В ходе эксплуатации прибора определяются промежуточные ко-
ординатыдля каждого события по формуле (2) и последующее их
преобразование в действительные координаты согласно таблично за-
данным формулам (4).
Однако при всей привлекательности метода промежуточных коор-
динат использовать его можно только для несложных коллекторных
систем, т.е. для которых можно подобрать аналитические выражения
для промежуточных координат. Для коллекторов высокого разреше-
ния, состоящих из большего числа элементов, зависимости (1) имеют
сложную форму, и получение приближенных выражений (2) практи-
чески невозможно [4].
Метод дерева поиска.
Авторами настоящей работыбыл разрабо-
тан новый метод решения задачи (1), т.е. метод определения координат
на основе зарядов коллектора. Предлагаемый алгоритм также исполь-
зует калибровочную выборку, но в отличие от классического метода
не использует промежуточные координаты, а оперирует значениями
зарядов напрямую. Этот алгоритм позволяет восстанавливать коорди-
натыв тех случаях, когда выражения (2) получить затруднительно, или
же зависимости (4) неоднозначны.
Предлагаемый алгоритм основан на известном в математике ме-
тоде построения корневого дерева поиска [13]. Также в научной ли-
тературе встречаются названия: дерево вариантов, дерево решений и
дерево перебора. Напомним, что корневым деревом называется ори-
ентированное дерево, имеющее вершинытрех типов: единственный
корень (вершина, в которую не входит ни одна ветвь), листья (назы-
ваемые также терминальными вершинами, из которых не выходит ни
одна ветвь) и узлы дерева (вершины, в которые входит одна ветвь и
выходит некоторое число ветвей, определяемое основанием дерева).
Дерево поиска строится на основе калибровочной выборки. Для
получения качественного результата калибровочная выборка должна
состоять из достаточно плотно расположенных пятен. Пятна должны
перекрываться вследствие шума первого вида, т.е. расстояние меж-
ду соседними точками должно быть меньше физического разрешения
прибора. Опишем предлагаемый алгоритм построения дерева.
Сначала калибровочную выборку разделяют на несколько равных
по объему частей. Число частей определяется основанием дерева по-
иска — две части для двоичного дерева, три части для троичного и т. д.
Этот параметр выбирают, исходя из соображения практического бы-
стродействия программына конкретной вычислительной платформе.
В приведенном на рис. 5 примере использовано троичное дерево.
Для того чтобывыполнить такое разделение, нужно определить,
по какому из
n
зарядов выборка имеет наибольшую дисперсию. Да-
лее устанавливаются пороговые величины этого заряда (в примере на
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1 73
