2017 ВКФ Храбров И. С.
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•18 views
Выпускная квалификационная работа на тему: "Разработка программно-математиеских средств для распознавания дорожных знаков".
Recommended
More Related Content
Similar to 2017 ВКФ Храбров И. С.
Similar to 2017 ВКФ Храбров И. С. (20)
More from RF-Lab
More from RF-Lab (20)
2017 ВКФ Храбров И. С.
- 1. «Московский технологический университет» (МГУПИ) Институт вечернего и заочного образования Кафедра КБ-3 «Управление и моделирование систем» Выпускная квалификационная работа на тему «Разработка программно-математических средств передачи кодов авторизации через звуковой канал» Выполнил: Храбров Игорь Сергеевич Научный руководитель: Мельников Алексей Олегович Москва, 2017
- 2. Постановка задач 1) Описать проблемы передачи информации 2) Обзор и анализ современных ПС и методов передачи информации 3) Выбор и обоснование инструментальных средств для решения задачи передачи информации через звуковой канал 4) Разработка механизмов эффективной передачи кодов авторизации через звуковой канал 5) Анализ экономической эффективности ПО 6) Подготовка документации
- 3. Характеристика предметной области Проводные способы передачи информации Беспроводные способы передачи информации
- 4. Параметры звукового канала Динамик Микрофон Чувствительность, дБ1 кГц -58 +- 3 Диапазон частот, Гц 50-16000 Диапазон частот, Гц 50-20000 Чувствительность, дБ1 кГц 87–93 Импеданс (Ом) 2-32
- 5. DTMF
- 7. Алгоритм Гёрцеля 1 2 3 A 697 Гц 4 5 6 B 770 Гц 7 8 9 C 852 Гц * 0 # D 941 Гц 1209 Гц 1336 Гц 1477 Гц 1633 Гц DTMF
- 9. Способы детектирования Способ Сложность Алгоритм Гёрцеля N Преобразование Фурье N*log2N
- 10. Структура закодированного сигнала Наличие верхнего регистра: А BОтсутствие верхнего регистра: A010123101301A = B2N B 2 N
- 11. Структура закодированного сигнала A010123101301A Исходная строка: B2N Закодированная строка: B010231130B Исходная строка: b2n Закодированная строка:
- 13. Пример работы с данным ПО «B2N» «B2N»
- 14. Наименование работ Календарные дни, недели, месяцы Январь Февраль Март Апрель Май Июнь 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 Постановка задачи Подбор и анализ технической литературы Сбор исходных данных Определение требований к системе Определение стадий, этапов и сроков разработки ПО Анализ программных средств схожей тематики Разработка общей структуры ПО Разработка структуры программы по подсистемам Документирование Определение требований к ПО Выбор языка программирования Определение свойств и требований к аппаратному обеспечению Программирование Тестирование и отладка ПО Разработка программной документации Согласование и утверждение работоспособности программы и методики испытаний Опытная эксплуатация Анализ данных полученных в результате эксплуатации Корректировка технической документации по результатам испытаний Экономический раздел Статья затрат Обознач ение Затраты, руб. % затрат к итогу Затраты на основные материалы Смат 999 0,14 Основная заработная плата Сосн 239218 33,48 Дополнительная заработная плата Сдоп 35883 5,02 Отчисления от заработной платы Сотч 83080 11,63 Затраты на машинное время Смв 468 0,07 Накладные расходы Снакл 334902 46,9 Итого: Сразр 714588 100 Затраты на основны е материа лы 0% Основна я заработ ная плата 35% Дополни тельная заработ ная плата 5% Отчисле ния от заработ ной платы 12% Затраты на машинн ое время 0% Накладн ые расходы 48% Смета затрат на разработку ПО Наименование показателя Ед. измерения Проектный вариант Способ обработки информации - С применением ЭВМ Персональный компьютер - Компьютер AMD 2700 Mhz, Монитор 18.5" LG 19M35A-B Принтер - HP LaserJet Pro M125rnw Количество разработчиков Чел. 1 Продолжительность разработки Календарные дни 218 Трудоёмкость разработки ПО Человеко-дни 195 Затраты на разработки ПО Руб. 714588 Основная заработная плата Руб. 239218 Дополнительная заработная плата Руб. 3588 Отчисления на социальные нужды Руб. 83080 Материалы Руб. 999 Стоимость машинного времени Руб. 468 Накладные расходы Руб. 334902 Основные технико-экономические показатели
- 15. Выводы •Передача информации через звуковой канал – возможная альтернатива существующим способом передачи информации •В рамках данной выпускной квалификационной работы было разработано программное обеспечение, позволяющее передавать информацию через звуковой канал •DTMF является хорошим способом кодирования информации звуком благодаря его простоте реализации и детектирования •Алгоритм Гёрцеля является менее сложным, и потому более подходящим для детектирования DTMF сигналов, нежели преобразование Фурье.
Editor's Notes
- Уважаемые члены государственной комиссии! Вашему вниманию предоставляется выпускная квалификационная работа на тему «Разработка программно-математических средств передачи кодов авторизации через звуковой канал». Руководитель: Мельников Алексей Олегович.
- На данном слайде показаны задачи, поставленные передо мной в рамках работы над данным выпускным квалификационным проектом.
- Передача информации между устройствами может осуществляться как с помощью проводных каналов связи, так и беспроводных. Беспроводные, в свою очередь, условно можно разделить на использующие радиочастоты, как, например, Wi-Fi или Bluetooth и звуковой. Как правило, когда говорят о беспроводной передачи данных, подразумевают передачу с использованием радиочастот. Звук так же имеет возможность носить в себе информацию, которую компьютер может использовать. На данном слайде, в таблицах, показаны характеристики некоторых способов соединения, такие как: пропускная способность, частотный диапазон (для беспроводных)
- На данном слайде показаны характеристики звукового канала. Под звуковым каналов в рамках данной выпускной квалификационной работы следует воспринимать пару «динамик-микрофон». В среднем, человеческое ухо может слышать звук с частотой от 20 до 20000 Гц, что, чаще всего, схоже с возможностями современных динамиков. Однако частоты, которые могут «улавливать» микрофоны немного отличаются – от 50 до 16000 Гц. На левом графике видна АЧХ динамика - зависимость амплитуды выходного сигнала некоторой системы от частоты её входного гармонического сигнала; на правом графике можно увидеть Частотную характеристику чувствительности — это зависимость чувствительности микрофона от частоты звуковых колебаний.
- DTMF – dual tone multi frequency – в переводе с английского означает двухтональный многочастотный. В данном случае имеется ввиду, что конечный сигнал строится как сумма сигналов двух различных частот. Каждый из DTMF сигналов в итоге имеет свое звучание, которые отличаются друг от друга по частотам. На графиках, расположенных в левой части данного слайда, показан DTMF сигнал. Нижние два графика показывают каждую из двух компонент DTMF сигнала. Сам DTMF сигнал получается как сумма этих двух частот.
- Преобразование Фурье – одна из важнейших операций в цифровой обработке сигналов. Преобразование Фурье операция, сопоставляющая одной функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной. На графике, показанном на данном слайде, показано графическое отображение результата преобразования Фурье для DTMF сигнала, соответствующая символу «0». На графике обе составляющие DMTF сигнала – верхнюю и нижнюю частоты. Преобразование Фурье позволяет детектировать DTMF сигналы, недостатком можно считать выполнение излишних расчетов, помимо необходимых для вычисления двух компонент, составляющих DTMF сигнал.
- Алгоритм Гёрцеля позволяет вычислить заданные частотные компоненты - в данном случае, для детектирования DTMF требуются две частоты. Частоты, присущие этим символам показаны на нижней левой картинке. В правой части изображены амплитуды частот, среди которых выделяются 852 Гц и 1336 Гц. Таким образом, можно понять, что закодирован символ «8».
- На данном слайде показаны амплитуды спектральных отсчетов сигналов DTMF, которые были рассчитаны с использованием Алгоритма Гёрцеля. На каждом из 16 графиков видны пиковые точки, которые соответствуют частотам, присущим каждой из двух компонент, из которых состоит DTMF.
- Преимущество Алгоритма Гёрцеля для реализации задачи декодирования DTMF сигналов заключается в его вычислительной сложности. Алгоритм Гёрцеля высчитывает лишь одну заданную частотную компоненту, в то время как Преобразование Фурье высчитывает все. Так как в рамках данной работы используются сигналы DTMF, которые, как я уже ранее упомянул, имеют две заранее известные частоты – не имеет смысла высчитывать все остальные.
- На данном слайде показана таблица, согласно которой происходит кодирование и декодирование строки. При наличии в строке символов верхнего регистра символы в начале и конце строки будут соответствовать сигналу «А». В случае отсутствия символов в верхнем регистре, будет сигнал «В». В зависимости от режима работы, на один кодируемый символ может уходить как 3, так и четыре DTMF сигнала – 3 на режим «В» и 4 на режим «А». Их отличие заключается лишь в одном символе позволяет определить регистр кодированного символа. Первый сигнал соответствует строке данной таблицы; третий символ соответствует половине таблицы – 0 или 1 соответственно, и второй символ указывает на столбец в указанной половине. Последний символ может быть, а может не быть – только в режиме «А» он соответствует наличию (1) или отсутствию (0) у передаваемого символа верхнего регистра.
- Рассмотрим результаты кодирования двух строк. Как видно на данном слайде, в случае передачи строки, не содержащей символов в верхнем регистре, итоговая передаваемая последовательность сигналов будет меньше. Длина каждого из данных сигналов равна примерно 200 мс. Задержки между сигналами отсутствуют.
- На данном слайде показана структурная схема разработанного ПО. Ее можно разделить на две части: Первая, она же в верхней части картинки – генератор сигналов DTMF. Именно в этой части программы происходит превращение введенной пользователем строки в звуковой файл с форматом .wav. Вторая же часть, находящаяся во второй, нижней, половине картинки – декодер. В этой части программы происходит декодирование и детектирование сигналов. На выходе получается строка. Для взаимодействия двух этих частей программ предполагается использование микрофона для передачи и динамика для приема кодированной информации. И хотя хранение информации, кодированной звуком, в файле формата .wav позволяет производить декодирование даже без использование динами и микрофона.
- На данном слайде показан пример работы с данным ПО – в чем заключается его смысл. Предположим, владельцу данного ПО необходимо передать код авторизации, который пришел на его телефон, на компьютер, в поле ввода. Обладая данным ПО ему достаточно будет проиграть через динамик своего телефона данный пароль в закодированном виде – в виде набора DTMF сигналов. ПО, так же установленное на компьютере, улавливает данный звук, происходит детектирование кодов из DTMF сигналов и исходный код авторизации отображается уже на компьютере.
- На данном слайде показан экономический раздел.
- Спасибо за внимание!