Cтраница 4
Полиноминальные методы сжатия данных основаны на кусочной аппроксимации измеряемой величины, являющейся функцией времени, какой-либо известной более простой функцией времени и передаче дискретных значений измеряемой величины при достижении погрешности аппроксимации некоторого заданного ( допустимого) значения. Для реализации полиноминальных методов сжатия данных могут применяться адаптивная дискретизация и адаптивная коммутация. [46]
В книге рассмотрены принципы построения специальных дискретных устройств преобразования информации, получаемой с промысловых объектов. Большое внимание в книге уделено анализу точности цифровых преобразователей, являющихся основой для построения различных унифицированных функционально-кодирующих электронных блоков для датчиков давления, температуры, плотности, влажности. Рассмотрены методы адаптивной дискретизации промысловых сигналов, их восстановление и методы отображения информации, что представляет практический интерес при управлении технологическими процессами на локальных объектах. [47]
При классификации методов адаптивной дискретизации различают методы с кратным интервалом дискретизации и некратным. Различие заключается в том, что в первом случае признак существенной ординаты по времени передается как номер отсчета, а во втором - необходимо непрерывно измерять и передавать время отсчета существенной ординаты. В техническом отношении реализации системы передачи данных с кратной адаптивной дискретизацией намного проще, хотя она обеспечивает несколько меньший коэффициент сжатия. [48]
Исследуемые параметры сначала были записаны на диаграммную бумагу, а затем с помощью преобразователя графической информации Ф001 непрерывные реализации указанных процессов квантовались по времени. В соответствии с предлагаемым алгоритмом была составлена программа и после ввода цифровых данных в память машины осуществлялась адаптивная дискретизация функций. Параллельно измерялась погрешность прогнозирования 6 последующего отсчета. [49]
Различают методы адаптивной коммутации и адаптивной дискретизации. При адаптивной коммутации опрашивается несколько измерительных каналов и в каждом цикле опроса к системе сбора подключается канал с наибольшим отклонением сообщения от некоторого прогнозируемого значения. Передаваемый отсчет сопровождается адресом. При адаптивной дискретизации моменты формирования отсчетов определяются по текущему отклонению от прогнозируемого значения сообщения для данного канала, Обычно используют простейшие виды предсказателей - конечно-разностные предсказатели нулевого и первого порядков. Эффективность предсказания может быть повышена за счет применения более точных параметрических моделей. Например, в том же классе конечно-разностных моделей могут быть применены модели типа авторегрессии - скользящего среднего. Однако платой за повышение эффективности предсказания здесь является необходимость знания параметров модели. [50]
На рис. 7.9 приведена структурная схема передающего устройства с цифровым блоком сжатия данных БСД. Un, определяющие измерительную информацию, через измерительный коммутатор ИК поступают в аналого-цифровой преобразователь АЦП. Сравнивающее устройство СУ сравнивает предшествующую и текущую информации в каждом канале и, если разность равна или больше некоторого установленного значения, информация данного канала, а также адрес кода поступают в буферную память БП и далее через передающее устройство ПУ в канал связи КС. В данном случае адаптивная дискретизация осуществляется по алгоритму ступенчатой аппроксимации. [51]
В этих условиях оперативный обзор данных и управление становятся затруднительными. Поэтому одним из направлений оптимизации автоматической измерительной аппаратуры является разработка адаптивных систем сжатия данных. Рассматриваемые в книге алгоритмы и устройства адаптивной дискретизации с экстраполяционными и интерполяционными процедурами поиска существенных ординат, выполненные на гибридных, аналого-цифровых средствах микроэлектроники, в известной степени ликвидируют этот пробел. [52]
К счастью, развитие методов обработки изображений и распознавания образов дает нам множество эффективных методов обнаружения и классификации текстур изображения. На базе этих методов были разработаны адаптивные системы кодирования изображений. Для различных типов текстур такая система адаптивно подбирает соответствующий предсказатель или дискретизатор. Этот подход укладывается в концепцию адаптивного предсказания и адаптивной дискретизации, описанную ниже. [53]
Одним из направлений оптимизации автоматической измерительной аппаратуры является разработка адаптивных систем предварительной обработки сигналов, исключающих избыточность данных. О какой избыточности в данном случае идет речь. Избыточность передаваемых данных на некоторых участках контролируемого процесса возникает вследствие дискретизации с более высокой частотой, чем это необходимо для восстановления контроли-руемого параметра на этом участке с заданной точностью. Чем реже эти экстремальные параметры встречаются, тем больше участков, на которых частота квантования могла бы быть снижена, и, естественно, при этом сокращена избыточность потока информации. Системы, в которых интервал между отсчетами выбирается автоматически в зависимости от той или иной характеристики, получили названия систем с адаптивной дискретизацией. Использование таких систем в промысловых информационно-измерительных устройствах может быть эффективным, так как многие контролируемые параметры изменяются сравнительно слабо, а их экстремальные значения, по которым выбирается шаг квантования, появляются редко - в основном, на участках, где сменяются технологические режимы. [54]