|
Читайте также: |
Если ранее рассмотренные методы и алгоритмы дискретизации были рассчитаны на все множества возможных реализаций сигнала и потому опирались на предельные значений его динамических характеристик, то при адаптивной дискретизации мы ориентируемся на динамические характеристики конкретной реализации, что позволяет получить минимальное число выборок, обеспечивающих восстановление этой реализации с заданной точностью.
В основе принципа адаптивной дискретизации лежит непосредственное слежение за текущей погрешностью восстановления сигнала 
.
Наиболее широкое применение на практике получили алгоритмы дискретизации с адаптацией по длине интервала аппроксимации. В процессе последовательного наращивания интервала аппроксимации производится сравнение сигнала 
с воспроизводящей функцией 
, формируемой с учётом текущих значений динамических характеристик сигнала. Когда погрешность воспроизведения достигает заданного значения 
, наращивание интервала прекращается и производится отсчёт. Интервалы времени между отсчётами при этом оказываются произвольными.
В качестве воспроизводящих функций наиболее часто используются степенные алгебраические полиномы нулевой и первой степеней
или
,
где 
действительные коэффициенты.
При этом возможны как интерполяционные, так и экстраполяционные способы адаптивной дискретизации. Интерполяционные способы не нашли широкого применения, поскольку их реализация связана с запоминанием сигнала на интервале аппроксимации м выполнением большого числа вычислительных операций.
Дата добавления: 2015-12-01; просмотров: 29 | Нарушение авторских прав