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信息處理就是對信息的接收、存儲、轉化、傳送和發布等。隨著計算機科學的不斷發展,計算機已經從初期的以「計算」為主的一種計算工具,發展成為以信息處理為主的、集計算和信息處理於一體的、與人們的工作、學習和生活密不可分的一個工具。

目錄

1 信息處理 -正文

由於信息通常載在一定的信號上,對信息的處理總是通過對信號的處理來實現。所以,信息處理往往和信號處理具有類同的含義。信息處理的目的主要是:①提高有效性;②提高抗干擾性;③改善主觀感覺的效果;④對信息進行識別和分類;⑤分離和選擇信息。總的來說是為了更好地與信宿的性質相匹配,捨棄那些對信宿無關的部分,突出信宿需要的有用部分。
  信息處理的一個基本規律是「信息不增原理」。這個原理表明,對載荷信息的信號所作的任何處理,都不可能使它所載荷的信息量增加。一般來說,處理的結果總會損失信息,而且處理的環節和次數越多這種損失的機會就越大,只有在理想處理的情況下,才不會丟失信息,但是也不能增加信息。下圖不等式中I(U;W),…等表示互信息。雖然信息處理不能增加信息量,卻可以突出有用信息,提高信息的可利用性。隨著信息理論和計算機技術的發展,信息處理技術得到越來越廣泛的應用。
信息處理信息處理
  提高有效性的信息處理  根據信宿的性質和特點,壓縮信息量的各種方法都屬於這一類。例如,通過過濾、預測、信源編碼和閾變換等方法,就可以在一定程度上壓縮頻帶、壓縮動態範圍、壓縮數據率。在允許一定失真條件下,信息率-失真理論是這類信息處理技術的理論基礎。
  提高抗干擾性的信息處理  為了提高抗干擾的能力,針對干擾的性質和特點,對載荷信息的信號進行適當的變換和設計。例如,通過過濾和綜合來消除畫面的條紋干擾或孤立斑點;通過適當的設計使信號具有較強的相關性來抑制隨機雜訊的干擾;通過對信號附加適當的剩餘,使信號具有發現和糾正錯誤的能力等,都是這類信息處理技術的應用實例。
  改善主觀感覺效果的信息處理  這類技術主要應用在圖像處理方面。例如通過灰度變換和修正,通過頻率成分的加重和調整來改善圖像的質量;為了便於觀察圖像各個部分的差別,把灰度差轉換為色彩差,形成假彩色圖等。此外,廣播中的立體聲處理也是改善主觀感覺效果的信息處理技術。
  識別和分類的信息處理  這是信息處理技術發展較快的一個分支,通常稱為模式識別。這種方法的要點是:根據用戶要求,合理地抽取模式的特徵,然後根據一定的準則來對模式進行識別和分類。具體實現的方法主要有兩類:基於模式的統計特徵和統計推斷理論的統計識別方法;基於模式結構特徵和文法推理的文法識別方法。統計識別方法要求先抽取模式的特徵,得到原始的特徵空間,然後把它變換到低維空間,並根據一定的準則(如最小均方誤差準則、最大熵準則等)對它進行分類(線性分類或非線性分類,後者具有較好的分類效果,但比較複雜)。文法識別方法要求先選取模式的元素(即結構特性),然後進行文法分析和推斷,通過樣板匹配的方法,按照相似度準則來識別模式。數碼識別、文字識別、語聲識別和特定圖形(如指紋、染色體、癌細胞等)的識別等都取得了較大進展。
  選擇與分離的信息處理  通常從內容隨時增減變動的資料庫中有選擇地提取信息,或情報檢索和文字加工等,都屬於信息選擇。另外一類是分離信息,如在多數人交談的環境中,只選取一個人的講話。這需要有發話者的語聲識別器。例如,利用基頻和音調等特徵來識別出選擇的對象,然後再將有關信息提取出來。在場景識別中,為了從背景中將活動物體圖像分離出來,可以仿照蛙眼識別活動目標的原理,通過側抑制方法來實現。
  信息處理一般是對電信號進行的處理,但也有對光信號、超聲信號等直接進行處理的。在圖像處理中,通常採用串列處理。為了適應複雜圖像實時處理等需要,還要研究并行處理的技術。在計算機技術不斷發展的基礎上,如能加上對事物的理解、推理和判斷能力,信息處理的效果就會有更大的改進。
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