Тема 5: Сжатие измерительной информации

Необходимость систем сжатия информации обуславливается требованием согласования информационных потоков с пропускной способностью каналов связи (космические исследования, автоматизация экспериментальных исследований, системы автоматического контроля и управления) с целью облегчения режимов работы операционных узлов (обработка на ЭВМ после этапа сбора данных), сжатие объема памяти.

Возможность реализации операции по сжатию данных можно сформулировать следующим образом:

Лемма 1: Сжатие информации возможно в тех случаях, когда в уравнениях, описывающих пространство сообщений, содержатся члены, периодически принимающие значения нуля, константы или аналитической функции.

Справедливость леммы в следующем:

Если 0 - отпадает необходимость выделять канал для передачи сигналов, формирующих член уравнения, обращенный в 0, а также их обработке в процессоре. Кроме того, упрощается само уравнение.

Если const - то один раз передаём и храним, а дальше также как с нулем.

Если уравнение состояния описывается аналитической функцией, то в канал связи достаточно передать код этой функции.

Лемма 2: сжатие возможно и в тех случаях, когда уравнение состояния, описывающие пространство сообщений, передаваемых от каждого из источников информации, связаны между собой логическими или аналитическими зависимостями, обеспечивающими выборку в данный момент не всех, а единственного количества источников - селективная выборка.

Эти 2 леммы характеризуют сжатие во времени и в пространстве.

Лемма 3: Сжатие информации возможно также в тех случаях, когда по условиям передачи и обработки и исследования допускается увеличение времени передачи по каналу связи.

С точки зрения теории информации сжатие измерительной информации заключается в возможности сокращения ее избыточности, которая обуславливается нестационарностью регистрируемых параметров и коррелированностью выборок при дискретизации измеряемых процессов. При этом задача сжатия заключается в выборе таких алгоритмов формирования сообщений, при которых содержащаяся в них избыточность была бы минимальной, т.е. объем сообщения в максимальной форме приближается к качеству информации, заключенной в нем. Реализацию такого рода операций рационально сосредоточить в специализированном периферийном оборудовании - устройствах сжатия информации (УСИ). Последние представляют собой по существу препроцессоры, способные оперировать как с аналоговыми так и с цифровыми сигналами и представляют результат в цифровом виде. Для высокоскоростных информационных потоков целесообразно применять специализированные УСИ. В первую очередь с экономической точки зрения. В остальных случаях возможно применение универсальной ЭВМ.

Из рассмотренных лемм, задачи по сжатию данных, возможные на УСИ могут быть сведены к четырем основным методам сжатия информации: кодированию, выделению параметров, отбрасыванию избыточности информации и селективной выборке.

Геометрическая интерпретация

а) Кодирование - однозначное отображение пространства сообщений в пространстве сигналов. Сжатый сигнал - это разностный код.

б) Выделение параметров - преобразование пространственных сообщений, при которых возможно выявление подпространств параметров, отображаемых в пространство сигналов.

в) Отбрасывание - избыток информации предусматривает также преобразование, при котором происходит замена этого истинного пространства ограниченным множеством непересекающихся подпространств, разделенных ненулевыми расстояниями.

г) Селективная выборка - замена пространства большого числа сообщений в область пространства меньшего числа сообщений путем использования дискретности передачи информации.

Рассматривая указанные выше леммы можно систематизировать в виде таблицы направления, в которых должен осуществляться выбор математического аппарата, необходимого как для моделирования, так и для реализации УСИ.

Применяемые методы сжатия и соответствующий им математический аппарат.

Математич. аппарат Методы сжатия информации
  Кодирование Выделение параметров Отбрасывание Селективная выборка
Аналитические методы Кодирование с преобраз-нием Разностная модуляция(РМ) РМ с экстраполяцией Спектральный анализ Метод ряда Фурье Фильтрация Экстраполяция Интерполяция Сглаживание Экстраполяция Выборка по крутизне сигнала Экстремальная выборка
Логические методы Дельта модуляция Комбинированное кодирование Декодирование Пороговая обработка Пороговая обработка Округление Отбрасывание Выборка по логическому закону Управление по командам
Вероятностные методы Вероятностное кодирование Факторный анализ Регрессионный анализ Выборка по статистическим характерис-кам
Комбинир-ные методы Адаптивное кодирование Кодирование в плоскости разряда Метод скользящего спектра Метод Карунена-Лоэва Сокращение размерности Адаптивная выборка

Ниже поясняются основные аспекты сжатия измерительной информации, приведенные в данной таблице.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: