zbornik radova

84 Pages·2014·9.12 MB·Croatian

VISOKA TEHNIČKA ŠKOLA
STRUKOVNIH STUDIJA NIŠ
ZBORNIK RADOVA
NIŠ, 2014.
VISOKA TEHNIČKA ŠKOLA STRUKOVNIH STUDIJA U NIŠU
ZBORNIK RADOVA
VISOKE TEHNIČKE ŠKOLE STRUKOVNIH STUDIJA
NIŠ
2014.
ZBORNIK RADOVA
Visoke tehničke škole strukovnih studija u Nišu
Izdavač:
Visoka tehnička školastrukovnih studija
Niš, Aleksandra Medvedeva 20
Tel: [phone], 588 039, 588 040
Tel/Fax: [phone]
E-mail: [email protected]
http://www.vtsnis.edu.rs
Urednik:
dr Dejan Blagojević
Recezent:
dr Zoran Milivojević
Tehnička obradai korice:
Goran Milosavljević, dipl. inž. el.
Štampa:
Punta, Niš
Tiraž:
150 primeraka
PREDGOVOR
Efikasan transfer tehnologija i znanja, predstavlja osnovu modernog razvoja privrede i društva u
celini. Adekvatnim odgovorom na izazove tehnološkog razvoja, unapređuje se proces proizvodnje,
poslovanje, otvaraju se nova radna mesta, koja traže nove kompetencije. Razvoj i rezultati u oblasti
tehničko tehnološkog polja proteklih decenija, jasno su ukazali na potrebu razvoja interdisciplinarnih i
multidisciplinarnih oblasti.
Sledeći svoju tradiciju dugu četiri decenije, nastavno osoblje Visoke tehničke škole strukovnih
studija iz Niša, daje svoj puni doprinos, ugrađujući osovne vrednosti struke, zahteve tržišta i nova znanja
u svoje nastavne programe. Kroz interaktivni odnos prema obrazovnom procesu, svakodnenvno se
unapređuju rezultati rada, kako studenata tako i nastavnog osoblja. Vidljivost tih rezultata se obezbeđuje
na svakom koraku i oni su dostupni svim zainteresovanim subjektima.
Ovaj zbornik radova, predstavlja još jedan u nizu doprinosa naše ustanove aktuelnim procesima
razvoja u regionu i šire. Prezentovani zaključci, preporuke, kao i rešenja za određene probleme, jasno
odslikavaju napredak u razvoju interdisciplinarnih istraživanja nastavnog osoblja VTŠ Niš i ukazuju na
opredeljenost ustanove da razvija i unapređuje svoje potencijale kroz aktivnu saradnju sa privredom.
Direktor Škole
dr Dejan Blagojević

SADRŽAJ:
1. PROJEKTOVANJE KOMPANDING KVANTIZERA ZASNOVANO NA
APROKSIMACIJI OPTIMALNE KOMPRESORSKE FUNKCIJE SPLAJN
FUNKCIJOM PRVOG REDA 1
Goran Mišić,Nikola Sekulović
2. OLAP SISTEMI ZA PODRŠKU U ODLUČIVANJU 5
Borivoje Milošević
3. POSTUPAK IZRADE ANIMACIJE U 3DS MAXU 9
Milan Gocić, Dejan Blagojević
4. POTROŠNJA ENERGIJE U SENZOSKIM ČVOROVIMA 13
Mirko Kosanović, Miloš Kosanović
5. OCENA AKUSTIČKE PODOBNOSTI PROSTORIJE ZA SASTANKE 17
Violeta Stojanović, Zoran Milivojević
6. KOMPARACIJA KVALITETA VODENOG ŽIGA INSERTOVANOG U
NEKODOVANI VIDEO U PROSTORNOM I TRANSFORMACIONOM DOMENU 21
Zoran Veličković
7. KVALITET USLUGE U JAVNOM GRADSKOM PREVOZU 25
Milan Stanković, Dejan Bogićević, Pavle Gladović, Nada Stojanović
8. OCENA ODRŽIVOSTI SCENARIJA UPRAVLJANJA OTPADOM PRIMENOM
VIŠEKRITERIJUMSKE ANALIZE 29
Biljana Milutinović, Aleksandra Boričić
9. ULOGA CAD SISTEMA U PROJEKTOVANJU PROIZVODA 33
Miloš Pavlović, Miloš Ristić, Vukašin Pavlović
10. PROCENA TEHNOLOGIČNOSTI KONSTRUKCIJE UPOTREBOM TEHNIČKIH
ELEMENATA 37
Miloš Ristić, Milan Pavlović
11. RADNE POVRŠINE KAO REGULATOR BRZINE TEČENJA U ALATIMA ZA
ISTOSMERNO ISTISKIVANJE PROFILA OD AL LEGURA 41
Tomislav Marinković
12. ANALIZA OSCILATORNE UDOBNOSTI TRAKTORA SA ASPEKTA SISTEMA
ELASTIČNOG OSLANJANJA 45
Boban Cvetanović, Miljan Cvetković
13. TEHNOLOGIJE RECIKLAŽE OTPADNIH OLOVNIH AKUMULATORA 49
Petar Đekić, Slađana Nedeljković
14. HIDROGEOTERMALNI POTENCIJAL NIŠKE BANJE 53
Anica Milošević,Mladen Tomić
15. SMANJENJE KOLIČINE MINERALNIH MATERIJALA U ZEMLJIŠTU PRIMENOM
MODELA CEMOS/BUCKETS 56
Danijela Zlatković
16. RAZVOJ ZGRADA ZA PARKIRANJE OD NASTANKA DO SAVREMENIH ZGRADA 59
Aleksandra Marinković
17. VARIJACIJA NORMALNE KRIVINE USLED BESKONAČNO MALOG SAVIJANJA
POVRŠI 63
Milica Cvetković
18. DIGITALNI VODENI ŽIG U FUNKCIJI PRAVNE ZAŠTITE SVOJINE 67
Milica Mladenović, Zoran Milivojević
19. JAVNI NASTUP U POSLOVNIM KOMUNIKACIJAMA 71
Staniša Dimitrijević, Ana Simonov, Dragana Cvetković, Milan Dimitrijević
20. EVALUACIJA STUDENATA U OKVIRU ENGLESKOG JEZIKA ZA POSEBNE
NAMENE 75
Danica Milošević
ZBORNIK RADOVA DECEMBAR,
VISOKA TEHNIČKA ŠKOLA STRUKOVNIH STUDIJA-NIŠ 2014.
PROJEKTOVANJE KOMPANDING KVANTIZERA ZASNOVANO NA
APROKSIMACIJI OPTIMALNE KOMPRESORSKE FUNKCIJE SPLAJN FUNKCIJOM
PRVOG REDA
DESIGN OF COMPANDING QUANTIZER BASED ON APPROXIMATION OF
OPTIMAL COMPRESSOR FUNCTION BY THE FIRST ORDER SPLINE FUNCTION
Goran Mišić,Visoka tehnička škola strukovnih studija, Aleksandra Medvedeva 20, Niš.
Nikola Sekulović,Visoka tehnička škola strukovnih studija, Aleksandra Medvedeva 20, Niš.
Sadržaj – U ovom radu je predložen novi model skalarnog kompanding kvantizera sa
optimizovanimamplitudskim opsegomza Gausovizvor.Kakobi se smanjilasloženost predloženog
modela kompandora, nelinearna optimalna komresorska funkcija je aproksimirana splajn
funkcijama prvog stepena. Na osnovu poređenja složenosti i vrednosti odnosa signal-šum
kvantizacije sa optimalnim modelom kompandora, prikazane su prednosti predloženog modela
kompandora.
Ključne reči: Kompresorska funkcija. Kompanding kvantizer. Splajn funkcije. Oblast praga
ispitivanja.
Abstract – In this paper, a novel scalar companding quantizer model with optimized support re-
gion threshold for a Gaussian source is proposed. In order to reduce the complexity of the pro-
posed compandor model, we performed an approximationof nonlinear optimal compression func-
tion using the first degree spline functions. On the basis of the comparison with the complexity and
values of signal to quantization noise ratio (SQNR) of optimal compandor model, advantages of
the proposed compandor model are shown.
Key words: Compressor function. Companding quantizer. Spline functions. Support region
threshold.
1. UVOD Lojd-Maks-ov algoritam predstavljaalgoritam za najbolјu
mogućupodeluamplitudskog opsegakvantizera, tj. algoritam
Diskretizacija signala po amplitudi, tj. kvantovanje
za određivaje vrednosti pragova odlučivanja kojima se
signala predstavlja korak u procesu digitalizacije koji ima
obezbeđuje maksimalna vrednost SQNR-a [3]. Međutim, za
veoma važnu ulogu u određivanju performansi digitalnih
veći broj nivoa kvantizacije Lojd-Maksov algoritam zahteva
telekomunikacionih sistema. Glavni cilј prilikom
dostavremena, i kao takav nije pogodan za primenu u praksi.
projektovanjakvantizera jeda se sa što manjim brojem bitova
po odmerku što verodostojnije predstavi kontinualni signal. Imajući u vidu da se realni signali opisuju neuniformnim
Takođe, trebalo bi voditi računa i o kašnjenje i o složenosti raspodelama, upotreba neuniformnih kvantizera je daleko
praktične realizacijekvantizera[1,2]. opravdanija od upotrebe uniformnih kvantizera sa stanovišta
SQNR-a. Kompanding tehnika, tehnika kojom se nad
Veličina kojom se može opisati kvantizer je odnos
ulaznim signalom primenjuje odgovarajuća kompresorska
signal-šum kvantizacije (signal to quantization noise ratio –
funkcija, predstavlja najčešće korišćenu tehniku za
SQNR). SQNR se naravno može povećati povećanjem broja
realizaciju neunifromnog kvantizera. Kvantizater je nakon
nivoa kvantovanja. Međutim, ovaj pristup nije racionalan sa
prethodne obrade uzorkovanog signala (kompresija)
inženjerske tačke gledišta jer rezultira povećanje brzine,
ekvivalentan uniformnom kvantizeru kod koga signal
odnosno broj bitova po uzorku. Za konstantan broj nivoa
zauzima ceo amplitudski opseg kvantizera. Sa izlaza
kvantovanjapodelaamplitudskog opsega kvantizera na ćelije
uniformnog kvantizera signal mora biti naknadno obrađen
može biti urađena koristeći različite pristupe, tj. kriterijume
tehnikom ekspanzije. Funkcije kompresora i ekspandora
sa ciljem da se obezbedi najmanja moguća distorzija i tako
moraju biti komplementrane kako bi se sačuvala originalna
pobolјšaSQNR.Upotreba uniformnog (linearnog) kvantizera
dinamika signala. Proces koji je kombinacija kompresije i
u kome su rastojanja između pragova odluka jednaka je
ekspanzije nazivase kompandovanje.
racionalna samo u slučaju kada se signal može opisati
uniformnom raspodelom. Međutim, u realnim slučajevima, Postoje dva pristupa prilikom izbora kompresorske
ovaj pristup obezbeđujenezadovoljavajućiSQNR. funkcije: pristup koji obezbeđuje konstantan (ne maksimalan)
1
SQNR za širok opsegvarijanse ulaznogsignala (logaritamski S x, xx ,x
0 0 1
μ i A zakoni kompresije) i pristup koji omogućava S x, xx,x  , (1)
maksimalniSQNR zareferentnuvarijansusignala (optimalna Sx 1 1 2
kompresija) [3]. Međutim, problemi u vezi sa utvrđivanjem 
inverzne kompresorske funkcije i uparivanjem karakteristika Sn1x, xxn1,xn
dioda kako bi se obezbedila komplementarnost karakteristika
gdeje
kompresora i ekpandora ukazuje da je projektovanje kola i
praktična realizacija neuniformnog kompanding kvantizera S xs s x, i0,n1 (2)
veoma složena. U cilјu pojednostavlјenja procedure i i,0 i,1
projektovanja i praktične realizacije kvantizera predložena je i x = a i x = b. Tačke x su poznate kao čvorovi.
o n i
linearizacijakompresorskefunkcije [4,5]. Polinomne funkcije moraju obezbediti neprekidnost u
čvorovima. U tom slučaju se S(x) zove deo-po-deo linearna
Amplitudski opseg kvantizera se može podeliti na
ili poligonalna funkcija.
segmente, a svaki od segmenata na odgovarajući broj ćelija
kojima se dodeljuju odgovarajući nivoi kvantovanja U ovom radu, optimalna kompresorska funkcija c(x) je
(reprodukcije).Dobijenikvantizerisupoznatikaodeo-po-deo aproksimirana splajn funkcijom prvog stepena g(x). Oblik
linearni skalarni kompanding kvantizeri (piecewise linear aproksimativne splajn funkcije je
scalar companding quantizers - PLSCQs) i imaju široku
g xcx hxx ,xx ,x ,i1,,L, (3)
primenu. Preporukom G.711 definisani su segmentni μ i A i i i i i1 i
zakoni kompresorske funkcije koji imaju široku upotrebi u
gde jex =0.Koeficijenti pravca linije h dati suizrazom
o i
mnogim sistemima, a posebno u javnim telefonskim
mrežama [6]. U radu [7] je izvršena linearna aproksimacija h  cxicxi1, i1,,L. (4)
optimalne kompresorske funkcije za Laplasov izvor i i x x
i i1
ispitivanjeSQNRodgovarajućegPLSCQkvantizara.
Za Gausov izvor jedinične varijanse (σ=1)
Podstaknuti činjenicama da se kratkoročna statistika
govornog signala modeluje Gausovim izvorom[2], to će ovaj px 1 exp x2  , (5)
 
izvor biti predmet razmatranja ovog rada. Pored toga, 2  2 
kvantizer dizajniran za Gausov izvor sa pravilno odabranom
optimalnakompresorska funkcijac(x) je[2]
tehnikomfiltriranjamožepružitiveomadobreperformanse u
slučaju kada izvor nije Gausov [8]. Za razliku od skalarnog
  x 
kompanding kvantizera koji je opisan u radovima [4] i [9],  1-erfc 
 
oblastpraga ispitivanjapredloženog modela kompandoranije   6  , (6)
c(x) x sgn( x), |x| x
podelјen na segmente jednake širine. Takođe, u ovom radu  max 1-erfc xmax  max
predlažemo jednak broj ćelija po segmentima, osim u   6 
poslednjemoptimizovanomsegmentu.
gdeje funkcija greške data sa
Rad je organizovan na sledeći način. U Odelјku 2 2 
prikazani su koraci za određivanje aproksimativne splajn erfc(u) exp(t2)dt. (7)

funkcije. U Odelјku 3 je dat opis predloženog modela u
kompandora i optimizacija amplitudskog opsega kvantizera, 3. OPIS MODELA KOMPANDORA ZASNOVANOG
dok su numerički rezultati predstavljeni i iskomentarisani u NA SPLAJN FUNKCIJI PRVOG STEPENA
Odeljku 4.U Odeljku 5 su izvedeni odgovarajući zaključci.
U ovom odeljku dat je detalјan opis kompanding
2.APROKSIMACIJA SPLAJN FUNKCIJAMA kvantizera zasnovanog na splajn funkcijama prvog stepena.
Zbog simetrije kvantizera biće razmatran samo pozitivan deo
Osnovni matematički alat za analizu i opisivanje fizičkih
kompresorske karakteristike (prvi kvadrant).
procesa su funkcije. Veoma često ove funkcije nisu poznate
eksplicitno ili su predstavlјene jednačinama koje su veoma Amplitudski opsegza optimalnikompandor je [10]
glomazne i komplikovane za dalјu analizu. Teorija
 
aproksimacija je veoma važan deo primenjene matematike x  6ln N 1 lnln N  ln 3  . (8)
koja se bavi aproksimacijom funkcija jednostavnijim max  4ln N 2ln N 
funkcijamauz određenu (dozvoljenu) grešku.
Ukupan broj reprodukcionih nivoa po segmentima u
Splajn funkcije su veoma popularne u teoriji slučaju kada je oblast praga ispitivanja x određuje se iz
max
aproksimacija. Naime, zbog njihove odlične moći izraza
aproksimacije i jednostavnosti, splajn funkcije su našle
primenu u mnogim oblastima nauke. L N N 2
 i  . (9)
2 2
Splajn funkcija S(x) može se definisati kao polinomna i1
funkcija odgovarajućeg stepena pridružena odgovarajućem Brojreprodukcionihnivoa po segmentima je
intervalu I = [a, b]. Naime, splajn funkcija stepena jedan se
može napisatina sledeći način N N
i  ,i1,,L1, (10)
2 2L
2
dokjebroj nivoa reprodukcije u poslednjem segmentu xmopatx 2 1  xopt2 
  pxdx exp max . (21)
N2L  N22 L12NL . (11) xL1  xmopatx3  2 
Vrednosti pragova segmenata određene su inverznom 4.NUMERIČKI REZULTATI I DISKUSIJA
splajn funkcijom prvog stepena
U ovom odeljku prikazane su karakteristike predloženog
 N  modela kompandora dobijene u slučaju kada je broj
x g1i  i1,,L1, (12)
i i  2L segmenata 2L= 8, a brojamplitudskih kvanatajeN=128.Za
ove parametre urađena je aproksimacija optimalne
Pragovićelijaodređujusena sledeći način kompresorske funkcije i optimizacija oblasti praga
ispitivanja.
j N
xcell  ,i1, j1,, i , (13)
i,j g'x 2 Na osnovu izraza koji su dati u Odeljku 2 i Odeljku 3,
i dobija se da jeamplitudski opseg kvantizera x =4.027412,
max
xcell  cixi j,i2,,L, j1,,Ni . (14) a vrednosti pragova x1 = 0.549324, x2 = 1.162116, x3 =
i,j g'x 2 1.978309 i x4= 4.027412 = xmax. Vrednosti reprezentacionih
i nivoa prethodno određenih pragova su c(x ) = 1.022828,
1
Dužine ćelijapo segmentima su c(x2) = 2.045665, c(x3) = 3.068498 i c(x4) = 4.027412.
Vrednosti koeficijenata pravaca linija suh = 1.861975, h =
1 2
 N 1.669143, h = 1.253175 i h = 0,467968. Dakle,
  ,i1,,L, j1,, i , (15) 3 4
i,j g'x 2 aproksimativne splajn funkcijeprvog stepenasu
i
gdeje g x1.861975x0.000000295, x0,x , (22)
1 1
2x g x1.669143x0.0105927, xx,x , (23)
 max . (16) 2 1 2
N 2
g x1.253175x0.589330, xx ,x , (24)
Granularnadistorzijakompandoradefinisanaje[2] 3 2 3
g x0.467968x2.142713, xx ,x . (25)
L N2i Δ2 N 4 3 4
D 2 i,j P ,i1,,L, j1,, i , (17) Slika 1. pokazuje optimalnu kompresorsku funciju
g 12 i,j 2
i1 j1 aproksimiranu poligonalnom splajn funkcijom i inverznu
gdeP označava verovatnoću da se ulazni signalx varijanse funkciju, tj. funkciju ekspandora koja se sada može veoma
i,j
σ2 nađe u j-toj ćeliji i-tog segmenta. Za pretpostavljeni jednostavno odrediti.
Gausov izvor,izrazu zatvorenoj formi za verovatnoćuP je
i,j 4.5
xic,ejll 1 xcell xcell  4
P  pxdx erf( i,j )erf( i,j1). (18)
i,j xcell 2 2 2  3.5
i,j1
3
Distorzija prekoračenja posmatranog kompandora
određuje se naosnovu izraza [10] 2.5
D  2 1 exp xm2ax . (19) c (x) 2
o  xm3ax  2  1.5
1
Za granularnu distorziju opisanu u (17) i distorziju
prekoračenja opisanu u (19), SQNR postignut predloženim 0.5
modelom kompandorase određujekao
0 kompresija g (x)
SQNR10log 2 , (20) -0.50 0.5 1 1.5 2 2.5 e3kspanz3ija.5 g -1 (x)4
Dg Do  X
za referentnu ulaznu varijansu 2 1. Slika 1. Funkcija kompandora, kompresija g(x) i
ekspanzijag-1(x).
U cilјu pobolјšanjakvaliteta signala, u ovom raduurađena
jeioptimizacijaamplitudskog opsega kvantizera. Numeričko Numeričko određivanje optimalne vrednosti
određivanje optimalnog opsega kvantizera vrši se poštujući amplitudskog opsega predloženog modela kompandora
kriterijum minimalne distorzijeDL u poslednjemsegmentu: ilustrovano je na Slici 2. Na osnovu slike se za broj
segmenata 2L = 8 i broj nivoa N = 128 može uočiti da je
 
minimalna vrednost ove funkcije zax = 3.74 i iznosiD =
 xopt x  max L
 max L1  6.88x10-5.Dakle,optimalna vrednost oblasti praga ispitivanja
N2 N
 L1  je 3.74. Ova vrednost je određena poštovanjem kriterijuma
 2 2L
D 
L 6 minimalne ukupne distorzije u poslednjem segmentu.
3