Обработка и передача дискретных сообщений, лекции и материалы, страница 42

                                                                   Рис. 3.9

 Интегрирование в промежутке, меньшем длительности элементарной посылки

Границы принимаемых посылок наиболее часто подвергаются искажениям, поэтому для уменьшения их влияния на результаты интегрирования иногда выбирают период интегрирования меньшим . Оценка значения принятой посылки осуществляется по средней части интегральным методом. Промежуток интегрирования выбирают равным (см. рис. 3.10). На промежутке интегрирования оценка полярности импульса осуществляется в точках методом стробирования, где достаточно большое нечетное число. Значение сигнала определяется по большинству результатов значений полярности в точках стробирования.

При значении исправляющая способность РУ по краевым искажениям и дроблениям может достигать 37,5%

                                                    Рис. 3.10

3.3 Оценка эффективности методов регистрации

Эффективность того или иного метода регистрации определяется исправляющей способностью регистрирующего устройства при краевых искажениях и дроблениях. Чем больше исправляющая способность, тем меньше вероятность появления на выходе регистрирующего устройства ошибочно зарегистрированных посылок (ошибок).

Величина искажений (краевых искажений и дроблений) и частость их появления в реальных каналах связи определяются целым рядом факторов, многие из которых являются случайными. Поэтому искажения следует рассматривать как случайный процесс, который может быть изучен с помощью  статистического метода.

Статический метод - один из объективных методов исследования реальных каналов связи. При использовании его с помощью регистрирующих приборов производятся испытания различных каналов связи и собираются статистические данные об искажениях за достаточно продолжительный период времени (несколько суток или недель). В результате обработки и обобщения полученных статистических данных выявляются закономерности распределения искажений. Выявленные закономерности в статистических характеристиках аппроксимируются известными распределениями случайных величин, и полученные математические зависимости используются для необходимых расчетов.