прием, который заключается в удалении высокочастотных компонентов сигнала. Для вейвлет - анализа более эффективным является метод ограничения уровня детализирующих коэффициентов. Рассмотрим методы обработки вейвлет - коэффициентов. Помимо удаления детализирующих коэффициентов разложения они могут подвергаться порооговой обработке (рис.3.2). Различают твердый и мягкие пороги. Рассмотрим эти пороги в Wavelet Toolbox MatLab: y=linspace(-1,1,100); thr=0.4; ythard=wthresh(y, h ,thr); ytsoft = wthresh(y, s ,thr); subplot(131), plot(y); title( No threshold ); subplot(132), plot(ythard); title( hard threshold ); subplot(133), plot(ytsoft); title( soft threshold ). Одним из существующих способов пороговой обработки является тре-шолдинг (threshold): суть данного способа заключается в пороговой обработке применительно к детализирующим коэффициентам разложения (рис.3.3 -3.9). - общий трешолдинг, осуществляемый с использованием единого значения порога для всех коэффициентов детализации сигнала; - многоуровневый трешолдинг, осуществляемый с использованием порога, значения которого различны для рассматриваемых коэффициентов детализации. Для мягкого трешолдинга (рис.3.5). Результаты вейвлет-анализа Видно, что качество выделения шума более чем удовлетворительное. Существуют адаптивные методы, обладающие большей эффективностью. Рассматриваем minmax метод, предполагая, что диагностируемый параметр - импульсные помехи не носит характер «белого» шума (рис.3.9).
Данный вид трешолдинга представляет собой оптимальную процедуру поскольку позволяет оперировать с порогами для каждого коэффициента. Жесткому трешолдингу присущи два недостатка, которые снижают его ценность для задачи выделения шума. Первый из них состоит в том, что сохранение коэффициентов детализации, превышающих некоторое наперед заданное значение порога, подразумевает сохранение также шума, присутствующего в них. Второй недостаток связан с возникновением в результирующем сигнале паразитных гармоник за счет искусственного введения в последовательность лакун, образованных из обращенных в ноль коэффициентов. Качество шумоподавления зависит не только от вида функции трешол-динга, но также от способа её применения. Качество шумоподавления сигнала зависит от значения порога. Поиск его оптимального значения означает отыскание такого порога, который при наименьшем смещении восстановленного сигнала обеспечивает наибольшее из возможных значение отношения сигнал/шум. Цель состоит в том, чтобы выделить шумовую часть сигнала и восстановить импульсные или ударные сигналы. При вейвлет-анализе сигнал раскладывается на аппроксимирующие коэффициенты, которые представляют информационный сигнал, и детализирующие коэффициенты, описывающие шумовые компоненты. Шумовые компоненты являются показателями качества фонограммы или, при записи вибрации, показателями, характеризующими состояние носителя с точки степени его механического повреждения.
Поэтому при выделении шума обрабатывают детализирующие коэффициенты. Способ выделения шума состоит в том, чтобы сделать нулевыми значения коэффициентов, меньшие некоторого порогового значения. Эта процедура называется пороговой обработкой или трешолдингом коэффициентов. Распространение получили такие методы пороговой обработки, как жесткий трешолдинг и мягкий трешолдинг. При жесткой пороговой обработке сохраняются неизменными все коэффициенты, большие или равные по абсолютной величине порога, а меньшие коэффициенты обращаются в нуль. При мягкой пороговой обработке наряду с обращением в нуль коэффициентов, по модулю меньших, чем порог, происходит уменьшение по модулю остальных коэффициентов. При решении задачи шумовыделения необходимо оценить спектральный состав шумовой компоненты, выбрать тип трешолдинга и критерий расчета самого порога.
Виртуальные средства диагностирования аудиовизуальной техники
Предлагаемая разработка позволяет создать виртуальные средства диагностирования и прогнозирования состояния киновидеоаппаратуры. Цифровые технологии кинематографии и телевидения предъявляют повышенные требования к качеству функционирования оборудования. Мониторинг в сочетании с виртуальными средствами прогнозирования обеспечивают стабильность и более высокое качество применяемых цифровых технологий съемки, записи и хранения видео и аудио материалов.
Рассматриваются принципы и методики построения средств мониторинга, обеспечивающих в реальном времени диагностирование по параметрам, не нарушающим нормальное функционирование аппаратной части оборудования. Виртуальные средства прогнозирования обеспечиваются современными информационно-вычислительными системами, реализуемыми на базе программной среды Lab VIEW. Анализ виртуальных средств диагностирования в среде Labview
Виртуальные приборы (ВП) обычно состоят из компьютера, снабженного функциональными контрольно-измерительными модулями -плата ввода-вывода данных и программного обеспечения. Виртуальные приборы позволяют использовать всю вычислительную мощь, производительность, графические и сетевые возможности современных персональных и промышленных компьютеров.
Традиционные приборы, как правило, ориентированы на выполнение одной, в лучшем случае нескольких специфических задач, определяемых их производителем. Функциональность виртуальных приборов в основном определяется возможностями программного обеспечения, а значит, может быть легко адаптирована к конкретной задаче. Данная технология позволяет проводить адаптацию приборов без замены аппаратной части, используя возможности среды программирования, операционной системы и компьютерных технологий, что оказывается невозможным в случае использования традиционных приборов. Таким образом, именно гибкость технологии виртуальных приборов приводит к существенному расширению функциональности системы при одновременном уменьшении ее стоимости.
Основой виртуального прибора является программное обеспечение, реализующее его функции. С помощью современных сред разработки виртуальных приборов, имеется возможность создания приложений и пользовательского интерфейса, наилучшим образом ориентированных на выполнение поставленной задачи.
Существенным преимуществом технологии виртуальных приборов является ее модульность. В случае создания большой системы можно разработать отдельные виртуальные приборы для каждого из ее узлов, которые затем могут быть объединены в единый прибор, реализующего функции всей системы в целом. Подобная архитектура не только упрощает процесс разработки системы, но и позволяет проводить гибкую настройку каждого из ее узлов в отдельности, посредством работы с соответствующим виртуальным прибором. Отдельно следует отметить тот факт, что виртуальные приборы могут использовать все возможности, предоставляемые современными компьютерными технологиями.
Логика работы виртуального прибора определяется графической блок-диаграммой, позволяющей осуществлять более гибкую и быструю разработку приложений. Использование виртуальных приборов позволяет автоматизировать процедуру тестирования системы, обеспечивая при этом высокую точность измерений. Виртуальные приборы предоставляют пользователю возможности контроля сигналов тревог, сохранения исторических трендов параметров процессов, отвечают требованиям безопасности, поддерживают сетевые технологии и управление распределенными системами, позволяют осуществлять ввод-вывод сигналов.
Сигналы от первичных датчиков-преобразователей поступают на соответствующие входы компьютера, обрабатываются виртуальным прибором. В зависимости от результата анализа генерируется команда управления.
Средства реализации. Виртуальную систему предполагается создавать на базе программного пакета Lab View. Lab VIEW — это интегрированная среда разработчика для создания интерактивных программ сбора, обработки данных и управления периферийными устройствами.
Устройством ввода-вывода служит встроенная плата сбора данных PCI-6023E, совместимая с программной средой или звуковая карта. Создание виртуальной части системы
Как указывалось выше, основой для создаваемой системы является Lab View. Программный пакет способен решить все поставленные задачи по сбору данных, их анализу, представлению и управлению. Лицевая панель пользовательского интерфейса даёт возможность интерактивного управления программной системой. Для описания функционирования данной системы строится блок-диаграмма.
После того, как плата ввода-вывода займёт своё место в системном блоке компьютера, необходимо запустить LabView (рис.4.10).
