Wakati wa mahojiano mara nyingi huulizwa ni aina gani ni ya haraka zaidi. Swali la hila. Tunaelezea kwa nini na kutafuta chaguo bora zaidi.

Kwa kujibu, unapaswa kuuliza: "Kwa hali gani upangaji wa wakati unaofaa umechaguliwa?" Na tu wakati masharti yanatangazwa, unaweza kupitia salama chaguzi zilizopo.

Zipo:

• kupanga algorithms O(n 2) kama aina za uwekaji, Bubble na uteuzi, ambazo hutumiwa katika hali maalum;
• quicksort (kusudi la jumla): wastani O(n logi n) kubadilishana, lakini wakati mbaya zaidi ni O(n 2), ikiwa safu tayari imepangwa au vipengele ni sawa;
• algorithms O(nlogin), kama vile unganisha na kupanga lundo (aina ya piramidi), ambazo pia ni algoriti nzuri za kupanga kwa madhumuni ya jumla;
• O(n) au algoriti za kupanga kwa mstari (chagua, chagua kwa kubadilishana, chagua kwa kuhesabu) kwa orodha za nambari kamili, ambazo zinaweza kufaa kulingana na asili ya nambari kamili katika orodha zako.

Ikiwa unachojua ni uhusiano wa jumla wa mpangilio kati ya vitu, basi algorithms bora itakuwa na ugumu O(n logi n). Algorithms za mstari zinahitaji maelezo ya ziada kuhusu muundo wa vipengele.

Ubora wa algorithm kwa karibu inategemea aina ya orodha/safu utakazopanga, na hata kwenye muundo wa kompyuta. Maelezo zaidi unayo, chaguo lako litakuwa sahihi zaidi. Chini ya mawazo dhaifu sana juu ya sababu, ugumu wa hali mbaya zaidi unaweza kuwa O(n!).

Jibu hili linashughulikia shida tu. Wakati halisi wa utekelezaji wa algorithms inategemea idadi kubwa ya mambo.

Kupima

Kwa hivyo, ni aina gani ya haraka zaidi?

Taswira

Taswira nzuri ya upangaji imeonyeshwa kwenye video hii:

Inaonekana kujibu swali la aina gani ni ya haraka zaidi, lakini kumbuka kwamba kasi inathiriwa na mambo mengi, na hii ni moja tu ya chaguzi zilizoonyeshwa.

Algorithm bora ya uingizwaji wa ukurasa ni rahisi kuelezea, lakini haiwezekani kabisa kutekeleza. Kila kitu kinatokea ndani yake kama ifuatavyo. Wakati kosa la ukurasa linatokea, kuna seti maalum ya kurasa kwenye kumbukumbu. Baadhi ya kurasa hizi zitafikiwa kihalisi kutoka kwa amri zifuatazo (amri hizi ziko kwenye ukurasa). Kurasa zingine haziwezi kufikiwa baada ya 10, 100, au labda hata amri 1000. Kila ukurasa unaweza kuwekewa idadi ya amri ambazo lazima zitekelezwe kabla ya ukurasa kufikiwa kwa mara ya kwanza.

Kanuni bora zaidi ya kubadilisha ukurasa inasema kwamba ukurasa ulio na alama ya juu zaidi unapaswa kuondolewa. Ikiwa ukurasa fulani utabaki bila kutumika kwa amri milioni 8, na ukurasa mwingine utabaki bila kutumika kwa amri milioni 6, kisha kufuta ya kwanza itasababisha kosa la ukurasa kukosa, na kusababisha ichukuliwe kutoka kwa diski tena katika siku zijazo za mbali zaidi. Kompyuta, kama watu, hujaribu kuchelewesha matukio yasiyofurahisha iwezekanavyo.

Shida pekee na algorithm kama hiyo ni kutowezekana kwa utekelezaji wake. Wakati kosa la ukurasa linatokea, mfumo wa uendeshaji hautakuwa na njia ya kujua wakati kila moja ya kurasa itahitajika ijayo. (Hali kama hiyo ilizingatiwa hapo awali tulipoangalia algorithm ya kuratibu ambayo huchagua kazi fupi zaidi kwanza - mfumo unawezaje kuamua ni ipi kati ya kazi fupi zaidi?) Walakini, kwa kuendesha programu kwenye simulator na kufuatilia ufikiaji wa ukurasa wote, inakuwa inawezekana kutekeleza algorithm mojawapo kwa ajili ya kubadilisha kurasa kwenye kupitisha pili, kwa kutumia taarifa ya upatikanaji wa ukurasa iliyokusanywa wakati wa kupitisha kwanza.

Hii inafanya uwezekano wa kulinganisha utendaji wa algoriti zinazowezekana na bora zaidi. Ikiwa mfumo wa uendeshaji unafanikisha utendaji, yaani, 1% mbaya zaidi kuliko algorithm mojawapo, basi jitihada zilizotumiwa kutafuta algorithm bora hazitatoa uboreshaji zaidi ya 1%.

Ili kuepusha mkanganyiko wowote unaowezekana, inapaswa kuwa wazi kuwa uwekaji kumbukumbu kwenye ukurasa huu unatumika tu kwa programu moja inayotathminiwa, na kwa seti moja maalum ya ingizo. Kwa hivyo, algorithm ya uingizwaji wa ukurasa inayotokana inatumika tu kwa programu hiyo maalum na data maalum ya pembejeo. Ingawa njia hii inatumiwa kutathmini algoriti za kubadilisha ukurasa, sio muhimu katika mifumo ya ulimwengu halisi. Ifuatayo, tutazingatia kanuni hizo ambazo ni muhimu sana kwa mifumo halisi.

Kiwango cha chini cha ugumu wa darasa la algorithms haijaamuliwa kwa njia ya kipekee. Kwa mfano, f(n) = 0 daima ni kifungo cha chini, kama vile utendaji wowote hasi. Kikubwa kilichopatikana kimefungwa chini, zaidi kisicho na maana na cha thamani ni. Ishara kwamba hatutaweza kuunda mpaka wa chini zaidi kuliko

KWA Sura ya 4. Kiwango cha chini cha utata. Algorithms bora

mipaka ya chini tayari tunayo f(n), inaweza kutumika, kwa mfano, uwepo A e .s4, kwa ambayo T A (n) = f(n). Tunakutana na hali hii katika aya iliyotangulia katika mifano 14.1 na 14.3. Kanuni inayojulikana ya kutafuta kipengele kidogo zaidi na algoriti ya utafutaji wa mfumo wa binary kwa eneo la kipengele katika safu iliyopangwa kila moja ina uchangamano unaoambatana na kikomo cha chini kilichopatikana. Algorithms hizi ni bora kwa maana ya ufafanuzi ufuatao.

Ufafanuzi 15.1. Hebu .s4 - darasa la algorithms ya kutatua shida fulani. Acha kuwe na makubaliano juu ya jinsi gharama za algoriti zinapimwa na ni nini kinachohesabiwa kama saizi ya pembejeo, na acha n- uteuzi wa saizi ya kiingilio. Algorithm A e .s4 kuitwa mojawapo V j4, Kama T A (n) ni kikomo cha chini juu ya ugumu wa algorithms kutoka j4.

Mfano 15.1. Wakati wa kupata mipaka ya chini juu ya ugumu na uthibitisho wa ubora, wakati mwingine ni muhimu kutumia kazi kwenye seti za maadili zinazotokea wakati wa utekelezaji wa algorithm, kwa mfano, kwenye seti za maadili ya vigezo vinavyotumiwa na algorithm.

Hoja 15.1.Kazi f(n) = Г 2 n 1 - 2 ni kikomo cha chini kwenye uchangamano wa algoriti kwa kuchagua wakati huo huo vipengele vikubwa na vidogo zaidi vya safu ya urefu n kwa kutumia ulinganisho.

Ushahidi. Kila hatua ya utekelezaji wa algorithm ya kiholela V, kulingana na ulinganisho na iliyoundwa kupata vitu vikubwa na vidogo zaidi vya safu, vinaweza kuwa na sifa ya quadruple ( A, B, C, D) subsets ya seti ya vipengele asili (x g, x 2, ■ ■ ■, x n), Wapi

A linajumuisha vipengele hivyo vyote ambavyo havikulinganishwa kabisa;

B linajumuisha vitu hivyo vyote ambavyo vilishiriki katika ulinganisho fulani na kila wakati ikawa kubwa;

C linajumuisha vitu hivyo vyote ambavyo vilishiriki katika ulinganisho fulani na kila wakati ikawa ndogo;

D inajumuisha vipengele vyote ambavyo vimeshiriki katika ulinganisho fulani, wakati mwingine kugeuka kuwa kubwa na wakati mwingine kidogo.

Hebu a, b, c, d- idadi ya vipengele vya seti A, B, C, D ipasavyo. Hali ya awali ina sifa ya usawa a = n, b = = c = d = 0. Baada ya kukamilika kwa algorithm, hatua zifuatazo lazima zifanyike:

§ 15 . Algorithms bora

stva A = 0, b = c = 1, d = n-2. Baada ya kulinganisha kwanza, katika utekelezaji wote wa algorithm, usawa utatokea kila wakati b^1, c^1.

Ulinganisho wote uliofanywa wakati wa kutekeleza algorithm V, inaweza kugawanywa katika aina, mteule AA,AB,AC,AD, BB,BC,BD,CC,CD,DD, mfano: kulinganisha ni kwa aina AB , ikiwa moja ya vipengele vinavyolinganishwa imechukuliwa kutoka A , nyingine-kutoka KATIKA , n.k. Kulingana na hili, tunaweza kuandika mabadiliko yote yanayowezekana ya quadruple (a, b, Na, d) chini ya ushawishi wa kulinganisha kwa aina tofauti.

SHIRIKISHO LA ELIMU

Taasisi ya elimu ya serikali ya elimu ya juu ya kitaaluma "Chuo Kikuu cha Ufundi cha Jimbo la Voronezh"

Kitivo cha Uhandisi wa Redio

Idara ya Uhandisi wa Redio

Maalum 210302 "Uhandisi wa Redio"

Uboreshaji wa kanuni za utafutaji

Imekamilishwa na mwanafunzi gr. RT-041 D.S. Chetkin

Imekaguliwa na profesa msaidizi wa idara V.P. Litvinenko

Utangulizi. 4

1. Uundaji wa algoriti bora zaidi ya utaftaji wa dichotomous na usambazaji wa uwezekano unaolingana na idadi ya matukio M=16. 5

2. Uundaji wa kanuni bora zaidi ya utafutaji kwa sheria ya usambazaji wa uwezekano mkubwa wa M=16. 7

3. Uundaji wa algoriti bora zaidi ya kutafuta sheria ya usambazaji wa kielelezo na idadi ya vipimo kutoka N=15 hadi N=log2M.. 9

4. Uundaji wa kanuni bora zaidi ya utafutaji kwa chaguo la 9 la usambazaji na idadi ya vipimo kutoka N=1 hadi 15. 12

Hitimisho. 19

Marejeleo.. 20

Utangulizi

Stealth ni sifa ya gharama (wakati, pesa) zinazohitajika ili kutambua tukio la upya kwa kuegemea fulani (uwezekano wa uamuzi sahihi, uwezekano wa kujiamini).

Wakati wa kuunda tathmini ya usiri wa tukio la nasibu, utaratibu wa utafutaji wa hatua kwa hatua wa hatua mbili ulipitishwa kama msingi, kiini chake ni kama ifuatavyo.

Seti ya X iliyo na sheria inayolingana ya usambazaji wa uwezekano imegawanywa katika sehemu ndogo mbili na (maandiko ya juu ni nambari ya kizigeu). Mita ya binary hufanya kipimo cha binary, kutambua ambayo sehemu ndogo ya tukio la upya (ufuatiliaji wake) iko. Kisha sehemu ndogo ambayo tukio la upya liligunduliwa (katika Mchoro 2.1. hii) imegawanywa tena katika sehemu mbili na ufuatiliaji wa tukio la upya katika mojawapo yao hufunuliwa. Utaratibu huisha wakati kuna tukio moja katika kitengo kidogo kilichochaguliwa. Utafutaji unaweza kuwa wa mfuatano au wa kutofautisha. Katika algorithm ya kwanza (), utafutaji wa mfululizo wa majimbo unafanywa kutoka kwa kwanza hadi ya mwisho hadi tukio la upya linapokutana.

Algorithm ya pili ya utaftaji () inajumuisha kugawa seti nzima ya majimbo kwa nusu, kuangalia uwepo wa tukio tena katika kila sehemu hizi, kisha kugawanya nusu iliyochaguliwa ya seti ya X katika sehemu mbili sawa, kuangalia uwepo wa tukio la upya ndani yao, na kadhalika. Utafutaji huisha wakati kuna tukio moja katika kitengo kidogo kilichochaguliwa.

Kuna njia kadhaa za kupunguza taratibu za utafutaji wa binary. Mifano ni pamoja na njia za Zimmerman-Huffman na Shannon-Fono. Algorithm inaweza kuboreshwa kulingana na vigezo mbalimbali, kwa kuzingatia gharama ya kipimo na bila. Katika kazi hii ya maabara, tulichunguza uboreshaji wa algoriti ya utafutaji isiyo na maana kulingana na thamani ndogo ya wastani ya siri.

1. Uundaji wa algoriti bora ya utafutaji ya dichotomous na usambazaji wa uwezekano unaolingana na idadi ya matukio M=16

Washa hali ya utaftaji ya kutatanisha. Weka idadi ya matukio na usambazaji sawa wa uwezekano na uweke idadi ya vipimo. Tengeneza algoriti bora zaidi ya utaftaji, iweke kwenye uwanja uliochapwa, tekeleza uundaji, na ubaini usiri unaowezekana.

Katika kesi hii, algorithm bora zaidi ya utaftaji ni algorithm iliyotengenezwa kulingana na kanuni ya Shannon-Fano. Njia hii inajumuisha kugawa seti ya asili ya vitu na usambazaji uliopeanwa katika sehemu ndogo mbili zilizo na nambari 0 na 1 ili uwezekano wa kuingia ndani yao uwe karibu iwezekanavyo (bora kwa nusu). Kisha kila moja ya subsets inayotokana imegawanywa kando katika sehemu ndogo mbili zilizo na hali sawa na nambari kutoka 00,01,10,11. Ugawaji huisha wakati vipengele vyote vya kitengo kidogo vina kipengele kimoja tu.

Kwa hivyo, kanuni bora zaidi ya utafutaji ilitengenezwa kwa sheria ya usambazaji wa uwezekano unaolingana.

Wacha tuhesabu usiri unaowezekana kwa sheria ya usambazaji wa uwezekano sawa:

(1)

Matokeo ya kesi hii:

Matokeo yake, usemi rahisi ulipatikana kwa ajili ya kuamua usiri unaowezekana wa sheria ya usambazaji sare, ambayo, pamoja na algorithm ya utafutaji ya dichotomous, haitegemei hesabu ya mchanganyiko wa vipimo, lakini tu kwa aina ya mti wa utafutaji.

Uundaji wa kanuni bora zaidi ya utafutaji kwa sheria ya usambazaji wa uwezekano mkubwa wa M=16

Chagua usambazaji wa uwezekano wa kielelezo wa matukio ya fomu , , - sababu ya kawaida, na sawa na katika hatua ya 1. Tambua algorithm bora ya utafutaji, kuiweka kwenye uwanja wa kupiga simu, kutekeleza mfano, kuamua usiri unaowezekana.

Hapo awali, wacha tuache mti wa utaftaji sawa na katika aya iliyotangulia. "PrintScreen" ya mpango wa "Tafuta" kwa kesi hii kwa sheria ya usambazaji wa kielelezo.

Kuangalia mwendo wa curve ya kuondoa kutokuwa na uhakika, tunafikia hitimisho kwamba kozi yake ni ndogo. Kwa kutumia algoriti za uboreshaji wa utaftaji zinazojulikana, tunafikia hitimisho kwamba katika kesi hii algoriti bora ya utaftaji sio algorithm ya kutofautisha hata kidogo kwa mchanganyiko wowote wa kutafuta tukio la upya, lakini mfululizo. Kwa kesi hii, ni bora, kwa kuwa kipimo cha kwanza kinaangalia uwezekano zaidi, kisha ijayo, na kadhalika mpaka hakuna uhakika katika uamuzi.

Uthibitisho wa matumizi ya algoriti ya utafutaji mfuatano. Kwa kusudi hili, njia ya Zimmerman-Huffman hutumiwa. Njia hii ya uboreshaji ina hatua mbili: "Shughuli za Ununuzi" na "Kusoma". Hii inajadiliwa kwa undani zaidi katika kitabu.

Kwa kuwa kipeo ni kikubwa kuliko 1, hii inakidhi ukosefu wa usawa:

Ambapo λ ni kipeo cha usambazaji wa uwezekano sawa na 1, basi kwa kesi hii algoriti ya utafutaji mfuatano ni mojawapo.

Kama matokeo ya hatua hii, inaonyeshwa kuwa algorithm ya utaftaji wa mpangilio ni bora. Kwa kulinganisha matokeo ya hatua mbili, fikia hitimisho kwamba kwa kila sheria ya usambazaji wa uwezekano kuna algorithm yake bora zaidi ya utaftaji, aidha ya mfuatano, dichotomous, au algorithm ya utafutaji iliyounganishwa.

Uundaji wa kanuni bora zaidi ya kutafuta sheria ya usambazaji wa kielelezo na idadi ya vipimo kutoka N=15 hadi N=log2M

Kwa usambazaji wa uwezekano wa kielelezo kutoka kwa nukta ya 2, ikipunguza mfululizo idadi ya juu ya vipimo kutoka hadi , tengeneza algoriti bora zaidi za utafutaji na, kulingana na matokeo ya uigaji, huamua maadili yanayolingana ya idadi ya wastani ya vipimo.

Wakati N=15 kutoka kwa aya iliyotangulia, algoriti ya utafutaji mfuatano ni bora na kwa hiyo thamani ya wastani ya vipimo vya mfumo wa jozi hubainishwa kwa njia sawa na usiri unaowezekana. Thamani ya Rcp imeonyeshwa kwenye Jedwali 1.

Jedwali 1 - Utegemezi wa idadi ya wastani ya vipimo

kwa idadi ya vipimo vilivyo na kanuni bora za utaftaji

Wacha tuhesabu usiri unaowezekana kwa kila kesi kwa kutumia formula 1:

Wakati idadi ya vipimo ni sawa na 3, haiwezekani kuendeleza algorithm ya utafutaji, kwani hii haikidhi hali ya uwezekano wa utafutaji, yaani:

Kama matokeo, grafu ya utegemezi wa idadi ya wastani ya vipimo kwenye idadi ya vipimo imewasilishwa kwenye Mchoro 8.

Kielelezo 8 - Utegemezi wa idadi ya wastani ya vipimo kwa idadi ya vipimo kwa sheria ya usambazaji wa uwezekano wa kielelezo.

4. Uundaji wa kanuni bora zaidi ya utafutaji kwa chaguo la 9 la usambazaji na idadi ya vipimo kutoka N=1 hadi 15

Kwa toleo lako la usambazaji wa uwezekano wa idadi ya matukio, tengeneza algorithm bora ya utaftaji, jenga mti wa utaftaji, ueleze sura yake, ni nini huamua?

Katika uwanja wa kuandika, taja algorithm kamili ya utafutaji kamili. Kwa kutojumuisha vipimo vya mwisho (hadi), fikiria utegemezi wa idadi ya wastani ya vipimo, uwezekano wa ufumbuzi usio kamili na usiri wa mabaki kwenye muda wa utafutaji. Matokeo yanawasilishwa katika Jedwali 2.

Jedwali 2 - utegemezi wa wastani wa idadi ya vipimo;

usiri wa mabaki, uwezekano wa kutokuwa na uhakika kulingana na idadi ya vipimo

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
R	4	3.775	4.325	4.725	5.1625	5.375	5.5	5.65	5.7	5.7625	5.8	5.8
Pneop	0.55	0.7625	0.875	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Sost	0.801	0.785	0.791	0.802	0.814	0.826	0.837	0.848	0.858	0.868	0.877	0.885	0.893	0.901

Katika jedwali hili, Sost ilikokotolewa kwa kiwango cha kujiamini cha 0.9. "PrintScreen" ya programu ya "Poisk" kwa maadili mbalimbali ya idadi ya vipimo imewasilishwa katika Mchoro 8-11.

Wakati idadi ya vipimo ni chini ya 4, kuna uwezekano wa ufumbuzi usio kamili kutokana na ukweli kwamba haiwezekani kuangalia matukio yote. Kama matokeo, sio kila kitu kinapaswa kuangaliwa; chaguo bora itakuwa kuangalia matukio yanayowezekana zaidi. "PrintScreen" ya programu ya "Tafuta" wakati idadi ya vipimo ni chini ya 3 inawasilishwa kwenye Mchoro 12.

Wacha tutengeneze grafu ya utegemezi wa usiri unaowezekana kwa idadi ya vipimo, ambayo imewasilishwa kwenye Mchoro 13.

Kielelezo 13 - Utegemezi wa idadi ya wastani ya vipimo kwa idadi ya vipimo kwa sheria ya 9 ya usambazaji wa uwezekano

Kielelezo 14 - Utegemezi wa uwezekano wa suluhisho lisilo kamili kwa idadi ya vipimo kwa sheria ya 9 ya usambazaji wa uwezekano.

(3)

(4)

Tutabadilisha uwezekano wa kujiamini ndani ya masafa ya 0.7÷0.9. Kama matokeo, grafu ya utegemezi wa usiri wa mabaki kwa idadi ya vipimo ilipatikana, ambayo imewasilishwa kwenye Mchoro 15.

Nost(Pdov) Pdov=0.9

Kielelezo 15 - Utegemezi wa uficho wa mabaki kwa thamani za uwezekano wa kuaminiwa wa 0.7÷0.9

Kutoka kwenye grafu iliyotolewa hapo juu tunaweza kuhitimisha kwamba Pdov inapaswa kuchaguliwa karibu na moja, hii itasababisha kupungua kwa usiri wa mabaki, lakini hii haiwezekani kila wakati.

Kielelezo 16 - Utegemezi wa ufichaji wa mabaki kwa maadili ya idadi ya vipimo 4,8,16

Kutoka kwa grafu hii inafuata kwamba kwa idadi kubwa ya vipimo usiri wa mabaki ni wa juu, ingawa kimantiki idadi kubwa ya vipimo itasababisha kupungua kwa uwezekano wa kutokuwa na uhakika wa uamuzi.

Hitimisho

Katika kazi hii, tafiti za uboreshaji za algorithm ya utaftaji dichotomous zilifanywa kwa kutumia programu ya Poick. Ulinganisho unafanywa na algorithm ya mfululizo. Aina ya SSC imechunguzwa kwa sare, kielelezo, na usambazaji wa matukio yaliyobainishwa kulingana na lahaja. Kukuza ujuzi katika kushughulikia mpango wa Poick.

Wakati wa kazi ya maabara, algoriti bora zaidi za utaftaji zilitengenezwa kwa algoriti za utafutaji zinazofuatana na tofauti.

Mkondo wa kuondoa kutokuwa na uhakika ulikokotolewa na ikabainika kuwa katika baadhi ya matukio ni sahihi zaidi kutumia algoriti ya utafutaji mfuatano, na katika nyinginezo moja ya dichotomous. Lakini hii inaweza tu kuhusiana na usambazaji wa uwezekano wa asili.

Uendeshaji sahihi wa mpango wa Poisk ulithibitishwa kwa kutumia mahesabu yaliyofanywa katika mfuko wa programu ya Matcard 2001.

Bibliografia

1. Misingi ya nadharia ya siri: kitabu cha maandishi kwa wanafunzi wa wakati wote wa utaalam 200700 "Uhandisi wa Redio" / Chuo Kikuu cha Ufundi cha Jimbo la Voronezh; Comp.Z.M. Kanevsky, V.P. Litvinenko, G.V. Makarov, D.A. Maksimov; imehaririwa na Z.M. Kanevsky. Voronezh, 2006. 202 p.

2. Miongozo ya kazi ya maabara "Utafiti wa algorithms ya utafutaji" katika taaluma "Misingi ya Nadharia ya Stealth" kwa wanafunzi wa utaalam wa 200700 "Uhandisi wa Redio" wa wakati wote / Chuo Kikuu cha Ufundi cha Jimbo la Voronezh; comp.Z.M. Kanevsky, V.P. Litvinenko. Voronezh, 2007.54p.

3. STP VSTU 005-2007. Muundo wa kozi. Shirika, utaratibu, utekelezaji wa makazi na maelezo ya maelezo na sehemu ya picha.

Hebu tuchukulie kwamba upotoshaji wote katika chaneli ni wa kuamua kabisa na kelele ya nyongeza ya Gaussian pekee ni ya nasibu, ambayo mwanzoni tutadhani kuwa nyeupe, na msongamano wa spectral.Hii ina maana kwamba wakati wa kusambaza ishara (ishara), ishara inayoingia inaweza kuwa. ilivyoelezwa na mfano (3.28):

ambapo kila mtu anajulikana. Utekelezaji tu wa kuingiliwa na index ya ishara ya kweli iliyopitishwa haijulikani, ambayo inapaswa kuamua na mzunguko wa uamuzi.

Pia tutachukulia kuwa zote ni ishara zenye ukomo, muda ambao Hii hutokea ikiwa ishara zinazopitishwa ni za mwisho na zina muda sawa (mfumo wa synchronous), na hakuna uenezi wa njia nyingi kwenye chaneli au upotoshaji wa mstari unaosababisha kunyoosha kwa ishara (au wao. yanasahihishwa).

Katika siku zijazo, tutafikiri daima kuwa mfumo hutoa maingiliano ya saa ya kuaminika, yaani, mipaka ya muda wa saa ambayo ishara inakuja inajulikana hasa. Masuala ya ulandanishi ni muhimu sana wakati wa kutekeleza vidhibiti bora zaidi na mifumo ya mawasiliano iliyosawazishwa kwa ujumla, lakini yako nje ya upeo wa kozi hii. Wacha tuchukue wakati wa kuanza kwa usambazaji kama sifuri.

Chini ya masharti haya, tunaamua algoriti ya utendakazi wa kidhibiti bora (yaani, kulingana na sheria ya juu zaidi ya uwezekano) ambayo huchanganua ishara kwa muda wa saa. Kwa lengo hili, ni muhimu kupata uwiano wa uwezekano wa ishara zote zinazowezekana. kuhusiana na dhana potofu

Kazi ni ngumu na ukweli kwamba upana wa wigo wa ishara hauna mwisho (kwani ni ya mwisho), na kwa hiyo nafasi ya ishara ni isiyo na kipimo. , hakuna msongamano wa uwezekano. Walakini, kuna msongamano wa uwezekano wa -ary kwa sehemu zozote za ishara (tazama § 2.1).

Wacha tubadilishe kelele nyeupe kwanza. quasi-nyeupe, kuwa na msongamano wa spectral wa nguvu sawa ya upande mmoja lakini tu katika bendi fulani ya mzunguko ambapo 1. Hebu kwanza tuchunguze hypothesis isiyofaa, yaani, tutadhani kwamba - kelele. Hebu tuchukue sehemu zilizowekwa kwa nafasi sawa katika muda wa saa. Sampuli katika sehemu hizi za kelele za Gaussian kama nyeupe zinajitegemea kwa mujibu wa (2.49). Kwa hivyo, wiani wa uwezekano wa -dimensional kwa sampuli zilizochukuliwa

iko wapi mtawanyiko (nguvu) wa kelele-nyeupe.

Chini ya dhana kwamba ishara ilipitishwa. Kwa hivyo, msongamano wa uwezekano wa masharti-dimensional wa sehemu utabainishwa kwa fomula sawa na (4.18), ikibadilishwa na tofauti.

Uwiano wa uwezekano wa mawimbi (inayohusiana na dhana potofu), inayokokotolewa kwa sehemu za msalaba:

Wacha tubadilishe tofauti na usemi wake:

Kulingana na kanuni ya juu ya uwezekano, katika kesi ya kelele-nyeupe, mzunguko wa uamuzi lazima uchague thamani ambayo hutoa kiwango cha juu.Badala ya kiwango cha juu, unaweza kutafuta upeo wa logarithm yake:

Kumbuka kuwa neno la pili katika (4.22) halitegemei na linaweza kupuuzwa katika kulinganisha. Kisha sheria ya kuamua kuwa ishara ilipitishwa inaweza kutengenezwa kama ifuatavyo:

Katika-dimensional nafasi ya Euclidean huamua kawaida ya tofauti kati ya vekta au umbali kati yao. Kwa hiyo, algorithm (4.23) inaweza kuandikwa kwa fomu

na uipe tafsiri rahisi ya kijiometri: kiashiria bora lazima kisajili ishara hiyo (inayolingana na ishara ambayo iko "karibu" na oscillation iliyopokelewa. Kwa mfano, Mchoro 4.2 unaonyesha ugawaji bora wa nafasi ya pande mbili ya ishara zilizopokelewa. wakati wa kusambaza ishara za binary. Maeneo ya uamuzi yanayopendelea alama yanapatikana kulingana na pande zote mbili za

Mchele. 4.2. Ugawaji bora wa nafasi ya oscillations iliyopokelewa na nambari ya binary na ishara zinazojulikana.

Wacha tubadilishe (4.22) kwa kufungua mabano na kupunguza:

Hebu sasa turudi kwenye tatizo la awali la kelele nyeupe. Kwa kusudi hili, tutapanua ukanda. Kisha idadi ya sehemu itaelekea kwa infinity, hadi sifuri. Jumla katika (4.24) zitabadilika kuwa viambatanisho, na logaritimu ya uwiano wa uwezekano itaamuliwa kama

na kanuni ya uamuzi wa uwasilishaji itachukua fomu

iko wapi nishati ya ishara inayotarajiwa

Kifaa kinachohesabu moja kwa moja bidhaa ya scalar

inaitwa kichujio amilifu, au kiunganishi, kwa hivyo kipokeaji kinachotekelezea algorithm (4.26) inaitwa uunganisho.

Katika Mtini. Mchoro 4.3 unaonyesha mchoro wa kuzuia wa kifaa cha kupokea kinachofanya kazi kwa mujibu wa (4.26). Hapa vizuizi vya X ni vizidishi; A - jenereta za ishara za kumbukumbu - viunganishi, vifaa vya kutoa; kifaa cha uamuzi kinachoamua, mara nyingi (wakati ufunguo umefungwa), nambari ya tawi yenye ishara ya juu.

Ikiwa ishara zimechaguliwa kwa njia ambayo utekelezaji wao wote (na kwa hivyo utekelezaji wote una nishati sawa), algorithm

Mchele. 4.3. Demoduli bora yenye ishara zinazojulikana

mapokezi (4.26) (na, ipasavyo, utekelezaji wake) hurahisishwa (hakuna haja ya vifaa vya kupunguza) na inakubali.

Kutoka (4.29) ni wazi kwamba sheria ya uamuzi haitabadilika ikiwa ishara inayofika kwenye pembejeo ya demodulator inazidishwa na nambari yoyote. Kwa hiyo, mfumo ambao utekelezaji wote wa ishara una nishati sawa hutofautiana kwa kuwa algorithm bora ya mapokezi ndani yake hauhitaji ujuzi wa "kiwango" cha ishara inayoingia au, kwa maneno mengine, ujuzi wa mgawo wa maambukizi ya channel. Kipengele hiki muhimu kimesababisha matumizi makubwa ya mifumo ya mawimbi sawa ya nishati, inayojulikana kama mifumo ya kusitisha amilifu. Kipengele hiki ni muhimu hasa kwa njia zinazofifia ambamo mgawo wa upitishaji hubadilikabadilika (tazama hapa chini § 4.7).

Inapaswa kusisitizwa kuwa maingiliano sahihi ya saa kwa kutambua mipaka ya ujumbe (kukusanya ishara kwenye pato la block mara nyingi na kuondoa voltage kutoka kwa kiunganishi baada ya kufanya uamuzi) ni hali ya lazima kwa utekelezaji wa vitendo wa kuchukuliwa. algorithms kulingana na mchoro kwenye Mtini. 4.3.

Kwa mfumo wa kawaida wa binary wa kutofautiana (4.26), ni moja tu iliyobaki, na algorithm ya mapokezi inaweza kuwasilishwa kwa fomu rahisi zaidi:

ishara ya tofauti iko wapi; kiwango cha kizingiti. Kwa mfumo ulio na pause inayofanya kazi, ambayo inawezesha sana utekelezaji wa mpango bora.

Wakati usawa (4.30) umeridhika, ishara 1 imesajiliwa, vinginevyo - 0. Kutekeleza (4.30) katika mzunguko wa Mtini. 4.3 inahitaji tawi moja tu.

Katika Mtini. 4.4 inaonyesha sakiti inayotekelezea algoriti (4.30) kwa mfumo wa upitishaji wa binary wenye mipigo ya unipolar (pamoja na pause passiv):

Mchele. 4.4. Utekelezaji wa mapokezi bora ya mipigo ya video ya mstatili wa binary

Kwa ishara hizi, sheria (4.30) itachukua fomu ifuatayo:

Ujumuishaji katika mzunguko wa Mtini. 4.4 inafanywa kwa usahihi wa kutosha na mzunguko, ikiwa ni pamoja na kwamba Katika kesi hii, voltage kwenye capacitor C kwa sasa ni sawa na - Kwa hiyo, sheria inatoka kwa ukweli kwamba voltage hii inapaswa kuzidi kiwango cha kizingiti kilichoingia. Wakati usawa huu unatimizwa, 1 imeandikwa ndani, ikiwa haijatimizwa - 0 Baada ya kurekodi hii (ambayo hutokea wakati ufunguo umefungwa, ni muhimu kuweka upya voltage kutoka kwa kiunganishi ili kipengele kinachofuata cha ishara kinaweza kupokea. kuweka upya unafanywa kwa kufunga ufunguo unaotoa capacitor.

Mzunguko huo huo, na urekebishaji kidogo, unaweza kutumika kwa uondoaji katika mfumo wa maambukizi ya binary na mapigo ya bipolar (pamoja na pause ya kazi): Katika kesi hii, kwa hiyo, Katika kesi hii, sheria (4.30) baada ya kupunguzwa inachukua fomu.

Inatekelezwa na mzunguko katika Mtini. 4.4, ikiwa kiwango cha kizingiti X kimewekwa sawa na sifuri. Katika kesi hii, inageuka kuwa kibaguzi wa polarity, ishara ya pato 1 wakati voltage katika pembejeo yake ni chanya, vinginevyo.

Mifumo miwili inayozingatiwa hutumiwa katika vifaa rahisi vya mawasiliano vya waya. Njia za redio, pamoja na njia za kisasa za cable, hutumia ishara za juu-frequency. Mifumo ya binary iliyo rahisi zaidi yenye mawimbi ya sauti ni mifumo iliyo na ufunguo wa mabadiliko ya amplitude (AM), ufunguo wa mabadiliko ya awamu (PM), na ufunguo wa mabadiliko ya mzunguko.

Katika mfumo wa binary Viunga vyote vilivyojumuishwa hapa katika sehemu hii vinachukuliwa kujulikana. Kwa kuwa hapa sheria (4.30) itaandikwa kama hii:

Inatekelezwa na mzunguko katika Mtini. 4.5, ambayo ni tofauti na Mtini. 4.4. kizuizi cha kuzidisha ishara inayoingia kwa ishara ya kumbukumbu. Kiwango cha kizingiti katika kesi hii ni sawa na

Mchele. 4.5. Utekelezaji wa mapokezi bora zaidi katika mfumo wa binary AM, FM na ishara inayojulikana

Na mfumo wa binary wa FM

Huu ni mfumo ulio na pause amilifu, na kwa hivyo ni rahisi kuthibitisha kuwa sheria ya uamuzi inapunguza hadi yafuatayo: na

inatekelezwa na mzunguko sawa katika Mtini. 4.5 saa Katika kesi hii, ina jukumu la kibaguzi wa polarity. Aina yake inaweza kuamua kwa kujua dhidi ya historia ya kelele nyeupe na wiani wa spectral.Ni rahisi kuona kwamba kwenye pato la chujio kutakuwa na ishara na kelele itakuwa ya rangi, na wiani wa spectral, yaani, pembejeo ya mawazo. demodulator mojawapo itapokea hasa ishara hizo na kelele kwamba ni mahesabu. Kwa hivyo, mchoro kwenye Mtini. Mchoro 4.66 ni kidhibiti cha ishara za kelele-nyeupe, ambacho kina kiwango cha chini cha makosa kuliko kidhibiti bora kilichounganishwa na pato la kichujio cheupe kwenye Mtini. 4.6a. Ukinzani huu unathibitisha kuwa hakuwezi kuwa na kiondoa sauti kwa mawimbi dhidi ya usuli wa kelele ya rangi ambayo ni bora kuliko ile iliyo kwenye Mtini. 4.6a.

Kumbuka kuwa wakati wa kutekeleza kiboreshaji kama hicho na kichungi chenye weupe, shida huibuka kwa sababu ishara zinazopita kwenye kichungi, kama sheria, hupanuliwa na mwingiliano wa vitu vya ishara hufanyika. Kuna njia kadhaa za kushinda ugumu huu. lakini uchambuzi wa kina wao uko nje ya upeo wa kozi

Ikumbukwe kwamba katika mchoro katika Mtini. 4.5, ishara ya kumbukumbu lazima iwe na awamu za awali sawa na ishara zinazotarajiwa zinazoingia au, kwa maneno mengine, lazima iwe sawa na ishara zinazoingia. Sharti hili kawaida huchanganya utekelezwaji wa kiboreshaji na inahitaji kuanzishwa ndani yake pamoja na yale yaliyoonyeshwa kwenye Mtini. Vitalu 4.5 vya vifaa vya ziada vilivyoundwa ili kurekebisha awamu za ishara za kumbukumbu.

Njia zote za mapokezi, utekelezaji ambao unahitaji ujuzi sahihi wa priori wa awamu za awali za ishara zinazoingia, huitwa madhubuti. Katika hali ambapo habari kuhusu awamu za awali za ishara zinazotarajiwa hutolewa kutoka kwa ishara iliyopokelewa yenyewe (kwa mfano, ikiwa awamu inabadilika, lakini polepole sana kwamba inaweza kutabiriwa kutoka kwa vipengele vya awali vya ishara), mapokezi hayo yanaitwa quasi- madhubuti. Ikiwa taarifa kuhusu awamu za awali za ishara zinazoingia haipo au haitumiki kwa sababu fulani, basi mapokezi inaitwa kutofautiana (angalia § 4.6 hapa chini).