Адаптивная дискретизация измеряемого сигнала

Алгоритмы адаптивной дискретизации обеспечивают передачу по каналам связи только существенной информации о регистрируемых параметрах. Отбор наиболее информативных отсчетов (исключение из рассмотрения избыточной информации) производится с учетом используемой (базисной) функции, процедуры адаптации, и заданной точности восстановления измеряемого сигнала по сжатым данным.

Вид системы базисных функций влияет на объем информации, передаваемой по каналу связи. Процедура адаптации определяет расстановку существенных отсчетов на интервале аппроксимации, при которой обеспечивается допустимая точность приближения аппроксимирующего полинома к исходному измеряемому процессу.

По характеру действия процедур адаптации рассматриваемые методы адаптивной дискретизации измеряемых процессов подразделяются на две группы. К первой группе относятся методы, при которых кодируются и передаются коэффициенты аппроксимирующей функции, а ко второй — методы, при которых передаются сами отсчеты (координаты) измеряемого процесса.

Методы адаптивной дискретизации, основанные на передаче коэффициентов разложения измеряемых процессов, базируются на ортогональных функциях (ряды Фурье, полиномы Лежандра, Чебышева) и каноническом разложении Пугачева, слишком сложны в практической реализации. Этим, в частности, объясняется тот факт, что в настоящее время большее применение нашли методы адаптивной дискретизации второй группы. Немаловажное значение имеет и то обстоятельство, что передача отсчетов реализации измеряемого процесса может осуществляться с меньшей точностью, чем передача коэффициентов разложения. Кроме того, при передаче отсчетов процесса значительно ускоряется и упрощается получение экспресс-информации о контролируемом объекте.

Апертурные алгоритмы сжатия данных

Все апертурные алгоритмы сжатия данных, основанные на методах адаптивной дискретизации могут быть условно разбиты на одно- и двухпараметрические. Первые позволяют подбирать порядок аппроксимирующего полинома на фиксированном временном интервале или наоборот, определять значение адаптивного интервала дискретизации при неизменном порядке аппроксимирующей функции. Вторые делают то и другое одновременно. Различают апертурные алгоритмы сжатия данных интерполяционного (интерполяторы) и экстраполяционного типов, а так же их комбинации. В обоих случаях при восстановлении исходного сообщения может контролироваться максимальная ошибка или некоторый функционал от нее. Наибольшее распространение нашли апертурные предсказатели и интерполяторы с фиксированной структурой и аппроксимирующим полиномом не выше первой степени. Это обусловлено следующими причинами :

во-первых, с увеличением порядка полинома усложняется аппаратурная реализация соответствующих устройств обработки данных и уменьшается их пропускная способность;

во-вторых, незначительно увеличивается эффект сжатия информации;

в-третьих, растет время запаздывания в получении экспресс-информации.