+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Алгоритмы предварительной обработки для задач сжатия данных в информационно-измерительных системах

Алгоритмы предварительной обработки для задач сжатия данных в информационно-измерительных системах
  • Автор:

    Федяев, Александр Юрьевич

  • Шифр специальности:

    05.11.16

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2013

  • Место защиты:

    Хабаровск

  • Количество страниц:

    168 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1 ДАННЫЕ И ИХ ОБРАБОТКА В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ 
1.1 Измерительные данные и их классификация



ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 ДАННЫЕ И ИХ ОБРАБОТКА В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

1.1 Измерительные данные и их классификация

1.2 Алгоритмы сжатия данных в ИИС

1.3 Предварительная обработка данных перед сжатием

Выводы по главе 1

2 ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ

2.1 Способ представления данных отрезками фиксированной длины

2.2 Алгоритмы представления сигналов в виде отрезков фиксированной длины


2.3 Исследование способа на тестовых данных
2.3.1 Условия проведения исследования
2.3.2 Результаты исследования
2.3.3 Анализ избыточности преобразования
Выводы по главе 2
3 СПОСОБЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
3.1 Способ кубического преобразования данных
3.1.1 Основы способа
3.1.2 Алгоритмы предварительной обработки измерительных данных с использованием кубических структур
3.1.3 Выбор критериев оценки эффективности преобразования
3.1.4 Выбор параметров алгоритма с использованием кубического преобразования
3.2 Способ линейного кодирования на плоскости
3.2.1 Основы способа
3.2.2 Выбор параметров для способа кодирования на плоскости
3.3 Сегментирование измерительных данных
3.3.1 Основы способа

3.3.2 Выбор параметров алгоритма для способа сегментирования
Выводы по главе 3:
4 ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ТЕЛЕМЕХАНИКИ
4.1 Классификация телемеханических данных
4.2 Оценка эффективности предварительной обработки телемеханических данных
4.2.1 Оценка эффективности алгоритмов предсказания
4.2.2 Исследование эффективности преобразования кубическими структурами
4.2.3 Оценка эффективности алгоритмов сегментирования
Выводы по главе 4:
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
ВВЕДЕНИЕ
Современное общество невозможно представить без систем связи. Благодаря им возможна передача информации на большие расстояния за доли секунд. Важность систем связи обуславливает быстрые темпы их развития, не являются исключением и системы телеметрии.
Следствием быстрых темпов развития систем телеметрии для решения задач контроля, управления и испытания сложными объектами и вычислительными комплексами стало увеличение объемов передаваемой по каналам связи информации, что в результате привело к достижению возможных границ по расширению полосы частот каналов связи, а также объемов памяти устройств регистрации. Вместе с этим, по оценкам ряда исследований передаваемые данные содержат значительную избыточность. Так, например, согласно работе Д. Вебера [20] около 90% временных затрат приходится на передачу, получение и обработку избыточной информации. Данный факт послужил причиной создания большого количества способов и алгоритмов сжатия информации, в том числе адаптивных [1, 3-5,14,17,21,23,26,28,30,32,36,39,63,71, 80], позволяющих снизить требования к пропускной способности каналов связи измерительных систем и повысить эффективность систем обработки информации за счет потери несущественных с точки зрения решаемой задачи данных.
На настоящий момент рост производительности вычислительных средств и систем позволяет не просто выделять существенную информацию, но и проводить её анализ, выявляя скрытые закономерности и связи, с целью более компактного описания. Это способствует повышению оперативности управления сложными объектами, сокращению объемов передачи информации. В настоящее время процедуры сжатия информации используются в системах обработки и передачи информации с повышенной информативностью, к которым относятся телеметрические системы [62, 63, 86], системы передачи измерительной, биомедицинской или радиолокационной информации [11, 58, 80], системы передачи речи и телевизионных сообщений [64, 100], системы телемеханики [13, 16,59] и др. При этом наиболее актуальной задачей, связанной с проблемой сжатия

Структуры кодовых последовательностей для обоих способов одинаковы и имеют вид представленный на рисунке 2.5.
$1-1 $1 $1+
Рисунок 2.5 — Структура кодового слова
На рисунке приняты следующие обозначения 5', - отсчёты сигнала; /=0...А/ /V - количество дискретных отсчетов; 5) = кик21к^кЛ1; ки - настраивает ориентацию РТ для первого приближения к /-му значению дискретной функции, к21-реализует первое приближение РТ к /-му значению дискретной функции, кг — настраивает ориентацию РТ для второго приближения к /-му значению дискретной функции, к4- реализует второе приближение РТ к /-му значению дискретной функции.
2.2 Алгоритмы представления сигналов в виде отрезков фиксированной
длины
На базе представленного выше способа был разработан ряд алгоритмов реализующих разные варианты предварительной обработки данных.
Первый рассматриваемый алгоритм реализует способ серединных отрезков с четырьмя параметрами. Смысл данного алгоритма заключается в выборе таких значений т и /г и подборе таких углов 0и и в1, чтобы середина отрезка п находилась как можно ближе к значениям (а,, Ь,) (рисунок 2.3).
В данном случае значение п выбирается равным 20% длины интервала дискретизации, при этом подбор углов ви и 01 происходит до удовлетворения заданной погрешности преобразования. При невозможности обеспечения заданной погрешности на каком-либо из этапов преобразования погрешность на нём последовательно удваивается вплоть до завершения этапа. Алгоритм преобразования можно представить как последовательность следующих шагов:

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.184, запросов: 967