Реферат інформаційний процес

характеристики h (t). При цьому необхідно, щоб виконувалася умова

де k - довільний постійний коефіцієнт.

З огляду на, що спектр перешкоди e (t) на виході фільтра залежить від його частотної характеристики:

визначимо потужність перешкоди:

Вихідний сигнал фільтра в момент часу t0

Перетворимо вираз (3.6):

Інтеграл являє собою енергію сигналу і при заданій функції s (t) є постійною величиною. Умовою мінімуму є рівність нулю інтеграла, тобто .

Ця умова еквівалентно рівності, що означає, що найбільше відношення сигнал / перешкода в момент часу t0 на виході фільтра досягається тоді, коли імпульсна характеристика фільтра є дзеркальним відображенням корисного сигналу s (t + t0) (рис. 3.1).

Стиснення і адаптивна дискретизація сигналів

Розглянемо джерела вимірювальної інформації і вимірювальні сигнали. Як джерела вимірювальної інформації виступають фізичні об'єкти різноманітної природи. Для відбору вимірювальної інформації використовуються різні вимірювальні перетворювачі, основна функція яких полягає в перетворенні контрольованого параметра або параметрів об'єкта вимірювання в сигнали. Тому ряд властивостей вимірювальних сигналів визначаються як видом об'єкта вимірювання, так і умовами вимірювання.

У вимірювальній техніці актуальна проблема обробки великих потоків вимірювальної інформації. Вирішуючи цю проблему, можна піти двома шляхами: збільшувати швидкодію засобів обробки інформації або ж скоротити обсяги оброблюваної інформації.

Швидкодію засобів обробки інформації (ЕОМ, мікропроцесорів) визначається рівнем розвитку науки і технології, і шлях, пов'язаний зі збільшенням швидкодії, не забезпечує швидкого вирішення проблеми. А ось скоротити обсяг оброблюваної вимірювальної інформації в багатьох випадках можна. Взяти хоча б такий приклад: випробовується серійний тип літака. При цьому з попередніх випробувань літаків того ж типу досить докладно відомі його найважливіші параметри. У цьому випадку немає необхідності передавати і обробляти параметри, поки вони знаходяться в нормі. Але якщо той чи інший параметр істотно відхилився від норми, то його необхідно передавати і обробляти. Такий підхід дозволяє іноді у багато разів скорочувати обсяг оброблюваної вимірювальної інформації і час її обробки.

Вимірювальні сигнали можуть містити надлишкову інформацію. Якщо усунути з вимірювальних сигналів надлишкову інформацію, можна підвищити ефективність обробки вимірювальної інформації.

Усунення надмірності інформації вимірювальних сигналів отримало назву стиснення вимірювальних сигналів.

У загальному вигляді задача стиснення формулюється так: знайти перетворення сигналу, що зберігає важливу (корисну) інформацію і забезпечує мінімальний її обсяг. При такому підході розуміння інформації недостатньо, так як тут доводиться оперувати поняттями важливості або цінності інформації. Ці поняття за своїм характером є наближеними, зазвичай вони виводяться з цільової функції (теж евристичне поняття), якщо ця цільова функція може бути досить чітко визначена.

Цей недолік самої загальної постановки завдання стиснення зумовив появу ряду менш загальних постановок цього завдання, що спираються на різні математичні моделі вимірювальних, сигналів. Іноді вибір моделі диктується умовами вимірювального експерименту, іноді ж він досить довільний. Вибір вдалої моделі багато в чому залежить від експериментатора, від його досвіду і інтуїції.

Один з підходів до вирішення завдання стиснення запропонований академіком А.Н. Колмогоровим. Підхід грунтується на понятті e-ентропії класу функції, яку в даному випадку слід розуміти як кількість інформації, необхідне для опису будь-якої функції цього класу з похибкою, що не перевищує e. Задати клас сигналів - це означає вказати деякі параметри (зазвичай кордону цих параметрів), що визначають цей клас. Наприклад, можна визначити клас сигналів, для яких перша похідна (швидкість зміни) не перевищує за абсолютним значенням деякого граничного значення M, або клас сигналів, максимальна частота спектра яких не перевищує Fmax, або клас сигналів - функцій часу x (t), що задовольняють умові Ліпшиця x (t2) - x (t1) £ L (t2 - t1), де L - деяка постійна.

Таким чином, клас сигналів задається повністю апріорно. Взагалі, чим більше обсяг апріорної інформації, тим більше стиснення може бути досягнуто.

Як і будь-які перетворення сигналів, стиснення може бути оборотним або необоротним. Стиснення вважається оборотним, якщо по стисненим даними може бути відновлений вихідний сигнал з точністю до допустимої помилки e, в іншому випадку стиснення є незворотнім.

Якщо вхідний сигнал, що підлягає стисненню, є безперервним у часі (аналоговим), то говорять про стиснення процесів. Якщо ж сигнал вже дискретизирован, тобто існує в дискретні моменти часу у вигляді ряду відліків і ці відліки мають вигляд числових кодів, то говорять про стиснення числових послідовностей.

Переробка текстової інформації

Переробка інформації, представленої у вигляді текстів на природній мові, має багато аспектів. Сюди відносяться такі види інформаційних процесів, як розуміння текстів, їх перефразування (переказ, переклад іншою мовою), стиснення семантичної інформації. Особливе значення має останній тип переробки; сюди відносяться класифікація та індексування документів, анотування і реферування їх.

Мета процедури автоматизованого реферування - виділити з тексту документа найбільш важливі положення, як можна більш повно розкривають суть викладеного дослідження. В якості вихідного матеріалу для такого реферату служать пропозиції, складові текст документа. В результаті відбору деяких з них виходить скорочений варіант вихідного документа, який не є рефератом в повному сенсі цього слова. Цей стислий таким чином текст прийнято називати квазірефератом.

Одна з перших систем автоматичного квазіреферірованія базувалася на пропозиції, що для кожного документа специфічні слова, найбільш часто зустрічаються в ньому, використовуються для передачі основної ідеї, викладеної текстом. Розробник цієї системи Г. Лун користувався такою оцінкою значимості кожного з пропозицій, що становлять документ: Vпр = Nзс2 / Nc, де Vпр - значимість пропозиції; Nзс - число значущих слів в цій пропозиції, тобто таких слів, які є специфічними для предметної області, до якої належить документ, і для самого цього документа; Nc - загальне число слів у реченні. При такій методиці квазіреферат становить сукупність розрізнених фраз, так що зрозуміти сенс реферату можна тільки після додаткової обробки отриманого тексту людиною.

Завдання обробки зв'язного тексту і генерації таких текстів є досить важкою, вона слабо піддається формалізації в повному обсязі. Однак розроблений ряд методик, що дозволяють підвищити зв'язність текстів у порівнянні з простим відбором найбільш значущих пропозицій. Одна з них полягає в тому, що найбільш пов'язаними вважаються такі пропозиції, які містять найбільшу кількість одних і тих же значущих слів.

У теорії інформації в наш час розробляють багато систем, методів, підходів, ідей. Однак вчені вважають, що до сучасних напрямків в теорії інформації додадуться нові, з'являться нові ідеї. Як доказ правильності своїх припущень вони наводять «живий», розвивається характер науки, вказують на те, що теорія інформації на диво швидко і міцно впроваджується в самі різні області людського знання. Теорія інформації проникла в фізику, хімію, біологію, медицину, філософію, лінгвістику, педагогіку, економіку, логіку, технічні науки, естетику. За визнанням самих фахівців, вчення про інформацію, що виникло в силу потреб теорії зв'язку і кібернетики, переступило їх рамки. І тепер, мабуть, ми маємо право говорити про інформацію як науковому понятті, що дає в руки дослідників теоретико-інформаційний метод, за допомогою якого можна проникнути в багато науки про живу і неживу природу, про суспільство, що дозволить не тільки поглянути на всі проблеми з новою боку, а й побачити ще не побачене. Ось чому термін «інформація» одержав в наш час широке поширення, ставши частиною таких понять, як інформаційна система, інформаційна культура, навіть інформаційна етика.

Багато наукові дисципліни використовують теорію інформації, щоб підкреслити новий напрямок в старих науках. Так виникли, наприклад, інформаційна географія, інформаційна економіка, інформаційне право.

Але надзвичайно велике значення набув термін «інформація» в зв'язку з розвитком новітньої комп'ютерної техніки, автоматизацією розумової праці, розвитком нових засобів зв'язку і обробки інформації і особливо з виникненням інформатики.

Однією з найважливіших завдань теорії інформації є вивчення природи і властивостей інформації, створення методів її обробки, зокрема перетворення самої різної сучасної інформації в програми для ЕОМ, за допомогою яких відбувається автоматизація розумової роботи - своєрідне посилення інтелекту, а значить, розвиток інтелектуальних ресурсів суспільства.

Список літератури

1. Л.Ф. Куликівський, В.В. Мотов "Теоретичні основи інформаційних процесів: Учеб. Посібник для вузів". - М. 1987.

2. Л.Ф. Куликівський, В.К. Морозов, В.Г. Жирів "Елементи теорії інформаційних процесів: Учеб. Посібник. - Куйбишев, КПтІ, 1979.

4. В. Дмитрієв "Прикладна теорія інформації". - М. 1989.