Ддддддддд

Детерменирленген сигналдардың жиілік формасы.

Физикалық деректерд талдауда сигналдардың математикалық моделдерін құруға екі түрлі әдісті пайдалануға болады.

Бірінші әдіс мазмұны кез келген уақытта немесе кеңістіктің жай нүктесінде мәлім және дәл анықталған болуы мумкін аударылған (детерминированными) сигналдарға негізделеді. Математикалық әдістерде аударылған сигналдар – бұл жеткілікті дәрежеде дәлдеп есептеп оны математикалық формулалармен немесе есептеу алгоритмдермен нақтылап жазуға болады.

Күрделі жүйелерді пайдаланғанда және құрғанда көптеген зерттеулер мен сынаулар жүргізу қажет. Ол мыналарға байанысты:

жүйлелердің әртүрлі қасиеттерін көрсететін бағалау көрсеткіштеріне

жүйе құрылымының оңтайлы түрін таңдау

оның парметрлерінің оңтайлы мәндерін таңдау.

Мұндай зерттеуді тек, жүйенің функциялдану процессін математикалық сипаттау әдісі арқылы, және оның математикалық моделі арқылы жүзеге асыруға болады.Жүйе қиындығы оларға абсолютті теңбе – тең модельдерді құруға мүмкіндік бермейді. Математикалық модель нақты процесске кіретін негізгі процесстерді ұсынған жеңілдетілген процессті сипаттайды, және де тек нақты жүйеге әсер ететін факторларды сипаттайды.

Қандай құбылыстар басты немесе ерекше факторлар моделдердің есептеуіне байланысты болып табылады, оның көмегімен қандайда бір зерттеулер жүргізуге болады. Сол себептен бір обьектіні функциялау процессі әр түрлі матиматикалық сипаттамаларға тәелі болуы мүмкін.

Матиматикалық модель қиын системалы болуы мүмкін қанша болса да және де олар абстракциялау қабылдаған деңгейде анықталады, қандай –да бір деңгегейдегі абстракциясы белгілі топтастырылған сұрақтарға жауап беріледі, ал басқа сұрақтардың жауаптарына міндетті түрде зарттулер жүргізілуі керек, бұл басқа деңгейдегі абстракция болып табылады. Әрбір деңгейдегі абстракция шектеулермен байланысты, ол тек нақты деңгейдегі абстракцияға байланысты. Қандай –да бір жоғары дәрежедегі ақпараттарды меңгеру үшін бір жүйені әр түрлі бағыттағы деңгейдегі абстракциясымен қарастру керек.

Ең жарамды деңгейдегі абстракцияларға келесі түрдегі жүйелер қарастырайық;

Символдық немесе лингвистикалық; Теориялық – көптік;

Абстракты алгебралық ; Топологиялық ; Логика – матиматикалық;

Теориялық – ақпараттық ; Динамикалық ; Эвристикалық;

Шартты бірінші төрт жүйелердің суреттеу ең жақсы деңгейлеріне жатады, ал соңғылар төрт – төмендерге. Жүйе бейнелеу жоғарға деңгейлері. Лингвистикалық деңгейді бейнелеу — абстракциялаудың неғұрлым жоғарғы деңгейі. . Оның ішінде кездейсоқ ақиқат сияқты басқа да дерексіздік деңгейдегі жүйені бейнелеудің өте төмен рангін алуға болады.

Дискреттеу әдістерінің жіктелуі. Уақыт бойынша дискреттеу.

Жүйенің автоматты басқарылуын қарастырамыз, ақпаратты қорыту және қайта қадағалау нақты бір уақыт аралығында орындалады, немесе дискретті түрде. Бұл уақытта жүйелерде сигналдардың бірнеше импульсы бірінен соң бірі іске асады, және бұл жүйелер дискретті деп аталады. Дискреттік жүйені құру бірнеше қиындықтар туғызуы мүмкін.

Біріншіден, жүйеге кіретін бірнеше элементтер принципі дискретті болуы мүмкін. Мысалға, ракетаны басқару жүйесінде радиолокационды станция (РЛС) бар, ракетаны және координаталық бағытын өлшейді (сурет 1.1). Барлық орындалу принціптері арқылы ол ақпаратты дискретті түрде береді, сондықтанда барлық басқару жүйесі дискретті болады. Басқа да мысал ретінде САУ-ды көрсетуге болады, құрамында сандық есептеуіш машинасы (СЕМ) бар және дискретті жабдықтар болып табылады.

Сурет. 15.1. Ақпаратты басқару жүйесінің блок - схемасы

Екіншіден, дискреттік жүйеде ең ыңғайлысы алгаритімдік басқаруды іске асыру. Бірақ, ЦВМ-ді қолданған кезде алгаритімдер прогрмма түрінде тапсырылады, қиындықтар жүйенің конструкциясына ешқандай әсер етпейді. Алгаритіммен басқаруды немесе программаны ауыстыру, уақыт шығынынсыз орындалады. САУ-да алгоритімен басқарудың қиындықтарын жоғарлату жаңа элементтер жүйесінің құрамына қосылуын сұрайды, және де алгоритімнің ауысуы конструктор қиындығынан туындайды.

Үшіншіден, алгаритіммен басқару шешімі дискреттік жабдықтар көмегімен (мысалға, ЦВМ) жоғары болып келеді. Это положение требует более подробного объяснения. Ақпаратты дискретті қорыту сигналдардың импульстік сипатына байланысты оны жоғалтуларға әкеледі, импульстар, интервалдар кездеспейтін жерде қажетті ақпараттар қолданылмайды. Сондықтан да, егер алгоритімнің бір және сол шешімді орындау үшін дискреттік немесе үздіксіз жабдықтарды қолдану керек, бірақ ақырғыларының нақтылығы жоғары болады. Ақпараттың жартылай жоғалуына дискреттік жабдықтардың әдістемелік қателігі қолданылады, бірақ ол оброботканың қалай істелуіне байланысты. Бірақта дискреттікте де сондай-ақ үздіксіз жабдықтардан да басқада қателіктер болады – инструментті, жеке элементтердің толық орындалмауынан, параметрлердің нақтылықтарынан, ішкі дауыстардан және естілмеушіліктен. Инструменттік қателіктер дискреттік устройстваға қарағанда біршама жоғары, және алгаритім обработкасы қиындаған сайын ол көбейе бастайды. Ақырында қателіктер саны дискреттік жабдықтарда инструменттік қателіктерге қарағанда өте аз, сондықтан да дискреттік жүйенің нақтылығын осыдан-ақ байқауға болады.

Дискреттік жүйені ұзағынан қолдануға аударылымдар басымдылығы үлкен үлес қосты. Олардың ішінде ең көп таралған ЦВМ жүйесі. Дискреттік жүйесінің жиыны төмендегі ерекшеліктерімен классификацияланады, проценттік басқару және методикалық іздеулер. Осы белгілер мен дискреттік жүйені сызықтық және сызықтық емес, стоционарлы және стационалы емес (параметірлерін уақыт аралық өзгертуге) деп бөлуге болады. Бұлардан басқа да признактар бар, олар дискреттік жүйемен ғана сипатталады. Дискреттік САУ классификациясын бөлеміз және оларға толықтырулар береміз.

Импульсті сигналдардың болуымен байланысты жүйесіндегі ақпарат жеке бөліктермен, кванттармен беріледі. Осы ақпараттардың түрленуін сипаттайтын процесстер дискретті деп аталады, ал үздіксіз процесстердің дискреттіге түрленуін кванттау деп аталады. Кванттаудың үш түрі бар: уақыт, дәреже, уақыт және дәреже бойынша. Уақыт бойынша кванттау кезінде x(t) алғашқы үздіксіз функциясы x(tі) дискретті белгісіне түрленеді, бұнда (tі) уақыт өсіндегі уақыттың дискреттік мезеті. (tі) белгілер арасындағы ара қашықтық өзіндік болуы мүмкін, бірақ тәжірибе жүзінде көп жағдайда 1.2, а суретінде көрсетілген Тn тұрақты кезеңнің қайталануымен кезеңді түрде кванттау кездеседі. ti =iTn, бұндағы і саны -∞ тен +∞ дейін барлық толық белгілер түрінде берілуі мүмкін.

15.2 сур. Сигналдарды уақыт (а); дәреже (б); уақыт және дәреже (в) бойынша кванттау.

Деңгей бойынша кванттау.

Дискретті хабарлама жеке символдардың соңғы тізбегі болып табылады. Дискретті хабарламаны сигналға түрлендіру үшін хабарламаны кодтау операциясын орындау керек, сол кезде ақпаратты беру жылдамдығы мен кедергіге төзімділігі артады.

Үздіксіз хабарлама уақыттың үздіксіз функциясымен анықталады. Үздіксіз хабарламаларды дискретті әдістермен беруге болады. Бұл үшін үздіксіз сигналды (хабарламаны) уақытта дискреттеу мен деңгей бойынша кванттауға ұшыратады. Қабылдаушы жақта дискретті есептеулер бойынша үздіксіз фуекцияны қалпына келтіру орындалады.

Хабарламаны математикалық түрде сипаттау кезінде дискреттік хабарламалардың құрылуы хабарлама көзінің алфавитінен кез келген символды кездейсоқ тізбектей таңдау ретінде қарастырылады.

Үздіксіз хабарламалардың құрылуы кездейсоқ үздіксіз процестің іске асырылуын (реализация) таңдау болып табылады. Негізгі ақпараттық сипеаттамаларға хабарламалардағы ақпарат саны, хабарлама шығындығы, энтропия, хабарлама көзінің шығару мүмкіндігі, ақпаратты беру жылдамдығы жатады.

Аталған сипаттамаларды дискретті хабарлама үшін қарастырайық.

Ақпарат көлемі A, m дискретті хабарламадан тұрсын, әр хабарлама n символ кірсін. Қабылданған белгілеулерде дискретті символдардың жалпы саны N0=mn болады. Осындай көздердегі хабарламаларда ақпарат саны қалай анықталатынын көрсетейік.

Ақпарат санын анықтау кезінде келесі шарттар орындалуы керек:

ұзақ созылған хабарламаларда әдетте, ақпарат саны көп болады;

егер алфавит көлемі үлкен болса, онда әрбір жеке хабардамада ақпарат көбірек болады; бірнеше хабарламада алынған ақпарат аддиттивтік шартын қанағаттандыру керек.

Хабарламалардың жоғарыда көрсетілген шарттарда қанағаттандыратын ыңғайлы сипаттамасы ақпарат санының логарифмдік өлшемі І болады, нақтырақ айтсақ.

I = logN0=nlogm.

Бұл формуланы 1928 Р.Хартли ақпарат санының өлшемі ретінде ұсынған. Хартли формуласы хабарламалар құрылуының кедейсоқ сипатын көрсетпейді. Бұл кемшілікті жою үшін хабарламадағы ақпарат санын символдардың пайда болу ықтималдығымен байланыстыру керек. Бұл мәселені 1948 ж К.Шеннон шешті.

Деректерді жіберу желісі.

Сенімділікті арттыру мәселесі деректерді жіберу және байланыс каналдарының нақты сапасы кезінде ұсынылатын талаптар арасындағы шарттарға негізделген. Деректерді жіберу желісінде 10-6 – 10-9 – дан нашар емес сенімділікті қамтамасыздандыру талап етіледі, ал байланыстың нақты каналдарын және қарапайым кодты қолдану сенімділігі 10-2 – 10-5 – тен артық болмайды. Сенімділікті арттыру тапсырмаларын шешу жолдарының бірі қазіргі кезде бөгетке тұратын кодтарды қолдануға негізделген арнайы процедураларды қолдану болып табылады.