Команды и операции над данными

Для классических типов данных поддерживаться все операции, которые широко используются на практике. Приводить их описание в данном случае нецелесообразно.

Графические форматы представления данных позволяют проводить над файлами макрооперации, приобретающие значения международных стандартов. Это, прежде всего, операции по компрессии и декомпрессии данных, цветовые преобразования, преобразования форматов.

Операции над данными представленными в модулярной системе счисления подробно изложены в литературе и дополнительно останавливаться на их описании также нецелесообразно.

Рассмотрим только специфику преобразований над одним типом данных - кластером коррелированных отсчетов.

Формирование кластера

Операция заключается в преобразовании пространства входных сигналов с выделением подмножества отсчетов локально связанных между собой.

Например, в двухкоординатных полях размерностью строк, столбцов входной массив в поле представляется последовательностью

,

где - символ упорядоченной последовательности с интервалом поступления данных ,

- булева переменная в позиционной системе счисления с двоичным основанием,

- размерность представления входного отсчета.

Формирование кластера коррелированных отсчетов осуществляется через пересортировку входного массива, проводимую обычно регистровыми линиями задержки, как например, в цифровом процессоре сигналов IMSA110 фирмы Inmos и т.п.

Часто наряду с информационными сигналами в общем потоке присутствуют служебные, синхронизирующие, дополнительные отсчеты. В объем кластера они не включаются. Операция формирования кластеров коррелированных отсчетов должна обеспечивать их выделение, сдвиг временных интервалов и т.п.

Простейший случай - формирование сегмента в обработке двухмерных массивов.

Входной поток

 

где - единичная функция,

- - разрядный сигнал, поступающий на входной порт системы,

- время старта,

- интервал времени между строками,

- интервал времени между кадрами,

- целая часть числа

Формирование кластера для обработки на проходе требует создания кольцевой буферной памяти объемом

где - размер сегмента по вертикали,

- размер сегмента по горизонтали.

Модификация

В память кадра записывается модифицированный отсчет

где - новая разрядность отсчета, как правило, число существенно

меньшая, чем исходная,

- область кластера,

- отсчеты в области кластера окружающего точку .

Сжатие

Процедура сохраняющая информационные признаки с заданной погрешностью, не препятствующей формированию ввода требуемой точности и достоверности, но понижающая объем описания объекта.

Равномерное сжатие можно представить как замену кластера одиночным отсчетом размерностью (число двоичных разрядов).

При этом шаг представления кластеров может быть равен - по горизонтали и - по вертикали. В этом случае мы имеем одномерное представление кластеров коррелированных отсчетов. Вероятность достоверности принятия решений снижается при движении центра информационного наполнения к границе кластера.

Лучшие результаты получаются при смещении кластера на долю

по горизонтали и долю - по вертикали. Вводя понятия шага по горизонтали и вертикали получаем многослойное равномерное сжатие. Коэффициент сжатия

Адаптивное сжатие по информационному наполнению кластера коррелированных отсчетов (например: сумме энергии дифференциала в кластере) порождает неоднородность шага сжатия и может вызвать потерю координатной привязки фрагментов восстановленного сигнала.

Один из путей сохранения координатной системы - введение массива шагов или их переключений. В простейшем случае - добавление информационных тегов к формату отсчета.

Детальное рассмотрение указанной процедуры выходит за рамки данного раздела, укажем лишь то, что к переменным процедуры относятся:

- размеры кластера

- шаг смещения кластера

- преобразующая таблица (либо ее адрес);

- адрес старта кластера;

- число шагов по строке

- число шагов по столбцу .

Интегрирование кластеров

Операция эффективна при обработке полей откликов от многих зондирующих воздействий сгенерированных с известными координатными привязками и заключается в суммировании отсчетов кластеров с одинаковым смещением, центры же кластеров размещаются в адаптивно деформируемой сетке математических ожиданий координат откликов. В случае периодической структуры

где - вектор входных отсчетов размерностью ,

- номер положения отклика на равномерной сетке,

- размерность кластера после интегрирования (вектор содержит несколько кластеров),

- матрица преобразования входного вектора сигналов.

Суммирование кластеров преобразует отклики в один кластер

,

имеющий смысл интегрального по полю анализа отклика системы, имеющего улучшенные характеристики по неоднородности.

Энергия несущая информацию в интегральном кластере возрастает по крайней мере в раз.

Описанные операции работают над входными данными до момента снижения интенсивности преобразуемого потока достаточного для реализации дальнейших преобразований универсальными средствами, например, скалярными процессорами.

Выполнение данных операций осуществляется быстродействующими входными структурами, имеющими специализированную архитектурную организацию. Введя аппарат управления данной архитектурой можно эффективно адаптировать вычислительную среду обработки измерительной информации под решаемые задачи.