Caracteristici h (t). Astfel, este necesar pentru a satisface condiția
unde k - coeficient constant arbitrar.
Având în vedere că e spectrul de interferență (t) la ieșirea filtrului depinde de caracteristica de frecvență:
defini puterea de zgomot:
Semnalul de ieșire al filtrului la momentul de timp t0
Noi transformăm expresia (3.6):
Integrala reprezintă semnalul energetic și atunci când funcția specificată s (t) este constantă. Condiția minimă este Dispariția integrală, adică .
Această condiție este echivalentă, ceea ce înseamnă că cel mai mare semnal la zgomot la t0 la ieșirea filtrului este atins atunci când răspunsul la impuls al filtrului este o reflectare în oglindă a semnalului util s (t + t0) (Fig. 3.1).
discretizare de compresie și a semnalelor adaptive
Luați în considerare sursele de informații de măsurare și semnale de măsurare. Sursele de informare sunt de măsurare obiecte fizice de natură diferită. folosind diferite traductoare a căror funcție principală este de a converti parametrul monitorizat sau parametrii obiectului de măsurare în semnalelor de măsurare la informația de selecție. Prin urmare, mai multe proprietăți ale semnalelor de măsurare sunt determinate ca un obiect vedere al măsurării și condițiile de măsurare.
Tehnica de măsurare este o problemă reală a procesării fluxurilor mari de informații de măsurare. Rezolvarea acestei probleme, puteți merge două moduri: crește viteza de facilități de prelucrare a informațiilor, sau de a reduce cantitatea de informații care sunt prelucrate.
Viteza de procesare a informației (calculatoare, microprocesoare) este determinată de nivelul de dezvoltare a științei și tehnologiei, precum și calea asociată cu o creștere a vitezei, aceasta nu oferă o soluție rapidă. Dar, pentru a reduce cantitatea de date de măsurare prelucrate, în multe cazuri în care este posibil. Ia cel puțin un astfel de exemplu: un tip de serie al aeronavei testate. În același timp, de la aeronava test anterior de același tip sunt cunoscute suficient de detaliat parametrii săi cei mai importanți. În acest caz, nu este nevoie de a transfera și procesul de parametri, atâta timp cât acestea sunt normale. Dar dacă un parametru particular este deviat în mod semnificativ de norma, este necesar să se transmită și de proces. Această abordare permite, uneori, de multe ori, pentru a reduce volumul datelor de măsurare prelucrate și prelucrarea în timp.
Semnalele de măsurare pot conține informații redundante. În cazul în care problema de măsurare a semnalelor de informații redundante, este posibil să se mărească eficacitatea informațiilor de prelucrare de măsurare.
Eliminarea semnalelor de măsurare a datelor redundante a fost numit compresia semnalelor de măsurare.
În general, problema de compresie este formulată după cum urmează: pentru a găsi transformarea semnalului care păstrează informații semnificative (utile) și asigură volumul său minim. Cu această abordare, înțelegerea informațiilor nu este suficient, pentru că aici trebuie să ne gândim în ceea ce privește importanța sau valoarea informației. Aceste concepte sunt de natură euristică, acestea sunt, de obicei derivate din funcția obiectiv (de asemenea, un concept euristic), în cazul în care funcția obiectiv poate fi destul de clar definite.
Acest neajuns este formularea cea mai generală a problemei de compresie a dus la apariția unui număr de producții mai puțin comune ale acestei probleme, bazate pe o varietate de modele matematice de măsurare, a semnalului. Uneori, alegerea este dictată de condițiile modelului de măsurare a experimentului, și, uneori, este destul de arbitrar. Alegerea modelului de succes în multe privințe depinde de experimentatori, din experiența și intuiția.
O abordare pentru rezolvarea problemei de compresie oferită de academicianul AN Kolmogorov. Abordarea se bazează pe noțiunea de funcția e-entropie a clasei, care, în acest caz, ar trebui să fie înțeleasă ca fiind cantitatea de informații necesare pentru a descrie fiecare funcție această clasă, cu o eroare care să nu depășească e. Întrebați clasa de semnale - mijloace care să indice anumiți parametri (în general, limitele acestor parametri) care definesc clasa. De exemplu, se poate determina clasa de semnale pentru care primul derivat (rata de schimbare) nu depășește valoarea absolută a unei valori limită M, sau clasa de semnale, frecvența maximă a spectrului, care este mai mică decât Fmax sau clasa semnalelor - funcțiile x (t) de timp care satisface Lipschitz x (t2) - x (t1) £ L (t2 - t1), unde L - este o constantă.
Astfel, semnalele sunt definite complet o clasă a priori. In general, cu cât cantitatea de informație a priori, mai mare de compresie poate fi atins.
Ca orice conversie a semnalului, de compresie poate fi reversibil sau ireversibil. Compresia este considerat reversibil dacă comprimat de date ale semnalului original din cadrul admis eroarea e poate fi redusă, de compresie în caz contrar ireversibil.
Dacă semnalul de intrare pentru a fi comprimat, este în timp continuu (analogic), se spune despre procesele de comprimare. În cazul în care semnalul este deja în eșantion, și anume, Ea există în momente discrete de timp sub forma unui număr de probe, iar aceste probe sunt de forma unor coduri numerice care indică comprimarea secvențelor de numere.
Informații de procesare de text
Prelucrarea informațiilor furnizate sub formă de texte limbajului natural, are multe aspecte. Acestea includ următoarele tipuri de procese de informare, ca înțelegerea textelor, reformularea lor (traducere parafrazare într-o altă limbă), comprimarea informației semantice. De o importanță deosebită este ultimul tip de prelucrare; Aceasta include clasificarea și indexarea documentelor, adnotare și abstractizare acestora.
Scopul procedurilor de rezumare automate - evidențiați textul documentului poziția cea mai importantă, așa cum poate fi mai deplin dezvăluie esența studiului de mai sus. Materia primă pentru acest eseu sunt propunerile care alcătuiesc textul documentului. Ca urmare, selectarea unora dintre ele obține o versiune prescurtată a documentului original, care nu este un curs în sensul deplin al cuvântului. Acest comprimat, astfel încât textul numit kvazireferatom.
Unul dintre primele sisteme de kvazireferirovaniya automat sa bazat pe presupunerea că, pentru fiecare document, anumite cuvinte comune în ea, folosit pentru a transmite ideile principale ale textului. Dezvoltatorul acestui sistem G. Sateliți utilizați următoarea estimare a importanței fiecăreia dintre propunerile care alcătuiesc documentul: Vred = Nzs2 / Nc, în cazul în care Vred - semnificația propunerii; NZS - numărul de cuvinte importante în teză, adică, aceste cuvinte, care sunt specifice pentru un domeniu la care documentul și documentul propriu-zis; Nc - numărul total de cuvinte într-o propoziție. Cu aceasta tehnica kvazireferat este un set de fraze incoerente, astfel încât să înțeleagă semnificația abstractă este posibilă numai după prelucrarea suplimentară a omului text primit.
Sarcina de procesare și generarea unui text coerent de astfel de texte este destul de dificil, este slab cedat la formalizare în întregime. Cu toate acestea, ea a dezvoltat o serie de tehnici care îmbunătățesc coerența textelor, comparativ cu o simpla selectie a celor mai importante propuneri. Una dintre ele este faptul că cele mai multe sunt considerate a fi legate de astfel de propuneri, care conțin cel mai mare număr de aceleași cuvinte importante.
În teoria informației, în timpul nostru vom dezvolta o mulțime de sisteme, metode, abordări și idei. Cu toate acestea, oamenii de știință cred că de tendințele moderne în teoria informației vor adăuga noi, vor exista idei noi. Ca o dovadă a corectitudinii ipotezelor lor, ei aduc „viu“, caracterul evolutiv al științei, sugerează că teoria informației extrem de rapid și ferm încorporat într-o varietate de domenii ale cunoașterii umane. Teoria informației a pătruns în fizică, chimie, biologie, medicină, filozofie, lingvistică, pedagogie, economie, logică, inginerie, estetica. După cum a recunoscut de către specialiștii înșiși, doctrina informațiilor care au apărut din cauza nevoilor de teoria comunicării și cibernetica, a depășit limitele lor. Și acum, poate, putem vorbi despre informații ca un concept științific, dând în mâinile cercetătorilor metoda informațiilor teoretice, prin care este posibil pentru a obține multe din știința însuflețite și natura neînsuflețită a societății care va arata nu numai la toate problemele cu noul mână, dar, de asemenea, pentru a vedea, nu a mai văzut. Acesta este motivul pentru care termenul „informatie“, a primit astăzi pe scară largă, devenind parte a conceptelor cum ar fi sistemul de informații, cultura informației, chiar și etica informației.
Multe discipline științifice folosesc teoria informației pentru a sublinia noua direcție a științelor vechi. Deci, au existat, de exemplu, știri, geografie, economie de informații, drept informații.
Dar este extrem de important dobândit termenul „informații“, în legătură cu dezvoltarea tehnologiei moderne de calculator, automatizarea muncii intelectuale, dezvoltarea unor noi mijloace de comunicare și de prelucrare a informațiilor, și mai ales cu apariția științei de calculator.
Una dintre problemele majore ale teoriei informației este studiul naturii și proprietățile informațiilor, stabilirea metodelor de tratament al acesteia, în special, conversia foarte diferite informații actualizate într-un program de calculator, cu care există automatizarea muncii mentale - un fel de câștig de informații, și, prin urmare, dezvoltarea resurselor intelectuale ale societății.
Referințe
1. LF Kulikovskii, VV Motov „Fundamentele teoretice ale proceselor de informare. Textbook pentru licee.“ - M. 1987.
2. LF Kulikovskii, VK Morozov, VG Fat „Elemente ale teoriei proceselor informaționale: Textbook - Kuibyshev, CPTI, 1979 ...
4. V. Dmitriev „Teoria informației aplicată.“ - M. 1989.