Рост объемов передаваемой по каналам связи информации, наблюдаемый современных информационно-измерительных системах, системах управления технологическими процессами, автоматизированных системах научных исследований, приводит к затруднениям при её обработке, хранении и передаче каналам связи, результатом чего является снижение достоверности получа-ой информации и качества управления объектами. При этом до 90-95 процентов получаемой и обрабатываемой информации являются избыточными, с психологической точки зрения, ценности для потребителя. Сокращение избыточности позволяет не только повысить достоверность принимаемых данных, но и сократить объемы аппаратуры систем связи. Широкое внедрение методов сокращения избыточности информации (сжатие данных) стало возможным при появлении микропроцессорных комплектов, позволивших перенести процессы массовой обработки информации в места ее возникновения и реализовать сложные алгоритмы сжатия данных по информации videoglobal.ru/tehnologicheskiy-film.html.
Разработанные алгоритмы сжатия данных образуют две группы методов; необратимого и обратимого, точнее, квазиобратимого сжатия данных. Первая группа методов обеспечивает передачу оценок вероятностных характеристик реализации наблюдаемого процесса, но не позволяет восстанавливать на приемной стороне процесс. Вторая группа позволяет восстанавливать исходные сигналы с оцениваемой погрешностью. При этом следует обратить внимание на то, что необратимые методы более эффективны по критерию сокращения объема передаваемой информации, но менее изучены и значительно реже применяются вследствие их большей сложности по сравнению с обратимыми, Оценкой эффективности процедур сжатия служит коэффициент сжатия, равный отношению числа отсчетов процесса до и после сжатия.
Среди методов квазиобратимого сжатия непрерывной реализации случайного процесса наибольшее применение находят способы, базирующиеся на представлении наблюдаемого процесса какой-либо аппроксимирующей функцией, В качестве таких функций выбирают неортогональные полиномы Ньютона, ортогональные полиномы Чебышева и некоторые другие. Таким образом сжатие заключается в прореживании поступающих данных до тех пор, пока погрешность восстановления реализации не превзойдет допустимую погрешность.
28 ноября 2013
