- •Н.Н. Куцый теория информации
- •1. О понятии "информация"
- •2. Этапы обращения информации
- •3. Информационные системы
- •4. Система передачи информации: основные понятия и определения
- •5. Уровни проблем передачи информации
- •6. Теория информации
- •7. Понятия сигнала и его модели
- •8. Формы представления детерминированных сигналов
- •9. Ортогональные представления сигналов
- •10. Временная форма представления сигнала
- •11. Частотная форма представления сигнала. Спектры периодических сигналов
- •12. Распределение энергии в спектре периодического сигнала
- •13. Частотная форма представления сигнала. Спектры непериодических сигналов
- •14. Распределение энергии в спектре непериодического сигнала
- •15.Соотношения между длительностью импульсов и шириной их спектра
- •16.Спектральная плотность мощности детерминированного сигнала
- •17.Функция автокорреляции детерминированного сигнала
- •18.Случайный процесс как модель сигнала
- •19.Стационарные и эргодические процессы
- •20.Спектральное представление случайных сигналов
- •21.Частотное представление стационарных случайных процессов (дискретный спектр)
- •22.Частотное представление стационарных случайных сигналов. Непрерывные спектры
- •23.Основные свойства спектральной плотности
- •24.Преимущества цифровой формы представления сигналов
- •25.Общая постановка задачи дискретизации
- •26.Способы восстановления непрерывного сигнала
- •27.Критерии качества восстановления
- •28.Методы дискретизации посредством выборок
- •29.Равномерная дискретизация. Теорема котельникова
- •30.Теоретические и практические аспекты использования теоремы котельникова
- •31.Дискретизация по критерию наибольшего отклонения
- •32.Адаптивная дискретизация
- •33.Квантование сигнала
- •34.Квантование сигналов при наличии помех
- •35.Геометрическая форма представления сигналов
- •36.Энтропия как мера неопределенности выбора
- •37.Свойства энтропии
- •38.Условная энтропия и её свойства
- •39.Энтропия непрерывного источника информации (дифференциальная энтропия)
- •40.Свойства дифференциальной энтропии
- •41.Количество информации как мера снятой неопределенности
- •42.Эпсилон-энтропия случайной величины
- •43.Информационные характеристики источника сообщений и канала связи. Основные понятия и определения
- •44.Информационные характеристики источника дискретных сообщений
- •45.Информационные характеристики дискретных каналов связи
- •46.Информационные характеристики источника непрерывных сообщений
- •47.Информационные характеристики непрерывных каналов связи
7. Понятия сигнала и его модели
Передача, преобразование и получение информации в информационных системах неразрывно связаны с понятием сигнала, которое имеет неоднозначное толкование. В широком смысле слова под сигналом понимают материальный носитель информации. При этом к сигналам относят как естественные сигналы, так и сигналы, специально создаваемые с определенной целью. Естественными являются, например, световые сигналы, которые позволяют видеть окружающий мир, космические сигналы. Примером специально создаваемых могут служить сигналы, которые генерируются с целью извлечения информации об изменениях в объекте или процессе. Это так называемые эталонные сигналы, которые служат точкой отсчёта при измерении отклонения текущей информации от той, которая принимается в качестве эталонной.
В дальнейшем понятие "сигнал", если это не оговорено специально, будет использоваться в узком смысле как сигнал, который специально создается для передачи сообщения в информационной системе. Материальную основу сигнала составляет какой-либо физический объект или процесс, который будем называть носителем (переносчиком) информации (сообщения). Носитель становится сигналом в процессе модуляции, о которой ниже. Параметры носителя, которые изменяются во времени в соответствии с передаваемым сообщением, называются информативными.
В качестве носителей информации используются колебания различной природы, чаще всего гармонические, включая частный случай - постоянное состояние В технических информационных системах наиболее широкое распространение получили носители в виде электрического напряжения или тока.
В носителе имеется только один информативный параметр - уровень (например, уровень напряжения). При использовании гармонических электрических колебаний информативными могут стать такие параметры, как амплитуда, частота, фаза. Колебания принято подразделять на детерминированные и случайные.
Детерминированными называют колебания, которые точно (однозначно) определены в любые интересующие нас моменты времени. Например, имеем колебание которое описывается выражением
.
При заданных , и можно точно (однозначно) определить для любого момента времени значение .
Случайные колебания отличаются тем, что значения их некоторых параметров определены в вероятностном смысле. Например,
,
но значение амплитуды задано конкретным законом распределения. В этом случае значение не может быть определено однозначно, а можно указать для вероятностные характеристики, такие как математическое ожидание, дисперсия и т.п.
Случайные колебания могут рассматриваться как сигналы, которые несут интересующую нас информацию, например как сигнал от датчика, регистрирующего землетрясение, или как помехи, которые мешают наблюдению (обработке) необходимой нам информации. Например, телевизионный сигнал плюс сигнал (помеха) от включенного рядом с телеприёмником электронного устройства.
При изучении общих свойств каналов связи, сигналов и помех в большинстве случаев отвлекаются от их конкретной физической природы, содержания и назначения, заменяя моделями. Модель - это выбранный способ описания объекта, процесса или явления, отражающий существенные с точки зрения решаемой задачи факторы.
Задачи повышения эффективности функционирования информационных систем связаны с установлением количественных соотношений между основными параметрами, которые характеризуют источник информации и канал связи. Поэтому при исследовании используют математические модели. Математическое моделирование может быть реализовано различными методами в зависимости от способа, которым определяются интересующие нас показатели.
Фундаментальные исследования базируются на методе аналитического моделирования, который заключается в создании совокупности математических соотношений, позволяющих выявить зависимости между параметрами модели в достаточно общем виде. При этом широко используются модели, параметры которых противоречат физическим свойствам реальных объектов. Например, модель сигнала часто представляются суммой бесконечного числа функций, которые имеют неограниченную продолжительность (синусоид). Поэтому важно обращать внимание на условия, при которых это не мешает получать результаты, которые соответствуют наблюдаемым в действительности.
Так как источник сообщений выдает каждое сообщение с некоторой вероятностью, то предсказать точно изменение значения информативного параметра невозможно. Следовательно, сигнал принципиально представляет собой случайные колебания и его аналитической моделью может быть только случайный сигнал, определяемый вероятностными характеристиками.
Тем не менее в случае детерминированного сообщения условно также говорят о детерминированными сигнале. Такой сигнал отображает известное сообщение, которое нет смысла передавать. Ему соответствует модель в виде функции, которая полностью определена во времени.
Изучение моделей детерминированных сигналов необходимо по многим причинам. Важнейшая из них заключается в том, что результаты анализа детерминированных сигналов являются основой для изучения более сложных случайных сигналов. Это обусловлено тем, что детерминированный сигнал может рассматриваться как элемент множества детерминированных функций, составляющих в совокупности случайный процесс. Детерминированное колебание, таким образом представляет собой вырожденную форму случайного процесса со значениями параметров, известными в любой момент времени с вероятностью, равной единице. Детерминированные сигналы имеют и самостоятельное значение. Они специально создаются для целей измерения, наладки и регулирования объектов информационной техники, выполняя роль эталонов.