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一、信息的数字表示数字表示的主要优势在于表示形式的广泛性。由于任何形式的媒体，将它的文本、图像或声音编码的唯一形式是最终将导致一系列的数字，所有种类的信息都能够用相同的方式和相同类型的设备来处理。此外，数字信息的转换是避免错误，而模拟信息的转换会引入失真和噪声。1.存储相同的数字数据存储设备可用于所有的媒体。唯一的区别可能在于对容量大小的要求。静止的图片和动态的影像要求的容量比文本或图表的大。声音也是需要容量的，尽管它的容量要小于图片。因此，适当的数字设备可能是必需的，例如光盘只读记忆(光盘)。但关键的一点是，单一类型的数字设备也可以存储所有类型的信息。2、传输任何能够传送数据的数据通信系统都具有传输多媒体数字信息的潜力。因此，单一的通信网络在理论上是可以支持数据传输的，这是需要被正视的。这种便于综合所有媒体信息传输的概念被称为综合业务数字网。它的困难之处在于可能出现对某些特定应用程序的要求，特别是要考虑那些依赖于时间的数字信号的保证度。尽管现在在单一通信系统中整合不同类型的信息的潜力还没有被开发出来，但是数字传输相对模拟传输还是有许多好处的。第一，数字信号对传输噪声的敏感度比模拟信号小。第二，能够更轻易的加强再生信号即在传输过程中被削弱的信号。第三，可以实现错误的检测和纠正。第四，更容易给信息加密。3.处理所有存储在计算机上的信息，都可以像任何其他数据一样被计算机程序处理、分析、修改、更改或补充。这可能是最具潜力的地方。·可能会试图识别语义的内容（语音、手写、表单和模式识别）。高级的内容识别的一个示例是手势削减视频自动识别和索引视频序列的检测。·数据结构，链接信息元素使用指针，能更快的创建和灵活的检索。·通过剪切和粘贴函数的强有力的编辑来创建单媒体（例如声音）或多媒体文档是可能。·可通过去除噪音或错误来改进信息的质量，按所示的旧的乙烯荃数字化的记录来创建高质量音频光盘。·信息的类型相似但通过不同的流程创建─如电脑合成的动态的影像和摄像机捕捉到的视频可能被混合。总结：数字表示允许不同的信息类型存储在同一台设备上。此外可通过单个数字网络传输信息。同样地，在数字化时，所有形式的信息可能会被计算机程序处理，用于编辑、质量改进或认识信息的意义。4.连续信息数字表示的缺点信息的数字表示的主要缺点在于编码失真。第一次采样、量化和编码的过程中采样值引入了误差。这样做的结果是，生成数-模转换后，提交给最终用户的信号完全等同于原始信号的可能性微乎其微。增加采样率和增加代码采样使用的位数能够减少失真。其结果是增更多的时间或空间单位，被称为比特率，对信息表示来说是必要的。有些技术明显的限制了比特率的拓展：存储容量不是无限的和传输系统具有有限的带宽。其中的关键问题是在数字化的精确度中间选择一个适当的平衡，它能够确定比特率，并且用户能感知失真。请不要忘记更重要的是它是如何被人们感知到失真，而不是它们的本身。另一个后果，如前面提到的动态或静止的图像需要大的数字存储容量，对声音来说，所需的程度就小些。八分钟的立体声音CD可以完全填充80兆硬盘的标准的个人计算机。幸运的是，开发了压缩算法来减轻这些要求。但最近引人瞩目的进展只是在数字存储容量和已经激活成本的大规模数字化存储媒体的发展，如图像、声音和动态视频。让我们总结一下：数字化过程引入了信息的失真。通过提高采样率和代码采样的位数，可以达到减少失真的目的。图像、声音和动态视频需要大量的数字存储容量。二、期望与时刻期望值，是在实验中概率随机变量的平均值（或随机变量函数）。我们开始一个单一的随机变量为例的一般化的情况是简单的。让g(X)是一个随机变量X同一个指定的概率密度函数的函数或概率密度函数。因此，Y=g(X)是另一个变量，这可能是离散或连续随机变量X和函数g(X)的性质。Y，编写E(Y)，期望值被定义为在离散变量中，我们将积分替换求和公式：（2.1）中的关系式有时被称为基本定理的期望，但我们把它作为一个定义。总之，期望值是简单的概率加权平均的值的g(X)，和符号和E[]是不可或缺的运算符只是速记。1.一阶和二阶矩重要的特殊情况，此一般定义的可获得g(X)=X，恒等式的功能，以及何时g(X)=X2。在前一种情况或者被称为X的一阶矩，或更常见的是，均值的X或X的期望值。速记，当随机变量被清除时，X的期望值将被所表示，回想起在力学中，如果我们确定的质量单位长度的细杆是关于一些值对称x0，然后提供积分在中存在。g(X)=X的2次方，我们有这种行为称为二阶矩或X平方的均值.通常这由表示均方值.（要追溯到力学中，是关于点杆的转动惯量x=0一个相关的时刻是方差或二阶中心矩：（物理的类比，Var[X]是刚刚惯量有关质量中心）。直接扩展和积分在（2.4）中因此，一个随机变量的方差是相等于其二阶矩减去一阶矩的平方。随机变量X的标准偏差被定义为正的方差的平方根，并且是一项共同措施的散点图或分散。高斯分布的随机变量，标准偏差是σ。这些可以验证进行中的积分。若要扩展定义的多维案期望的期望，我们让Y=g(X)n维随机向量X的标量值函数。我们定义Y要预期价值我们解释为n维的积分。我们现在进一步推测为期望操作符发展一个重要的业务规则。考虑总和n随机变量，Y=X1+X2+运行的Y的期望值最后一步如下定义的期望（2.6），或我们可能首先为每个变量找到适当的边际密度反过来，然后使用（2.2）。因此，无论什么性质的联合密度的n的变量，我们期望的总和是总和的期望。2.相关和协方差重视研究随机过程中，当然在通信和信号处理的期望X2，定义为他们的期望和两个随机变量X1之间的乘积：甚至更有用的是X1和X之间协方差在我们定义m我随机变量X的平均值。请注意，Cov(X,X)=Var(X)和因此从(2.8)中如果X1、X2是独立的那么其相关性是他们的均值，、给予(2.9）中的协方差的值。当协方差为零，变量则说是不相关的。（更容易和更少令人困惑的随机变量的值）现在让我们返回到n的独立变量的总和并考虑Y的方差。为简单起见，让我们假设中的所有的i，和E[Y]=0。则Y的方差值是我们已调用结果为独立变量，以及零均值的假设。因此，这一结果独立随机变量的总和的方差在每个变量的方差而取得的变量具有非零均值是成立的。独立随机变量不相关，但反过来说也是不一定是正确的。凡持有相反的一个重要理由是共同高斯变量我们现在讨论。示例：联合高斯随机变量随机变量运行都是共同高斯（或共同标准）如果n维密度函数是其中，x是n元组的行向量表示运行xT表示矢量转置，K是n×n协方差矩阵，定义为在(2.11)中指数是二次方程式，这就意味着恒概率密度的曲面是n维的椭圆。在两个变量的特殊情况联合d.f.可以以五个参数表示：两个变量与相关系数相关系数为非高斯变量以这样的方式定义，并可被显示为在[-1、1]的时间间隔。图2.1描绘了等高线或在几个值的二元高斯情况随机变量一起回到n维的情况下，我们可以看到，如果是不相关的然后K是一个对角线的矩阵，密度函数将成为事实证明独立。若要强调一点，不相关高斯随机变量是独立的。其他分析方便适用于高斯变量第一，边际密度的高斯随机变量也是高斯形式，和的之一的高斯变量，前提条件是另一个也是高斯形式。此外，如果我们让运行获得的X、Y，即任何线性变换其中A是一个真正可逆n×n矩阵，b是一个真正的1×n向量，然后Y是仍共同高斯，尽管有一个新的均值向量和新的协方差矩阵。这很容易体现在求解的然后代入(2.12)和观测的二次型指数。因此，线性变换的高斯变量分析需要均值向量和协方差矩阵的唯一的考虑因素。作为两个随机变量的相关性扩展，考虑随机变量定义的n变量，其期望是而不能再进一步简化。但是，如果变量是独立的，我们可能由因子n维并获取因此，假如它是独立的则，随机变量标识其期望的值的乘积为期望的平均值。三、面向对象设计开放系统互联系统管理严重依赖的面向对象设计原则在代表管理信息。此文本提供了这些原则的简要概述。3.1动机随着可互换、可重复使用、容易更新和轻松地相互连接的软件部分的承诺，面向对象概念变得相当流行在计算机编程地区。最近，数据库设计人员已开始欣赏对象定位，其结果是面向对象的数据库管理系统(OODBMSs)已经开始出现的优势。它是这后者的区域，是开放系统互联系统管理相关的。面向对象的编程和面向对象的数据库管理系统事实上是不同的东西，但他们共享一个关键概念：软件或数据可以被集装箱。一切都将进入一个框，并可在框内的框。在最简单的常规程序中，一个程序步骤，就相当于一条指令，在面向对象的语言，每个步骤可能等同于整盒的指令。同样，使用面向对象的数据库中，一个变量，而不是以单个数据元素，不等于可能等同于整盒的数据。面向对象数据库的吸引力是其代表各种概念和事实的灵活性。对于基本的文本和数字信息，传统的面向记录的数据库提供了高效的存储，和关系数据库提供简单且功能强大的通道设施。但是，当数据不是，或者不能组织成整齐的行和列的词汇和数字，这些方法都存在缺陷的。下面是一些需要其它种类的数据表示应用程序的示例：化工和制药公司，其数据描述的结构和分子特性电子产品商店，其关键的数据是半导体设计的巨大库石油公司，存储大量的地球物理学地图广告代理机构，具有大量的布局、照片、磁带和电影对于这些应用程序，可以反映的事，它代表结构的数据库是至关重要的。面向对象的方法提供了一种方便、自然的方法捕获该结构。面向对象的方法是很适合表示网络管理信息。需要管理的资源可以被看作分层、相互关联的对象。例如，调制解调器有两个物理接口和一组属性，例如，数据速率。每个接口涉及到另一个设备或通信设施，每个都有它的对象表示形式的调制解调器。3.2面向对象的概念面向对象设计的核心概念是对象。对象是一个独特的软件单元，包含相关的数据和程序的集合。一般情况下，这些数据和程序不直接可见对象以外。相反，明确的接口存在允许其他软件能够访问的数据和程序。1.对象结构数据和对象中包含的程序通常被认为变量和方法，分别地。对象知道的一切被它的变量表示，，并且它可以做的一切都被其方法表示。对象中的变量是通常简单标量或表。每个变量都有一个类型，可能是一组允许的值，或者可能是常量或变量（对于这个传统，变量甚至用于常数的术语）。对变量的某些用户，类别的用户或情况也被施加于访问限制。对象中的方法是程序可以被触发从外部执行某些功能。一种方法可能更改对象的状态、更新一些它的变量或采取行动的对象具有访问外部资源。对象的交互消息的方式。一条消息中接收的对象，并限定的方法的执行所需的任何参数包括发送对象、接收的对象的名称、方法的名称。请注意该消息只可用于调用对象内的一种方法。访问对象内部的数据的唯一方法是对象的变量的访问，或两者的手段。一个对象，然后，有其唯一的接口与外部世界的消息的属性。此属性被称为封装。对象的方法和变量被封装和可用只能通过基于消息的通信。此属性提供了两个优点。Ⅰ.由其他对象从腐败中去保护一个对象变量。这可能包括从未经授权的访问保护和保护从问题的类型产生的并发访问，例如，死锁和不一致的值的类型。Ⅱ.隐藏对象的内部结构，以便与该对象的交互是相对简单和标准化。此外，如果不更改其外部功能而是修改内部结构或对象的程序，其他对象不受影响。2.对象类别数据库中的对象代表了一些东西，无论是物理实体、一个概念、一个软件模块或一些动态的实体，如虚拟电路。在对象中的变量的值表示的信息，该对象表示的事而闻名。方法包括其执行影响对象中的值，可能也会影响被代表的那件事的过程。在实践中，通常会有许多对象表示同一类型的事情。例如，如果虚电路通过一个对象被表现出来，然后将当前一个对象的每个虚拟电路系统中打开。显然，这类的每个对象需要其自己的变量集。不过，如果该对象中的方法是折返的程序，然后所有类似的对象可以共享相同的方法。此外，关于方法和变量,对于每一个新的但是类似的对象去重定义效率是很低的解决这些困难是去区分对象类和对象实例。对象类是对象的一个定义的方法和变量包括在特定类型的模板。对象实例是实际的对象，其中包含的类定义它的特性。该实例包含了对象的类中定义的变量的值。继承对象类的概念是