- •В.Г. Шахов основы информационных технологий
- •Введение
- •Глава 1 Теоретические основы информационных технологий
- •1.1. Теория сигналов и спектральный анализ
- •1.2. Управление колебаниями
- •1.3. Теория информации
- •1.4. Дискретизация и квантование
- •Глава 2 Сжатие информации
- •2.1. Адаптивная дискретизация, разностная и дельта-модуляция.
- •2.2. Статистическое сжатие
- •2.3 Сжатие динамического диапазона.
- •2.4. Эффективное кодирование
- •2.5. Модификации кодов Хафмана
- •2.6. Алгоритмы Лемпеля – Зива
- •2.7. Сжатие графических изображений
- •2.8. Видеостандарт mpeg
- •Глава 3 Многоканальная передача и уплотнение линий связи
- •3.1. Сравнение и анализ основных методов разделения каналов
- •3.3. Адресное разделение каналов
- •3.4. Разделение каналов на основе псевдослучайных последовательностей
- •3.5. Комбинированное разделение каналов
- •Глава 4 Случайные процессы и их приложения
- •4.1. Основы теории случайных событий и величин
- •4.2 Основы теории случайных процессов
- •Глава 5 Основы цифровой обработки сигналов
- •5.1. Дискретные экспоненциальные функции (дэф)
- •5.2. Быстрое преобразование Фурье (бпф)
- •5.3. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов
- •5.5. Основы цифровой фильтрации
- •Глава 6 Борьба с помехами
- •6.1. Энергетические методы
- •6.2. Методы импульсной модуляции гармонической несущей
- •6.2. Простейшие методы приема импульсных сигналов
- •6.3. Помехоустойчивый прием модулированных колебаний при импульсной огибающей
- •6.3.1 Некогерентный ам-прием
- •6.3.2 Когерентный чм-прием
- •.3.3 Когерентный фм-прием.
- •6.4.Корректирующие коды.
- •6.4.1. Основные определения корректирующих кодов.
- •6.4.2. Алгебраические коды
- •6.4.3. Матричная запись линейных корректирующих кодов
- •6.4.4. Коды Рида - Маллера I рода
- •6.4.5. Полиномиальные коды
- •6.4.6. Итеративные коды
- •6.5. Непрерывные коды
- •6.5.1. Рекуррентные коды
- •6.5.2 Сверточное кодирование
- •6.5.3. Каскадные коды
- •6.5.4. Нелинейные коды
- •6.6. Системы с обратными связями
- •6.7. Комплексные решения помехоустойчивого приема.
- •Глава 7 Пример расчета параметров информационной системы
- •7.1. Основные сведения о системах телеизмерения
- •7.2. Содержание курсовой работы и исходные данные
- •7.3. Определение полосы занимаемых частот и построение спектральной диаграммы
- •7.3.1 Определение периода опроса
- •7.3.2. Определение верхней частоты спектра импульсной последовательности
- •7.3.3. Варианты модуляции
- •7.3.4. Выбор несущих и построение спектральной диаграммы
- •7.4. Определение максимального уровня помех в канале связи
- •7.4.1. Помехоустойчивость передачи импульсно-модулированных сигналов
- •7.4.2. Помехоустойчивость передачи кодовых посылок
- •7.5. Определение количества информации одного сообщения и скорости передачи информации.
- •7.6. Вычисление эффективности передачи
- •Заключение по курсовой работе
- •Общее заключение по учебному пособию
- •Библиографический список
- •Содержание
- •Глава 7 278
Глава 2 Сжатие информации
Под сжатием информации (или сжатием данных) понимается устранение избыточности сообщений. Как уже было сказано, реальные сообщения имеют достаточно большую избыточность. Частично избыточность связана с повышением помехоустойчовости (например, речь, корректирующие коды), частично это дань способам отображения информации (в частности, двоично-десятичный код). Определим количественную оценку избыточности. Если максимально допустимая энтропия источника равна (это, например, соответствует равным вероятностям букв русского алфавита), а реальная , избыточность
. |
(2.1) |
Из (2.1) вытекает диапазон изменения избыточности: , причём, чем больше , тем меньше информационная ёмкость сообщений. Существует несколько разных групп методов снижения избыточности: аппаратные, математические, лингвистические, кодовые.
Рассмотрим наиболее распространённые.
2.1. Адаптивная дискретизация, разностная и дельта-модуляция.
Адаптивная дискретизация осуществляется с переменным шагом, причем величина шага обратно пропорциональна производной сигнала:
, |
(2.2) |
где – константа.
Оценим выигрыш по эффективности, вычислив среднюю тактовую частоту. Будем считать, что выбирается по два отсчёта относительно мгновенной частоты, а она, в свою очередь, пропорциональна производной:
. |
(2.3) |
Математическое ожидание
. |
(2.4) |
Плотность распределения производной вычисляется для каждого распределения индивидуально по способу, изложенному, например, в [15].
Относительный проигрыш в производительности
. |
(2.5) |
Возможны и другие способы оценивания эффективности адаптивной дискретизации [2.1], в том числе коэффициент сжатия:
, |
(2.6) |
где – полоса частот при равномерной дискретизации, – полоса частот при адаптивной дискретизации.
Коэффициент сжатия зависит от распределения сигнала и вида спектра; в частности, при нормальном распределении и равномерном спектре:
, |
(2.7) |
где – максимальная амплитуда сигнала, – его с.к.о.
Из (2.7) видно, что чем меньше (то есть, чем уже распределение), тем эффективнее сжатие.
Структура адаптивного дискретизатора приведена на рис.2.1. Здесь УВ – устройство выборки-хранения, Д – дифференциатор. Под воздействием дифференциатора изменяется частота срабатывания УВХ. Недостатком этой схемы является наличие дифференциатора, который чувствителен к помехам, особенно импульсам и высокочастотным.
Рис. 2.1. Адаптивный дискретизатор
Лучшие характеристики имеет схема, представленная на рис. 2.2. Здесь И – интегратор.
Рис. 2.2. Адаптивный дискретизатор с интегратором.
Выбор частоты дискретизации в большой степени зависит от способа восстановления дискретизированного сигнала. Из раздела 1.4 следует, что восстановление по формуле (1.118) невозможно из-за физической нереализуемости фильтра с прямоугольной частотной характеристикой. На практике наиболее часто восстанавливают непрерывное колебание с помощью полиномов низких степеней. Выбор полиномов низкой степени определяется снижением эффективности аппроксимации при дальнейшем увеличении степени. Так, при восстановлении синусоидального колебания полиномами первой степени вместо нулевой с погрешностью точность возрастает в раз [7].
При восстановлении непрерывных колебаний возможно решение задач экстраполяции и интерполяции. В первом случае следующее значение вычисляется (восстанавливается) из предыдущего на основании знания этого значения и производной в этой точке. Метод поясняется чертежом на рис.2.3.
Рис. 2.3. Восстановление колебания линейной экстраполяцией
На основании значения сигнала в точке и его производной проводится прямая линия до момента времени . Если за интервал времени , производная изменится, экстраполированное значение отличается от действительного на величину . Величина зависит от значения второй производной в точке и минимальна при . Если это условие не выполняется, необходимо делать поправку с учетом величины и знака второй производной.
Интерполяция – это восстановление колебания по известным значениям. Она может выполняться по хорошо разработанным методикам, например, квадратичной аппроксимации Ньютона или с помощью полиномов Лежандра [16].
Один из широко используемых методов сжатия данных – разностная модуляция. Суть её заключается в том, что в дискретные такты передаются не абсолютные значения символов, а разности относительно предыдущих отсчётов:
. |
(2.8) |
Оценим эффективность этого метода, предполагая, что сигнал непрерывный и дифференцируемый во всех точках. На основании теоремы о конечных приращениях выразим разность:
. |
(2.9) |
Вместо производной можно записать частоту в предположении единичной амплитуды. Вычислим среднее значение частоты сигнала:
, |
(2.10) |
где – спектральная плотность мощности.
Тогда
. |
(2.11) |
Поскольку длина кода пропорциональна двоичному логарифму амплитуды, сигнал предполагается ограниченным по частоте значением , а по теореме Котельникова , выигрыш от разностной модуляции можно вычислить по формуле:
. |
(2.12) |
В наиболее неблагоприятном случае при равномерном распределении мощности от 0 до интеграл в знаменателе равен , что дает коэффициент сжатия . Наиболее часто распределение частоты по экспоненциальному закону: . Тогда
, |
(2.13) |
то есть, чем круче спадает характеристика, тем выше коэффициент сжатия.
Структурная схема разностного модулятора представлена на рис. 2.4. Здесь обозначено: УВХ – устройство выборки-хранения; – вычитатель аналоговых сигналов; Т – таймер (дискретизатор), К – ключ. По командам от таймера УВХ запоминает мгновенное значение сигнала с какой-то задержкой. Вначале вычитатель через ключ К заносит разность мгновенного значения входного сигнала и его предыдущего значения на АЦП, где и образуется код разности. После этого на УВХ устанавливается новое мгновенное значение сигнала.
Рис. 2.4. Структура разностного модулятора
Структура демодулятора представлена на рис. 2.5. Демодулятор состоит из накапливающего сумматора и ЦАП. Поступающий на него код разности суммируется с предыдущим кодом, после чего преобразуется в аналоговую величину.
Рис. 2.5. Структура разностного демодулятора
Дельта-модуляция – предельная ситуация разностной модуляции [13]. Её сущность лучше проиллюстрировать на временной диаграмме, приведенной на рис. 2.6. Выбирается величина шага по амплитуде , запоминается начальное значение сигнала и отслеживаются изменения его амплитуды относительно запомненного значения. Как только текущая амплитуда изменяется относительно этого значения на величину , модулятор вырабатывает импульс превышения и одновременно запоминает новое значение сигнала. В дальнейшем процесс повторяется. Как видно из рис.2.6, положительному приращению сигнала соответствует положительный импульс, отрицательному – наоборот. Достоинством дельта-модуляции является её очень высокая помехоустойчивость: приёмнику достаточно отличить положительный импульс от отрицательного.
Рис. 2.6. К определению дельта-модуляции
Как видно из рис. 2.6, частота импульсов прямо пропорциональна производной сигнала и обратно пропорциональна величине приращения . Структурная схема модулятора приведена на рис. 2.7. Здесь обозначено: К – компаратор. УВХ хранит предыдущее мгновенное значение входного сигнала, компаратор имеет характеристику идеального трёхпозиционного реле: при положительном приращении сигнала он выдаёт положительный импульс, при отрицательном – отрицательный. С каждым импульсом компаратора УВХ запоминает новое значение сигнала.
Демодулятор показан на рис. 2.8. Здесь Д – детектор полярности принимаемого импульса; МП – мультиплексор; – аналоговый сумматор. Под действием принимаемых импульсов детектор переключает мультиплексор на суммирование положительных или отрицательных приращений, а сумматор накапливает эти приращения.
|
|
Рис. 2.7. Дельта-модулятор |
Рис. 2.8. Дельта-демодулятор |
Недостатком дельта-модуляции является специфическая ошибка, называемая ошибкой накопления. Сущность её заключается в том, что если приёмник не принял один из импульсов или принял его неверно, на выходе появляется ошибка величины , которая при дальнейшей работе не уничтожается, а накапливается. Если канал связи симметричный, то есть вероятности искажения положительных и отрицательных импульсов одинаковы, на большом интервале времени средняя ошибка стремится к нулю, но возрастает дисперсия ошибки. При несимметричном канале связи дельта-модуляция вообще неприменима, так как неизбежно приводит к неприемлемым ошибкам.
Второй недостаток дельта-модуляции – она требует абсолютно прозрачного канала связи. Это означает, что поскольку те и другие импульсы в принципе появляются случайно во времени, канал связи между передатчиком и приёмником должен поддерживаться постоянно. Вследствие этого дельта-модуляция используется для очень низкочастотных случайных процессов. Например, это могут быть сигналы от стационарных производственных процессов (информация о частоте в энергосистеме, о давлении газа в газопроводе и т. д.).
В заключение отметим, что в некоторых случаях положительные и отрицательные импульсы заменяются кодами. Например, в системах телемеханики [41] сигналы дельта-модуляции выдаются двухразрядным двоичным кодом, в котором положительное приращение передаётся кодом 01, отрицательное – кодом 10, а отсутствие приращения – кодом 11.