Cтраница 1
Извлечение полезной информации, переносимой радиосигналами, связано с разделением сигналов и помех. В некоторых случаях удается почти полностью отделить ( отселектировать) сигналы от помех. Если сигналы и помехи поступают к приемнику в разные моменты времени, то целесообразна временная селекция сигналов. Отражения от местных предметов приходят к приемнику вскоре после излучения зондирующих импульсов, а сигналы от целей приходят со значительным запаздыванием. [1]
Для извлечения полезной информации из вибросигнала используются различные способы, которые позволяют сформировать характерные диагностические признаки зарождающихся дефектов даже в тех случаях, когда спектр мощности сигнала практически не меняется. Но, несмотря на то, что различных методов по обработке сигналов достаточно много, статистический анализ современного состояния служб вибродиагностики в промышленности показал, что большинство приборов и систем, применяемых службами, основано на спектральном анализе входящего сигнала. Такое применение обусловливается как простотой метода, так и его универсальностью. Сущность спектрального анализа основана на первичном Фурье-преобразовании входящего сигнала. [2]
Это обстоятельство определяет статистический подход к обработке наблюдаемых процессов с целью извлечения полезной информации. [3]
Блок выявления импульсного признака является составной частью дешифратора и участвует в извлечении полезной информации из принятого сигнала. Ниже приведены примеры блоков формирования и выявления признака полярности и длительности, поскольку эти признаки чаще всего используются в системах телемеханики. [4]
Это, однако, не мешает пользоваться ими в описательных целях и для извлечения полезной информации о влиянии заместителей и изменении механизма процесса, а также для систематизации полярографических данных или подбора потенциалов электровосстановления ( или окисления) в препаративных целях. [5]
Переход от ручных методов обработки зарегистрированных в процессе опыта данных к автоматическому анализу и вычислениям вызывает необходимость применения формальных способов записи правил извлечения полезной информации из измерительных сигналов, а также алгоритма комплексного функционирования всех подсистем в процессе эксперимента. Строгая математическая запись указывает на принципиальную возможность реализации описываемой обработки в информационно-измерительной системе. В этом случае запись несет полную информацию о процессе получения и переработки данных, является его алгоритмом. [6]
Мы уже касались этого вопроса в разд. Прежде чем перейти к проблеме извлечения полезной информации из спектра, измеренного при низкой температуре, следует указать на две особенности спектров при высоких температурах. Из этого рисунка видно, что при комнатной температуре рассматриваемый спектр содержит намного больше линий, чем можно было бы предсказать на основании теории возмущений первого порядка. Однако при 210 К линии спектра настолько уширены, что становятся почти неразличимыми. [7]
Однако нельзя упустить из виду, что хорошая интерпретация результатов невозможна без знания физико-химических моделей, которые позволяют правильно поставить эксперимент и получить необходимые данные. Следовательно, участие человека будет все еще незаменимо в извлечении полезной информации из распечаток ( листингов) с численными результатами и графиками. [8]
Основным назначением телевизионных систем является формирование на экране воспроизводящего устройства изображения передаваемых сцен в реальном времени или с использованием видеозаписи, как правило, на значительном от них расстоянии. Вместе с тем телевизионные методы широко используются в системах анализа изображений с целью извлечения полезной информации об изучаемых объектах или процессах. [9]
Развитие таких методов, как ИК-спектроскопия или спектроскопия ЯМР, для исследования органических веществ обычно основывается на хорошо определенных линиях спектра. По мере расширения экспериментальных результатов становятся все более понятными теоретические вопросы метода, причем задача извлечения полезной информации становится тем сложнее, чем сложнее экспериментальные данные. Чтобы облегчить сопоставление результатов или выявить новые закономерности, стараются ввести классификацию результатов. [10]
Вообще говоря, задача выделения признаков более специализирована по сравнению с задачей классификации. Хороший выделитель признаков, предназначенный для сортировки древесины, принесет, по-видимому, малую пользу при сравнении отпечатков пальцев или классификации клеток крови. Однако большое число технических приемов было развито в связи с задачей извлечения полезной информации из изображения. Часть II данной книги как раз посвящена описанию этих методов и их свойств. [11]
Ответ заключается в том, что они могут использоваться, но не точно таким же образом. Прежде чем было получено МДУД, делалось много попыток найти способ извлечения полезной информации из значений а0 для белков, но большое расхождение между величинами оценок а-спиральности из а0 и Ь0 ( иногда равное примерно 50 %) привело вообще к отказу от аа как полезного параметра для белков. [12]
Выбор задач, которые должна решать машина, вопрос трудный и деликатный. Такие задачи, с одной стороны, не должны быть столь тривиальными, чтобы их можно было решать с помощью простейших электромеханических устройств, вроде детских игрушек, а с другой стороны, они не должны быть настолько сложными, чтобы затянуть их решение на десятилетия. Решение начальной серии задач для нашего подвижного робота требует наличия у него способностей исследователя - восприятия обстановки, ориентировки, целеустремленного перемещения, манипуляции объектами и извлечения полезной информации из незнакомого ему мира. [13]
В большинстве случаев внутренние шумы обусловлены двумя основными причинами - флуктуациями электронного тока в лампах ( дробовым эффектом) и транзисторах и электрическими флуктуациями, вызванными движением электронов в электрических проводниках. В обоих случаях шумы связаны с дискретной природой электрического тока и поэтому принципиально не могут быть устранены полностью, а лишь ослаблены путем рационального конструирования аппаратуры. Шумовые искажения ограничивают так называемую реальную чувствительность приемников. Дело в том, что при усилении слабых сигналов существенную роль играет не абсолютная величина полезного сигнала, а отношение уровня этого сигнала к уровню мешающего шума - отношение сигнал / шум - Если на входе приемника отношение сигнал / шум мало, тс сколько бы мы ни усиливали смесь сигнала и шума, это не поможет извлечению полезной информации. [14]