CC BY
10
5°. Значение угла наклона а менее 3° приводит к тому, что интенсификация процесса сжигания топлива не произойдет вследствие избытка топливной и недостатка воздушной составляющей в топливовоздушной смеси, что не позволит проходить реакции горения. Значение угла наклона а более 5° приводит к тому, что интенсификация процесса сжигания топлива также не произойдет вследствие избытка воздушной и недостатка топливной составляющей в топливовоздушной смеси, что не позволит проходить реакции горения. Смеситель 5 снабжен четырьмя рядами круглых тангенциальных окон 6, равномерно расположенных в шахматном порядке по длине конуса и выполненных в виде цилиндрических отверстий на одинаковом расстоянии друг от друга по окружности сечения конуса, что обеспечивает скорость тангенциальных потоков не менее 60 м/с и четырехступенчатое смесеобразование топливо-воздушной смеси для интенсификации процесса сжигания топлива за счёт рассредоточения потока воздуха на более мелкие струи, а, следовательно, значительного сокращения пути смешивания топлива с воздухом.
Скорость тангенциальных потоков менее 60 м/с не обеспечивает необходимую тангенциальность воздушных потоков и, следовательно, интенсификацию процесса сжигания топлива, так как не происходит рассредоточения потока воздуха на мелкие струи и сокращения пути смешивания топлива с воздухом. Между выходным соплом 7 и корпусом 1 образован кольцевой канал 8 для выхода воздуха, что обеспечивает еще более улучшенное смешивание топливовоздушных потоков, образуя пятую ступень смесеобразования, что приводит к еще большей интенсификации процесса сжигания топлива.
Устройство работает следующим образом: топливо, пройдя через отверстия для выхода газа 4, попадает в смеситель 5, выполненный в виде единого конусного участка с сужением в сторону выходного сопла под углом наклона а, равным 3-5°, который снабжен четырьмя рядами круглых тангенциальных окон 6, равномерно расположенных в шахматном порядке по длине конуса и выполненных в виде цилиндрических отверстий на одинаковом расстоянии друг от друга по окружности сечения конуса, где происходит его четырехступенчатое смешивание с закрученными воздушными потоками, поступающими через тангенциальные окна 6. Четырехступенчатое смешивание обеспечивает необходимую интенсификацию
процесса сжигания топлива за счёт увеличения скорости топливовоздушных потоков, а также рассредоточения потока воздуха на более мелкие струи, а, следовательно, значительного сокращения пути смешивания топлива с воздухом. Последняя пятая ступень смешивания обеспечивается подачей воздуха на сопло 7 из кольцевого канала 8, обеспечивающей еще более улучшенное смешивание топливовоздушных потоков, приводящее к еще большей интенсификации процесса сжигания топлива.
В данном материале представлены преимущества модернизированных горелок в типовой конструкции печи нормализации с целью оптимизации теплообменного процесса в рабочем пространстве, для получения требуемой равномерности температур нагрева отливок, не превышающей ±50C.
Список литературы
1. Горелки для котлов [электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://www.mskotel.com/gorelki-dlya-kotlov/ (дата обращ. 29.05.15)
2. Пат. 114514 РФ, МПК Т724 138/11. Газомазутная горелка / А. В. Пожарский, В. А. Гулевский, Ю. А. Мухин, Е. Д. Пожарский; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет». - 2011148827 / 02; заявл. 11.10.2011; опубл. 27.03.2012. Бюл. №30.
3. Пожарский, А. В., Гулевский В. А. Совершенствование системы обогрева камерной печи с выкатным подом типа СДО при термообработке стальных отливок сложной конфигурации // Заготовительное производство в машиностроении - 2008. - №7. - С. 49-51.
4. Пожарский Е. Д., Пожарский А. В. Модернизация газомазутных горелочных устройств типа ГКНД для сжигания природного газа пропан - бутан // XV Региональная конференция молодых исследователей Волгоградской области: тезисы докладов / Волгоград. гос. техн. ун-т; редкол.: В. И. Лысак (отв. ред.) [и др.]. - Волгоград: ИУНЛ, 2011.
5. Результаты НИР (ОКР) №8/822-07 госрегистрации У-98383 Модернизация, изготовление и поставка горелок типа ГКНД-15 для печи нормализации стального литья, ОАО "ПО Усольмаш", 2008. - С. 101.
УПРАВЛЕНИЕ ОКРУГЛЕНИЕМ СПЕКТРАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТ ПРИ СЖАТИИ АУДИОДАННЫХ
Стефанова Ирина Алексеевна
Канд. тех. наук, доцент кафедры информатики и вычислительной техники ПГУТИ, г. Самара
Кишов Дмитрий Александрович
Студент ПГУТИ, г. Самара
АННОТАЦИЯ
статья содержит описание расчета степени округления спектральных компонент звукового сигнала. Описаны некоторые психоакустические свойства слуха человека, влияющие на сжатие аудиоданных, получены их аппроксимирующие зависимости. Выработана оценка степени округления спектральных компонент. Приведен алгоритм работы программы расчета количества необходимых разрядов, для кодирования спектральных составляющих. Описан эксперимент, позволяющий убедиться в правильности расчетных данных.
Ключевые слова: психоакустика, сжатие звукового сигнала, компрессия аудиоданных, кодирование спектральных составляющих.
ABSTRACT
The article highlights how to calculate the degree ofrounding of the spectral components in the sound signal. We describe some human psycho-acoustic properties of hearing that influence the compression of audio data. The approximate
correspondence of these properties is illustrated. The article examines the way to evaluate the degree of rounding of the spectral components. We present the algorithm of the program that calculates the number of bits required for encoding spectral components. Additionally, the experiment has been conducted to verify the accuracy of the calculated data.
Keywords: psychoacoustics, compression of audio (signal), spectral components coding, simulation of rounding.
Современный этап развития систем цифровой обработки и передачи аудиоинформации характеризуется как увеличением потока передаваемой информации, так и повышением требований к ее качеству. В связи с этим одной из важнейших задач построения современных кодеков является повышение эффективности компрессии цифровых аудиоданных при условии высокого качества субъективного восприятия сжатого звука. Для повышения эффективности и качества сжатия цифровых аудиоданных с последующим округлением энергетического параметра необходимо провести:
• анализ статистических данных, полученных в результате экспериментальных исследований основных психоакустических свойств слуха человека, с целью их аналитического описания при учете эффективно передаваемой полосы частот звукового сигнала (ЗС);
• исследование и установление предельно допустимых, с точки зрения сохранения качества источника цифрового звука, степени округления модуля спектральных компонент для музыкальных и речевых сигналов;
• разработку модели с системой управления для проведения экспериментальных исследований эффективности сжатия цифровых аудиоданных. Результаты экспериментальных исследований психоакустических свойств слуха, полученные Цвикером и Фельдкеллером [4], дали развитие новым более эффективным методам сжатия, основанным на учете особенностей слухового восприятия звука. При этом сжатие ЗС производится не во временной, а в частотной области, для чего используются дискретные ортогональные преобразования (ДОП). Исходный цифровой ЗС, представленный в формате ИКМ, изначально содержит в себе много избыточной информации [1]. К сожалению, она не поддается непосредственному измерению. Ее наличие обнаруживается по косвенным признакам, опосредованно, как субъективная, психофизическая реакция человека. Устранение этой избыточности с целью более экономного хранения, а также уменьшения скорости передачи в каналах связи является основной задачей всех методов сжатия ЗС. Развитие высокоэффективных кодеков ЗС при сохранении качества источника цифрового звука сдерживается отсутствием аналитического описания основных психоакустических свойств слуха. В результате отсутствует возможность обоснованной оценки такого параметра эффективного сжатия ЗС, как степени округления спектральных компонент.
В современных телекоммуникационных системах при сжатии цифровых аудиоданных одним из основных параметров, определяющих эффективность сжатия ЗС в частотной области является длина выборки N дискретного ортогонального преобразования (ДОП). Длина выборки зависит от длительности интервала преобразования Тп и частоты дискретизации Fд звукового сигнала [3]:
N = Tn * Ffl
(1)
производится на основе алгоритма с поблочной плавающей запятой. При этом процесс округления модуля коэффициентов ДОП рассматривается как увеличение шага квантования, искажения трактуются как шум квантования. Но это утверждение справедливо лишь, если преобразования происходят во временной области и с временными отсчетами сигнала. В частотной же области каждому конкретному отсчету соответствует амплитудный тон определенной частоты. И отсюда следует, что округление коэффициента преобразования отвечает за округление амплитуды соответствующего тона, а не его временных отсчетов. А это в свою очередь означает то, что коэффициент преобразования и соответствующая спектральная компонента, уменьшается или увеличивается относительно своего номинального значения. Эта величина изменения постоянна в пределах одной конкретной спектральной выборки, но не постоянна от выборки к выборке, при этом изменяется она скачком. Такой характер изменения есть не что иное, как прямоугольная амплитудная модуляция узкополосного шума, центральной частотой которого является его тон с частотой модуляции равной:
fmod 1/Тп
(2)
В [4, с.111, 113] экспериментально получены зависимости коэффициента модуляции от ширины полосы шума m(ЛFш) при частоте модуляции 4 Гц и зависимость коэффициента минимально ощущаемой амплитудной модуляции полосного шума от частоты модуляции т^мод) полученной для узкополосного шума со средней частотой 1 кГц и шириной полосы 200 Гц.
Научно-экспериментальные исследования в [4, с 112] показывают, что прямоугольная амплитудная модуляция узкополосного шума не улавливается слухом человека при 2 - 5 Гц. Значит, эти свойства являются непосредственным критерием оценки максимально допустимой степени округления модуляции коэффициентов дискретного ортогонального преобразования.
Используя регрессионный анализ [2], были получены соответствующие аналитические выражения основных свойств слуха (3) и (4):
m(AFj = 8.017 * AFn
0.708, %
т^мод) = -0,586 * е-"°д + 1.538 * fM
2-0.1^мод
(3) - 1.185 *
(4)
В качестве критерия точности приближения функций регрессии к табличным значения данных использовался коэффициент детерминации:
R'
2 _ ZiL=I(AFI-FI)
(5)
Другим важным параметром эффективности кодирования ЗС в базисах ДОП являются - округление спектральных компонент. Степень округления определяется эмпирически (экспериментально), что обусловливает ее зависимость от характера ЗС в целом, так и от характера отдельных их фрагментов.
В лучших на сегодняшний день кодеках цифровых аудиоданных [1] округление модуля коэффициентов ДОП
21=1^-^)2'
где Ь - общее число табличных данных; ?! и р! - расчетное и табличное значения в 1-й точке; р! - усредненное по L значение всего диапазона точек. Результаты аппроксимации приведены на рисунках 1 и 2, где точками показаны наиболее характерные значения исходных зависимостей. Как видно, аппроксимирующие функции по форме практически точно соответствуют исходным зависимостям при коэффициенте детерминации Я2 ^ 1.
0.3
-0.28
Рисунок 1. Аппроксимирующая функция шума m(ДFш)
Рисунок 2. Аппроксимирующая функция т^мод)
Как уже отмечалось выше, одним из основных ресурсов устранения психоаустической избыточности цифровых аудиоданных является ограничение разрядности двоичного представления коэффициентов ДОП (передача старших значимых бит). Естественным критерием ограничения разрядности является коэффициент т минимально ощущаемой на слух прямоугольной амплитудной модуляции полосного шума. В свою очередь т представляется функцией двух параметров: частоты модуляции fмод, которая определяется по формуле (4) и ширины полосы шума ЛFш - по формуле (3).
Теперь на основе этих знаний коэффициент текущей спектральной выборки приставим q значащими двоичными разрядами. В результате округления q2 младших разрядов обнулятся, вследствие чего достаточно передать q1= q - q2 старших разрядов. При этом по правилам округления данный коэффициент увеличится или уменьшится не более чем на величину Л=2^^1)/2. Согласно принятой интерпретации округления отношения Д/2q=2(-q1-1) определяет индекс частотной модуляции. Тогда искажения, вызванные округлением, не будут ощущаться на слух, если это отношение не превышает допустимый коэффициент модуляции, то есть если 2-^1+1) < т. Отсюда и допустимая степень ограничения разрядности [4]:
q1 = |log2(1/m-1)|
(2.5)
где
|x| - наименьшее целое, не меньше х. Итак, при условии сохранения качества источника цифрового звука для кодирования модуля каждого немаскируемого коэффициента ДОП независимо от его величины необходимо и достаточно отвести q1+1 двоичных разрядов с учетом знака.
Алгоритм расчета количество необходимых разрядов для кодирования спектральных компонент представлен на рисунке 3. На основе этого алгоритма, была написана программа и произведен расчет количества разрядов округления спектральных компонент для различного качества воспроизведения звукового сигнала. Расчеты показали, что для кодирования модуля коэффициентов ДОП музыкальных сигналов достаточно двух двоичных разрядов, для кодирования речи - от одного до двух.
Для проверки полученных результатов теоретических исследований, была создана модель округления спектральных компонент. Моделирование проводилось с использованием пакета MATLAB, с интегрированными инструментами Simulink.
Модель содержит следующие блоки: - From Multimedia File - считывающий выборки цифровых аудио данных из файла с расширением *.wav 32-битовой операционной системы Windows с последующим представлением каждой из выборок в виде массива данных и блок To Multimedia File - записывающий новый файл после округления отсчетов;
- FFT - реализующий дискретное преобразование Фурье (ДПФ) и переводит дискретные составляющие из временной области в частотную область, блок IFFT, выполняющий обратные действия;
- Complex to Magnitude - Angle вычисляет модуль и (или) аргумент комплексного числа и Magnitude -Angle to Complex, объединяющий модуль и аргумент в комплексное число;
- Interpreted MATLAB Fcn - это функциональный блок MATLAB, с помощью которого был реализован процесс округления спектральных компонент. Функция округления была написана, сохранена в виде M-файла и вызывается посредством установки параметров блока MATLAB Fcn в Simulink - модель.
Как показали теоретических и эмпирические исследования допустимая степень округления спектральных компонент (q), для кодирования музыкальных и речевых сигналов может изменяться в пределах от q=0 до q=3. Эти значения q являются максимально допустимыми, при которых человеческий слух не слышит искажения сигнала. Поэтому в основу системы управления вошли четыре блока Interpreted MATLAB Fcn. Каждый блок ссылается на собственный М - файл (fncl, fcn2, fcn3, fcn4) (рисунок 4), которые отличаются друг от друга степенью округления спектральных компонент.
Для реализации выбора функции с нужной степенью округления в модель был добавлен блок Multiport Switch - блок многовходового переключателя, пропускающего на выход сигнал с того входного порта, номер которого равен текущему значению управляющего сигнала. Для считывания команд управления, задаваемых пользователем, в модели используется блок In.
Управляющие команды задаются пользователем с клавиатуры в рабочем поле MATLAB. Блок Inport осуществляет ее считывание и передачу в Simulink - модель. Здесь команда поступает на управляющий вход Multiport Switch и в зависимости от полученного кода, многовходо-вый переключатель открывает соответствующий порт. Через открытый порт проходит сигнал, обработанный одной из функций округления, а затем этот сигнал формируется в музыкальный файл. Если после прослушивания аудиофайла, пользователя не устраивает качество полученного результата, то он вводит другую управляющею команду, которая соответствует другому порту с другой степенью округления q. Эксперимент может многократно продолжаться до получения требуемого результата. Таким образом, данная модель позволит не только осуществлять округления спектральных компонент, но и управлять выбором степени округления этих компонент. Что существенно экономит время пользователя, не увеличивая при этом количество файлов, подлежащих экспертизе.
Рисунок 3. Блок-схема расчета количество необходимых разрядов для кодирования спектральных компонент
Рис. 4. Модель округления спектральные компонент с системой управления
Субъективно - статистическая оценка ухудшения качества сжатия звука проводилась в соответствии с рекомендациями сектора радиосвязи (МСЭ-Р) по пятибалльной шкале: 0 - незаметное; 1 - заметное, но не раздражающее; 2 - слегка разрежающее; 3 - разряжающее; 4 -очень раздражающее.
Эксперимент проводился с группой студентов по схеме А - В - А - В, где А - исходный звуковой фрагмент, а В -синтезированный в результате моделирования. Экспертов
извещают о том, когда они слушают А фрагмент и когда В - фрагмент. Это делается для того, чтобы эксперты более точно оценили разницу в звучание файлов. В качестве тестовых фрагментов использовались монофоническая запись голоса диктора на английском языке и стереофонические музыкальные фразы, разного жанра (рисунок 5). Фрагменты были представлены в фор-мате^ау, частотой дискретизации равной 44100 кГц.
Оценка качества при д1 = 3 Рисунок 5. Результаты эксперимента
На основе субъективно - статистической оценки можно сделать выводы:
1. Для кодирования модуля спектральных компонент музыкальных фраз без ухудшения качества источника цифрового звука достаточно двух двоичных разрядов.
2. В случае речевых сигналов и учета только разборчивости речи может быть приемлемым кодирование модуля спектральных компонент одним двоичным разрядом.
Список литературы
1. Ковалгин Ю.А. Кодирование цифровых звуковых
сигналов М.: Искусство, 2006. - 190 с.
2. Норман Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3-е изд. М.: «Диалектика», 2007. - 912 с.
3. Стефанова И.А., Стефанов М.А. Оптимизация временного параметра эффективности сжатия звуковых сигналов // Сб. докладов 6 МНТК «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций». - Уфа, 2005. - С.
4. Цвикер Э., Фельдкеллер Р. Ухо как приемник информации / Пер. с немец. Под ред. Б.Г. Белкина. -М.: Связь, 1971 -256 с.
МОНИТОРИНГ ТРАВМАТИЗМА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ РФ
Студенникова Надежда Сергеевна
старший научный сотрудник ФГБОУ ВПО «Орловский государственный аграрный университет», г. Орел
АННОТАЦИЯ
Одной из основных причин сокращения численности сельского населения в трудоспособном возрасте является высокий уровень смертности, обусловленный среди других основных причин, отравлениями, несчастными случаями и травмами, в том числе на производстве. Целью данной работы явилось обоснование необходимости использования для углубленного исследования аспектов смертельного и тяжелого травмирования работников, а также для разработки и внедрения мероприятий по их предотвращению Базы данных «Травматизм со смертельным и тяжелым исходом в АПК Российской Федерации».
В процессе работы были исследованы формы статистической отчетности, в соответствии с которыми проводится мониторинг травматизма, являющийся составной частью общероссийского мониторинга условий и охраны труда в РФ. Были установлены сходство и различия в подходах к сбору, анализу и представлению информации о производственном травматизме Федеральной службы по труду и занятости Министерства труда и социальной защиты РФ и Федеральной службы государственной статистики, собирающей и представляющей сведения о травматизме на производстве.
База данных «Травматизм со смертельным и тяжелым исходом в АПК Российской Федерации» содержит значительно больший объем информации о несчастных случаях на производстве, чем формы государственной статистической отчетности и позволяет обобщать имеющуюся информацию и на ее основе разрабатывать превентивные меры для наиболее характерных условий возникновения несчастных случаев.
Ключевые слова: мониторинг травматизма, сельское население, трудоспособный возраст, несчастный случай, база данных
Снижение смертности и травматизма от несчастных случаев на производстве, профилактика и своевременное выявление профессиональных заболеваний определены в качестве одной из стратегических задач в Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года. В результате реализации мероприятий Концепции, а также активной демографической политики, проводимой государством, в Российской Федерации в настоящее время регистрируется увеличение численности населения. На 1 января 2014 года увеличение численности населения составило 319,9 тыс. человек или 0,22% [1]. Однако увеличение происходило за счет прироста городского населения, численность же сельского продолжала сокращаться. На 1 января 2014 году сокращение численности сельского населения по сравнению с предыдущим годом составило 110,6 тыс. человек или 0,3%. Одновременно наблюдалось ежегодное сокращение численности как городского, так и сельского населения в трудоспособном возрасте. По сравнению с предыдущим годом численность городского населения в трудоспособном возрасте сократилась на 561,6 тыс. чел., что составило 0,9%, сельского - на 356,2 тыс. чел. или на 1,6% от общей численности населения трудоспособного возраста. Как видно на рисунке 1, в последние пять лет прослеживается устойчивая тенденция сокращения численности сельского населения, в том числе в трудоспособном возрасте.
Как в целом по РФ, так и на ее сельских территориях одной из основных причин сокращения численности населения в трудоспособном возрасте является высокий уровень смертности [4]. Как видно из таблицы 1, несмотря на снижение, уровень смертности сельского населения в трудоспособном возрасте значительно выше смертности городского населения. В 2013 году он превысил уровень смертности городского населения в 1,25 раза. Высокая смертность людей трудоспособного возраста вызвана, в первую очередь, болезнями системы кровообращения, злокачественными новообразованиями и внешними причинами, на долю которых приходится в среднем до 80% умерших ежегодно. При этом основной причиной смертности сельского населения трудоспособного возраста являются внешние причины, которые включают в себя несчастные случаи, отравления, травмы, убийства, дорожно-транспортные происшествия, для городского - болезни системы органов кровообращения.
В аграрном секторе Российской Федерации по данным 2013 года были заняты 2388, 6 тыс. работающих, что составило 11,2 % от их общей численности, из них 1275, 1 тыс. (6,0%) были заняты непосредственно в сельском хозяйстве, охоте и предоставлении услуг в этих областях. При этом сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство по уровню общего производственного травматизма являются
