Основные виды преобразования информации. К основным видам преобразования относятся:

1. функциональное преобразования (изменение характеристик сигнала без потерь полезной информации)

2. Квантование сигнала по уровню. Дисперсия шума квантования D_. Если ₁=…=_i=…=_k=, то дисперсия шума определяется формулой:

D_=²/12.

3. Дискретизация сигнала во времени.

Теорема Котельникова: Если ширина спектра сигнала равна _с , то сигнал без потерь информации может быть передан своими дискретными отсчетами через интервал времени.

t=1/2*_с

4. Кодирование (интерфейсное, статистическое, помехоустойчивое)

5. Модуляции:

• модуляции гармонических колебаний (амплитудная, частотная, фазовая)

• импульсная модуляция ( амплитудно- импульсная, широтно- импульсная, частотно- импульсная, фазово- импульсная)

Импульсно-кодовая модуляция предполагает дискретизацию сигнала во времени и квантование по уровню.

a(t)=A*cos(*t+)

  

ЧМ+ФМ=УМ (угловая модуляция)

Модуляционный сигнал c(t):

Лекция 6

Применение находят экспертные системы, основанные на использовании принципов организации естественных нейронных систем. Нейрокомпьютеры (обычный компьютер + нейроплата или специально реализованные принципы нейросистемы ) используются в банковских целях (считывание чеков и финансовых документов, проверка достоверности подписи, прогнозирование изменения курсов валют), страховых компаниях, военном деле, промышленности и т.д.

Структуры и компоненты ИТ

Зарисуем схему структуры ИТ

Информационно технологические процессы– совокупность взаимосвязанных функциональных процессов автоматизации системы, обусловленных ее целевым назначением.

Различают также обеспечивающий информационный процесс. Это процессы связанные с функционированием ОС, СУБД, сетевого ПО и т.д.

Опорная база информационных технологий – совокупность ПППП и других средств автоматизации ИТ, которые не зависят от ПППП предметной области (hardware,software).

Предметные и проблемные области автоматиз Системы

Предметная область – совокупность предметов ( объектов, явления, процессов, их свойств и связей между ними), составляющих область деятельности некоторой системы.

Объектом предметной области может быть человек, подсистема или ее элемент, событие, место, понятие и т.д.

Проблемная область – совокупность задач (проблем), решаемых предметной областью (например ППП задача о погоде, о товаре, задача резервирования билетов и т.д).

Модель предметной области – совокупность описания, отражающих предметную область.

Основные свойства энтропии.

1. Энтропия одномерной случайной величины ( одномерного случайного ансамбля) Х – величина неотрицательная. Н(Х)0.

Равенство нулю имеет место тогда и только тогда, когда все вероятности ансамбля, за исключением одной, равны нулю, а эта – единственная единица.

Н(Х)0

Н(Х)=-p(x_i)*log₂p(x_i);

i=1…n

-p(x_i)*log₂p(x_i)>0

0<p(x_i)<1

2. Энтропия ансамблей максимальна и равна Нmax(X)=log2n, где n – число событий данного ансамбля только в том случае, если р(х₁)=…=р(х_i)=…=р(х_n)=1/n, т. е. события равновероятны .

3. p(x_i,y_j) 1in

M[X,Y]=?

M(X)=M{I(x_i)}

M(X,Y)=M{ I(x_i ,y_j)}= p(x_i ,y_j)*log₂ p(x_i ,y_j),

i=1…n, j=1…m

I(x_i,y_j)=log₂(p_c(x_i ,y_j)/ p(x_i ,y_j))=-log₂ p(x_i ,y_j)

I(x_i,y_j)=- log₂ p(x_i ,y_j)

M(X,Y)M(X)+M(Y)

Равенство имеет место только в том случае, если событие независимо.

p(x_i ,y_j)= p(x_i)*p(y_j )

4. Двумерная случайная величина задается таблицей:

	y,x	Х1	…	Хi	…	Хn
p(y1)	y1	p11	…	p1i	…	p1n
…	…	…	…	…	…	…
p(yi)	yi	pi1	…	pii	…	pin
…	…	…	…	…	…	…
p(yn)	yn	pn1	…	pni	…	pnn
	p(x1)			p(xi)		p(xn)

H(x,y)-?

H(x)=M{I(x_i)}

H(x,y)= M{I(x_i,y_j)}= p(x_i ,y_j)*log₂ (x_i ,y_j)

H(X,Y)=- p(x_i ,y_j)*log₂ p(x_i ,y_j), (1)

p(x_i ,y_j)= p(x_i)* p(y_j/x_i) (2)

p(x_i ,y_j)= p(y_j )* p(x_i /y_j) (3)

Подставим (2) в (1) и выполним преобразования:

H(X,Y)=- p(x_i)*p(y_j/x_i)*log₂[p(x_i)*p(y_j/x_i)]=- p(x_i)*log₂p(x_i)*p(y_j/x_i)-

-p(x_i) p(y_j/x_i)* log₂ (y_j/x_i)=- p(x_i)*log₂p(x_i)- p(x_i) p(y_j/x_i)* log₂ (y_j/x_i)=

=H(X)+H(Y/X)

H(Y/X) – условная энтропия ансамбля

Если подставить (3) в (1), то получим:

H(X,Y)=H(Y)+H(X/Y),

где H(Y)=- p(y_j )* log₂ p(y_j)

H(X/Y)=- p(y_j ) p(y_j/x_i)* log₂ p(x_i /y_j)

H(Y/X)=M{H(y/x_i )}= p(x_i) H(Y/X)

H(y/x_i) – частная энтропия

H(y/x_i)=M{I(y_j /x_i )}=- p(y_j/x_i)* log₂ p(y_j/x_i)