Сокращение - избыточность
Cтраница 1
Сокращение избыточности в документах может быть достигнуто тремя основными способами: сокращением количества документов, текстов, входящих в документы, и числа лиц, вынужденных читать документ. [1]
Сокращение избыточности реализуется путем вычитания предсказания из следующего выборочного значения. [2]
Для сокращения избыточности производится объединение одинаковых по смыслу, но имеющих различный тип данных в единую БД с приведением к общему, стандартизованному виду. Процесс объединения данных, используемых различными пользователями, в одну общую БД называется интеграцией базы данных. [3]
Для сокращения избыточности информации узловое множество для корневой вершины графа опускается. Каждому ребру графа соответствует некоторое полюсное уравнение - инерционной, упругой и диссипативной компонент системы. [4]
Метод сокращения избыточности при адаптивной дискретизации состоит в исключении из передаваемых данных контролируемой функции тех отсчетов, которые могут быть восстановлены посредством анализа предшествующих или последующих отсчетов. Регистрируемые отсчеты, по которым осуществляется операция восстановления функции с заданной точностью, называются существенными отсчетами или существенными ординатами. [5]
Эффективность сокращения избыточности за счет адаптивной дискретизации с двойной экстраполяционной процедурой снижается, если измерительный сигнал непрерывно изменяется случайным образом и, в дополнение, искажается высокочастотным шумом. Как показывают результаты анализа таких сигналов, использование не только последующих, но и предыдущих ретроспективных отсчетов позволяет исключить большее число избыточных ординат. При интерполяционной процедуре поиска существенной ординаты решение принимается на основе анализа значений всех отсчетов между последним переданным ( существенным) и текущим регистрируемым. Не останавливаясь на классификации интерполяционных методов, рассмотрим процедуру поиска существенной ординаты интерполяционной процедурой первого порядка. [6]
Необходимость сокращения избыточности информации определяет наличие в структуре адаптивной системы сбора информации ( АССИ) устройства предварительной обработки информации, в качестве которого могут использоваться микро - ЭВМ, устанавливаемые непосредственно на буровой установке. [7]
В целях сокращения избыточности информации система глаз - мозг формирует зону концентрации внимания ( рабочий участок поля зрения водителя), который изменяет свою конфигурацию в зависимости от скорости движения и трассы дороги. Однако максимальные размеры ЗКВ ограничены, что свидетельствует об ограниченности возможностей водителя по переработке информации. [8]
Как правило, сокращение избыточности увеличивает эффективность, но ухудшает надежность связи. [9]
В первом случае сокращение избыточности возможно за счет использования статистики символов ( см., например, [5]), во втором - преобразованием сообщения без изменения смысла для уменьшения числа символов; в третьем - сообщение преобразуется так, что число символов в нем уменьшается, но прием приводит к тем же результатам, что и прием исходного сообщения до сжатия. [10]
 |
Знаковая ЭЛТ типа характрон.| Элементы разложения знака методом микрорастра. [11] |
Дг / является сокращение избыточности информационного описания изображения, которое нужно передать или запомнить, позволяя зашифровать в одном машинном слове несколько элементов изображения. Этот способ находит широкое применение при построении высококачественных изображений с большой скоростью, однако требует сложных схем логики. [12]
Кодирование с целью сокращения избыточности источника данных обычно влечет за собой выбор эффективного двоичного представления этого источника. Часто это требует замены двоичного представления символов источника альтернативным представлением. Замена обычно является временной и производится, для того чтобы достичь экономии при запоминании или передаче символов дискретного источника. Двоичный код, присвоенный каждому символу источника, должен удовлетворять определенным ограничениям, чтобы позволить обращение замены. К тому же код может быть далее ограничен спецификацией системы, например ограничениями памяти и простотой реализации. [13]
 |
Бяокхема алгоритма адаптивной регистрации с любым порядком аппроксимирующего полинома. [14] |
Следовательно, статистические условия сокращения избыточности информации в ходе бурения заключаются в регистрации измеренных значений нормального случайного процесса с тактом, равным интервалу корреляции тк. Сложность определения тк путем вычисления интеграла от нормированной корреляционной функции требует разработки более простых методов аппаратурного определения интервала корреляции. [15]
Страницы: 1 2 3 4