Алгоритм выделения следа искусственного сигнала вистлера в спектрограмме с помощью интегрированной среды разработки приложений PyCharm

Abstract

В работе предложен алгоритм выделения следа искусственного сигнала свистящего атмосферика (вистлера) в спектрограмме, реализованный на языке Python в интегрированной среде разработки PyCharm 2024.1. Алгоритм позволяет с помощью установки некоторого порогового значения (фильтра) выделить след вистлера. Фильтр учитывает интенсивность сигнала в спектре, стандартное отклонение значений от среднего, а также некоторый множитель, который позволяет исключить шум и выделить только более значимые пики в сигнале. В алгоритме с помощью маски на основе фильтра удается получить массив частот для следа искусственного вистлера. Компьютерная программа позволяет сохранять полученный массив в текстовый файл, который можно использовать для дальнейшего анализа в различных табличных процессорах, а также строить графики следа вистлера для визуального исследования. В статье была произведена проверка адекватности алгоритма на примере расчета коэффициента дисперсии. Показано, что алгоритм дает хорошие результаты. The paper proposes an algorithm for identifying the trace of an artificial whistling atmospheric signal (whistle) in a spectrogram, implemented in Python in the PyCharm 2024.1 integrated development environment. The algorithm allows you to identify the whistler trace by setting a certain threshold value (filter). The filter takes into account the signal intensity in the spectrum, the standard deviation of values from the mean, and a certain multiplier that allows you to exclude noise and identify only the most significant peaks in the signal. In the algorithm, using a mask based on the filter, it is possible to obtain an array of frequencies for the trace of an artificial whistler. The computer program allows you to save the resulting array in a text file, which can be used for further analysis in various spreadsheet processors, as well as build whistler trace graphs for visual research. The article tested the adequacy of the algorithm using the example of calculating the dispersion coefficient. It was shown that the algorithm gives good results.