- •Раздел I
- •В.Г. Беспалов, в.Н. Крылов, в.Н. Михайлов основы оптоинформатики
- •Раздел I
- •Введение
- •Глава 1, глава 2 и Приложения написаны в.Г. Беспаловым, глава 3 написана в.Н. Крыловым и глава 4 написана в.Н. Михайловым.
- •§2. Предельные возможности элементной базы электронной компьютерной техники
- •§3. Оптические технологии в информатике
- •§4. Аналоговые оптические вычисления и процессоры
- •§5. Оптический процессор Enlight256
- •§6. Голографические методы обработки информации
- •§7. Цифровые оптические процессоры
- •Глава 2. Теория информации для оптических систем §1. Основы теории информации
- •§ 1.1. Количество информации в системе равновероятных событий. Подход Хартли.
- •§1.2. Количество информации в системе событий с различными вероятностями. Подход Шеннона
- •§1.3. Обобщенная схема информационной системы
- •§1.4. Основные характеристики информационной системы
- •§1.5. Дискретизация и теорема отчетов (Котельникова)
- •§1.6. Пропускная способность канала при наличии белого теплового шума
- •§1. 7. Избыточность информации
- •§2. Теория информации в оптике
- •§2.1. Число пространственных степеней свободы когерентных оптических сигналов
- •§2.2. Теоремы д. Габора
- •§2.3. Число степеней свободы частично когерентных оптических сигналов
- •§ 2.4. Информационная емкость голограмм
- •Глава 3. Источники излучения для оптоинформатики
- •§1. Физические основы работы лазеров
- •§1.1. Оптическое усиление
- •§1.2. Взаимодействие излучения с веществом.
- •1.2.1. Излучение абсолютно чёрного тела.
- •1.2.2. Статистика Больцмана
- •1.2.3. Коэффициенты Эйнштейна.
- •§1.3. Поглощение и усиление
- •1.3.1. Инверсная населённость.
- •§1.4. Принципы лазерной генерации
- •1.4.1. Методы создания инверсной населённости.
- •Трёхуровневая система.
- •Четырёхуровневая система.
- •Методы накачки активных лазерных веществ.
- •§1.5. Основные типы лазеров: классификация лазеров по агрегатному состоянию активного вещества
- •§1.6. Твердотельные лазеры
- •§1.5. Газовые лазеры
- •§1.5. Жидкостные лазеры
- •§2. Полупроводниковые лазеры §2.1. Физические основы работы полупроводникового лазера
- •§2.2. Полупроводники
- •§2.3. Прямозонные и непрямозонные полупроводники
- •§2.4. Полупроводниковые светодиоды
- •§2.5. Основные параметры полупроводниковых лазеров
- •§2.6. Полупроводниковые лазеры на основе гетероструктур
- •§2.7. Квантоворазмерные структуры
- •§2.8. Безопасность лазеров
- •§3. Источники излучения фемтосекундной и аттосекундной длительности §3.1. Предельно короткие импульсы света и сверхсильные поля
- •3.2. Методы генерации сверхкоротких, в том числе фемтосекундных импульсов
- •3.2.1. Электрооптический затвор на основе эффекта Поккельса.
- •3.2.2. Работа лазера в режиме синхронизации мод.
- •§3.2. Генерация аттосекундных импульсов электромагнитного излучения
- •Глава 4. Локальная и распределенная запись информации §4.1. Локальная (побитовая) запись
- •§4.2. Голографическая (распределенная) запись
- •§4.3. Оптические дисковые системы записи и хранения информации
- •§4.4. Голографические системы записи информации
- •§4.5. Быстродействие оптических устройств записи и хранения информации
- •Список литературы
- •Приложения Параметры и свойства оптических материалов
- •Механизмы поглощения оптического излучения в полупроводниках
- •Эффект Франца-Келдыша (электроабсорбционный эффект) в полупроводниках
- •Квантово-размерный эффект Штарка
- •Кафедра фотоники и оптоинформатики
§1.4. Основные характеристики информационной системы
Символы, генерируемые источником сообщений, имеют некоторую продолжительность во времени и появляются через определенные интервалы времени. Для дискретного источника сообщений поток генерируемой информации можно определить следующим образом:
, (15)
где v0 = 1/0 - средняя скорость генерации символов сообщения; 0 - среднее время генерации одного символа; Н(X) - энтропия источника сообщений, характеризующая среднее количество информации на символ сообщения.
Поток информации характеризует среднее количество информации, генерируемое источником сообщений в единицу времени. В случае сообщений, состоящих, например, из дискретных символов, для увеличения потока информации необходимо увеличивать энтропию сообщений, приходящуюся в среднем на один символ, а также сокращать промежутки времени между символами.
Статические свойства источника сообщений в общем случае не совпадают со статистическими свойствами канала связи, зависящими от выбранного кода и статистических свойств помех. Наличие помех снижает пропускную способность канала связи С которая определяется как наибольшая возможная скорость передачи информации по данному каналу, т.е.
, (16)
где Imax(T) - максимальное количество информации, которое может быть безошибочно передано по каналу за время Т ; vmax - максимальная скорость передачи символов по каналу; max{I(Y,X)}- предельно возможное значение среднего количества информации, содержащегося в одном символе принятого сообщения.
Если возможно надежно различить в канале М функций сигнала длительностью Т, то можно сказать, что канал может передавать log2 М битов за время T. Соответственно, скорость передачи будет (1/Т) log2M, или пропускная способность канала может быть определена как предел выражения. Если по каналу без помех передается двоичная информация, т.е. log2M = 2 то формула упрощается: .
Шеннон показал, что можно сообщения источника закодировать так, что среднее количество информации, приходящееся на символ источника, будет близко к максимальному. Это положение сформулировано в теореме Шеннона о кодировании для каналов без помех. Если производительность источника R меньше пропускной способности канала C , его сообщения можно закодировать так, что скорость передачи может быть как угодно близка к пропускной способности канала.
В соответствии с определением, , где H(X) – энтропия источника (см. (14)), T - средняя продолжительность кодовой комбинации: , τ0 - длительность одного символа, nk - длина k-ой кодовой комбинации. Отсюда можно вывести:
. (17)
Для выполнения равенства необходимо, чтобы nk = -log2pk, т.е. кодирование нужно осуществить так, чтобы длину кодовых комбинаций сообщений ставить в зависимость от количества информации, которое переносится данным сообщением или от вероятности данного сообщения. Часто встречающиеся, т.е. малоинформативные сообщения, следует кодировать короткими комбинациями, редко встречающиеся - длинными. В этом случае в среднем все сообщения источника будут закодированы меньшим числом символов, чем при любом другом способе кодирования. По этой причине данный код называется оптимальным или эффективным, а т.к. при его создании учитываются вероятности сообщений, он называется статистическим и без разделительных знаков, т.к. возможно однозначное декодирование, если при передаче нет ошибок за счет помех.
Одним из примеров такого оптимального кодирования являются мобильные радиотелефонные сотовые сети GSM. Реализованное в системах GSM полноскоростное кодирование речи предоставляет хорошее "сотовое качество" передаваемой речи. Однако благодаря быстрому развитию в течение последних нескольких лет алгоритмов кодирования речи с низкой скоростью битового потока сейчас стало возможным полностью избавиться от имиджа "сотового качества" и достигнуть в сотовых сетях такого же качества речи, как в обычной телефонной сети. В обычной цифровой телефонной сети, при частоте дискретизации 8 кГц и 8-ми битовой разрядности кода получаем скорость передачи сформированного сигнала 64 кбит/с, которая и является скоростью основного цифрового канала (рис. 44).
Рис. 44. Сравнение блок-схем цифрового и мобильного телефона GSM
Соответственно линия связи должна обеспечивать скорость передачи данных не менее 64 кбит/с. В сетях GSM в качестве речепреобразующего устройства выбран речевой кодек с регулярным импульсным возбуждением/долговременным предсказанием и линейным предикативным кодированием с предсказанием (RPE/LTR-LTP-кодек). Общая скорость преобразования речевого сигнала в итоге сокращается до 13 кбит/с, что позволяет передать большое число каналов в радиодиапазоне.