скачать PDF

Аннотация

В работе рассматриваются проблемы разработки программного обеспечения для визуализации, обработки, анализа и регистрации данных, полученных с помощью трассоискателя на базе модуля сбора данных Л КАРД E502 для поиска подземных электрических кабелей. Отличительными особенностями подобного программного обеспечения является необходимость фильтрации и анализа данных в режиме реального времени с возможностью привязки результатов трассировки кабеля к карте местности с помощью GPS. В связи с тем, что подобные приложения требуют сложной цифровой обработки сигналов, разработана библиотека на языке Cython для работы с модулем E502, позволяющая применить для обработки данных стандартные, уже существующие на языке Python реализации алгоритмов линейной алгебры, фильтрации, быстрого преобразования Фурье и других. Работоспособность предложенной в статье модели программного компонента трассоискателя продемонстрирована разработанным на языке Python программным обеспечением, позволяющим эффективнее бороться с помехами и точнее определять расположение кабельных трасс.

Ключевые слова

Трассоискатель, модуль сбора данных, вейвлет-анализ, Python, Cython, фильтрация.

Верзунов Сергей Николаевич – канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории ннформационно-измерительных систем, Институт автоматики и информационных технологий, Национальная академия наук Кыргызской Республики, г. Бишкек, Кыргызстан. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3130-2776

Бочкарев Игорь Викторович – д-р техн. наук, проф., каф. электромеханики, Кыргызский государственный технический университет имени И. Раззакова, г. Бишкек, Кыргызстан. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9873-9203

1. Метелев Б., Кочеров А. Поиск повреждений трасс: кабелеискатель изобретен заново // Первая миля. 2013. №6 (39). С. 68-73.

2. Брякин И.В. Прикладные аспекты малоглубинной магниторазведки // Проблемы автоматики и управления. 2016. №1 (30). С. 65-75.

3. http://www.lcard.ru/download/x502api.pdf (дата обращения: 06.09.2017).

4. Маккинли Уэс. Python и анализ данных / пер. с англ. Слинкин А.А. М.: ДМК Пресс, 2015. 482 с.

5. http://www.lcard.ru/products/software/lgraph (дата обращения: 23.10.2017).

6. Измайлов Д.Ю. Виртуальная измерительная лаборатория PowerGraph // ПиКАД. 2007. № 3. C. 42-47.

7. Верзунов С.Н. Вейвлет-преобразование как инструмент анализа магнитовариационных данных // Проблемы автоматики и управления. 2014. №2 (27). С. 52-61.

8. https://arxiv.org/pdf/1202.6548.pdf (дата обращения: 25.01.2018)

9. Верзунов С.Н. Разработка программных средств для вейвлет-анализа одномерных временных рядов // Проблемы автоматики и управления. 2014. №2 (27). С. 62-71.

10. http://cython.org/#about (дата обращения: 08.09.2017)

11. Dalcin L., Bradshaw R., Smith K., Citro C., Behnel S., Seljebotn D.S. Cython: The Best of Both Worlds // Computing in Science & Engineering. 2011. Vol. 13, N. 2. P. 31-39.