ЭРГОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ В СИСТЕМАХ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ Гучук В.В.

Институт проблем управления РАН


Номер: 2-1
Год: 2015
Страницы: 81-84
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

визуализация, динамические параметры, диаграмма, составное изображение, интерпретация, visualization, dynamic parameters, chart, compound image, interpretation

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

Предлагается класс изображений, называемых составными изображениями, которые обладают широкими возможностями представления больших массивов данных. Они дают максимально возможное представление о состоянии управляемой системы, и в то же время позволяют человеку-оператору адекватно воспринимать представленную информацию.

Текст научной статьи

В интерактивных системах контроля, управления и мониторинга необходима визуализация, дающая максимально возможное представление о состоянии управляемой системы, и в то же время позволяющая человеку-оператору адекватно воспринять представленную информацию. В работе рассматривается разработанная автором технология представления динамических параметров, направленная на решение такого рода задач. Известным представлением динамических параметров является сонограмма, или динамическая спектрограмма (ДСГ) - изображение в виде матрицы [Fnm]. Для формирования матрицы сигнал делится на M отрезков (число столбцов). Для каждого отрезка вычисляется амплитудный спектр и представляется в виде столбца. Вдоль оси ординат Y (ось аргумента диаграмм) откладываются номера n спектральных коэффициентов. Яркостью или цветом (цветовая кодировка оси Z) кодируются величины этих коэффициентов. Детальность вычисления спектра определяет число строк N матрицы. Каждой точке m оси абсцисс X (ось компиляции диаграмм) соответствует определенный временной интервал. ДСГ компактны, рационально используют поле зрения и дают наглядное представление о динамике спектра сигналов во времени. Однако они не могут покрыть весь спектр задач представления динамических параметров. В работе предлагается сконструировать целый класс изображений, аналогичных ДСГ, но обладающих более широкими возможностями представления. Изображения данного класса будем называть составными изображениями. Формирование составных изображений и их разновидности Составные изображения, также как и динамические спектрограммы, формируются в два этапа. Первый этап - описание отрезков сигнала в виде функций одного переменного - диаграмм. Здесь расширение возможностей представления достигается применением различных описаний. Простое описание для определенного рода сигналов (например, полученных в условиях реверберации) создают кепстр и другие диаграммы, использующие нелинейную фильтрацию, которые позволяют наглядно представить сигналы, имеющие медленно и быстро меняющиеся компоненты, а также выявляют резонансные свойства трактов распространения сигнала. Эффективную визуализацию могут обеспечить описания в формате вейвлет-конструкций, которые в зависимости от настраиваемых коэффициентов или подчеркивают глобальные характеристики сигналов, или демонстрируют локальные особенности. Наглядное представление временной структуры периодического сигнала обеспечивают периодограммы (зависимость значения сигнала от времени в течение одного периода), применяющиеся в геофизике и медико-биологических исследованиях. Использование фактора периодичности и компактное представление человеку-оператору динамики периодов и внутрипериодной структуры может облегчить прогноз развития управляемого процесса. Сочетание спектральных и периодовых представлений в значительной мере пересекается с вейвлет-представлениями, обладая своими положительными качествами. В определенных ситуациях более целенаправленный анализ могут обеспечить гистограммы (временные, пространственные и параметрические распределения). Каждая диаграмма представляется на экране в виде столбца. На оси ординат откладывается аргумент диаграммы, а для отображения ее значений используется величина яркости соответствующей точки экрана. Используются также различные цветовые кодировки значений диаграмм. На рис. 1 показаны основные варианты равномерного расположения отрезков на сигнале для формирования диаграмм. Если отрезки берутся внахлест (на рисунке - вариант а), то составное изображение будет сглаживаться по оси компиляции. Такой вариант можно применять также при малой длительности сигнала. Вариант б соответствует взятию отрезков встык, а вариант в - вразбивку. Последний вариант целесообразно применять для сигналов большой длительности, а также при плавном изменении структуры сигнала. В определенных случаях можно располагать отрезки неравномерно, например, для отслеживания меняющейся динамики сигнала. Рис. 1. Примеры расположения отрезков на сигнале для формирования диаграмм Второй этап формирования составных изображений - составление (компиляция) их из столбцов-описаний определенного вида, т.е. последовательное размещение столбцов на экране в соответствии с решаемой задачей визуализации. На этом этапе расширение возможностей представления также основывается на введении разнообразия - использования различных типов компиляции, согласно которым придается тот или иной характер оси абсцисс. Если последовательность столбцов-описаний соответствует отрезкам сигнала, последовательно расположенным на сигнале, то реализуется тот же тип компиляции, что и в ДСГ. В этом случае при использовании в качестве описаний периодограмм получаются динамические периодограммы (ДПГ), кепстров - динамические кепстограммы (ДКГ), гистограмм - динамические гистограммы (ДГГ), спектрограмм - динамические спектрограммы (ДСГ) и т.д. На рис. 2 представлены монохромные примеры динамических спектрограмм экспериментальных данных. Рис. 2. Примеры динамических спектрограмм в полутоновой кодировке По оси ординат отложена частота, по оси абсцисс номер отрезка. Значения спектральных компонентов отображаются степенью черноты соответствующих точек экрана. Первая ДСГ отображает сигнал с неустойчивыми по частоте спектральными компонентами, а также с замиранием сигнала в конце интервала наблюдения. Второй пример демонстрирует ударное воздействие на систему, после которого происходит восстановление исходного состояния. На рис. 3 представлены монохромные примеры динамических периодограмм экспериментальных данных. Первая ДПГ отображает сильно изменяющиеся длительности периодов периодического сигнала и достаточно ровное внутрипериодовое наполнение. Второй пример демонстрирует динамику внутрипериодовой структуры периодического сигнала, включая динамику амплитуд. Рис. 3. Примеры динамических периодограмм в полутоновой кодировке Другой тип компиляции образуется при сопоставлении каждому столбцу-описанию значения определяющего параметра источника сигнала (например, степень износа режущего инструмента и т.п.). Применение данного типа компиляции порождает параметрические спектрограммы (ПСГ), параметрические периодограммы (ППГ), параметрические гистограммы (ПГГ) и т.д. При правильно выбранном масштабе эти изображения наглядно отображают влияние определяющего параметра на частотные, временные и другие характеристики источника сигнала. Еще один тип компиляции получается при составлении изображений из диаграмм, описывающих сигналы, порожденные источниками в разное время и в различных условиях. Используя свойства зрительного восприятия, на получаемых таким образом статистических кепстрограммах (СКГ), статистических периодограммах (СПГ) и т.д., человек достаточно уверенно оценивает усредненные характеристики сигналов и их вариации. Особенности решаемых задач могут привести к применению и других типов компиляции. Сочетание различных описаний и типов компиляции и образует класс составных изображений, включающий в себя как известные, так и неизвестные ранее представления сигналов. Для наглядности основные виды составных изображений сведены в табл. 1. Таблица 1 Виды составных изображений Тип компиляции Используемые диаграммы Спектрограмма Периодограмма Гистограмма Кепстрограмма Вейвлетограмма Анимограмма Динамический ДСГ ДПГ ДГГ ДКГ ДВГ ДАГ Параметрический ПСГ ППГ ПГГ ПКГ ПВГ ПАГ Статистический ССГ СПГ СГГ СКГ СВГ САГ Составным изображениям присущи следующие характеристики: - интерпретируемость (в той мере, в какой интерпретируемы компилируемые диаграммы); - компактность (из-за матричного представления вместо одномерно вытянутых описаний); - естественность и картинность (двухмерность и рельефность изображений); - независимость координат. Под естественностью можно понимая как саму двухмерность, т.е. представление сигналов в виде системы пятен на составных изображениях, так и хорошо организованную систему таких пятен. Во втором случае это свойство становится не столько свойством класса представлений, сколько характеристикой самих сигналов. Заключение Предложенный класс составных изображений позволяет компактно представить большие массивы данных. При этом наглядность представления может обеспечить правильный выбор параметров формирования составных изображений. В арсенале человека-оператора различные типы изображений, набор полутоновых и цветовых шкал с различной степенью нелинейности и уровнем амплитуд. Разработанная технология была использована при создании методологии объективизации экспертной кластеризации [1] и при разработке аппаратно-программного обеспечения анализа квазипериодических биосигналов [2].

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.