Анализ сигнала по аналогии с анализом текста
Ключевые слова:
информация, инвариантное представление, изоморфизм, идемпотентное преобразованиеАннотация
В статье обсуждается структурный подход к представлению информации, в котором понятия сигнала и информации формально разделяются между собой, представление информации трактуется как устойчивая компонента сигнала, и отсчеты представления информации, образуемые носителями ее единиц, задают иерархию разбиений сигнала на вложенные сигналы. Устанавливается преемственность обсуждаемого подхо да в отношении к известным подходам. Обсуждение опирается на аналогию с текстом, анализируемым независимо от языка документа. С учетом особенностей представления информации предлагается алгоритмический способ моделирования распознавания сигналов некоторой вычислительной системой или человеком.Литература
Александров В. В., Андреева Н. А., Кулешов С. В. Системное моделирование. Методы построения информационно-логистических систем. СПб.: Изд-во Политехн. Ун-та, 2006. 95 с.
Брусенцов Н. П. Вычислительная машина "Сетунь" Московского государственного университета // Новые разработки в области вычислительной математики и вычислительной техники. Киев, 1960. С. 226–234.
Брусенцов Н. П. Реставрация логики. М.: Новое тысячелетие, 2005. 165 с.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.
Кнут Д. E. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 2. Получисленные алгоритмы. М.: Мир, 1977. 724 c.
Кузнецов Н. А., Полонников Р. И., Юсупов P. M. Состояние, перспективы и про- блемы развития информатики // Проблемы информатизации. Теоретический и научно-практический журнал. 2000. Вып. 1. С. 5–12.
Кузнецов Н. А. Информационное взаимодействие в технических и живых системах // Информационные процессы. Электронный научный журнал. 2001. Т. 1, № 1. С. 1–9.
Малашевич Д. Б. Недвоичные системы в вычислительной технике // 50 лет модулярной арифметике / Сб. науч. тр. Юбилейной межд. науч. – техн. конф. М., 2006. С. 592–606.
Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл?Текст». М.: Наука. 1974. 315 с.
Перминов С. В. Система семантического поиска // Информационно – измерительные и управляющие системы. М.: Радиотехника, 2008. Вып. 4, Т. 6. С. 45–50.
Полонников Р. И. Феномен информации и информационного взаимодействия (введение в семантическую теорию информации). СПб.: Анатолия, 2001. 189 с.
Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Том 1–2. М.: Мир, 1982. 1200 с.
Темников Ф. Е. Информатика // Известия вузов. Электромеханика. 1963. № 11. C. 1277.
Темников Ф. Е., Афонин В. А., Дмитриев В. И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия, 1979. 512 с.
Шамис А. Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта. Серия «Науки об искусственном». М.: Едиториал УРСС, 2005. 224 с.
Харинов М. В. Псевдотроичная система счисления и анализ изображений // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова. 2002. Вып. 1, т. 2. С. 269–275.
Харинов М. В. Адаптивное представление изображения в виде виртуального носителя цифровых данных (ВНЦД) // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова, 2004. Вып. 2, т. 1. С. 135 – 144.
Харинов М. В. Инвариантное троичное кодирование информации в цифровом изображении // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова, 2006. Вып. 3, т. 2. С. 169 – 183.
Харинов М. В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений / Под ред. Р.М. Юсупова. СПб.: Изд-во С.Петерб. ун–та, 2006. 138 с.
Харинов М. В., Гололобова О. В. Эксперимент по адаптивному повышению робастности изображения // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор. РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 4. С. 119 – 125.
Харинов М. В. Модель цифрового изображения с виртуальной памятью на основе псевдотроичной системы счисления // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 4. С. 126 – 135.
Харинов М. В. Способ защиты документов на основе модели изображения с цифровой памятью // Тр. СПИИРАН / Под ред. чл–кор РАН Р. М. Юсупова. 2008. Вып. 7. С. 136 – 142.
Харинов М. В. Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам, патент РФ № 2329522, заявители: СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» // Официальный Бюллетень Патентного ведомства Российской Федерации № 20 от 20.07.2008. 41 с.
Харинов М. В. Двухкомпонентное встраивание сообщений в изображение, патент РФ № 2331085, заявители: СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» //Официальный Бюллетень Патентного ведомства Российской Федерации № 22 от 10.08.2008. 31 с.
Харинов М. В. Способ распознавания изображений посредством представления при различном разрешении по яркости // «Региональная информатика – 2008 (РИ-2008)» / Материалы XI Санкт–Петербургской междунар. конф. СПб: СПОИСУ, 22–24 октября 2008. С. 58–59.
Юсупов Р. М., Юсупов Ю. В. Состояние и перспективы развития информатики и информационных технологий // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор. РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 5. С. 10 – 45.
Юсупов Р. М. Теоретические основы прикладной кибернетики. Вып. 1. Элементы теории информации. Л: ВИКА им. А. Ф. Можайского, 1973. 110 с.
Galjano P. R., Popovich V. V. Intelligent Image Analysis in GIS // Information Fusion and Geographic Information Systems / Proc. of the III Intern. Workshop. Springer, 2007. P. 45–67.
Брусенцов Н. П. Вычислительная машина "Сетунь" Московского государственного университета // Новые разработки в области вычислительной математики и вычислительной техники. Киев, 1960. С. 226–234.
Брусенцов Н. П. Реставрация логики. М.: Новое тысячелетие, 2005. 165 с.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.
Кнут Д. E. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 2. Получисленные алгоритмы. М.: Мир, 1977. 724 c.
Кузнецов Н. А., Полонников Р. И., Юсупов P. M. Состояние, перспективы и про- блемы развития информатики // Проблемы информатизации. Теоретический и научно-практический журнал. 2000. Вып. 1. С. 5–12.
Кузнецов Н. А. Информационное взаимодействие в технических и живых системах // Информационные процессы. Электронный научный журнал. 2001. Т. 1, № 1. С. 1–9.
Малашевич Д. Б. Недвоичные системы в вычислительной технике // 50 лет модулярной арифметике / Сб. науч. тр. Юбилейной межд. науч. – техн. конф. М., 2006. С. 592–606.
Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл?Текст». М.: Наука. 1974. 315 с.
Перминов С. В. Система семантического поиска // Информационно – измерительные и управляющие системы. М.: Радиотехника, 2008. Вып. 4, Т. 6. С. 45–50.
Полонников Р. И. Феномен информации и информационного взаимодействия (введение в семантическую теорию информации). СПб.: Анатолия, 2001. 189 с.
Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Том 1–2. М.: Мир, 1982. 1200 с.
Темников Ф. Е. Информатика // Известия вузов. Электромеханика. 1963. № 11. C. 1277.
Темников Ф. Е., Афонин В. А., Дмитриев В. И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия, 1979. 512 с.
Шамис А. Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта. Серия «Науки об искусственном». М.: Едиториал УРСС, 2005. 224 с.
Харинов М. В. Псевдотроичная система счисления и анализ изображений // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова. 2002. Вып. 1, т. 2. С. 269–275.
Харинов М. В. Адаптивное представление изображения в виде виртуального носителя цифровых данных (ВНЦД) // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова, 2004. Вып. 2, т. 1. С. 135 – 144.
Харинов М. В. Инвариантное троичное кодирование информации в цифровом изображении // Тр. СПИИРАН / Под ред. Р.М. Юсупова, 2006. Вып. 3, т. 2. С. 169 – 183.
Харинов М. В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений / Под ред. Р.М. Юсупова. СПб.: Изд-во С.Петерб. ун–та, 2006. 138 с.
Харинов М. В., Гололобова О. В. Эксперимент по адаптивному повышению робастности изображения // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор. РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 4. С. 119 – 125.
Харинов М. В. Модель цифрового изображения с виртуальной памятью на основе псевдотроичной системы счисления // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 4. С. 126 – 135.
Харинов М. В. Способ защиты документов на основе модели изображения с цифровой памятью // Тр. СПИИРАН / Под ред. чл–кор РАН Р. М. Юсупова. 2008. Вып. 7. С. 136 – 142.
Харинов М. В. Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам, патент РФ № 2329522, заявители: СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» // Официальный Бюллетень Патентного ведомства Российской Федерации № 20 от 20.07.2008. 41 с.
Харинов М. В. Двухкомпонентное встраивание сообщений в изображение, патент РФ № 2331085, заявители: СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» //Официальный Бюллетень Патентного ведомства Российской Федерации № 22 от 10.08.2008. 31 с.
Харинов М. В. Способ распознавания изображений посредством представления при различном разрешении по яркости // «Региональная информатика – 2008 (РИ-2008)» / Материалы XI Санкт–Петербургской междунар. конф. СПб: СПОИСУ, 22–24 октября 2008. С. 58–59.
Юсупов Р. М., Юсупов Ю. В. Состояние и перспективы развития информатики и информационных технологий // Тр. СПИИРАН (к 30-летию СПИИРАН) / Под ред. чл–кор. РАН Р. М. Юсупова. 2007. Вып. 5. С. 10 – 45.
Юсупов Р. М. Теоретические основы прикладной кибернетики. Вып. 1. Элементы теории информации. Л: ВИКА им. А. Ф. Можайского, 1973. 110 с.
Galjano P. R., Popovich V. V. Intelligent Image Analysis in GIS // Information Fusion and Geographic Information Systems / Proc. of the III Intern. Workshop. Springer, 2007. P. 45–67.
Signal Analysis by Analogy with Text Analysis
Abstract
In the paper a structural approach to information representation distinguishing from ordinary digital signal representation is discussed. In accordance with structural approach the information representation is computed as the robust signal component composed of elementary carriers of information units. At that it defines the hierarchy of signal partitions into nested signals. The background approaches are pointed out. To explain the essence of structural approach the comparison of signal analysis with text analysis independently of language specificity is used. A method of algorithmic simulation of abilities of some artificial or natural recognition system with account for signal peculiarities is proposed.Опубликован
2009-06-01
Как цитировать
Харинов, М. В. (2009). Анализ сигнала по аналогии с анализом текста. Труды СПИИРАН, (9), 81-101. https://doi.org/10.15622/sp.9.3
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
