Details

Данная выпускная квалификационная работа посвящена разработке и при- менению методов обработки многоканальных сигналов для выделения функци- онально значимых областей в данных томсоновского рассеяния. В работе рас- смотрены современные методы математической статистики, включая фильтра- цию выбросов с использованием межквартильного размаха (IQR), дисперси- онный анализ (ANOVA) и F-критерий Фишера, которые позволяют эффектив- но выявлять информативные участки сигнала даже в условиях высокого уров- ня шума. Особое внимание уделено анализу особенностей работы микросхе- мы быстрой аналоговой памяти PSI DRS4, включая калибровку запоминающих конденсаторов. Разработаны два алгоритма определения точки останова записи данных (stop-point): метод полного перебора и метод с использованием диспер- сионного анализа для сужения области поиска. Результаты работы могут быть применены для автоматизации обработки данных в физических экспериментах, связанных с лазерным зондированием плазмы.

This graduate thesis focuses on the development and application of methods for processing multichannel signals to identify functionally significant regions in Thomson scattering data. The study employs modern mathematical statistics techniques, including outlier filtering using the interquartile range (IQR), analysis of variance (ANOVA), and Fisher’s F-test, which enable effective detection of informative signal segments even under high noise conditions. Special attention is given to the analysis of the PSI DRS4 fast analog memory chip, including the calibration of storage capacitors. Two algorithms for determining the data recording stop-point are developed: a brute- force method and a method utilizing ANOVA to narrow the search area. The results of this work can be applied to automate data processing in physical experiments involving laser plasma probing.