Реферат. В статье рассматривается задача о выборе оптимального временного интервала и шага квантования при получении спектральных характеристик исследуемых объектов при помощи сигнала «белый шум» с ограничениями по техническим возможностям регистрации сигнала. При применении в качестве возмущающего сигнала стационарного «белого шума» возникают проблемы с наличием искажений в частотном спектре из-за ограниченности разрешающей способности цифрового регистрирующего устройства. При использовании в экспериментальных исследованиях цифровой техники возникает вероятность искажений из-за ограничений на время сигнала «белого шума» при фиксированном количестве точек сигнала в связи с ограничением памяти регистратора осциллографа. При малых интервалах времени возникают искажения в низкочастотной области спектра, а при больших сигнал искажается в высокочастной области ввиду снижения частоты дискретизации и, соответственно, потери информации. Для минимизации искажений в спектре излученного сигнала предлагается алгоритм выбора временного окна сигнала типа «белый шум» фиксированного (в смысле количества точек дискретизации) объема выборки для задач акустической спектрометрии на основе оценки параметров линейной функции, аппроксимирующей спектр и характеризующей линейный тренд спектра. Разработанная методика позволяет в автоматическом режиме осуществлять выбор временных интервалов для осуществления исследований эластомеров с использованием методов акустической спектрометрии и сигналов типа «белый шум», обеспечивающих равномерность распределения спектральных составляющих по всему диапазону задействованных частот. Рассмотренный подход повышает воспроизводимость и достоверность результатов при исследовании свойств эластомеров методами акустической спектрометрии.

белый шум, спектр, временной интервал, шаг квантования

1. Малкин А.Я., Исаев А.И. Реология: концепции, методы приложения. СПб.: Профессия, 2007. 500 с. Malkin A.Ia., Isaev A.I. Reologiia: kontseptsii, metody prilozheniya [Rheology: concepts, application methods]. Sent-Petersburg, Professiia, 2007. 500 p. (In Russ.).

2. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971. 316 с. Dzhenkins G., Vatts D. Spektralnyi analiz i ego prilozheniia [Spectral analysis and its applications]. Moscow, Mir, 1971. 316 p. (In Russ.).

3. Дьяконов В. Mathcad 2001: учебный курс. СПб: Питер, 2001. 621 с. D’iakonov V. Mathcad 2001 [Mathcad 2001]. Sent-Petersburg, Piter, 2001. 621 p. (In Russ.).

4. Битюков В.К., Тихомиров С.Г., Хвостов А.А., Зайчиков М.А. Оценка показателей качества полимера по частотному спектру модуля упругости // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 1(31). С. 124-126. Bitiukov V.K., Tikhomirov S.G., Khvostov A.A., Zaichikov M.A. Estimation of polymer quality parameters with frequence spectra of strength module. Sistemy upravleniia i in-formatsionnye tekhnologii. [Control systems and Information technology], 2008, no. (31), pp. 124-126. (In Russ.).

5. Honerkamp J., Roths T., Maier D., Friedrich C. et al. Determination of the relaxation time spectrum from dynamic moduli using an edge preserving regularization method. Rheologica Acta, 2000, vol. 3, no. 2, pp. 163-173. Honerkamp J., Roths T., Maier D., Friedrich C. et al. Determination of the relaxation time spectrum from dynamic moduli using an edge preserving regularization method. Rheologica Acta, 2000, vol. 3, no. 2, pp. 163-173.