Курс посвящен изучению основ автоматизации процессов измерения физических величин в научном эксперименте и производстве, а также управления приборами. Рассматриваются основные принципы программирования потоков данных в среде разраотки LabVIEW. В ходе освоения дисциплины решаются типовые (базовые) задачи программирования на языке G. Полученные знания применяются при выполнении проектных экспериментальных задач.
1. Автоматизация эксперимента: введение. Пакет и среда разработки LabVIEW.
Основные принципы автоматихации, история и развитие. Среда программирования LabVIEW. Программирование потоков данных. Язык G. Особенности запуска LabVIEW. Виртуальные приборы (ВП) и последовательность обработки данных. Создание чистого *vi файла. Лицевая панель и блок-диаграмма. Использование встроенных подсказок и помощи.
2. Алгоритмическое программирование в LabVIEW. Элементарные действия, циклы.
Создание ВП, его основные компоненты. Константы, контроллеры, индикаторы. Типы и проводники данных. Простейшие математические действия, палитра Numeric. Выбор оптимального количества памяти для переменных типа «Numeric», конвертация в нужный формат. Палитра «Structures». Цикл while (цикл по условию). Цикл For (цикл с заданным числом повторений). Редактирование и отладка ВП. Особенности компиляции ВП. Shift register (сдвиговые регистры). Запуск ВП.
3. Контроль исполнения алгоритма. Принятие решений.
Булева логика. Палитра Boolean. Структура выбора Case structure. Остановка программы по условию.
4. Обработка массивов и кластеров.
Понятие массива. Палитра массивов. Создание одномерных и двумерных массивов. Использование массивов для структурирования данных. Понятие кластера. Палитра кластеров. Использование кластеров для удобства совместной передачи разных типов данных. Кластер ошибок.
5. Обработка строковых и табличных данных.
Строки в LabVIEW. Конвертация чисел в строковый тип данных и наоборот. Работа со строками. Форматирование строк. Создание таблиц и работа с таблицами.
6. Тайминг в LabVIEW.
Палитра Timing. Получение даты и времени. Отсчет времени, секундомеры. Повтор циклов с заданным временным промежутком. Отложенное выполнение команд.
7. Анализ, хранение и визуализация данных.
Способы сбора данных. Палитра File I/O. Запись данных в файл. Чтение данных из файла. Отображение двумерных графиков. Создание автоматических аппроксимаций по получаемым данным.
8. Указатели, переменные, структура кода, создание проектов.
Создание и использование локальных переменных. Создание и использование указателей. Методы упрощения кода. Создание подпрограмм. Создание проектов. Создание и использование глобальных переменных. Создание исполняемых exe-файлов.
9. Синхронизация.
Важность синхронизации процессов. Палитра «Synchronization» и ее подпалитры.
10. Информационное взаимодействие с приборами. Консультации по проектным задачам.
11. Основные понятия теории измерений и математической статистики. Метод наименьших квадратов.
Основные метрологические понятия: измерение, истинное и действительные значения, принцип и метод измерения, точность, сходимость и воспроизводимость измерений, неопределенность и погрешности измерений, случайные и систематические погрешности, поправки. Основные понятия математической статистики: вероятность, интегральная и дифференциальная функция распределения, функция плотности вероятности, математическое ожидание, дисперсия, стандартное отклонение, нормальное распределение плотности вероятности, частотное распределение, гистограмма, доверительный интервал, среднее арифметическое значение, медиана, мода. Выборочное среднее и его статистические характеристики. Выборочная дисперсия и ее статистические характеристики. Метод наименьших квадратов. Оценка параметров линейной регрессии. Линейная и полиномиальная аппроксимация. Примеры и задачи.
12. Проблема численного дифференцирования и поиска экстремумов при наличии шума. Интерполяция, аппроксимация и декомпозиция.
Линейная и кубическая сплайн-интерполяция. Проблема численного дифференцирования экспериментальных данных при наличии шума. Сглаживающая сплайн-аппроксимация. Скользящая полиномиальная фильтрация (фильтр Савицкого-Голея). Скользящая гауссова фильтрация. Скользящая медианная фильтрация. Усреднение по ансамблю реализаций. Спрямляющие координаты. Проблема поиска экстремумов при наличии шума. Свёртка с функцией переменной ширины. Основные представления о вейвлет-анализе. Аппроксимация данных стандартными зависимостями. Полиномиальная аппроксимация. Пример разложения функции на сумму локализованных пиков. Корреляционный анализ. Ковариация. Коэффициенты корреляции Пирсона. Примеры и задачи.
13. Основы спектрально-корреляционного анализа детерминированных сигналов.
Разложение по ортонормированному базису. Ряды Фурье (тригонометрическая и комплексная формы). Гармонический анализ периодических сигналов. Гармонический анализ непериодических сигналов. Преобразование Фурье: основные свойства. Соотношение неопределенности. Соотношение между спектрами одиночного импульса и периодической последовательностью импульсов. Дискретизация непрерывного сигнала. Теорема Котельникова - Найквиста – Шеннона об отсчетах. Дискретное преобразования Фурье. Быстрое преобразования Фурье. Aliasing. Быстрое преобразование Фурье сигналов ограниченной длительности. Проблема побочных лепестков и оконные функции. Выделение узкополосного сигнала на фоне помех. Дискретизация изображения и муар. Примеры и задачи.
14. Основы спектрально-корреляционного анализа случайных сигналов. Введение в физику шумов.
Случайные процессы: классификация. Статистическое усреднение по ансамблю. Спектральные характеристики случайных процессов. Спектральная плотность мощности шума и теорема Винера-Хинчина. Интенсивность шума и чувствительность измерительных приборов. Импульсные случайные процессы. Дробовой шум и формула Шоттки. Тепловые шумы и формула Найквиста. Фликкер-шум. Принцип синхронного детектирования.
15. Основные методы обработки двумерных изображений. Автоматическое распознавание образов и анализ объектов на поверхности.
Основные формы представления функций двух переменных. Цветовое кодирование информации. Ручная оцифровка графиков. Устранение глобального наклона: вычитание прямой или плоскости. Выравнивание изображения по линиям. Устранение глобального наклона: поворот. Медианная и гауссова фильтрация зашумленных изображений. Искусственное повышение резкости с помощью оператора Лаплаcа. Поиск заданных объектов с помощью кросскорреляционной функции. Определение фасеток и их ориентации. Определение границ террас. Перевод полутонового изображения в двоичный формат. Дилатация и эрозия. Автоматическое определение параметров «островков». Построение скелета изображения. Автоматическое определение винтовых дислокаций. Принципы дактилоскопического анализа. Примеры.
16. Статистический анализ периодических и непериодических двумерных структур.
Быстрое преобразование Фурье: двумерный случай. Применение фурье-анализа для выделения или устранения периодических шумов. Фурье-анализ двумерных периодических структур. Квазикристаллы и паркеты Пенроуза. Применение разбиений Делоне и Вороного для анализа упорядоченных и неупорядоченных поверхностных структур. Определение координационных чисел. Исследование структурных и ориентационных переходов. Примеры и задачи.
Дифференциальный зачет.
Выполнение проектных экспериментальных задач в группах. Консультации с преподавателем в ходе выполнения. Подготовка отчетов по задачам. Сдача проектов в форме презентации.
Основная литература:
.1. Автоматизация физического эксперимента [Текст] / Ю. Ф. Певчев, К. Г. Финогенов - М.Энергоатомиздат,1986
2. Автоматизация измерений и обработки данных физического эксперимента [Текст]/В. А. Никитин, Г. А. Ососков, -М., Изд-во МГУ, 1986
Дополнительная литература:
1. Автоматизация экспериментальных исследований [Текст] : учебное пособие / под ред. Д. А. Кузьмичева ; Московский физико-технический ин-т .— М. : МФТИ, 1982 — 76 с.