Методы восстановления исходного потока значений амплитуд после его структуризации при условии различимости исходного информационного содержания

Авторы

Родионов В. С.^*, Балакирев Н. Е.^**, Фадеев М. М.^***

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

*e-mail: tuukvadim@live.com
**e-mail: balakirev1949@yandex.ru
***e-mail: fadeev_mix@bk.ru

Аннотация

. В аэрокосмических системах множество измерительных систем и систем контроля, ориентированных на сбор информации в реальном времени, предполагают фиксацию (и обработку) больших потоков данных, представляющих волновые процессы, в виде дискретных значений амплитуд, по которым можно вскрыть сущность проявления (реализации) тех или иных физических процессов в соответствующих метриках в виде функций (моделей) их поведения и, в тоже время, существует тенденция выделения некоторого набора характеристик, по которым можно судить об информационной сущности тех или иных фрагментов потока. Аналитически важна информационная сущность, которая строится из элементов, рассматриваемых через понятие «информационное содержание», реализуемое в рамках структуризации и, в то же время, это информационное содержание реализуется и проявляется через конкретный участок значений амплитуд в рамках общего потока. Структуризация предполагает определенную потерю некоторых значений амплитуд, разделяя весь поток на существенные и в определенных рамках несущественные значения амплитуд. При обработке потока данных существенные значения, на которых основывается структуризация, фиксируются, а также добавляется значение отсчетов до следующего существенного значения. Промежуточные теряемые значения являются как раз несущественными переменными их возможно восстановить. В этом случае возникает вопрос каким способом можно восстановить эти значения, которые будут отличаться от исходных, и как это может повлиять на информационное содержание. При сохранении информационного содержания для потока в структурном виде в условиях ограниченной пропускной способности телеметрических каналов, а также жёстких требований к вычислительным ресурсам бортовых систем структурное представление позволяет использовать его при передаче потока данных при значительном сокращении объем трафика, что является весьма актуальным решением при передаче данных. Сравнение проводилось по критериям среднеквадратичного отклонения восстановленных амплитуд и сохранения воспринимаемого информационного содержания.
Целью работы является разработка методов восстановления несущественных значений амплитудных сигналов после структуризации и проверке сохранения информационного содержания на примере восстановления звукового сигнала. 
В работе предложены критерии определения допустимых значений, которые ограничивают круг применяемых методов восстановления несущественных значений, и предложены несколько таких методов восстановления, сохраняющих информационное содержание.

Ключевые слова:

звуковой поток; структуризация; синтез амплитуд; восстановление промежуточных значений; характерные точки; аппроксимация; табличные методы; топологическая структура; информационное содержание; восприятие речи.

Список источников

1. Балакирев Н. Е., Фадеев М. М., Родионов В. С. Качественный подход в раскрытии информационного содержания волновых данных // Труды МАИ. — 2024. — № 136.
2. Балакирев Н. Е., Евсеева М. В., Фадеев М. М. Решение задачи формирования топологической первоосновы на основе матрицы отношений // Информатика: проблемы, методы, технологии : материалы XX Междунар. науч.-метод. конф. — Воронеж, 2020. — С. 1559–1566. 
3. Родионов В. С., Балакирев Н. Е., Зеленова М. В., Рубан А. А., Фадеев М. М. Два метода восстановления промежуточных значений между характерными точками и их сравнение // Информатика: проблемы, методы, технологии : материалы XXI Междунар. науч.-метод. конф. — Воронеж, 2021. — С. 575–585. 
4. McAulay R. J., Quatieri T. F. Speech Analysis/Synthesis Based on a Sinusoidal Representation // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. — 1986. — Vol. 34, No. 4. — P. 744–754. 
5. Quatieri T. F., McAulay R. J. Speech Transformations Based on a Sinusoidal Representation // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. — 1986. — Vol. 34, No. 6. — P. 1449–1464. 
6. Фадеев М. М., Балакирев Н. Е. Формализация понятия отношения для качественного анализа данных // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сб. тр. Междунар. науч. конф. — Воронеж, 2022. — С. 1685–1690. 
7. Фадеев М. М., Балакирев Н. Е., Нгуен Х. З., Малков М. А. Структуризация и качественное рассмотрение звукового потока в системе синтеза и анализа речи // Программные продукты и системы. — 2018. — Т. 31, № 4. — С. 768–776. 
8. Балакирев Н. Е. Количественная и качественная оценка исследуемых объектов на примере простейших отношений // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. — 2016. — № 2. — С. 65–72.
9. Балакирев Н. Е., Фадеев М. М. Нестандартное решение задачи нанесения водяного знака звукового потока на основе структуризации // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2024) : тр. XVII Междунар. конф. — М., 2024. — С. 1075–1080.

Скачать статью