Тема 5: Сжатие измерительной информации
Необходимость систем сжатия информации обуславливается требованием согласования информационных потоков с пропускной способностью каналов связи (космические исследования, автоматизация экспериментальных исследований, системы автоматического контроля и управления) с целью облегчения режимов работы операционных узлов (обработка на ЭВМ после этапа сбора данных), сжатие объема памяти.
Возможность реализации операции по сжатию данных можно сформулировать следующим образом:
Лемма 1: Сжатие информации возможно в тех случаях, когда в уравнениях, описывающих пространство сообщений, содержатся члены, периодически принимающие значения нуля, константы или аналитической функции.
Справедливость леммы в следующем:
Если 0 - отпадает необходимость выделять канал для передачи сигналов, формирующих член уравнения, обращенный в 0, а также их обработке в процессоре. Кроме того, упрощается само уравнение.
Если const - то один раз передаём и храним, а дальше также как с нулем.
Если уравнение состояния описывается аналитической функцией, то в канал связи достаточно передать код этой функции.
Лемма 2: сжатие возможно и в тех случаях, когда уравнение состояния, описывающие пространство сообщений, передаваемых от каждого из источников информации, связаны между собой логическими или аналитическими зависимостями, обеспечивающими выборку в данный момент не всех, а единственного количества источников - селективная выборка.
Эти 2 леммы характеризуют сжатие во времени и в пространстве.
Лемма 3: Сжатие информации возможно также в тех случаях, когда по условиям передачи и обработки и исследования допускается увеличение времени передачи по каналу связи.
С точки зрения теории информации сжатие измерительной информации заключается в возможности сокращения ее избыточности, которая обуславливается нестационарностью регистрируемых параметров и коррелированностью выборок при дискретизации измеряемых процессов. При этом задача сжатия заключается в выборе таких алгоритмов формирования сообщений, при которых содержащаяся в них избыточность была бы минимальной, т.е. объем сообщения в максимальной форме приближается к качеству информации, заключенной в нем. Реализацию такого рода операций рационально сосредоточить в специализированном периферийном оборудовании - устройствах сжатия информации (УСИ). Последние представляют собой по существу препроцессоры, способные оперировать как с аналоговыми так и с цифровыми сигналами и представляют результат в цифровом виде. Для высокоскоростных информационных потоков целесообразно применять специализированные УСИ. В первую очередь с экономической точки зрения. В остальных случаях возможно применение универсальной ЭВМ.
Из рассмотренных лемм, задачи по сжатию данных, возможные на УСИ могут быть сведены к четырем основным методам сжатия информации: кодированию, выделению параметров, отбрасыванию избыточности информации и селективной выборке.
Геометрическая
интерпретация
б) Выделение параметров- преобразование пространственных сообщений, при которых возможно выявление подпространств параметров , отображаемых в пространство сигналов.
в) Отбрасывание - избыток информации предусматривает также преобразование, при котором происходит замена этого истинного пространства ограниченным множеством непересекающихся подпространств, разделенных ненулевыми расстояниями.
г) Селективная выборка - замена пространства большого числа сообщений в область пространства меньшего числа сообщений путем использования дискретности передачи информации.
Рассматривая указанные выше леммы можно систематизировать в виде таблицы направления, в которых должен осуществляться выбор математического аппарата, необходимого как для моделирования, так и для реализации УСИ.
Применяемые методы сжатия и соответствующий им математический аппарат.
|
Математич. аппарат |
Методы сжатия информации |
|||
|
|
Кодирование |
Выделение параметров |
Отбрасывание |
Селективная выборка |
|
Аналитические методы |
Кодирование с преобраз-нием Разностная модуляция(РМ) РМ с экстраполяцией |
Спектральный анализ Метод ряда Фурье Фильтрация |
Экстраполяция Интерполяция Сглаживание |
Экстраполяция Выборка по крутизне сигнала Экстремальная выборка |
|
Логические методы |
Дельта модуляция Комбинированное кодирование |
Декодирование Пороговая обработка |
Пороговая обработка Округление Отбрасывание |
Выборка по логическому закону Управление по командам |
|
Вероятностные методы |
Вероятностное кодирование |
Факторный анализ |
Регрессионный анализ |
Выборка по статистическим характерис-кам |
|
Комбинир-ные методы |
Адаптивное кодирование Кодирование в плоскости разряда |
Метод скользящего спектра Метод Карунена-Лоэва |
Сокращение размерности |
Адаптивная выборка |
Ниже поясняются основные аспекты сжатия измерительной информации, приведенные в данной таблице.