Сжатие данных при телеизмерениях

Курсовой проект - Компьютеры, программирование

Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Пожалуйста введите слова с картинки:

2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



Введение

 

Вводные замечания

Глава 1. Классификация и основные характеристики метода сжатия данных

Глава 2. Программируемые РТМС

Глава 3. Адаптивные методы сжатия

4.1 Алгоритмы полиноминальных методов сжатия

4.2 Экстраполяционные методы сжатия

4.3 Оптимальное линейное предсказание

4.4 Интерполяционные методы сжатия

4.5 Сравнение полиномиальных методов сжатия

Заключение

Список литературы:

 

 

Введение

 

Телекоммуникации являются одной из наиболее быстро развивающихся областей современной науки и техники. Жизнь современного общества уже невозможно представить без тех достижений, которые были сделаны в этой отрасли за немногим более ста лет развития. Отличительная особенность нашего времени - непрерывно возрастающая потребность в передаче потоков информации на большие расстояния. Это обусловлено многими причинами, и в первую очередь тем, что связь стала одним из самых мощных рычагов управления экономикой страны. Одновременно, претерпевая значительные изменения, становясь многосторонней и всеобъемлющей, электросвязь каждой страны становится все более интегрированной в мировое телекоммуникационное пространство.

Вводные замечания

В системе с циклической дискретизацией избыточность данных возникает даже при правильно выбранной частоте опроса датчиков, т.к. при мало меняющихся во времени параметрах частота опроса остается той же, что и на участках, где такая частота является необходимой. Т.о., целью сжатия данных является формирование минимального количества координат, обеспечивающих воспроизведение первичного сигнала с заданной вероятностью. Для пояснения вышесказанного рассмотрим изменение некоторой функции на интервале представления (рисунок 1).

 

Рисунок 1

Передача дискретных значений на участке дает избыточную информацию о поведении функции . Передача избыточной информации приводит к расширению полосы частот в канале связи, увеличивает время необходимое для обработки информации и расход энергии источника питания.

Т.о., сжатие объема сообщений позволяет:

  1. Уменьшить требуемую пропускную способность канала передачи информации, а также объем памяти запоминающих устройств.
  2. Увеличить оперативность получения необходимой информации.
  3. Уменьшить требования к весу, объему, энергетическим показателям различных устройств РТМС.

Сократить избыточность информации можно в различных сечениях тракта РТМС (рисунок 2), где Д датчики, УСИ устройство сокращения информации, РТС радиотехническая система, ЛС линия связи, УОИ устройство обработки информации.

 

Рисунок 2

 

Сжимать информацию можно:

  1. На выходе Д путем предварительной обработки информации, например, с помощью адаптивной коммутации.
  2. На выходе РТМС с целью разгрузки системы передачи информации, например, путем рационального кодирования и используя необратимые методы сжатия.
  3. На входе устройств первичной обработки путем отбора наиболее важной информации.

 

 

Глава 1. Классификация и основные характеристики метода сжатия данных

 

Существует несколько методов сжатия объема сообщения (рисунок 3), где ИИД исключение избыточных данных, АД адаптивная дискретизация, АК адаптивная коммутация, АРЧ автоматическая регулировка частоты опроса сигнала.

 

Рисунок 3

 

По возможности восстановления исходного сигнала все методы сжатия делятся на необратимые и квазиобратимые. К необратимым относятся методы, при которых на приемную сторону передается не сам сигнал как функция времени, а какие-то его характеристики. Имея эти характеристики невозможно восстановить исходный сигнал как функцию времени. В качестве таких характеристик могут выступать спектральная плотность мощности, функция плотности вероятности, форма корреляционной функции. К квазиобратимым относятся методы допускающие восстановление исходного сигнала с определенной степенью верности.

Программируемые представления предполагают возможность изменения способа представления или его показателей, например частоты опроса, в ходе работы системы. Смена режима производится или по решению оператора или по определенной программе. Число различных основных показателей такого представления обычно ограничено.

К методам сжатия данных путем эффективного кодирования относятся методы представления измеряемой информации в дискретной форме, требующие минимального количества символов при заданных показателях верности. К эффективному кодированию относится статистическое и рациональное кодирование. Алгоритмы статистического кодирования позволяют сократить число двоичных символов в коде при передаче отдельных фрагментов сообщений с большой вероятностью появления. Например, гласные имеют большую вероятность появления, поэтому их можно кодировать кодом с минимальным количеством символов и наоборот. Алгоритмы рационального кодирования обеспечивают передачу сообщений с минимальным количеством символов при том же качестве восстановления сигналов в условиях априорной неопределенности относительно вероятностных и спектральных характеристик.

Адаптивные методы сжатия данных позволяют уменьшить среднюю частоту дискретизации. Они основаны на кусочной аппроксимации измеряемой величины более простой функцией времени и передаче дискретных значений измеряемой величины при достиж

s