Методические указания по выполнению лабораторных работ №1-4 для студентов специальности 071900 «Информационные системы и технологии» (стр. 5 из 8)
Задание
1) Реализовать коммутатор с простым циклическим опросом. Число каналов коммутатора равно числу входных источников сигнала и определяется по табл. 4. Вывести групповой сигнал АИМ;
2) Согласно варианту задания реализовать систему многоступенчатого опроса источников информации. При реализации трехступенчатых коммутаторов число каналов локальных коммутаторов выбирается равной двум. Вывести групповой сигнал АИМ, рассчитать информативность коммутатора, принимая базовую частоту опроса за единицу.
Таблица4
Варианты заданий
| Вариант | Общее число источников информации | Число ступеней | Число каналов субкоммутатора | Число каналов с суперкомпозицией | Набор частот для суперкомпозиции |
| 1 | 8 | 2 | 4 | 1 | 4х |
| 2 | 6 | 2 | 2 | 3 | 2х, 4х, 6х |
| 3 | 10 | 3 | 3 | 2 | 2х, 6х |
| 4 | 6 | 2 | 2 | 2 | 2х, 4х |
| 5 | 10 | 3 | 3 | 1 | 8х |
| 6 | 8 | 3 | 2 | 3 | 2х, 4х, 6х |
| 7 | 7 | 2 | 3 | 3 | 2х, 4х, 6х |
| 8 | 12 | 3 | 4 | 2 | 4х, 6х |
| 9 | 6 | 2 | 2 | 1 | 6х |
| 10 | 8 | 2 | 4 | 1 | 4х |
| 11 | 7 | 2 | 2 | 3 | 2х, 4х, 6х |
| 12 | 10 | 3 | 3 | 2 | 2х, 4х |
| 13 | 7 | 2 | 2 | 2 | 2х, 6х |
| 14 | 6 | 2 | 3 | 1 | 8х |
| 15 | 12 | 3 | 4 | 3 | 2х, 4х, 6х |
Контрольные вопросы
1. В чем состоит необходимость группирования потоков сообщений?
2. Как называется сигнал на выходе коммутирующего устройства?
3. Назовите основные параметры коммутаторов.
4. Почему при реализации метода суперкоммутации выбирают число запараллеленных входов кратным 2n?
5. Какие коммутаторы называют локальными?
6. Назовите основные преимущества использования многоступенчатых коммутаторов?
7. Что такое «канальный интервал»?
8. В каких случаях используется неравномерный опрос источников информации?
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4
АЛГОРИТМЫ СЖАТИЯ АНАЛОГОВЫХ ДАННЫХ
Цель работы: получение основных сведений и практических навыков разработки подсистем однопараметрического сжатия аналоговых данных информационно-измерительных систем.
Основные сведения
По мере развития систем измерения и передачи информации, объем передаваемых данных как внутри самой системы, так и по каналам связи неуклонно возрастал. Вскоре разработчики столкнулись с физическими ограничениями существующей и даже перспективной аппаратуры связи и связных каналов. Требовалась либо слишком большая полоса частот, либо слишком большое время обработки информации, либо слишком большие объемы запоминающих устройств и т.д. При этом проведенные исследования показали, что далеко не вся передаваемая информация была одинаково ценной, т.е. часть её была избыточной, по некоторым оценкам, в среднем до 70 % от общего объема. Естественным следствием стала разработка средств и алгоритмов сжатия информации, т.е. средств передачи только полезной, безызбыточной информации.
Избыточность информации в первую очередь связана с неизбежной коррелированностью выборок при дискретизации, т.е. соседние выборки всегда информационно связаны друг с другом. С другой стороны, регистрируемые параметры зачастую являются нестационарными, что также подразумевает неоднородность данных по информационной ценности.
Так, например, в электроэнергетике ряд параметров качества (напряжение, частота) поставляемой электроэнергии в штатных режимах работы энергосистемы имеют стационарный характер. Однако в случае возникновения аварийных ситуаций, по поведению этих параметров можно судить о характере причины, вызвавшей эту аварию. В подобных случаях очень важно иметь данные о поведении критических параметров непосредственно до и во время аварии. Таким образом, при штатном режиме работы не требуется большого объема передаваемой информации, но в аварийном режиме канал связи может быть переполнен важными данными.
Следовательно, при разработке ИИС следует учитывать такую информационную неоднородность и применять специальные методы и средства сокращения избыточности информации (сжатия), причем в случае нестационарного сигнала они должны быть адаптивными.
Суть методов сжатия данных сводится к анализу поступивших выборок измерительного сигнала и передаче на приемную сторону только тех из них, которые несут максимальное количество информации. Такие выборки называются существенными.
Методы сжатия данных могут классифицироваться по различным признакам, однако на настоящий момент наиболее часто используется следующая классификация:
1. Адаптивные и неадаптивные;
2. Необратимые и квазиобратимые.
Отличие адаптивных и неадаптивных методов заключается только в их способности приспосабливаться к измерительному сигналу. Первые могут это делать, а вторые разработаны под априорно известные свойства измерительного сигнала.
Квазиобратимые методы уменьшают число координат исходного сообщения так, чтобы при восстановлении погрешность не превышала заданного значения. Таким образом, говорить о полном восстановлении сигнала нельзя, всегда есть некоторая погрешность восстановления. В свою очередь, квазиобратимые методы делятся на две группы: а) методы, уменьшающие объем каждой выборки; б) методы, уменьшающие число передаваемых выборок.
Объем выборки может быть уменьшен, во-первых, за счет неравномерного адаптивного квантования динамического диапазона выборок, во-вторых, статистическим кодированием значений выборок, в-третьих, нелинейным преобразованием шкалы сообщения. Еще один метод такого класса связан с устранением постоянной (или изменяющейся по известному закону) составляющей исходного измерительного сигнала.
Особенность необратимых методов состоит в их способности удалить из измерительного сигнала всю «ненужную» информацию, за счет чего и достигается существенное сокращение объема передаваемой информации. Обычно такие методы используются при отсутствии априорных данных об обрабатываемом параметре. Для некоторых процессов это единственно возможные методы сжатия. Например, случайный процесс с высокочастотным широкополосным спектром возможно сжать только таким методом, т.к. квазиобратимые методы в этом случае не дают выигрыша в объеме сообщения, а иногда и увеличивают его.
Следует отметить, что все вышеизложенное относится только к измерительным аналоговым сигналам. Именно аналоговые сигналы невозможно передать без искажения, с нулевой погрешностью восстановления. Для дискретных же сигналов такого ограничения нет. Так, в компьютерной технике широко используются специальные программы-архиваторы, сжимающие цифровую информацию и затем полностью восстанавливающие ее.
Эффективность процедур сжатия обычно определяется по отношению к некоторой оптимальной процедуре. На практике это либо равномерно-временная циклическая дискретизация, либо некоторая оптимальная идеальная процедура, которая позволяет получить в каждом отсчете максимум полезной информации). Однако наибольшее распространение на практике получил первый принцип.
Самой показательной характеристикой метода сжатия данных является коэффициент сжатия, который можно определить как отношение объемов сообщения до и после сжатия. Однако следует отметить, что для правильного восстановления сообщения, необходимо использовать еще и служебную информацию. Это приводит к тому, что реальный коэффициент сжатия необходимо вычислять по следующей формуле:
,где I0 – объем исходной информации; Iсж – объем сжатой информации; Iсл – объем служебной информации.
Следует отметить, что даже если отношение исходного объема информации и объема сжатых данных будет больше единицы, то реальный коэффициент сжатия может быть как больше, так и меньше единицы.