Автоматизированная обработка данных о загрязняющих выбросах: на примере ОАО "Муромский радиозавод" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Белов, Алексей Анатольевич

• Белов, Алексей Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Белов, Алексей Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ О ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЫБРОСАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ.

1.1. Современное состояние вопроса разработки и создания интегрированных систем экологического менеджмента промышленных предприятий.

1.1.1. Автоматизированная система контроля за выбросами, как часть системы экологического менеджмента предприятия.

1.1.2. Необходимость обеспечения контроля за выбросами на промышленном предприятии.

1.1.3. Обзор существующих автоматизированных систем контроля за выбросами.

1.1.4. Исследование целей создания автоматизированной системы контроля.

1.1.5. Анализ критериев выбора и разработки системы контроля.

1.1.6. Этапы получения, обработки и представления данных о выбросах и их локализации на местности.

1.2 Современное состояние вопроса контроля за выбросами в ходе технологического процесса гальванической обработки на предприятии ОАО

Муромский радиозавод».

1.3. Выбор и обоснование математических методов анализа и обработки данных о загрязняющих выбросах.

1.3.1. Преобразование Фурье.

1.3.2. Дискретное преобразование Хартли.

1.3.3. Дискретное преобразование Лапласа.

1.3.4. Другие математические методы преобразования сигналов.

1.3.5. Вейвлет-преобразование сигналов.

Выводы по главе 1.

2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ И РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЗА ВЫБРОСАМИ.

2.1. Постановка задачи разработки автоматизированной системы контроля.

2.2. Функциональная модель системы контроля.

2.2.1. Определение мест расположения автоматизированных постов, выбор датчиковой аппаратуры и временного режима их опроса.

2.2.2. Анализ программного обеспечения, необходимого для автоматизации сбора, обработки и представления данных в системе контроля за выбросами.

2.3. Выбор математического аппарата для разработки алгоритмов сбора, обработки и представления данных.

2.3.1. Возможности применения вейвлет-преобразования при обработке и анализе временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

2.3.2. Математическая модель временного экспериментального ряда концентраций загрязняющих веществ.

2.4. Обоснование дискретности сбора данных с датчиковой аппаратуры.

Выводы по главе 2.

3. АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДАННЫХ О ВЫБРОСАХ.

3.1. Технология анализа и обработки экспериментальных рядов концентраций загрязняющих веществ.

3.2. Предварительная подготовка временных рядов концентраций к дальнейшему анализу и обработке.

3.3. Исследование алгоритма сжатия экспериментальных временных рядов данных на основе вейвлет-преобразования.

3.4. Анализ периодических структур и тренда временных рядов концентраций.

3.5 Прогнозирование и восстановление временных рядов концентраций загрязняющих веществ с использованием вейвлет-преобразования.

3.5.1. Методы прогнозирования значений экспериментальных временных рядов данных.

3.5.2. Построение функции регрессии с помощью вейвлет - преобразования.

3.5.3. Критерии оценки качества прогнозирования временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

3.6. Возможности применения пакетного вейвлет-разложения при анализе временных рядов.

Выводы по главе 3.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЗА ВЫБРОСАМИ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

4.1. Алгоритм привязки экспериментальных данных к объектам контроля за выбросами на картографической основе системы.

4.1.1. Связь экспериментальных данных о выбросах, концентрациях и зонах их локализации с объектами контроля и источниками выбросов с помощью ГИС.

4.1.2 Расчет концентраций и зон распространения загрязняющих веществ от источников выбросов.

4.2. Аппаратная и программная реализация автоматизированной системы контроля.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная обработка данных о загрязняющих выбросах: на примере ОАО "Муромский радиозавод"»

Актуальность темы.

Снижение негативного антропогенного воздействия на окружающую среду и автоматизация контроля над выбросами загрязняющих веществ является важной задачей современных промышленных предприятий [1].

Развитие рыночной экономики России, выход отечественных предприятий на зарубежные рынки сбыта продукции обусловили совершенствование существующих систем менеджмента предприятий, а также необходимость модернизации входящих в их состав систем обеспечения экологической безопасности и необходимостью их доведения до требований международного стандарта ИСО 14000.

Организовать эффективные действия по уменьшению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, почву, водную среду можно только при условии своевременного поступления достоверной информации о количественных параметрах и тенденциях изменения выбросов, а также зонах их локализации. Основным источником такой информации может служить автоматизированный контроль над выбросами загрязняющих веществ и их локализацией на местности [2].

Информация об уровнях выбросов, концентрациях загрязняющих веществ, а также зонах их распространения, полученная в ходе сбора, обработки и представления данных, используется для контроля, прогнозирования и управления состоянием вредных выбросов на промышленном предприятии. На основе полученной информации становится возможным принятие управляющих решений по сокращению или устранению выбросов загрязняющих веществ на конкретном промышленном предприятии.

Результаты сбора и обработки данных о текущих и прогнозируемых значениях концентраций загрязняющих веществ должны быть локализованы на местности, иметь территориальную привязку, для более наглядного и удобного восприятия человеком-оператором системы контроля.

Для построения и развития системы контроля за обеспечением экологической безопасности по стандарту ИСО 14000, на предприятиях необходимо внедрять системы автоматизированного непрерывного контроля за выбросами загрязняющих веществ, позволяющих осуществлять сбор, обработку и представления экспериментальных и расчетных данных о выбросах и концентрациях загрязняющих веществ, зонах их локализации на местности, а также формировать управляющие решения, направленные на сокращение выбросов.

Большой вклад в развитие концепции создания интегрированных систем управления предприятием, составной частью которых является система обеспечения экологической безопасности, внесли работы С.А. Зарипова [3], Р.И. Макарова [4,5], Э.А. Арустамова [6], A.B. Кострова [7,8], Е.Р. Хорошевой [9,10], В.Ю. Клюшникова [11], И.И. Мазура [1], В.В. Белобородова [12], М.А. Кириченко [13].

Однако, как это следует из анализа соответствующей литературы, вопросы разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля над выбросами промышленных предприятий исследованы далеко не полностью.

Одной из главных задач при создании систем контроля в задаче обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий является автоматизация всех этапов её работы. Информация, используемая в системе контроля, является разнородной и многообразной: сведения о выбросах загрязняющих веществ в атмосферу и их концентрациях, полученные при автоматизированном сборе, расчетные сведения о локализации выбросов, картографическая информация, используемая как растровая подложка геоинформационной системы, интегрированной в систему контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий.

Необходим совместный анализ этой информации, с привязкой к объектам контроля, источникам вредных выбросов, расположенным на территории промышленного предприятия.

В связи с этим, возникает задача унифицированного описания разнородной экспериментальной и расчетной информации о концентрациях загрязняющих веществ и их локализации на местности. При этом должна обеспечиваться возможность совместного анализа, обработки и представления этих данных.

Именно такой системный подход позволит обеспечить повышение эффективности автоматизации сбора, обработки и представления данных с использованием системы контроля на промышленном предприятии.

В настоящее время созданы и используются различные алгоритмы обработки и анализа временных рядов данных, в частности данных о концентрациях загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах предприятий, и зонах их распространения, основанные на теоретических и практических подходах. Отдельные вопросы разработки и исследования таких алгоритмов рассматриваются в работах В.В. Губарева [14-17], A.M. Берлянта [18], A.M. Ахмада [19,20], И.Р. Дубова [21,22], В.В. Вершинина [23], В.В. Алексеева [24], В.В. Денисова [25], Т.А. Трифоновой [26], C.J1. Широковой [27], В.А.Дьяконова [28], Т. Андерсона [29], Дж. Бокса [30], Г. Дженкинса [30], Э.С. Айфичера [31].

Существующие на сегодняшний день алгоритмы решают задачу обработки, анализа и представления данных о загрязняющих выбросах, концентрациях загрязняющих веществ, областях их локализации не в полной мере.

Проведенный обзор и анализ методов и алгоритмов показал, что одними из наиболее эффективных математических методов для обработки и анализа / нестационарных во времени экспериментальных данных о выбросах являются Z-преобразование, оконное Фурье-преобразования и вейвлет-преобразование.

В связи с этим, возникает необходимость разработки и исследования алгоритмов, позволяющих проводить весь цикл обработки, анализа и представления данных об уровне выбросов, зонах распространения загрязняющих веществ на основе выбранного математического метода.

Объект исследования - ОАО «Муромский радиозавод».

Предмет исследования — автоматизация сбора, обработки и представления данных о загрязняющих выбросах, возникающих в ходе производственного процесса изготовления радиоэлектронных устройств, с использованием автоматизированной системы контроля за выбросами на промышленном предприятии.

Цель диссертационной работы — уменьшение негативного влияния производства радиоэлектронных приборов на окружающую природную среду на основании данных о загрязняющих выбросах, собранных и обработанных с помощью автоматизированной системы контроля.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены операции с наибольшим выбросом загрязняющих веществ.

2. Разработана автоматизированная подсистема обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях выбросов загрязняющих веществ.

3. Построена математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ, выбрасываемых промышленными предприятиями.

4. Получены и модифицированы алгоритмы сбора, обработки и представления экспериментальных и расчетных данных о концентрациях загрязняющих веществ, локализации вредных выбросов на территории промышленного предприятия.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

7. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленного предприятия, обоснованы её функции и структура.

Методы исследования базируются на основных положениях теории промышленной экологии, на основах теории математического анализа, теории цифровой обработки сигналов и изображений, на аппарате статистического анализа временных рядов и теории множеств, теории дискретного Ъ-преобразования, теории преобразования Фурье, теории интерполяции и оптимизации, теории кратномасштабного анализа.

Научная новизна и теоретическая значимость работы заключается в следующих результатах:

1. Исследован объект автоматизации и технологический процесс гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств, определены основные «точки» контроля за выбросами и приложения управляющих воздействий.

2. На основе аппарата вейвлет-преобразования разработано формализованное описание и математическая модель временного ряда концентраций загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах промышленных предприятий.

3. Разработаны алгоритмы обработки, анализа и представления данных о выбросах загрязняющих веществ и областях их распространения, основанные на вейвлет-преобразовании.

4. Разработан алгоритм прогнозирования и восстановления утраченных значений концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа на основе вейвлет-преобразования.

5. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах.

Практическая значимость и реализация результатов заключаются в:

1. Разработке автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях концентраций загрязняющих веществ.

2. Разработке системы контроля, которая основывается на применении эффективных алгоритмов обработки данных о выбросах, синтезированных с помощью математического аппарата вейвлет-преобразования. Данная система внедрена на промышленном предприятии ОАО «Муромский радиозавод».

3. Использовании разработанных математических моделей и алгоритмов для решения широкого класса прикладных задач (сглаживание, сжатие, прогнозирование и др.), связанных с обработкой и представлением временных рядов данных о загрязняющих выбросах.

4. Использовании материалов диссертации в учебном процессе МИВлГУ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях и сессиях:

XXXII, XXXIII, XXXV Международных научных конференциях «Гагаринские чтения», (г. Москва, 2006, 2007, 2009 г.); Х1У-ХУШ Международных научных конференциях «Туполевские чтения», (г. Казань, 2006-2009г.); XII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем», (г.Рязань, 2007 г.); Научной конференции, посвященной 50-летию МИВлГУ «НТКС-2007», (г. Муром, 2007 г.); III Международная научно - техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2008», (г.Орел, 2008 г.); I Всероссийских научных «Зворыкинских чтениях», (г.Муром, 2009 г.).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты исследования объекта автоматизации и технологического процесса гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств.

2. Функциональная модель и структурное решение автоматизированной системы контроля на промышленном предприятии.

3. Структурная схема автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

4. Математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработанные алгоритмы автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов и локализации загрязняющих веществ на местности.

6. Разработанный алгоритм прогнозирования и восстановления значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа.

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, в том числе 2 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных изданий ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка использованной литературы, содержащего 124 наименования, на 158 страницах машинописного текста и приложения, включая 39 рисунков и 11 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Белов, Алексей Анатольевич

Выводы по главе 4

1. Основными структурными блоками автоматизированной системы контроля являются регистрационно-измерительная подсистема на базе автоматизированных постов с подключенной датчиковой аппаратурой и сервер, выполняющий важнейшие для работы системы функции хранения, обработки и представления результатов контроля за выбросами загрязняющих веществ.

2. В системе контроля хранение, обработка и передача информации о загрязняющих выбросах происходит по технологии «клиент-сервер». Разработанное программное обеспечение позволяет управлять сбором, хранением, обработкой и представлением результатов контроля. Разработаны сетевая БД и сетевой ГИС-проект системы, позволяющие нескольким клиентским ПК одновременно получать доступ к накопленным данным, хранимым на сервере и передавать на него собранную с датчиковой аппаратуры информацию.

3. Расчет зон распространения загрязняющих веществ на местности осуществляется по стандартной методике ОНД-86. Рассчитывается как суммирующее, так и одиночное воздействие загрязняющих веществ, моделируются зоны локализации веществ на местности.

4. Разработанная система обеспечивает получение в режиме реального времени достоверной информации об источниках загрязняющих выбросов, о концентрациях и зонах распространения загрязняющих веществ, о прогнозируемом экологическом состоянии. В случае резкого превышения ПДК по одному или нескольким загрязняющим веществам, система обеспечивает программную аварийную сигнализацию.

5. Проведенный сравнительный анализ систем контроля, предназначенных для автоматизированной обработки и представления данных о загрязняющих выбросах выявил преимущества и достоинства разработанной системы по сравнению с аналогами.

6. Система формирует перечень мероприятий, направленных на сокращение выбросов загрязняющих веществ на промышленном мероприятии.

144

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В диссертационной работе исследована и разработана структурная и функциональная схема автоматизированной системы контроля за выбросами, предназначенной для автоматизации сбора, обработки и представления данных о концентрациях загрязняющих веществ, их локализации на местности и формирования управляющих решений по сокращению выбросов на промышленном предприятии.

2. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены основные направления деятельности по контролю и управлению выбросами в ходе технологического процесса.

3. Разработанная математическая модель экспериментального ряда концентраций загрязняющих веществ является основой для разработки алгоритмов обработки и представления данных в задаче контроля над выбросами промышленного предприятия.

4. Получены и модифицированы алгоритмы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

7. Результаты диссертации внедрены на ОАО «Муромский радиозавод» и используются в учебном процессе МИ ВлГУ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Белов, Алексей Анатольевич, 2009 год

1. Мазур И.И, Молдаванов О.И. Курс инженерной экологии. Учебное издание. М.:ГУП Издат. Высшая школа, 2001. — 511 с.:ил.

2. Медведева В.Т. Инженерная экология: учебник. М.: Гардарики, 2002. - 687 е.: ил.з.Зубова Н.Р., Зарипов С.А. Автоматизация работ при проведении оценки воздействия на окружающую среду // Экология производства. 2008, №2.

3. B. С. Балакирева. Ростов-на-Дону: РГАСХМ ГОУ, 2003. - 234 е.: ил. - С. 224226.

4. C. С. Садыкова, Д. Е. Андрианова. М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - 251 е.: ил.-С. 149-155.

5. Качество и мониторинг окружающей природной среды // Безопасность жизнедеятельности: учебник / под ред. Э.А. Арустамова. М.: Вагриус, 2003. — 533 е.: ил.

6. Костров A.B. Введение в информационый менеджмент : учеб. пособие / A.B. Костров; Владим. гос. техн. ун-т. Владимир, 1996. - 131 с.

7. Костров A.B. Информационный менеджмент. Оперативное управление производством : учеб. пособие / A.B. Костров, А.Н. Соколов, A.A. Фаткин ; Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования Владимир, гос. ун-т. -Владимир : Изд-во ВлГУ, 2005. 101 с. : ил.

8. Хорошева Е. Р., Макаров Р. И., Тарбеев В. В., Попов Ю. М. Управление качеством листового стекла. Флоат-способ. I Под ред. Макарова Р. И. Владимир: ВлГУ, 2003. - 194 с, ил.

9. П.Клюшников В.Ю. Система производственного экологического мониторинга // Экология производства. 2007, №1.

10. Белобородов В.В. Критерии выбора автоматической системы контроля выбросов // Экология производства. 2007, №6.

11. Кириченко М.А. Программные комплексы для проведения расчетов загрязнения атмосферы // Экология производства. 2008, №3.

12. Н.Губарев В. В. Алгоритмы спектрального анализа случайных сигналов /В.В. Губарев. Из-во НГТУ, 2005. - 660 с.

13. Губарев В. В. Управление качеством результатов в статистических системах автоматизации научного эксперимента / В. В. Губарев \И- Вестник Самарского гостехуниверситета, 2005. Вып. 33.-С. 114-117.

14. Губарев В.В. Прогнозирование временных рядов в гидрологических задачах на основе вариативного моделирования / О. К. Альсова, В. В. Губарев // Автометрия. 2006., Том 42, - №6. - с. 45-52.

15. Губарев В. В. Концепция построения систем поддержки принятия решений для промышленных предприятий на основе хранилищ данных / В. В. Губарев, С. Г. Юн // Научный вестник НГТУ / Новосиб. гос. техн. ун-т, 2007.-№2(27).-с.161-164.

16. Берлянт А.М. Геоиконика, М.: Дата+, 1996.- 208с.

17. Ахмад A.M. Исследование точности прогнозирования случайного процесса на базе нейронных сетей // «Алгоритмы, методы и системы об работки данных». Сборник научных статей. М.: Горячая линия-Телеком, 2006, с. 144148.

18. Дубов И.Р., Вершинин В.В. Кратное усреднение по смежным точкам в алгоритме шагово-циклической регрессии // Обработка и анализ данных / Отв. ред. С.С. Садыков. Ташкент; НПО «Кибернетика» АН Руз, 1998. - С. 80 - 83.

19. Алексеев В.В., Куракина Н.И., Желтов Е.В. Система моделирования распространения загрязняющих веществ и оценки экологической ситуации на базе ГИС // журнал «Информационные технологии моделирования и управления», №5(23), Воронеж, 2005.

20. Денисов В.В. Промышленная экология.- М.: МарТ, 2007.- 720 с.

21. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. Учебное пособие. — М.: Академический Проект, 2005. 349 с.

22. Широкова C.JI. Геоинформационные технологии в системах управления природопользованием и охраной окружающей среды // Информационные технологии в управлении и образовании. Новосибирск: Изд-во СИОТ РАО, 1997. - С. 19-35.

23. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.: Питер, 2002, 608 с.

24. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976.-760 с.

25. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. / Выпуски 1 и 2. М.: Мир, 1974. - 408 с.

26. Айфичер Э., Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. : Пер с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 992 с.

27. Белов A.A. Применение нейросетевых технологий при обработке таблиц экспериментальных данных в задаче экологического мониторинга окружающей среды // XXXIII Гагаринские чтения. Научные труды ММНК.-М.:МАТИ, 2007. 184 с.

28. Запольный А.Е. Расчет экологических платежей с применением ЭПК РОСА // Экология производства. 2007, №10.

29. Алатырцев А.Б., Безрук Д.Б., Князева В.В. и др. Программный комплекс «Гарант-Универсал» // Экология производства. 2007, №1.

30. Калыгин В.Г. Промышленная экология. М.:МНЭПУ, 2000.- 240 с.

31. Щендрыгин А.Г., Костиков A.B., Панарин В.М, Бизикин A.B. Автоматизированная система контроля качества атмосферного воздуха // Экология производства. 2007, №10.

32. Белов A.A. Распределенная система сбора данных в задаче экологического мониторинга // Научный потенциал молодежи будущее России»: Научные труды НТКС-2007. - Муром: изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2007.- 171 с.

33. Белов A.A. Обработка массивов данных из ГИС и прогнозирование экологической ситуации в задаче экологического мониторинга // Методы и устройства передачи и обработки информации». Сборник научных трудов. -М.: Радиотехника, 2007. 79-83 с.

34. Алейников A.A., Зимин Н.В., Конох O.A. Изображения Земли из космоса: примеры применения: Научно-популярное издание М.: СКАНЭКС, 2005. - 100 е.: ил.

35. Кучейко A.A. Космическая съемка Земли. Спутники оптической съёмки с высоким разрешением. — М.: Радиотехника, 2001. 136 с.

36. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. -М.: Мир, 1988.-488 с.

37. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 448 с.

38. Сато Ю. Обработка сигналов. Первое знакомство. М.: Одека, 2002. -176 с.

39. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. Спб: Питер, 2006. — 751 е., ил.

40. Лазарев С.П., Рогожкин Е.В., Захарук Ф.З. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации // СТА-Пресс, 1999, №1.

41. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник / Гольденберг Л.М. Матюшкин Б.Д. Поляк М.Н.- М.: Радио и связь, 1985. 312 е., ил.

42. Брейсуэлл Р. / Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990.175 с.

43. Кантор И. Дискретное преобразование Хартли. М.: МГУ, 2002. — 284с.

44. Дёч Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и Z-преобразования М.: Машиностроение, 1971,- 394 с.

45. Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов М.: Идательский дом "Вильяме", 2004. - 992 с.

46. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. -М.: МГУ, 1999 76 с.

47. Karhunen J., Hyvdrinen A, and Oja E., Independent Component Analysis, A Volume in the Wiley Series on Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control. — John Wiley & Sons, Inc., 2001. — 481.

48. Голубов Б.И., Ефимов A.B., Скворцов В. A. Ряды и преобразования Уолша: Теория и применения. Изд.2, испр. и доп. -М.¡ИЗДАТЕЛЬСКАЯ ГРУППА URSS, 2008. 352 с.

49. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. — Ижевск, НИЦ регулярная и хаотическая динамика, 2001.

50. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с.англ. — М.: Мир, 2005.-671 с.

51. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование // Успехи физических наук. Т. 17. №5.2001, с. 465-501

52. Чуй К. Введение в вейвлеты. Пер. с англ. под ред. Я.М. Жилейкина. М.: Мир 2001.- 592 с.

53. Левкович-Маслюк Л.И. Дайджест вейвлет-анализа в двух формулах и 22 рисунках//Компьютерра.1998.К 8(236). с. 31-37.

54. Новиков И.Я., Стечкин С.Б. Основные конструкции всплесков // Фундаментальная и прикладная математика. 1997. 3, № 4. 999-1028.

55. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб.: Изд—во СПбГГУ, 1999.

56. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. -М.: СОЛОН-Р, 2002

57. Воробьев В.И., Грибунин В.Г Теория и практика вейвлет-преобразования. -СПб.: Изд-во ВУС, 1999,208 с.

58. Истомина Т. В., Чувыкин Б.В., Щеголев В.Е. Применение теории wavelets в задачах обработки информации: Монография. Пенза: Изд-во Пенз. Гос. ун-та, 2000, 188 с.

59. Кравченко В. Ф. Рвачев В. А. «Wavelet-системы и их применение в обработке сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1996, № 4, с. 3-20.

60. Переберин A.B. О систематизации вейвлет — преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001.2 с. 15-40

61. Столниц Э., ДеРоуз Т., Салезин Д. Вейвлеты в компьютерной графике: Пер. с англ. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002,272 с.

62. Бугаевский JI.M., Цветков В.Я. Геоинформационные системы. — М.: Златоуст, 2000. 222 с.

63. ГОСТ 17.2.3.01-86 «Атмосфера. Правила контроля качества воздуха» М.: Стандартинформ, 1986 г. - 5с.

64. ГОСТ 13320-81 Газоанализаторы промышленные автоматические. Общие технические условия. — М.: Стандартинформ, 1981 г.

65. ГОСТ 27540-87 Сигнализаторы горючих газов и паров термохимические. Общие технические условия. М.: Стандартинформ, 1987 г.

66. Л.Исаев, Т.Москалев, В.Челибанов. Лазерные анализаторы для контроля газовых выбросов // Электроника НТБ, 2008, №2.

67. Датчик горючих газов IR-700. Руководство по эксплуатации // Detcon Inc. 2006. 40 с.

68. Датчик горючих газов FP-700. Руководство по эксплуатации // Detcon Inc. 2006.-42 с.

69. Туманов В.Е., Гайфуллин Б.Н., Сгибнев В.Я. Введение в SQL для баз данных в архитектуре клиент-сервер".- М.: Интерфейс Пресс, 2000.-188 с.

70. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. — М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

71. Mouroutsos S.G., Paraskevopoulos P.N. Identification of time-varying linear systems using orthogonal functions // J. Franklin Inst., Vol. 320, No.5, 1985, p. 249-258.

72. Jawerth В., Sweldens W. An overwiew of wavelet based multiresolution analyses //SIAM Rev. 1994. 36, № 3.p.377-412.

73. Wojtaszczyk P. A mathematical introduction to wavelets. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.

74. Meyer Y. Wavelets: Algorithms and Applications (Philadelphia, SIAM,1993)

75. Carmona R., Hwang W.-L., Torresani B. Practical Time Frecuency Analysis (San Diego: Academic Press, 1998)Reif U. A unified approach to subdivision algorithms. Technical report A-92-16, Universitet Stuttgart, 1992

76. Wickerhauser, M.V. Adapted wavelet analysis. AKPeters, 1994.

77. Chui C. An introduction to wavelets. ASPress, 1992.

78. Robi Polikar. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial.

79. G.P. Nason, B.W. Silwerman. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.

80. Felinger A. Data analysis and signal processing in chromatography 1998,414.

81. Ito K. Encyclopedic Dictionary of Mathematics. Vol. 2 Second Edition, 1993, 999.

82. A. Cohen, I. Daubechies, P. Vial. Wavelets on the Interval and Fast Wavelet Transforms. — Aplied and Computational Harmonic Analysis 1, 1993, pp. 54-81.

83. I. Daubechies. The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis. — IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 36 (1990), pp. 961-1005.

84. W. Sweldens. Wavelets: What Next — Proceedings of the IEEE, vol. 84 (1996), №4, pp. 680-685.

85. Дьяконов В., MATLAB. Обработка сигналов и изображений СПб.: Питер, 2001, 532 с.

86. Жизняков A.JL, Вакунов Н.В. Вейвлет преобразование в анализе и обработке изображений. - М.: Государственный научный центр Российской Федерации - ВНИИ геосистем, 2004 г. - 102 с.

87. Жизняков А.Л., Вакунов H.B. Математическая модель полутонового изображения на основе вейвлет преобразования В сб. Методы и системы обработки информации: Сборник научных статей в 2-х частях. Часть 1. — М.: Горячая линия - Телеком, 2004, С. 10-15.

88. Е. Г. Зелкин, В. Ф. Кравченко, В. П. Яковлев Цифровая обработка сигналов на основе теоремы Уиттекера-Котельникова-Шеннона.-М. Радиотехника, 2004., 72 с.

89. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия.-М.: Наука, 1989. 296 с.

90. Граничин О.Н. Оценивание параметров линейной регрессии при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №1, с. 30-41.

91. Граничин О.Н. Рандомизированные алгоритмы стохастической аппроксимации при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №2, с. 44 55.

92. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. — М: Наука, 1977.-224 с.

93. Кренкель Т.Э., Тараторин A.M. О решении задачи восстановления сигналов с ограничениями // Радиотехника и электроника, 1988, т. 33, №6, 148 с.

94. Лебедев И. Использование сканированных чертежей в САПР // CADMaster, 2000, №1.

95. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86.-М.:. Госкомгидромет, 1986.- 68 с.

96. Гук М. Аппаратные интерфейсы ПК. Энциклопедия. — СПб.: Питер, 2002. — 528 е.: ил.

97. Лапин А.А. Интерфейсы. Выбор и реализация. М.: Техносфера, 2005.-168 с.

98. Руководство по организации сети MODBUS. // Техническая коллекция Schneider Electric, выпуск 08, 2007. — 95 с.

99. Белов А.А., Бурман В.М., Макаров С.В., Суворова Г.П. Система сбора данных на основе датчиков фирмы Modcon // Материал конференции «Зворыкинские чтения 2009».- Муром: Изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2009. — 66 с.

100. Белов А.А. Разработка автоматизированного поста экологического контроля окружающей среды // XXXII Гагаринские чтения. Научные труды ММНК Т.8.- М.:МАТИ, 2006. 51 с.

101. Белов А.А. Исследование системы сбора и обработки информации в задаче экологического мониторинга окружающей среды // XIV Туполевские чтения. Материалы конференции. Том И. Казань: Изд-во КГТУ, 2006. - 86-87 с.

102. Пашков Е.В., Фомин Г.С. Международные стандарты ИСО 14000. Основы экологического управления.-М.: ИПК Издательство стандартов, 1997.464 е., ил. г-!

103. Хомоненко А. Д., Цыганков В. М., Мальцев М. Г. Базы данных СПб.: КОРОНА, 2004.- 736 с.

104. Ш.Кузин А.В., Левонисова С.В. Базы данных: учеб. пособие для студ. высш. учеб. Заведений. -М.: Академия, 2008.- 315 с.

105. Мюллер Р. Базы данных и UML.- М.: ЛОРИ, 2002.- 420 с.

106. Сорокин А.В. Delphi. Разработка базы данных.- СПб.: Питер, 2005.474 с.

107. Ануфриев И.A. MATLAB 7.0. Наиболее полное руководство.- СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 763 с.

108. David Waltner-Toews, James J. Kay, Nina-Marie E. Lister The Ecosystem Approach: Complexity, Uncertainty, and Managing for Sustainability (Complexity in Ecological Systems) Lance Gunderson, Emory University, 2008, 408

109. Richard Alan Peters II "A New Algorithm for Image Noise Reduction using Mathematical Morphology". IEEE Transactions on Image Processing, Volume 4, Number 3, pp. 554-568, May 1995

110. S.G. Chang, B. Yu, and M. Vetterli, "Spatially adaptive wavelet thresholding with context modeling for image denoising". IEEE Trans. Image Proc., Sept. 2000.

111. Олифер В.Г., Олифер H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2005. - 864 с.

112. Hazony D., Boos D.L. Transfer functions of networks with switches // J. Franklin Inst., Vol. 319, No.4, 1985, p. 413 421

113. Столлингс В. Компьютерные сети, протоколы и технологии Интернета. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 832 с.

114. Руководство пользователя MATLAB. Simulink & Toolboxes // Mathsoftlnc, 2003.- 61 с.

115. Белов А.А., Кропотов Ю.А. Исследование вопросов сжатия и поиска картографической информации методом вейвлет-преобразований в экологической геоинформационной системе // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008, №12, с. 9-15.