2.5 Некоторые проблемы при доставке запахов пользователю

Отметим, что одним из основных отличий обонятельных данных от других медиа потоков считается, что последние могут быть сохранены в памяти. Однако современные методы генерации также позволяют хранить информацию, необходимую для создания желаемого запаха.

У запаха, кроме того, есть тенденция задерживаться, и его выброс обычно происходит в медленном темпе, так как он полагается на естественный или, в основном искусственный, ток воздуха, чтобы донести запах пользователю. Запах таким образом отличается от мультимедийных приложений, таких, как аудио, текст, изображения и анимации, которые при распространении не испытывают эту естественную задержку. Кроме того, можно ожидать возникновение потери обонятельных данных, поскольку чувствительность к присутствию запаха имеет тенденцию уменьшаться с длительной экспозицией, т.е. проявляется обонятельная адаптация или привыкание [72].

Проблемы обонятельных данных усугубляет тот факт, что восприятие аромата очень субъективно, имеет особенность к изменению, зависит от возраста, пола, социальных и культурных факторов, а также от эмоций, памяти, опыта и других факторов. Таким образом, тот же самый аромат может быть воспринят по-разному отдельными группами людей, может быть приятным некоторым людям, неприятным другим и безразличным третьим.

2.5.1 Синхронизация запахов с другими мультимедийными приложениями

Мультимедийная синхронизация касается определения и поддерживания временных отношений между двумя или больше коррелированными медиа объектами, которые комбинируются, обрабатываются и представляются вместе, чтобы создать мультимедийную систему или приложение. Жизненно важно для успеха этих систем достичь желаемой синхронизации между медиа объектами [73].

Синхронизация традиционно связана с параметрами качества обслуживания (QoS), такими как задержка, джиттер и сдвиг между медиа приложениями, чтобы выделить ресурсы и гарантировать, что требуемое мультимедийное качество синхронизации будет обеспечено пользователю. Однако одни только технические параметры недостаточны, чтобы произвести высококачественное восприятие пользователем мультимедиа. Такие алгоритмы должны также включить критерии воспринимаемого пользователем качества опыта.

С точки зрения качества восприятия требования к синхронизации различных медиа объектов могут быть совершенно разными. Запах имеет собственные особенности, которые являются определяющим для синхронизации медиа объектов.

Кроме того, несмотря на отличительную уникальность, связанную с запахом, который позволяет обнаружить его присутствие в воздухе, исследования показали, люди достаточно легко обнаруживают запах, но сложно его идентифицируют, связывая его со знакомым ароматом. По этим причинам, а также из-за отсутствия стандартных схем классификации запахов, знакомые запахи необходимо использовать для экспериментов, связанных с использованием обонятельных данных. В результате рассмотрим, как некоторые из характеристик обонятельных данных могут повлиять на синхронизацию обонятельных данных.

Хотя генерация запахов дает возможность явно определять время и продолжительность его выброса, характерная природа запаха означает, что его восприятие может быть несинхронно с другими процессами. Кроме того, в результате трудностей, связанных с восприятием аромата, управление параметрическими величинами, используемыми для измерения синхронизации обонятельных данных, будет довольно трудным, поскольку большинство этих величин больше зависит от внешних факторов, чем они от мультимедийных приложений или вычислительной среде для обонятельных данных. Например, управление задержкой обонятельных данных более зависит от внешних факторов, таких как время необходимое выходному устройству, чтобы испустить заданный аромат или добиться природного эффекта.

Сами обонятельные данные не могут быть переданы через распределенные системы и поэтому никакой задержки в распределительных сетях не происходит. Задержка возникает только по отношению к командам, используемым, чтобы вызвать их выполнение. Битовые ошибки и потеря пакетов, как и задержка для обонятельных данных также более зависят от внешних факторов, природы и ощущения запаха пользователями. Однако временным сдвигом для средств сообщения необходимо управлять для любого медиа объекта, который должен быть синхронизирован, поскольку достижение требуемых временных соотношений между медиа объектами является основной целью синхронизации. Временной сдвиг является единственным критерием реального значения, который может использоваться и оптимизировать синхронизацию обонятельных данных.

В работе [73] ,были проведены исследования с целью определить требования к допустимым сдвигам между медиа приложениями, запахом и соответствующим аудиовизуальным контентом.

Для эксперимента авторы использовали генератор запахов, управляемый компьютером и снабженный вентилятором для направления запаха в нужном направлении. Вентилятор подсоединен к USB порту, что позволяет через этот порт синхронизировать обонятельные данные с проигрываемым видео.

В исследовании были выбраны шесть запахов в соответствии с системой классификации Хеннинга, предполагая, что достаточно легко можно обнаружить один из запахов в каждой из этих категорий.

Стояла задача определить ароматизированную аудиовизуальную синхронизацию, как временную зависимость между компьютерно-генерируемым потоком запаха и аудиовизуальными потоками. Совершенная синхронизация между обонятельными и аудиовизуальными потоками означает, что достигнута требуемая временная зависимость. Другими словам, обонятельные и аудиовизуальные медиа потоки имеют нулевую погрешность между ними, они находятся в синхронизации. Исследование выполнялось, вводя искусственно создаваемые сдвиги с интервалом в 10 с в пределах от – 30 с до +30 с между обонятельными побудителями и аудиовизуальным мультимедийным контентом.

Результаты показали, что имеются существенные отличия в восприятии участниками экспериментов эффекта синхронизации аудиовизуального эффекта с запахом. Приемлемыми временными границами для сочетания видео и запахов заключены в пределах от – 30 с ( запах опережает видео) до +20 с (запах отстает от видео).

Кроме того, что даже, если участники эксперимента ощущали несинхронность мультимедийных потоков, они ощущали позитивные отношения относительно мультимедийной передачи с запахом.

2.5.2 Передача информации о запахах по каналам связи

В отличие от передачи видео, где может быть использовано сжатие с потерями, основанное на свойствах зрения, передача запахов может быть осуществлена только, используя сжатие без потерь. В противном случае при ошибках передачи видео может быть не просто искажено, а сопровождаться совсем не соответствующим запахом, например, в пустыне почувствуем запах зелени, а вместо запаха цветов, почувствуем запах гниения.

Авторами разработаны методы сжатия без потерь, которые могут быть использованы в данном случае [74].

Концепция создания высокопроизводительных систем аппаратного сжатия при передаче бинарных данных без потерь с применением форматов различных архивирующих алгоритмов в последние десятилетия приобрела огромную значимость. Работы по созданию и исследованию современных программ архивирования без потерь ведутся практически во всех странах, имеющих передовые информационные и технические технологии [75].

По оценкам различных источников наиболее популярными являются следующие алгоритмы:

1. Лемпела-Зива (с фиксированным или динамическим окном);

2. Барроуза-Винера;

3. Префиксное кодирование;

4. Префиксно-суффиксное кодирование;

5. Кодирование по методу Рябко;

6. Кодирование «Стопка книг»;

7. Кодирование методом Хаффмана;

8. Модифицированный алгоритм Хаффмана;

9. Модифицированный алгоритм «Стопка книг»;

10. Методы на основе факториальных функций;

11. Методы на основе парциальных длин;

12. Методы на основе смешанные структур;

13. Методы дискретно-степенными функциями (DSF).

Замечание. Как показывает практика сокращенная аббревиатура названия программного обеспечения, осуществляющая архивирование исходных данных, далеко не всегда указывает на применение смешанных структур функционирования. В связи с этим, необходимо производить тестирование программного продукта по разным верификационным тестам, при этом, основные тесты должны относиться к ближним областям Марковских и Бернуллиевских последовательностей. При исследовании архивирующего программного обеспечения было выявлено, что далеко не все архиваторы обеспечивают заявленные функции в рамках физико-математических концепций.

Авторы считают, что основными показателями программ архивации являются следующие факторы:

1. Коэффициент сжатия исходного сообщения без потерь (K_arc);

2. Время сжатия (t_arc) (для сравнения алгоритмов между собой должно быть произведено нормирование временной функции);

3. Скорость сжатия (ʊ_arc);

4. Конфигурация минимально необходимого вычислительного комплекса - V_cnf (также нормированных).

Основные соотношения, описывающие алгоритмы архивирования исходных данных и показывающих качество программно-аппаратного продукта приведены ниже.

(2.1)

где: N - общее количество элементов в сообщении;

L_c - длина исходного сообщения;

_AX - средняя длина кода элементов - A₁ ÷ A_k .

(2.2)

где: - нормированный вектор временной компоненты n – го

архиватора ;

- минимальное время сжатия сравниваемых архиваторов;

- время сжатия n – го архиватора

n [1,2,3,...q], n q.

(2.3)

где: - скорость сжатия исходного сообщения.

(2.4)

где: - нормированный вектор конфигурации n–го вычислительного комплекса;

- минимальный вектор конфигурации;

- вектор конфигурации n – го вычислительного комплекса.

V_qu = ∙∙ (2.5)

где V_qu - вектор качества.

На основании расчетов соответствующих параметров, а также векторов качества, можно определить наилучшее программное обеспечение.

Однако, проведенные авторами исследования, показали, что только алгоритмы (с 8 по13), указанные ранее, способны осуществлять сжатие исходных данных, относящихся к ближним областям Бернуллиевских последовательностей.

Рисунок 2.6 - Структурная схема действия архиваторов.

На рисунке введены следующие обозначения:

_, – длины сообщений Марковских и Бернуллиевских последовательностей;

, – алгоритмы архиваторов Марковских и Бернуллиевских последовательностей;

– Марковские последовательности;

– Бернуллиевские последовательности;

- длина сжатого сообщения.

Как видно из структурной схемы действия архиваторов, показанной на рисунке 2.6, алгоритмы 1÷7 переводят только длины сообщений принадлежащих к ближней области Марковских последовательностей в ближнюю зону Бернуллиевских. В то время как алгоритмы 8 ÷13, являются универсальными и позволяют осуществлять переводы → и → . Тестирование последнего перевода представляет особый интерес т.к. позволяет выявить наилучший из существующих универсальных алгоритмов.

Следует заметить, что в силу сильной корреляции, – последовательности обладают очень большой избыточностью, в отличие от - последовательностей, которые представляют собой, в совершенном чистом виде «цифровой белый шум» - BWN имеющий нулевую корреляцию между элементами массива М.

Области применения BWN – функций:

• Радиолокация.

• Криптография.

• Стеганография.

• Повышение качества изображения при выпадении пиксельных сегментов.

• Базовые тестовые функции (псевдослучайные последовательности – ПСП, совершенные псевдослучайные последовательности – СПСП).

Заметим, что публикаций по созданию и теории BWN – функций практически нет, а в существующих рассмотрены некоторые частные формы (последовательности де Брюйна), которым присущ целый ряд недостатков. Однако если синтезировать BWN – функции на основе дискретных кольцевых структур (DCS), способ создания которых разработан авторами, то можно реализовать – последовательности лишенные этих недостатков.

Последовательности де Брюйна

Последовательности де Брюйна строятся на основе теории конечных автоматов по алгоритму бесповторной выборки с применением регистров сдвига и элементов «исключающих или». Одна из возможных простейших схем генерации такой последовательности представлена на рисунке 2.7,

где RG – регистр сдвига;

el pl – устройство установки начальных состояний;

OSC – генератор тактовых импульсов;

exc оr – элемент «исключающий или».

Рисунок 2.7 - Структурная схема аппаратной реализации одной из последовательностей де Брюйна

Таблица 2.4 состояний регистров при начальных условиях «1111» представлена ниже.

Из таблицы видно, что в сформированной последовательности отсутствует элемент с кодом «0000». Однако, эта последовательность является полной в соответствии с описанием алгоритма де Брюйна.

Таблица 2.4

Такт	Состояние регистров	Десятичное число
1	1111	15
2	1110	14
3	1100	12
4	1000	8
5	0001	1
6	0010	2
7	0100	4
8	1001	9
9	0011	3
10	0101	6
11	1101	13
12	1010	10
13	0101	5
14	1011	11
15	0111	7

На основании анализа формирования полных ПСП де Брюйна можно констатировать их следующие недостатки:

1. Количество элементов алфавита k= 2^m – 1.

2. Отсутствие кодовых комбинаций (либо 000 … либо 111…).

3. Наличие постоянной составляющей.

4. Ограниченное число исходных полиномов, описывающих полную ПСП.

5. Невозможность генерации кодовых последовательностей с «клонами» элементов.

6. Невозможность создания сбалансированных структур в рамках задания полного однонаправленного замкнутого графа.

7. В связи с четкой фиксацией позиционирования элементов ПСП, отсутствие решений задач о «рукопожатиях».

8. При составлении большего кольца из малых происходит выпадение целого ряда элементов последовательности, т. к.

(2.6)

Серьезной альтернативой ПСП – де Брюйна является СПСП – DCS.

Дискретные кольцевые структуры

Принципы создания дискретных кольцевых структур [76] с определенными параметрами, в том числе совершенных, сводятся к решению задач о «рукопожатиях» и «клонах».

Задача о «рукопожатиях», в зависимости от начальных условий, имеет различные обобщенные решения. Тем не менее, найдены и решены общие формулы подтверждающие правоту построения СПСП. Как выяснилось, основой синтеза СПСП, является полный сбалансированный векторный замкнутый граф, образующий структуру однонаправленного позиционирования, где каждый элементB_k встречается с другим элементом последовательности только один раз, независимо справа или слева. Оказалось, что такая структура может быть создана только на основе базиса, имеющего в основании простые числа. Примеры приведены на рисунке 2.8.а,б,в,г.

а) б) в) г)

Рисунок 2.8 - Основы синтеза СПСП

где:

а, б, в – сбалансированные однонаправленные замкнутые графы

г – сбалансированный однонаправленный незамкнутый граф с разрывом;

k – вершины графа (количество элементов – k).

Графы рисунков 2.8а, 2.8б, 2.8в имеют в базисе простые числа 3, 5, 7, г – базис натуральное составное число. Однако, количество ребер для любых базисов, реализующих данную концепцию, может быть определено по формуле:

(2.7)

Так для рисунка 2.8а – 3 ребра, рисунка 2.8б – 10 ребер, рисунка 2.8г – 21 ребро, рисунка 2.8г – 6 ребер.

Кольцевые структуры с «клонами» (задача о двухстороннем «рукопожатии») реализуется на основе комбинаций элементов массива , где каждый элемент массива B_k , встречается слева и справа с другими элементами только один раз. Такая последовательность в основе имеет один «клон» для каждого элемента. Одна из возможных базовых последовательностей представлена ниже.

1223413311424432 – малое кольцо цифрового шума.

Принцип создания совершенных колец с двумя «клонами» продемонстрируем на формировании кольца с двумя элементами В₁ и В₂ в таблице 2.5.

Таблица 2.5

111	3	211	2
112	4	212	Х
121	1	22(1)	7
122	5	222	6

1 2 1

2 1 1

1 1 1

1 1 2

1 2 2

2 2 2

2 2 1

2 1 2

1 2 1 1 1 2 2 2 – совершенное кольцо.

Где, в общем виде: для k=2^m

(2.8)

(2.9)

– количество элементов в совершенном кольце с двумя «клонами».

Как видно из примера, основой построения совершенных кольцевых структур является решение нелинейно-векторной задачи покрытия свободных зон дискретно-форматированной плоскости полностью с возвращением в «начало кольца» (задача о покрытии всех позиций «шахматного поля» объектом, с векторным перемещением по неполным данным). Причем, должно быть осуществлено закрепление «сшивки» кольца путем наложения последнего кода на префикс и окончание формируемой СПСП последовательности.

Так при формировании совершенных колец необходимо руководствоваться следующими положениями:

1. Фиксирование произвольного трехэлементного начального кода.

2. Выявление доминирующих окончаний кодовой последовательности.

3. Выявление и обозначения закрепляющих кодовых комбинаций.

4. Создание предварительной карты маршрутизации.

5. Формализация маршрутов следования на основе платформ нечеткой логики и неполными начальными данными.

Кольцо из четырех базовых элементов B₁, B₂, B₃, B₄ с двумя поэлементными клонами представлено в таблице 2.6.

Таблица 2.6

1	2	3	4
1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4	2 1 1 2 1 2 2 1 3 2 1 4	3 1 1 3 1 2 3 1 3 3 1 4	4 1 1 4 1 2 fc 4 1 3 4 1 4	de fc
1 2 1 1 2 2 →1 2 3 1 2 4	2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 4	3 2 1 3 2 2 3 2 3 3 2 4	4 2 1 4 2 2 4 2 3 4 2 4	de
1 3 1 1 3 2 1 3 3 1 3 4	2 3 1 2 3 2 2 3 3 2 3 4	3 3 1 3 3 2 3 3 3 3 3 4	4 3 1 4 3 2 4 3 3 4 3 4	de
←1 4 1 1 4 2 1 4 3 1 4 4	2 4 1 2 4 2 2 4 3 2 4 4	3 4 1 3 4 2 3 4 3 3 4 4	4 4 1 4 4 2 4 4 3 4 4 4	de

Где: d_e- доминирующие окончания;

f_c – фиксирующий код;

123 – начальный код кольца.

Сформированная последовательность СПСП имеет вид:

1 2 3 4 1 1 1 4 2 1 3 2 4 3 3 3

1 2 2 2 4 4 4 3 1 4 4 2 3 3 4 4

1 3 4 3 2 2 1 1 2 4 2 4 1 4 3 4

2 2 3 1 3 1 1 3 3 2 3 2 4 2 1 4

Как видно из таблицы 2.6 фиксирующих кодов f_c в данном случае может быть только четыре, в общем f_c = k. Количество доминирующих окончаний – шестнадцать, в общем случае d_e = k², количество возможных пар d_e ∙ f_c = k³.

Таким образом, предварительные коды окончания и фиксирующие коды известны.

В процессе создания цифровой последовательности СПСП необходимо следить чтобы выявленные коды и их комбинации использовались в последнюю очередь, для того чтобы осталась последняя пара d_e, f_c.

Свойства совершенных дискретных кольцевых структур

• Количество элементов алфавита k = 2^m.

• Кольцо всегда имеет сбалансированный код.

• Отсутствие постоянной составляющей.

• По окружности кольца элементы равно распределены.

• Каждый B_k элемент кольца сопрягается с левой и правой стороны с другими элементами равное количество раз (решена задача о «рукопожатиях»).

• Каждый B_k элемент кольца образует группу с «клонами» (в зависимости от сложности поставленной задачи, может быть один и более «клонов»).

• Началом кольца может быть любой элемент последовательности.

• Кольцо можно «разрезать» в любом сечении.

• «Сшивка» различных колец возможна только по определенным сечениям с учетом элементов слева и справа.

• Создание больших колец из малых с сохранением предыдущих свойств.

• Возможность перестановки «клонов» внутри цифровой последовательности.

• Может быть произведено транспонирование элементов внутри кольца.

Транспонирование элементов кольцевых структур

Если найдена последовательность элементов, в соответствии с правилами построения СПСП-DCS, то ее можно принять как базовую последовательность, из которой могут быть получены другие кольца с точно такими же параметрами.

Авторы определили, что транспонирование элементов кольца, может быть осуществлено несколькими основными способами:

1. RG - Операция "сдвиг на один элемент последовательности".

2. r - Направление "сдвига" (влево или вправо).

3. - Перестановка базовых элементов внутри кольца.

4. - Перестановка по определенным правилам элементов с "клонами".

Для реализации данных функций получены следующие соотношения:

, , , (2.10)

Таким образом, полное транспонирование определяется следующим выражением:

, (2.11)

,

откуда

= 4∙ k⁵∙ k! (2.12)

Рассмотрим пример на основе уже полученной СПСП с четырьмя элементами B_K и двумя "клонами".

= 4∙ k⁵∙ k! = 4∙ 4⁵∙ 4! = 4⁸ = 65536

Полученный результат показывает, что из базового кольца можно получить еще 65535 колец.

Соединив эти кольца в одно большое кольцо, длина окружности составит:

L_cir = ∙ (2.13)

L_cir = 128 ∙ 65536 = 8388608 b = 1048576 B

L_cir = 1024 k B=1M

Из произведенного расчета и видно, что одно базовое кольцо, с базисом k = 4 и двумя "клонами", может быть основой создания СПСП последовательности с сбалансированным кодом длиной 1 M B.

Необходимо отметить, что сдвиг на один и более бит приводит к совершенно другим результатам. Так, при равном количестве элементов, в пределах базиса, получаем ПСП, принадлежащим к основным структурным вариациям многопозиционной бесповторной выборке. В данном случае сбалансированность кода сохраняется, однако задачи о «рукопожатиях» и «клонах» выполняется не полностью. Тем не менее, данная последовательность также относится к Бернуллиевским процессам.

Таким образом, можно сделать выводы:

Последовательности де Брюйна являются частным пограничным случаем дискретных кольцевых структур.

• совершенные и полу-совершенные кольцевые структуры обладают множеством преимуществ.

• получение базовых колец и создание сложных совершенных колец является более сложной задачей, чем вычисление простых чисел.

• дискретные кольцевые структуры являются более криптографически стойкими, чем последовательности де Брюйна.

• Проектируемые составные кольца могут быть практически неограниченной длины дискретной цифровой окружности.

Исследования показали, что совершенные кольцевые структуры представляют собой «цифровой белый шум» (качественная реализация последовательностей Бернулли

Выводы

1 Привлекательность стереохимической теории определяется многими причинами, важнейшей из которых является то, что теория предполагает характер воспринимаемого запаха, с определенными свойствами химических соединений, вызывающих его. Однако она была воспринята специалистами весьма скептически и не получила широкого признания (Cain, 1978). В основном это связано с отсутствием надежных свидетельств в пользу существования специфических обонятельных рецепторов (т. е. «замков») и значительного числа исключений. Например, известны одоранты, обладающие совершенно разными запахами, несмотря на то, что их молекулы имеют идентичное строение. Короче говоря, невозможно надежно предсказать запах соединения на основании одного лишь пространственного строения его молекул.

2 В 60-х и начале 70-х годов велись бурные дебаты о справедливости вибрационной теории. Однако в середине 70-х гипотеза Райта потерпела фиаско и ее временно предали забвению. В качестве аргументов “против” приводились, например, данные о различии запаха оптических энантиомеров (оптических антиподов) ментола или карвона, инфракрасные спектры которых выглядят совершенно одинаково..

3 Ряд исследователей представили доказательства того, что молекулярные колебания сами по себе не могут объяснить воспринимают запах пахучих молекул. Они просили добровольцев нюхать три группы веществ, для которых Турин ранее указывал поведение в соответствии с теории колебаний, а затем записали свои обонятельные ощущения. Оказалось, тесты не не подтвердили прогноз Турина.

4 Имеются и другие исследования, в которых была проанализирована теория Турина. Исследования показали, что теория согласуется с основами и с известными особенностями запахов.

Наибольшее признание получила в настоящее время комбинаторная теория, однако одна не дает ключа к решению проблемы синтеза желаемого запаха.

5 Нос человека содержит около 400 рецепторов, каждый из которых, закодирован отдельным геном и воспринимает определенный спектр запахов. Однако в мире нет двух людей (за исключением близнецов), которые обладали бы одинаковым набором обонятельных рецепторов, т.е. отдельные индивидуумы по-разному воспринимают различные запахи. Каждый человек имеет выключенные обонятельные гены и «слепое пятно», то есть запахи, которые он не способен различить, какими бы сильными они ни казались другому человеку. Например, 1–3% людей не воспринимают запах ванили.

6 Начиная с первых попыток идентифицировать небольшое количество одиночных летучих компонентов с помощью набора неспецифичных газовых сенсоров, большая работа была выполнена в области электронных носов. Сегодня это не только металлические оксидные сенсоры с изменяющейся селективностью, которые возможны для этой задачи, но также и другие преобразователи с электрохимическим считыванием, такие как проводящие полимеры, как метало-оксидные полевые транзисторы или амперометрические сенсоры. Кроме того, применяются гравиметрические, тепловые и оптические сенсоры, которые используют абсолютно различные правила преобразования. На основе этого разнообразия сенсоров, электронный нос доказал целесообразность использования для ограниченного числа тщательно отобранных и изученных приложений. Таким образом, можно классифицировать бактерии или проверить порчу пищевых продуктов, и это лишь несколько успешных примеров.

Несмотря на успех в некоторых областях, усилия достигнуть универсального устройства, которое может выполнить высококачественное различение ароматов, духов и запахов и, в конечном счете, заместить человеческий нос, неутешительны.

Электронный нос сегодня не замещает ни сложного аналитического оборудования, ни экспертной группы для анализа аромата, но дополняет их. По сравнению с ними у электронного носа есть несколько преимуществ: мобильность, цена и простота использования. Поэтому, у него есть потенциал, чтобы войти в нашу повседневную жизнь, далекую от хорошо укомплектованных химических лабораторий и квалифицированных специалистов. Помня его ограничения и адаптацию к специальным приложениям, использование электронного носа еще далеко от поставленной цели записи запахов.

7 Приемлемыми временными границами для сочетания видео и запахов заключены в пределах от – 30 с ( запах опережает видео) до +20 с (запах отстает от видео).

8 При передаче запахов необходимо уделять большое внимание возможным ошибкам в каналах связи, так это может значительно повлиять на воспринимаемое качество мультимедийных приложений. Для сжатия данных могут быть использованы только методы сжатия без потерь. Один из таких методов, имеющий высокую эффективность, разработан авторами.