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第05章:信息与信号处理技术2

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第05章信息与信号处理技术 章信息与信号处理技术 信号处理第二 信号处理技术
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信息与通信技术 学科概论 长春工业大学图像工程研究所 史东承教授 第5章:信息与信号处理技术 • 5.4信号再生与信息再现 • 5.4.1信号再生 • 基带传输系统的信道等效模型如图5-9所示。 • 假设信道输入信号为ei(t),信道的特性为h(t),信道引入 的加性干扰噪声为n(t),则信道输出信号eo(t)为: eo(t)= ei(t)*h(t)+n(t) • 如果信道特性h(t)和噪声特性n(t)是已知的,在给定某一发 送信号ei(t)的条件下,可以确定经过信道传输后的接收信 号eo(t)。 信道h(t) ei(t)eo(t) n(t) 5.4信号再生与信息再现 • 由传输线的基本理论可知,传输线衰减特性与传 输信号频率的开方成比例,频率越高,衰减越大 。一个矩形脉冲信号经过信道传输后,波形要发 生失真,主要反映在以下几个方面: • (1)接收信号波形幅度变小。表明信号经过信道 传输后能量有衰减,传输距离越长,衰减越大。 • (2)波峰延后。反映传输系统的延迟特性。 • (3)脉冲宽度加宽。这是传输系统频率特性引起 的,是波形产生失真的主要原因。 5.4信号再生与信息再现 • 定义:对一个被损坏的信号进行处理,去除噪声 干扰、恢复信号损坏部分的过程,称为信号再生 。 • 常见的传输信号有电信号和光信号之分,因此信 号再生也分为电信号再生和光信号再生。 • 数字信号中传输的信息是“1”和“0”组成的数字码 串,典型的信号是PCM脉冲编码调制信号。PCM 信号在长距离的传输过程中,必须采用再生中继 技术。再生中继要求在基带信号信噪比不太大的 条件下,系统对失真的波形及时进行识别判决, 识别出“1”码和“0”码,经过再生中继后的输出脉 冲会完全恢复为原数字信号序列。 5.4信号再生与信息再现 • 基带传输的再生中继系统如图5-10所示。 • 再生中继系统的特点是: • (1)无噪声积累。数字信号在传输过程引起的信号幅度失 真可通过再生中继系统中的均衡放大、再生判决而去掉, 所以理想的再生中继系统是不存在噪声积累的; • (2)有误码积累。在再生判决的过程中,由于码间串扰和 噪声干扰的影响,会导致判决电路的错误判决,即“1”码误 判为“0”码,“0”码误判为“1”码,产生误码现象。一旦误码 发生,就无法消除,产生误码积累。 5.4信号再生与信息再现 • 再生中继器的结构如图5-11所示。 • 均衡放大的作用是将接收到的失真信号均衡放大成适合于 抽样判决的波形,这个波形称为均衡波形,用r(t)表示。 • 定时时钟提取就是从已接收的信号中提取与发送端定时时 钟同步的定时脉冲,以便在最佳时刻识别判决均衡波的“1” 码和“0”码。 • 抽样判决与码形成电路完成的就是判决再生功能,也叫识 别再生。识别是指从已经均衡好的均衡波形中识别出“1”码 还是“0”码;再生就是将判决出来的码元进行整形与变换, 形成半占空的双极性码,即码形成。 均衡放大器抽样判决 定时时钟 码发生器 • 抽样判决过程如图5-14所示。 • 假若发送端的数字基带信号经过信道和接收滤波器后,在 无码间串扰条件下,对“1”码抽样判决时刻信号有正最大 值,用A表示;对“0”码抽样判决时刻信号有负的最大值 ,用-A表示(对双极性码),或者为0值(对单极性码)。无论 是单极性信号还是双极性信号,均应在信号的最大值和最 小值之间选择一个适当的电平Vb作为判决的标准,这个Vb 称为判决门限。 判决VVb 定时时钟 判决VVb0码发生器 1码发生器 取 样 均衡信号r 5.4信号再生与信息再现 • 完整信号再生系统如图5-15所示。 5.4信号再生与信息再现 •光信号在光纤通道中传输时,光纤损耗大和色散严重将会导致光信号的 失真。 •损耗导致光信号的幅度随传输距离按指数规律衰减,光信号的衰减可以 利用全光放大器来放大光信号功率的方式解决。 •色散会导致光脉冲展宽而产生码间干扰,使误码率增大,严重影响了通 信质量。 •目前对光信号的再生是利用光电中继器来实现的。 •光电中继器先将光信号经过光信号转变为电信号,经电路整形放大后, 再重新驱动一个光源,实现光信号的再生。 •全光信息再生技术,即在光纤链路上接入光调制器和滤波器,从链路传 输的光信号中提取同步时钟信号输入到光调制器中,对光信号进行周期 性同步调制使光脉冲变窄、频谱展宽、频率漂移和系统噪声被降低、光 脉冲位置得到校准和重新定时。 •全光信息再生技术不仅能从根本上消除色散等不利因素的影响,而且克 服了光电中继器的缺点,成为全光信息处理的基础技术之一。 5.4信号再生与信息再现 • 5.4.2信息再现 • 信息经过信息处理系统的处理后产生了一种具有 某种应用意义上信息表示形式,即由客观信息转 变为另一种具有特殊意义的客观信息或主观信息 ,利用这个新的信息表示形式恢复信息原型的一 种处理技术称为信息再现。 • 信息再现原理:假设映射变换A存在一个逆映射A -1,则逆映射变换可以把N维特征向量信息再现。 A实质上是通过某种映射变换将原始特征从高维 空间映射到低维空间。 5.4信号再生与信息再现 • 设:A是一个映射,把M维向量X映射为N维向量 Y,如存在逆影射:A-1:YN → X’M , 则有: X’M = XM + XM • 其中: XM是测试向量与再现向量的差向量,是 特征提取过程中被忽略掉的信息;在数据压缩时 , XM是数据压缩算法引入的失真。只要失真满 足一定的保真度要求,即失真足够小,或失真不 能被信息使用者觉察到,则数据压缩算法就是可 行的。同时,在信号能量满足一定信息描述要求 的条件下的信息表示,就构成了信号的主特征。 5.4信号再生与信息再现 • 特征提取是模式识别技术中的一个概念。 它指的是对一种事物的已知数据集进行分 析,找到表示该类事物共有特点,并把所 有可以用来表示该类事物的因素用向量表 示的一种技术。表示该类事物共有因素的 向量称为特征向量。 • 因此要想完成特征提取工作,首先要对原 始信号进行采集,获得关于客观事物的多 次原始测量数据集合,该测量数据集合称 为训练数据集合,又称训练样本。 5.4信号再生与信息再现 • 特征提取原理:特征提取实质上是通过某种 映射变换将原始特征从高维空间映射到低维 空间。设A是一个映射,X是M维测量样本数 据,Y是N维特征向量(NM),则特征提 取可以表示为A:XM→YN,其中A称为特 征提取器,通常是某种正交变换。映射变换 实现特征提取的原理如图5-16所示。 5.4信号再生与信息再现 • 设:J是一个满足有效特征衡量标准的一类 准则函数,则最优特征提取准则是: J(A*) = Max J(A) 即最优特征选择以选取的特征使准则函数 取最大值为原则。 • 为了满足特征选择有效特征衡量标准,应 当在映射变换域内从一组特征中挑选出一 些最有效的特征,以达到降低特征空间维 数的目的。 5.4信号再生与信息再现 5.4信号再生与信息再现 • 映射变换实现特征提取原理如图5-16所示 。 y x2 ω1 ω2 5.4信号再生与信息再现 • 常规的特征选择算法有如下几种: • 独立算法:分别计算M个特征单独使用时的 准则函数,选取最优的前N个特征作为最优 特征。除极特殊情况(各个特征相互独立 并准则函数满足可加性)外,所得特征组 合不一定是最优特征组合。 • 穷举算法:从M个特征中选择所有可能的N 个特征组合,计算其准则函数,寻找其最 优值,从而得到最佳特征组合。该种算法 计算量太大,当M较大时,难于实际应用。 5.4信号再生与信息再现 • 特征提取是测试数据的另一种表现形式,特征向 量是一种信号的简化表现形式,它保持原始信号 的主要信息成分,以便与其他信号相区别。 • 特征提取追求的是找到原始数据的主要特征。当 主要特征扩展到所有特征或接近所有特征(原始 数据)时,特征提取就变成了数据压缩。 • 特征提取的目的,一般情况下,并不是为了信息 的准确再现,而是为了进一步的判决、分类与识 别。因此允许在特征提取过程中引入较大的失真 ,信息的丢失度也可以相对较大。特征提取的核 心是减少数据量,为下一步的处理提供高效的数 据,同时特征提取必须保证不同类事物(模式) 之间特征的可分性。 5.4信号再生与信息再现 • 信息显现又称信息重建 • 三维信息重建是指对三维物体建立适合计算机表 示和处理的数学模型,通过数据的处理和分析, 获得3D测量数据的性质,并在计算机中建立表达 客观世界的一种技术。 • 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计 算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医 学图像处理、科学计算可视化和虚拟现实、数字 媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。 • 信息重建和显示是科学计算可视化的一个重要分 支,尤其在医学领域得到很大的重视,也成为现 今的一大研究热点,具有广泛的应用前景 5.5推理与决策 • 推理与决策是人工智能(Artificial Intelligence,AI) 技术的研究热点之一。推理与决策是计算机科学 的一个分支,它主要研究在一定的知识和经验的 基础条件下,根据新的输入信息推理获得隐含结 论,并依据规则给出决策的技术。 • 推理与决策过程可以采用拟人的方式进行,也可 以采用形式逻辑的方法给出。 • 推理与决策技术主要应用于构造能以人类智能相 似的方式做出反应的智能机系统,如智能机器人 、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等。 5.5推理与决策 • 1956年提出“人工智能”一词,由机器学习、 自动推理、专家系统、模式识别、计算机 视觉、自然语言理解等不同的技术领域知 识组成。 • 人工智能研究的一个主要目标是使机器能 够胜任一些通常需要人类智能才能完成的 复杂工作。目前能够用来研究人工智能的 主要物质手段以及能够实现人工智能技术 的机器就是计算机。 5.5推理与决策 • 人工智能有两种不同的方式。 • 一种是工程学方法(Engineering Approach,EA ),采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效 果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用 的方法相同。 • 另一种是模仿法(Mimetic Approach,MA),它 不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物 机体所用的方法相同或相类似。在智能计算领域 中的遗传算法(Generic Algorithm,GA)和人工 神经网络方法(Artificial Neural Network,ANN )均属这类方法。 5.5推理与决策 • 采用工程学方法需要人工详细规定程序逻 辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游 戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应 的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人 工编程就非常繁琐,一旦出错,就必须修 改原程序,重新编译、调试,最后为用户 提供一个新的版本或提供一个新补丁。 5.5推理与决策 • 采用模仿法时,编程者要为每一角色设计一个智 能系统来进行控制,这个智能系统(模块)开始 什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习 ,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。 • 这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,下 一次运行时就可能改正,至少不会永远错下去, 用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实 现人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法 ,入门难度大一点。但一旦入了门,就可得到广 泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动 规律做详细规定,应用于复杂问题,通常会比工 程学方法更省力。 5.5推理与决策 • “智能”的概念涉及意识(Consciousness)、自我 (Self)、思维(Mind)和无意识的思维( Unconscious Mind)等问题。由于人们对自身智 能的认识非常有限,对构成人的智能的必要元素 缺乏深入的了解,因此对“智能”的认识还有待发 展。 • 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊(NILS J. Nilsson)教授对智能问题下了这样一个定义: “人工智能是关于知识的学科,是关于怎样表示知 识、怎样获得知识、并使用知识的科学”。同时美 国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就 是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智 能工作”。 5.5推理与决策 • 推理是人工智能重要的研究领域。推理指依据一 定的规则、利用已有的知识和经验推出结论的过 程。专家能够高效地求解复杂的问题,除了他们 拥有大量的专门知识外,更重要的是他们能够合 理选择及有效运用知识。 • 推理机(Inference Engine,IE)是智能系统中实现 基于知识推理的部件是基于知识的推理在机器中 的实现。基于知识的推理要解决的问题是如何在 问题求解过程中,选择和运用知识,完成问题求 解。知识的运用模式称为推理方式;如何选择知 识直接决定推理的效果和推理的效率;推理控制 的核心是推理控制策略。 5.5推理与决策 • 传统的形式化推理技术是以经典逻辑为基础的。 • 演绎推理:根据公理系统把一个问题中包含在已 知事实中的事实作为结论推导出来。 • 非单调推理:常识推理大量地依赖于默认信息, 这种默认信息是指:当且仅当没有事实证明S不 成立时,S总是成立的。这种基于默认信息的推 理称为默认推理。 • 定性推理:定性推理主要起源于现实世界中物理 系统的研究。人们在日常生活中对许多事物的判 断很难使用严格的定量方法。如胖、痩和高、矮 的判断。定性方法从人类的直观思维出发,它不 依赖于定量数值的描述。 5.5推理与决策 • 决策就是为了实现一定的目标,运用信息 分析方法来确定相应行动的过程。 • 决策具有六个要素,首先由于问题具有不 确定性,解决问题的办法不会是一个;对K 种不同的解决问题的方法有K种不同的解决 问题的结果;针对给定的目标,K种不同的 结果会出现K种不同的效果(获益或损失) 。决策过程描述模型如图5-17所示。 5.5推理与决策 • 决策过程就是建立合理的、相对于目标而言 有效的解决问题的算法和准则,依据准则判 断各种求解方法效果的优劣,最后作出合适 的决定。 5.6智能机器人 • 机器人可分为一般机器人和智能机器人。 一般机器人指不具有智能,只具有一般编 程能力和操作功能的机器人。 • 智能机器人至少要具备三个要素: 一是感觉要素,用来认识周围环境状态; 二是运动要素,对外界做出反应性动作; 三是思考要素,根据感觉要素所得到的信 息,思考出采用什么样的动作。 5.6智能机器人 • 机器人的感觉要素包括:能感知视觉、接 近、距离等的非接触型传感器和能感知力 、压觉、触觉等的接触型传感器。 • 感觉要素相当于人的眼、鼻、耳等五宫, 它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传 感器、超声波传感器、激光器、导电橡胶 、压电元件、气动元件、行程开关等机电 元器件来实现。 5.6智能机器人 • 机器人的运动要素:至少有一个无轨道型 的移动机构,以适应诸如平地、台阶、墙 壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们 的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘 、气垫等移动机构来完成。 • 在运动过程中要对移动机构进行实时控制 ,这种控制不仅要包括位置控制,而且还 要有力度控制、位置与力度混合控制、伸 缩率控制等。 5.6智能机器人 • 机器人的思考要素是三个要素中的关键,也是人 们要赋予机器人必备的要素。 • 思考要素包括有判断、逻辑分析、理解,推理、 决策等方面的智力活动。这些智力活动实质上是 一个信息处理过程,计算机则是完成这个处理过 程的主要手段。 • 智能机器人有相当发达的“大脑”。在脑中起作用 的是中央计算机,这种计算机与操作它的人有直 接的联系,它可以完成按一定目标所需要的执行 动作。 5.6智能机器人 • 图5-18 展示的是一种智能机器人实例。 5.6智能机器人 • 从广泛意义上,智能机器人是一个独特的 进行自我控制的“活物”。 • 智能机器人具备各种内部信息传感器和外 部信息传感器,如视觉、听觉、触觉、嗅 觉。除具有感受器外,因为需要对周围环 境进行施效,它还具有各种效应器,如筋 肉或称步进电动机,它们使手、脚、触角 等“器官”动起来。 5.6智能机器人 • 智能机器人根据其智能程度的不同分为三种:传 感型机器人、交互型机器人和自主型机器人。 • 传感型机器人又称外部受控机器人。机器人的本 体上没有智能单元只有执行机构和感应机构,它 具有利用传感信息(包括视觉、听觉、触觉、接 近觉、力觉和红外、超声及激光等)进行传感信 息处理、实现控制与操作的能力。受控于外部计 算机,在外部计算机上具有智能处理单元来处理 由受控机器人采集的各种信息及受控机器人本身 的各种姿态和轨迹等信息,然后发出控制指令指 挥机器人的动作。目前机器人世界杯的小型组比 赛使用的机器人就属于这样的类型。 5.6智能机器人 • 交互型机器人通过计算机系统与操作员或程序员 进行人-机对话,实现对机器人的控制与操作。 虽然具有了部分处理和决策功能,能够独立地实 现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能,但是 还要受到外部的控制。 • 自主型机器人在设计制作之后,机器人无需人的 干预,能够在各种环境下自动完成各项拟人任务 。自主型机器人的本体具有感知、处理、决策、 执行等模块,可以像自主的人一样独立地活动和 处理问题。机器人世界杯的中型组比赛中使用的 机器人就属于这一类型。 5.6智能机器人 • 全自主移动机器人的最重要的特点在于它的自主性 、适应性和交互性。 • 自主性是指它可以在一定的环境中,不依赖任何外 部控制完全自主地执行一定的任务。 • 适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体,根 据环境的变化,调节自身的参数,调整动作策略以 及处理紧急情况。 • 交互性也是自主机器人的一个重要特点,机器人可 以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信 息的交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器 控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神 经网络等许多方面的研究,它能够反映出一个国家 在制造业和人工智能等方面的综合水平。因此,许 多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。 5.6智能机器人 • 智能机器人按其拥有智能的水平可以分为两类: • 一是初级智能机器人:具有感受、识别、推理和判断能 力,可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程 序,并对自己作相应调整,修改程序的原则由人预先给以 规定。这种初级智能机器人已拥有一定的智能,但没有自 动规划能力,初级智能机器人已经达到实用水平。 • 二是高级智能机器人:它和初级智能机器人一样,具有感 觉、识别、推理和判断能力,可以根据外界条件的变化在 一定范围内自行修改程序。所不同的是修改程序的原则不 是由人规定的,而是机器人自己通过学习、总结经验来获 得修改程序的原则。所以它的智能高出初级智能机器人。 这种机器人拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己 的工作。在不要人的照料下完全独立的工作,故称为高级 自律机器人,这种机器人也开始走向实用。 5.6智能机器人 • 机器人智能技术水平划分为以下几类: • 受控机器人——“零代”机器人,不具备任何智力性能,是 由人来掌握操纵的机械手; • 可以训练的机器人——第一代机器人,拥有存储器,由人 操作,动作的计划和程序由人指定,它只是记住 (接受 训练的能力)和再现出来; • 感觉机器人——机器人记住人安排的计划后,再依据外界 这样或那样的数据 (反馈)算出动作的具体程序; • 智能机器人——人指定目标后,机器人独自编制操作计划 ,依据实际情况确定动作程序,然后把动作变为操作机构 的运动。因此,它有广泛的感觉系统、智能、模拟装置探 测周围情况及自身状态,具有机器人的意识和自我意识。 5.6智能机器人 • 机器人的语音交流能力是一种重要的能力,语音 交谈有两种类型:有限的交谈和有限的理解。 • 在有限的交谈中,在涉及确定话题的情形下,机 器人“理解”交谈的全部内容,比方说下棋或摆积 木情形下。 • 在有限的理解时,可以同它随意交谈,但是它却 远远不能全部理解你的话。美国麻省理工学院教 授魏森鲍姆编制的机器人“女士”程序属于此类。 • “女士”只能表面上理解事件和现象。在进行这种 对话时,交谈者只是看起来像是在交谈。“交谈者 ”实际上不去考虑交谈对方所说的意思,而是把听 到的东西作些并不复杂的形式上的改变,组成自 己的答话。 5.6智能机器人 • 除了智能机器人外,国际上正在研究智能可变形 飞行器。 • 可变形飞行器是指飞行器在飞行过程中可以改变 外形,以适应宽广变化的飞行环境,完成各种任 务使命,有效实施控制,提高飞行器的机动能力 ,改善飞行性能。它与现有的飞行器离散改变后 掠角或控制面角度的传统方法不同,可以有效地 实现外形的分布式连续式变形。 • 智能可变形飞行器是当今国际航空界对未来飞行 器进行探索性研究的一个热点问题。科学家们想 让飞行物具有变形金刚的变形能力,以获得更大 的飞行灵活性和机动性 5.6智能机器人 • 对于军用飞机而言,未来变体飞机采用智能变形 技术,可以解决不同设计点气动布局的矛盾,改 善多功能性,可在短跑道上起飞,大大增加航程 ,提高其经济性和作战效能。 • 民用飞机采用变体技术可以针对飞行各阶段的不 同要求改变机翼的平面形状,如在巡航阶段可增 大机翼的展长或改变弯度,以达到提高飞机升阻 比,增大航程的目的;或利用发动机进气道和尾 喷口变形技术,在保持同样航程的情况下,达到 降低噪声,节省燃油的目的。 5.6智能机器人 中国创新杯第二届未来飞行器设计大赛”的获 奖作品“凤凰”号变形飞机和“东方破晓”号可变 形多用途概念航天飞行器
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