Автоматизация сбора и первичной обработки информации

101 Далее поясняются основные аспекты сжатия измерительной информации, приведенные в табл. 4.4. 4.5.1. Элементы теории кодирования Большинство реальных сообщений обладают определенной избыточностью. При этом избыточность может быть естественной и искусственной ( кодирование – процесс преобразования сообщения в комбинацию различных символов или соответствующих им сигналов). Естественная избыточность характерна для первичных алфавитов, искусственная – для вторичных. В свою очередь естественная подразделяется на семантическую и статистическую. Семантическая заключается в том, что мысль, представленная в сообщении, может быть сформулирована короче. Статистическая избыточность обусловлена тем, что состояния элементов реальных сообщений неравномерны и взаимозависимы. При равновероятностных сообщениях энтропия сообщений max Н Н log m   , где m – количество сообщений. Отношение реалн max Н Н характеризует, насколько данное реальное сообщение отличается от оптимального. Если количество информации реального и оптимального сообщения одинаково, то min max Н Н , I n n     откуда коэффициент сжатия min max Н Н n n    . Следовательно, подходы к сжатию информации, использующие различные методы кодирования, заключаются в применении кодов, где энтропия максимальна max Н Н  , что достигается: - устранением семантической избыточности; - правильным учетом статистических особенностей информационных посылок (вероятностное кодирование); - правильным выбором вторичного алфавита; - оптимальным кодированием (Шеннона–Фано, Хаффмана). Рассмотрим некоторые методы кодирования, указанные в табл. 4.4. Кодирование с преобразованием заключается в преобразовании множества взаимосвязанных сигналов в новую более независимую совокупность. Например, перемножением исходной совокупности на квадратную ортогональную матрицу А, элементами которой являются только 1 AX i y    ; если произвести кодирование i y , то в ряде случаев можно существенно сократить избыточность. При таком подходе к сигналу предъявляется единственное требование – достаточно низкая скорость изменения статистических свойств. Этот подход обычно используется не изолированно, а в сочетании с разностными методами. Однако возможно и его самостоятельное использование. Здесь наиболее плодотворны методы, применяемые в теории распознавания образов и опирающиеся на теорию компактности образов. Наконец, есть еще один подход к кодированию с уплотнением, основанный на изменении размерности, с помощью сохраняющего меру преобразования. Этот метод берет свое начало от идеи математика Кантора об отображении точек квадрата (т.е. площади) в точки на линии. Разностная кодоимпульсная модуляция (РКИМ). При реализации РКИМ входной процессор работает в режиме дифференциатора, сравнивающего текущее значение входного сигнала выборки ( ) i S t со значением входного сигнала, которое было на предыдущем шаге, т.е. в момент времени i k t   . При этом в канал связи или процессор более высокого уровня вводится сигнал