Автоматизация сбора и первичной обработки информации

105 апертуры. Другими словами, вычисление координат начала и конца отрезка аппроксимирующей прямой осуществляется так, чтобы длина этого отрезка была максимальной при заданном значении допустимой погрешности  . Отдельные отрезки при использовании этого метода ПИПП соединяются друг с другом также отрезками прямых. Метод ПИПП-4 обеспечивает максимально возможное сжатие, однако реализация его на практике довольно сложна. Поэтому часто применяют другие методы ПИПП: с использованием стыкующихся и нестыкующихся отрезков. В методе ПИПП с использованием стыкующихся отрезков (ПИПП-СО) (рис. 4.21, в ) начальная точка нового отрезка аппроксимирующей прямой совмещается с конечной точкой предыдущего отрезка, причем один из концов отрезка располагается на фактической выборке, а другой – на границе апертуры. Здесь на каждом интервале аппроксимации передается информация только об одной конечной точке отрезка аппроксимации, что, казалось бы, должно повысить эффективность кодирования по сравнению с ПИПП-4. Но это не так, потому что количество отрезков аппроксимации в ПИПП-СО может почти вдвое превышать таковое в ПИПП-4. Кроме того, в ПИПП-СО значения восстанавливаемых сигналов, как правило, дальше отстоят от реальных значений, что приводит к повышению числа выборок для увеличения точности восстановления информации. Для компенсации недостатков ПИПП-СО был разработан метод ПИПП с использованием нестыкующихся отрезков (ПИПП-НСО) (рис. 4.21, г ). Начальные точки аппроксимирующих отрезков прямой в методе ПИПП-НСО всегда совмещаются с фактическими выборками, соответствующими моменту, когда предыдущий аппроксимирующий отрезок прямой выходит за пределы апертуры. Такой прием позволяет минимизировать значение изменения угла наклона смежных отрезков аппроксимации, т.е. уменьшить колебательный характер аппроксимирующей функции. Метод ПИПП-НСО обеспечивает высокий коэффициент уплотнения информации, несмотря на то, что приходится передавать информацию об обоих концах каждого отрезка аппроксимации. Объясняется это уменьшением общего числа выборок из-за более точного метода разбиения на отрезки аппроксимации. Еще одной разновидностью ПИПП является так называемая веерная интерполяция (рис.4.21, д ). Здесь начала и концы каждого из отрезков аппроксимации совпадают с фактическими выборками, а сам отрезок располагается так, чтобы охватить максимально возможное количество точек отсчета, попадающих внутрь апертуры. При веерной интерполяции осуществляется весьма заметное сглаживание сигнала, поэтому ее рационально рекомендовать в тех случаях, когда на сигнал наложена высокочастотная помеха. 4.4.2.1.2. Апертурные алгоритмы, использующие экстраполяцию В экстраполяционных алгоритмах по первым N +1 отсчетам вычисляются коэффициенты интерполяционного полинома Лагранжа степени N и затем осуществляется последовательная экстраполяция полинома на каждый очередной отсчет. Для этого по найденным коэффициентам вычисляется значение полинома на момент поступления очередного ожидаемого отсчета, а разность между вычисленным и фактическим значениями сравнивается с допустимой максимальной погрешностью (апертурой). Восстановление измеренного значения на приемной стороне происходит в реальном масштабе времени без задержки, что часто является определяющим преимуществом этих алгоритмов. Экстраполяция позволяет улучшить динамические характеристики информационных систем. Экстраполяционные методы прочно вошли в практику систем уплотнения информации, способствуя организации оптимального кодирования и селективной выборки, а также обеспечивая реализацию в системах метода плавающей апертуры. Задача экстраполяции может решаться по-разному, но всегда при одном условии – наличии некоторого известного свойства, связывающего прошлое процесса с его будущим, по крайней мере, в