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信息处理

[拼音]:xinxi chuli

[外文]:information processing

为一定目的对载荷信息的随机信号所进行的变换。对非随机信号进行的变换,常称为信号处理。由于信息通常载在一定的信号上,对信息的处理总是通过对信号的处理来实现。所以,信息处理往往和信号处理具有类同的含义。信息处理的目的主要是:

(1)提高有效性;

(2)提高抗干扰性;

(3)改善主观感觉的效果;

(4)对信息进行识别和分类;

(5)分离和选择信息。总的来说是为了更好地与信宿的性质相匹配,舍弃那些对信宿无关的部分,突出信宿需要的有用部分。

信息处理的一个基本规律是“信息不增原理”。这个原理表明,对载荷信息的信号所作的任何处理,都不可能使它所载荷的信息量增加。一般来说,处理的结果总会损失信息,而且处理的环节和次数越多这种损失的机会就越大,只有在理想处理的情况下,才不会丢失信息,但是也不能增加信息。下图不等式中I(U;W),…等表示互信息。虽然信息处理不能增加信息量,却可以突出有用信息,提高信息的可利用性。随着信息理论和计算机技术的发展,信息处理技术得到越来越广泛的应用。

提高有效性的信息处理

根据信宿的性质和特点,压缩信息量的各种方法都属于这一类。例如,通过过滤、预测、信源编码和阈变换等方法,就可以在一定程度上压缩频带、压缩动态范围、压缩数据率。在允许一定失真条件下,信息率-失真理论是这类信息处理技术的理论基础。

提高抗干扰性的信息处理

为了提高抗干扰的能力,针对干扰的性质和特点,对载荷信息的信号进行适当的变换和设计。例如,通过过滤和综合来消除画面的条纹干扰或孤立斑点;通过适当的设计使信号具有较强的相关性来抑制随机噪声的干扰;通过对信号附加适当的剩余,使信号具有发现和纠正错误的能力等,都是这类信息处理技术的应用实例。

改善主观感觉效果的信息处理

这类技术主要应用在图像处理方面。例如通过灰度变换和修正,通过频率成分的加重和调整来改善图像的质量;为了便于观察图像各个部分的差别,把灰度差转换为色彩差,形成假彩色图等。此外,广播中的立体声处理也是改善主观感觉效果的信息处理技术。

识别和分类的信息处理

这是信息处理技术发展较快的一个分支,通常称为模式识别。这种方法的要点是:根据用户要求,合理地抽取模式的特征,然后根据一定的准则来对模式进行识别和分类。具体实现的方法主要有两类:基于模式的统计特征和统计推断理论的统计识别方法;基于模式结构特征和文法推理的文法识别方法。统计识别方法要求先抽取模式的特征,得到原始的特征空间,然后把它变换到低维空间,并根据一定的准则(如小均方误差准则、较大熵准则等)对它进行分类(线性分类或非线性分类,后者具有较好的分类效果,但比较复杂)。文法识别方法要求先选取模式的元素(即结构特性),然后进行文法分析和推断,通过样板匹配的方法,按照相似度准则来识别模式。数码识别、文字识别、语声识别和特定图形(如指纹、染色体、癌细胞等)的识别等都取得了较大进展。

选择与分离的信息处理

通常从内容随时增减变动的数据库中有选择地提取信息,或情报检索和文字加工等,都属于信息选择。另外一类是分离信息,如在多数人交谈的环境中,只选取一个人的讲话。这需要有发话者的语声识别器。例如,利用基频和音调等特征来识别出选择的对象,然后再将有关信息提取出来。在场景识别中,为了从背景中将活动物体图像分离出来,可以仿照蛙眼识别活动目标的原理,通过侧抑制方法来实现。

信息处理一般是对电信号进行的处理,但也有对光信号、超声信号等直接进行处理的。在图像处理中,通常采用串行处理。为了适应复杂图像实时处理等需要,还要研究并行处理的技术。在计算机技术不断发展的基础上,如能加上对事物的理解、推理和判断能力,信息处理的效果就会有更大的改进。

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