Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
Д. Фурье-спектрометры и адамар-спектрометры. Системы, в которых имеются устройства оптической, электронной и рентгеновской микроскопии.
Приведем описание фурье-спектрометра, которое дано в посвященной инфракрасной спектроскопии главе книге [25]. Отмечая, что в дальней инфракрасной области применяется поглощающая фурье-спектроскопия и что используются приборы, построенные по схеме Майкельсона, авор указанной книги приводит схему фурье-процессора, которая у нас представлена на рис. 6.16, а. Параллельный пучок света "направляется в интерферометр, состоящий из делителя пучка В и двух зеркал Делитель пучка представляет собой пластину из прозрачного материала с таким покрытием, чтобы точно 50% падающего на нее света отражалось. Таким образом, одна половина света направляется к зеркалу а вторая — к возвратившись от зеркал по тем же самым путям, пучки вновь соединяются в один на делительной пластине... и попадают на детектор". Для рисунка приняты такие обозначения: 1 — источник, 2 — пучок света, направляемый на образец и детектор.
Работает устройство следующим образом: "...если источник излучает монохроматический свет, то в зависимости от длины путей и интенсивность результирующего пучка за счет интерференции двух слагающих его пучков либо усиливается, либо ослабляется. Так, если эти длины одинаковы или отличаются на целое число длин волн, возникающая интерференция приводит к усилению интенсивности, если же разность оптических путей кратна полуцелому числу длин волн, пучок гасится. Поэтому, когда зеркало плавно движется к пластине В или от нее, детектор воспринимает переменный по интенсивности свет. Довольно легко представить, что если источник излучает свет двух различных монохроматических частот то возникнут биения этих частот, вызванные наложением интерференционных картин, создаваемых зеркалами при движении детектор будет регистрировать более сложное изменение интенсивности, однако если провести преобразование Фурье результирующего сигнала, сразу будут получены исходные частоты и интенсивности света. Даже в случае когда источник излучает "белый" свет, по интерференционной картине может быть восстановлено исходное спектральное распределение. Ясно, кроме того, что если перед детектором на пути светового пучка поместить образец, то поглощение в нем приведет к образованию провалов в спектральном распределении источника, преобразование Фурье которых даст нормальный спектр поглощения. Запись спектра тогда можно себе представить следующим образом: зеркало плавно перемещается в течение некоторого времени (скажем, 1 с) на расстояние около 1 см, в это время детектируемый сигнал (интерферограмма) попадает на многоканальный анализатор (например, каждую тысячную долю секунды во время движения зеркала производится считывание детектируемого сигнала и эта
Рис. 6.16 (см. скан)
информация последовательно вводится в один из 1000 каналов анализатора); после выполнения преобразования Фурье накопленных данных ЭВМ разбивает полученный сигнал на 1000 частей и отправляет их в те же 1000 каналов анализатора. После этого "истинный" спектр готов для записи в любом удобном виде. Огромное достоинство фурье-спетроскопии заключается в ее быстродействии — полный спектр содержится в интерферограмме, которая записывается в вычислительную машину в течение времени сканироания, т.е. одной секунды".
Уделяется внимание и другому виду спектрометров — матричным спектрометрам, при работе которых выполняется преобразование Уолша. Обычно используются функции Уолша, упорядоченные по Адамару (используются матрицы Адамара). Спектрометры этого вида называют
адамар-спектрометрами. Матричный способ спектрального анализа рассмотрен в книгах [5, 240, 252]. Работают матричные спектрометры так, как указывается ниже.
Используется набор сменных диафрагм — масок, в каждой из которых имеются прозрачные и непрозрачные участки, расположенные таким образом, что в совокупности они отвечают одной из двумерных функций Уолша. При каждой смене маски осуществляется переход к следующей функции Уолша. Весь комплект масок отвечает полному набору функций Уолша при заданном количестве их. Излучение, прошедшее через все прозрачные участки маски, собирается одним общим фотоприемником и запоминается. Таким образом производится отсчет. Затем маска сменяется следующей, при которой производится следующий отсчет. Полученные данные кодируются таким образом, что получается система уравнений, позволяющая определить энергию излучения, проходящего через каждый прозрачный участок маски. Коэффициенты уравнений образуют кодирующую матрицу, элементами которой являются числа 1 и 0. Спектр расшифровывается с помощью декодирующей матрицы, получаемой из кодирующей заменой чисел на —1 при сохранении Выполняются операции умножения и суммирования, в результате которых в каждой ячейке памяти остается информация только об одном спектральном элементе. Эти действия производятся с помощью ЭВМ.
Обобщенная схема дискретного спектрального анализа приведена на рис. 6.16,6, для которого приняты обозначения: анализируемое изображение, изображение базисной функции (на рисунке показан также сумматор бинарных сигналов). В первоначально построенных матричных спектроанализаторах смена масок производилась механическим путем. Однако, как отмечено при описании указанной схемы в книге [5], "операция маскирования изображения может быть проведена также средствами интегральной микроэлектроники... за счет подачи соответствующих напряжений на ячейки однородного параллельного процессора. Элементарная ячейка такого процессора должна включать в себя элемент фотоприемной матрицы и набор логических элементов, что позволяет синтезировать маску за один такт работы устройства, используя управление ячейками только по системе ортогональных шин, и производить поэлементное логическое умножение изображения и маски". На рис. 6.16, в представлена схема оптоэлектронного дискретного спектроанализатора. Здесь 1 — анализируемая функция ; 2 — матрица управляемых фотоприемников, формирующая базисные функции — генератор управляющих сигналов; 4 — сумматор аналоговых сигналов.
Положительными качествами матричных спектрометров являются следующие их качества [240, 252]: возможна одновременная регистрация множества спектральных линий; может быть получено значительно большее значение отношения сигнал — шум, чем в сканирующих спектрометрах; исключается необходимость в затрате времени на запись нерабочих участков спектра, находящихся между аналитическими линиями (последнее относится к количественному анализу по определенным спектральным линиям).
Рис. 6.17
Раньше уже было нами указано то, что матричные спектрометры обычно представляют собой адамар-спектрометры. Использование матриц Адамара оказывается более удобным. Однако в принципе могут быть применены и другие упорядочения функций Уолша, может использоваться и преобразование Хаара. Например, в работе [26], посвященной преобразованию Адамара как методу разложения сигнала в системах оптической обработки информации, показана также система масок, построенных на основе функций Уолша, упорядоченных по Пзли. У нас она представлена на рис. 6.16,г. В левой части рисунка приведен график функций Уолша для одномерного случая (ранее он у нас был представлен на рис. 4.11), в правой части рисунка — набор двумерных функций где белые участки дают значения функции, равные а черные —1.
Коснемся далее еще одного вопроса. В системах машинной обработки оптической информации, схемы которых были приведены на рис. 6.15, использовался оптический микроскоп для получения изображения микрообьектов, которое затем вводится в ЭВМ. Оптические и электронные микроскопы применены и в других системах машинной обработки оптической информации. В оптическом микроскопе используются те же преобразования светового потока с помощью линз, о которых говорилось у нас при рассмотрении оптических фурье-процессоров. О том, насколько близки возникающие здесь проблемы к ранее обсуждавшимся нами, можно судить уже по тому, что изобретение Табором голографии явилось результатом его исследований, направленных на усовершенствование микроскопа.
Схема оптического микроскопа показана в левой части рис. 6.17, где для сравнения с ней изображена и схема электронного микроскопа. На этом рисунке, который взят из книги [139], для оптического микроскопа приняты следующие обозначения: 1 — источник света, 2 — конденсор; 3 — объектив; 4 — окуляр. Аналогичной является и показанная на рис. 6.17 схема электронного микроскопа, в котором используется не источник света, а лишь источник потока электронов и применены "электронные линзы". Общность принципов построения микроскопов того и другого вида объясняется тем, что, как отмечено в указанной книге, "распространение потока любых материальных частиц управляется волновыми законами, так же как и в случае светового потока", и в связи с этим делается заключение о том, что "расчет электронного микроскопа но правилам геометрической оптики является вполне естественным". Разрешающая способность электронного микроскопа превосходит разрешающую способность оптического микроскопа в несколько тысяч раз (оптические микроскопы позволяют различать элементы размером
порядка 200-300 нм, а электронный микроскоп — элементы размером порядка ).
Для некоторых областей приложения является перспективным использование рентгеновских микроскопов, отличающихся от электронных тем, что не требуется, чтобы исследуемые объекты находились в вакууме, что не всегда приемлемо. С помощью рентгеновского микроскопа получается к тому же дополнительная информация, так как такие микроскопы позволяют находить усредненные количественные характеристики микрообъектов. Принцип построения рентгеновских микроскопов отличается от используемого в оптических и электронных микроскопах в связи с тем, что рентгеновские лучи не могут быть сфокусированы так, как световые или электронные. Разрешающая способность рентгеновских микроскопов относительно небольшая. В некоторых случаях рекомендуется последующее рассмотрение полученных рентгеновских микроизображений в световом микроскопе [249].
|
1 |
Оглавление
- ПРЕДИСЛОВИЕ
- ГЛАВА I. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ. ЗАДАЧИ ИХ ИССЛЕДОВАНИЯ
- § 2. Другие вводные данные
- А. Классификация функций. Базисные функции.
- Б. Типовые воздействия.
- В. Терминология, обозначения величин, порядок изложения.
- ГЛАВА II. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ В АНАЛОГОВЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ И СВЯЗИ
- § 2. Ряд Фурье и интегральные преобразования Фурье
- § 3. Характеристики спектрального представления функций. Расширенное преобразование Фурье
- А. Спектры периодических и апериодических процессов.
- Б. Погрешности при аппроксимации функций.
- В. Пути расширения области приложений преобразований Фурье. Преобразование Лапласа.
- § 4. Применения преобразований Фурье и Лапласа при разработке и исследовании систем управления и связи
- Б. Использование частотных характеристик для суждения об устойчивости линейной системы.
- В. Использование частотных характеристик при изучении переходных процессов.
- Г. Применение частотных характеристик линейной части системы при изучении близких к синусоидальным автоколебаний в нелинейных системах управления.
- Д. Использование спектральных представлений информации при исследовании характеристик пиний связи.
- Е. Применение при разработке и исследовании линейных устройств и систем управления и связи преобразования Лапласа.
- § 5. Некоторые другие применения преобразований Фурье в области управления и связи
- Б. Преобразование Фурье и корреляционные функции детерминированных процессов.
- В. Выполнение преобразования Фурье на основе использования ЛЧМ-сигналов.
- Г. Представления процессов, промежуточные между пространственно-временным и спектрально-частотным, текущий спектр, мгновенный спектр.
- § 6. Условное преобразование Фурье, применение его для определения характеристик системы, подверженной случайным воздействиям
- Б. Спектральная плотность, эвтокорреляционная и взаимно корреляционная функции случайных процессов.
- В. Использование преобразования Фурье при исследовании прохождения случайных сигналов через элементы линейной системы.
- Г. Идентификация характеристик элементов и систем.
- § 7. Использование при выполнении преобразований Фурье и Лапласа выводов теории функций комплексного переменного
- Б. Краткие сведения из теории функций комплексного переменного.
- В. Примеры применения аппарата теории функций комплексного переменного.
- § 8. Обзор литературы
- ГЛАВА III. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ В ЦИФРОВЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ И СВЯЗИ
- § 2. Дискретизация непрерывных процессов
- Б. Особые свойства дискретизированных функций.
- В. Пояснения к возникновению периодически повторяющихся спектров при дискретизации непрерывной функции.
- Г. Периодическое повторение конфигурации расположения нулей и полюсов при лапласовом изображении дискретизированной непрерывной функции.
- Д. Теорема отсчетов, использование при ее доказательстве преобразования Фурье.
- § 3. Характеристики последовательностей
- Б. Четная и нечетная части последовательности.
- В. Линейные дискретные системы. Отклик системы на единичный импульс.
- Г. Частотная характеристика дискретной системы.
- § 4. Дискретный ряд Фурье (ДРФ) и дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Дискретное преобразование Лапласа и z-преобразование
- Б. Вывод формул ДРФ и ДПФ.
- В. Дискретное преобразование Лапласа и z-преобразование.
- Г. Свойства ДПФ и z-преобразования.
- Д. Применения z-преобразования и ДПФ при спектральном анализе.
- § 5. Алгоритмы вычисления ДПФ. Быстрое преобразование Фурье (БПФ)
- Б. Прямой метод вычисления ДПФ. Алгоритм Герцеля.
- В. Основные идеи БПФ.
- Г. Формулы БПФ.
- Д. Использование алгоритма БПФ для ускоренного вычисления ОДПФ.
- Е. Графы БПФ.
- Ж. Употребительные процедуры БПФ.
- З. Другие модификации БПФ.
- § 6. Преобразования сверток последовательностей
- Б. Секционированные свертки.
- В. z-преобразование свертки последовательностей. Теорема о комплексной свертке, ее применение при получении соотношения Парсеваля для z-преобразования.
- Г. Другие применения теоремы о комплексной свертке. Преобразования Гильберта.
- § 7. Использование z-преобразования и ДПФ при проектировании цифровых фильтров
- Б. Передаточные функции и структурные схемы цифровых фильтров.
- В. Свойства КИХ-фильтров, методы их проектирования. Окна, используемые при проектировании КИХ-фильтров.
- Г. Методы оптимизации при машинном проектировании КИХ-фильтров [85, 101].
- Д. Свойства БИХ-фильтров. Методы машинного проектирования оптимальных БИХ-фильтров.
- Е. Применения цифровых фильтров.
- § 8. Случайные последовательности. Использование БПФ при оценке спектра мощности
- В. Свойства корреляционной и ковариационной функций случайной последовательности, z-преобразование этих функций.
- Г. Характеристики передачи последовательностей случайных сигналов в линейной системе.
- Д. Спектр мощности случайного сигнала, применение БПФ при его оценке.
- Е. Анализ случайных процессов для идентификации систем управления и связи.
- § 9. Теоретико-числовые и полиномиальные методы выполнения ДПФ и сверток
- Г. Приложения к вычислению ДПФ и сверток.
- § 10. Преобразования Хартли
- § 11. Обзор литературы
- ГЛАВА IV. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ УОЛША И ХААРА, ПРИМЕНЕНИЕ ИХ ПРИ РАЗРАБОТКЕ И ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И СВЯЗИ
- § 2. Функции Уолша и Хаара. Преобразования Уолша и Хаара
- Б. Функции Уолша.
- В. Функции Хаара.
- Г. Преобразования Уолша и Хаара.
- § 3. Применения преобразований Уолша и Хаара
- Б. Задачи использования преобразований Уолша и Хаара при разработке и исследовании устройств логического действия.
- В. Спектральное представление логических функций.
- Г. Автокорреляционные характеристики логических функций.
- Д. Примеры применения преобразований Уолша и Хаара при анализе и синтезе логических функций.
- § 4. Обобщенные методы преобразований Уолша, Хаара и других ортогональных преобразований
- Б. Дополнительные сведения об обобщенных преобразованиях, ранее упоминавшихся в книге.
- В. Другие подходы к выполнению обобщенных преобразований.
- § 5. Матричный метод обобщенного представления быстрых ортогональных преобразований
- В. Матричное описание преобразований. Факторизация матриц.
- Г. Замечания, касающиеся терминологии.
- § 6. Обзор литературы
- ГЛАВА V. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ, УОЛША, ХААРА ПРИ ОБРАБОТКЕ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
- § 2. Значение усовершенствования обработки речевых сигналов и изображений для развития техники управления и связи
- Б. Задачи использования преобразований Фурье, Уолша, Хаара при обработке речевых сигналов и изображений.
- § 3. Спектральный состав речевых сигналов, модели формирования речи
- Б. Подходы к синтезу речевых сигналов. Модели формирования речи.
- § 4. Линейные методы цифровой обработки речевых сигналов
- Б. Использование цифровых фильтров при формантном анализе — синтезе. Система речевого ответа.
- В. Линейное прогнозирование речи.
- Г. Применения преобразований Уолша и Хаара.
- § 5. Гомоморфная обработка сигналов, применение ДПФ и ОДПФ при гомоморфном анализе и синтезе речи
- Б. Гомоморфные относительно свертки системы.
- В. Применения ДПФ и ОДПФ при гомоморфной обработке речевых сигналов.
- § 6. Сведения об оптических системах. Преобразование Френеля, связь его с преобразованием Фурье
- Б. Преобразование Френеля. Условия перехода от преобразования Френеля к преобразованию Фурье.
- В. Выполнение в оптических средах преобразований Френеля и Фурье.
- Г. Схемы топографической записи и восстановления волнового фронта.
- § 7. Двумерные и трехмерные преобразования Фурье, Уолша, Хаара
- Б. Двумерные ДПФ и z-преобразования.
- В. Двумерные преобразования Уолша и Хаара.
- § 8. Применения преобразований Фурье, Уолша и Хаара при цифровой обработке изображений и в цифровой голографии
- Б. Сокращение избыточности изображений.
- В. Повышение резкости изображений.
- Г. Сечения преобразования Фурье как метод воспроизведения изображения по проекциям.
- Д. Другие виды обработки изображений. Линейные преобразования. Нелинейные и итерационные алгоритмы.
- Е. Цифровая голография.
- Ж. Примеры применения при обработке изображений преобразований Уолша, Хаара и других ортогональных преобразований.
- § 9. Расширенное применение преобразований
- Б. Применения рассматриваемых преобразований при визуализации данных, передаваемых с использованием неоптических частот колебаний (звуковвдение, радиооптика и другое). Спектрометрия, обработка получаемых при спектральном анализе изображений.
- § 10. Обзор литературы
- ГЛАВА VI. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
- § 2. Микроэлектронные устройства, выполняющие преобразования Фурье и другие преобразования
- Б. Системы квантования сигналов. Шумы квантования, их моделирование.
- В. Микропроцессоры, микроЭВМ и высокопроизводительные многопроцессорные комплексы, предназначенные для выполнения преобразований Фурье, Уолша, Хаара. Техническая реализация цифровых фильтров.
- Г. Функциональные узлы микроэлектронных устройств, выполняющих рассматриваемые преобразования. Генераторы базисных функций. Генераторы псевдослучайных чисел. Аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи (АЦП, ЦАП). Приборы с зарядовой связью (ПЗС), области их применения.
- Д. Коррелометры и конвольеры.
- Е. Погрешности при выполнении преобразований.
- Ж. Программы, используемые при машинной реализации преобразований.
- § 3. Оптические, акустооптические и оптоэлектронные средства выполнения преобразований Фурье и других преобразований
- Б. Оптические способы выполнения прямого и обратного преобразований Фурье и фильтрации сигналов. Оптические корреляторы и конвольеры.
- В. Топографические устройства обработки информации. Акустооптические и оптоэлектронные устройства и системы. Использование поверхностных акустических волн (ПАВ-эпементы).
- Г. Комбинированные системы, при работе которых выполняются преобразования Фурье или Уолша оптическими методами и с помощью ЭВМ.
- Д. Фурье-спектрометры и адамар-спектрометры. Системы, в которых имеются устройства оптической, электронной и рентгеновской микроскопии.
- § 4. Тенденции развития технических средств выполнения рассматриваемых преобразований. Замечания о патентных источниках информации
- Б. Значение патентных источников информации.
- § 5. Обзор литературы
- ГЛАВА VII. ДРУГИЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ
- § 2. Области применения
- ПОСЛЕСЛОВИЕ
|