Метод Хэмминга
При построении помехоустойчивых кодов используется метод Хэмминга (для исправления одиночных ошибок):
Основная идея состоит в добавлении к информационным битам нескольких битов четности, каждый из которых контролирует определенные информационные биты. Если пронумеровать все передаваемые биты, начиная с 1 слева направо, то контрольными (проверочными) оказываются биты, номера которых равны степеням числа 2, а все остальные являются информационными. Алгоритм:1.произвести проверку всех битов четности; 2.если все биты четности верны, то перейти к пункту 5; 3.вычислить сумму номеров всех неправильных битов четности; 4.инвертировать содержимое бита, номер которого равен сумме, найденной в пункте 3;
5.Исключить биты четности, передать правильный информационный код.
Представление чисел в эвм
Как представляются
в компьютере целые числа. Целые
числа без знака
обычно занимают в памяти один или два
байта и принимают в однобайтовом формате
значения от
до
Самый
левый (старший) разряд содержит информацию
о знаке числа. Знак «+» кодируется 0, а
«-» - 1. В компьютерной технике применяются
три формы записи (кодирования) целых
чисел со знаком: прямой, обратный,
дополнительный код. Положительные
числа в
прямом, обратном и дополнительном кодах
изображаются одинаково - двоичными
кодами с цифрой 0 в знаковом
разряде.Отрицательные
числа в
прямом, обратном и дополнительном кодах
имеют разное изображение. Прямой
код: В знаковый
разряд помещается цифра 1, а в разряды
цифровой части числа – двоичный код
его абсолютной величины.
Обратный код получается инвертированием всех цифр двоичного кода абсолютной вел.числа, включая разряд знака: 0 заменяются 1, а 1 – 0.
Дополнительный код
получается образованием обратного кода с последующим прибавлением 1 к его младшему разряду.
Тои(3). Теория распознавания (т.Р).
Распозн. образов (объекты, сигналы, процессы) – самая распростр. задача, кот. человеку приходится решать практически ежесекундно, для этого он использует огромные ресурсы своего мозга. В своей практике люди решают разнообразные задачи по классификации и распознаванию образов (речь, внешний вид). К задачам распознавания относятся: технические и медицинские диагностики, прогнозирование, управление производственным процессом. Т. о. система распознавания – автоматическое вычислительное устройство, предназначенное для распознавание образов.
Системы распознавания OCR. Эти системы OCR предназначены для автоматического ввода документов в компьютер с помощью сканера. В основу OCR положено 3 принципа, сформулированные при наблюдении за поведением животного и человека:
1.Целостность – объект описывается как целое с помощью значимых элементов и отношен. между ними.
2.Целенаправленность – распозн. строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез.
3.Адаптивность, т.е. способность системы к самообучению.
Одной из OCR систем является FineReadr разработанный российскими программистами и предназначен для распозн. сканированных документов. Изображения при сканировании кодируются в модели RGB.
Задачи№1. Первоначальная классификация объектов (явлений), подлежащих распознаванию, составление априорного алфавита классов.
Определяется цель распознавания, формулируются требования к системе распознавания, позволяющие выбрать принцип классификации, составляется априорный алфавит классов объектов (явлений).
Задача№2. Определение полного перечня признаков (параметров), характеризующих объекты или явления, для которых данная система разрабатывается.
В решении этой задачи главное - найти все признаки, характеризующие существо распознаваемых объектов (явлений). Признаки могут подразделяться на:
детерминированные; вероятностные; логические; структурные.
Детерминированные признаки - имеют конкретные и постоянные числовые значения.
Вероятностные признаки - это характеристики объекта (явления), носящие случайный характер.
Логические признаки распознавания - это характеристики объекта или явления, представленные в виде элементарных высказываний об истинности ("да", "нет" или "истина", "ложь").
Структурные признаки - непроизводные (то есть, элементарные, не производимые из других элементарных признаков) элементы (символы), примитивы изображения объекта распознавания.
Задача №3 Описание классов априорного алфавита на языке априорного словаря признаков.Априорное описание классов - наиболее трудоемкая из задач в процессе создания системы распознавания, требующая глубокого изучения свойств объектов распознавания.
Задача№4. Разработка априорного словаря признаков распознавания.
Главное содержание рассматриваемой задачи построения СР - создание словаря, обеспечиваемого реально возможными измерениями.
Задача№5. Выбор алгоритма классификации, обеспечивающего отнесение распознаваемого объекта или явления к соответствующему классу.
Заключается в разбиении пространства значений признаков распознавания на области, соответствующие классам.
Задача №6. Определение рабочего алфавита классов и рабочего словаря признаков системы распознавания.
Суть этой задачи - разработка такого (рабочего) алфавита классов и такого (рабочего) словаря признаков, которые обеспечили бы максимальное значение показателя эффективности распознавания.