Какое устройство осуществляет преобразование сигнала из дискретной формы в аналоговую?

17 ответов на вопрос “Какое устройство осуществляет преобразование сигнала из дискретной формы в аналоговую?”

  1. LZI Ответить

    В электронике сигналы делят на: аналоговые, дискретные и цифровые. Начнем с того, что все, что мы чувствуем, видим, слышим в большинстве своем является аналоговым сигналом, а то, что видит процессор компьютера – это цифровой сигнал. Звучит не совсем понятно, поэтому давайте разбираться с этими определениями и с тем как один вид сигналов преобразовывается в другой.

    Типы сигналов
    В электрическом представлении аналоговый сигнал, судя по его названию, является аналогом реальной величины. Например, вы чувствуете температуру окружающей среды постоянно, на протяжении всей жизни. Нет никаких перерывов. При этом вы чувствуете не только два уровня «горячо» и «холодно», а бесконечное число ощущений, которые описывают эту величину.
    Для человека «холодно» может быть по разному, это и осенняя прохлада и зимний мороз, и легкие заморозки, но не всегда «холодно» это отрицательная температура, как и «тепло» – не всегда положительная температура.

    Отсюда следует, что у аналогового сигнала две особенности:
    1. Непрерывность во времени.
    2. Число величин сигнала стремится к бесконечности, т.е. аналоговый сигнал нельзя точно поделить на части или проградуировать, разбив шкалу на конкретные участки. Способы измерения – основаны на единице измерений, и их точность зависит лишь от цены деления шкалы, чем она меньше, тем точнее измерение.
    Дискретные сигналы – это сигналы, которые представляют собой последовательность отчетов или измерений какой-либо величины. Измерения таких сигналов не непрерывны, а периодичны.
    Попытаюсь объяснить. Если вы установили термометр где-нибудь он измеряет аналоговую величину – это следует из вышеописанного. Но вы, фактически следя за его показаниями, получаете дискретную информацию. Дискретный – значит отдельный.
    Например, вы проснулись и узнали, сколько градусов на термометре, в следующий раз вы на него посмотрели на градусник в полдень, и третий раз вечером. Вы не знаете, с какой скоростью изменялась температура, равномерно, или резким скачком, вы знаете только данные в тот момент времени, который наблюдали.
    Цифровые сигналы – это набор уровней, типа 1 и 0, высокий и низкий, есть или нет. Глубина отражения информации в цифровом виде ограничена разрядностью цифрового устройства (набора логики, микроконтроллера, процессора etc.) Получается что для хранения булевых данных он подходит идеально. Пример, можно привести следующий, для хранений данных типа «День» и «Ночь», достаточно 1 бита информации.
    Бит – это минимальная величина представления информации в цифровом виде, в нём может храниться только два типа значений 1 (логическая единица, высокий уровень), или 0 (логический ноль, низкий уровень).
    В электронике бит информации представляется в виде низкого уровня напряжения (близкое к 0) и высокого уровня напряжения (зависит от конкретного устройства, часто совпадает с напряжением питания данного цифрового узла, типовые значения – 1.7, 3.3. 5В, 15В).

    Все промежуточные значения между принятыми низким и высоким уровнем являются переходной областью и могут не обладать конкретным значением, в зависимости от схемотехники, как устройства в целом, так и внутренней схемы микроконтроллера (или любого другого цифрового устройства) могут иметь разный переходный уровень, например для 5-тивольтовой логики за ноль могут приниматься значения напряжения от 0 до 0.8В, а за единицу от 2В до 5В, при этом промежуток между 0.8 и 2В – это неопределенная зона, фактически с ее помощью отделяется ноль от единицы.
    Чем более точные и ёмкие значения нужно хранить, тем больше нужно бит, приведем таблицу-пример с отображением в цифровом виде четырёх значений времени суток:
    Ночь – Утро – День – Вечер
    Для этого нам нужно уже 2 бита:

    Аналогово-цифровое преобразование
    В общем случае аналогово-цифровым преобразованием называется процесс перевода физической величины в цифровое значение. Цифровым значением является набор единиц и нолей воспринятых обрабатывающим устройством.
    Такое преобразование нужно для взаимодействия цифровой техники с окружающей средой.
    Так как аналоговый электрический сигнал повторяет своей формой входной сигнал, он не может быть записан в цифровом виде «так как есть» поскольку он имеет бесконечное число значений. Примером можно привести процесс записи звука. Он в первичном виде выглядит так:

    Он представляет собой сумму волн с различными частотами. Которые, при разложении по частотам (подробнее об этом смотрите преобразования Фурье), так или иначе, можно приблизить к похожей картинке:

    Теперь попробуйте это представить в виде набора типа «111100101010100», довольно сложно, не так ли?
    Другим примером необходимости преобразования аналоговой величины в цифровую, является её измерение: электронные термометры, вольтметры, амперметры и прочие измерительные приборы взаимодействую с аналоговыми величинами.
    Как происходит преобразование?
    Сначала посмотрите на схему типового преобразования аналогового сигнала в цифровой и обратно. Позже мы к ней вернемся.

    Фактически это сложный процесс, который состоит из двух основных этапов:
    1. Дискретизация сигнала.
    2. Квантование по уровню.
    Дискретизация сигнала это определения промежутков времени, на которых измеряется сигнал. Чем короче эти промежутки – тем точнее измерение. Периодом дискретизации (Т) называется отрезок времени от начала считывания данных до его конца. Частота дискретизации (f) – это обратная величина:
    fд=1/Т
    После считывания сигнала происходит его обработка и сохранение в память.
    Получается, что за время, которое считываются и обрабатываются показания сигнала, он может измениться, таким образом, происходит искажение измеряемой величины. Есть такая теорема Котельникова и из нее вытекает такое правило:
    Частота дискретизации должны быть как минимум в 2 раза больше чем частота дискретизируемого сигнала.
    Это скриншот из википедии, с выдержкой из теоремы.

    Для определения численного значение необходимо квантование по уровню. Квант – это определенный промежуток измеряемых значений, усреднено приведенный к определенному числу.
    X1…X2=Xy
    Т.е. сигналы величиной от X1 до X2, условно приравнивается к определенному значению Xy. Это напоминает цену деления стрелочного измерительного прибора. Когда вы снимаете показания, зачастую вы их равняете по ближайшей отметке на шкале прибора.
    Так и с квантованием по уровню, чем больше квантов, тем более точные измерения и тем больше знаков после запятой (сотых, тысячных и так далее значений) они могут содержать.
    Точнее сказать число знаков после запятой скорее определяется разрядностью АЦП.

    На картинке изображен процесс квантования сигнала с помощью одного бита информации, как я описывал выше, когда при превышении определенного предела принимается значение высокого уровня.
    Справа показано квантование сигнала, и запись в виде двух бит данных. Как видите, этот фрагмент сигнала разбит уже на четыре значения. Получается, что в результате плавный аналоговый сигнал превратился в цифровой «ступенчатый» сигнал.
    Количество уровней квантования определяется по формуле:

    Где n — количество разрядов, N — уровень квантования.
    Вот пример сигнала разбитого на большее число квантов:

    Отсюда очень хорошо видно, что чем чаще снимаются значения сигнала (больше частота дискретизации), тем точнее он измеряется.

    На этой картинке изображено преобразование аналогового сигнала в цифровой вид, а слева от оси ординат (вертикальной оси) запись в цифровом 8-битном виде.
    Аналогово-цифровые преобразователи
    АЦП или Аналогово-цифровой преобразователь может выполняться в виде отдельного устройства или быть встроенным в микроконтроллер.
    Ранее в микроконтроллеры, например семейства MCS-51, не содержали в своем составе АЦП, использовалась для этого внешняя микросхема и возникала необходимость писать подпрограмму обработки значений внешней ИМС.

    Сейчас они есть в большинстве современных микроконтроллеров, например AVR AtMEGA328, который является основой большинства популярных плат Ардуино, он встроен в сам МК. На языке Arduino чтение аналоговых данных осуществляется просто – командой AnalogRead(). Хотя в микропроцессоре, который установлен в той же не менее популярной Raspberry PI его нет, так что не все так однозначно.
    Фактически существует большое число вариантов аналогово-цифровых преобразователей, у каждого из которых есть свои недостатки и преимущества. Описывать которые в пределах этой статьи не имеет особого смысла, так как это большой объём материала. Рассмотрим лишь общую структуру некоторых из них.
    Самым старым запатентованным вариантом АЦП, является патент Paul M. Rainey, «Facsimile Telegraph System,» U.S. Patent 1,608,527, Filed July 20, 1921, Issued November 30, 1926. Это 5-ти битный АЦП прямого преобразования. Из названия патента приходят мысли о том, что использование этого прибора было связано с передачей данных через телеграф.

    Если говорить о современных АЦП прямого преобразования имеют следующую схему:

    Отсюда видно, что вход представляет собой цепочку из компараторов, которые на выходе своем выдают сигнал при пересечении какого-то порогового сигнала. Это и есть разрядность и квантование. Кто хоть немного силен в схемотехнике, увидел этот очевидный факт.
    Кто не силен, то входная цепь работает таким образом:
    Аналоговый сигнал поступает на вход «+», на все сразу. На выходы с обозначением «-» поступает опорное напряжение, которое раскладывается с помощью цепочки резисторов (резистивного делителя) на ряд опорных напряжений. К примеру, ряд для этой цепи выглядит наподобие такого соотношения:
    Urefi=(1/16, 3/16, 5/16, 7/16, 9/16, 11/16, 13/16)*Uref
    В скобках через запятую указано, какую часть от общего опорного напряжения Uref подают на вход каждого входного напряжения.
    Т.е. каждый из элементов имеет два входа, когда напряжение на входе со знаком «+» превышает напряжение на входе со знаком «-», то на его выходе появляется логическая единица. Когда на положительном (неинвертирующем) входе напряжение меньше, чем на отрицательно (инвертирующем), то на выходе – ноль.

    Напряжение делиться таким образом, чтобы входное напряжение разбить на нужное количество разрядов. При достижении напряжения на входе на выходе соответствующего элемента появляется сигнал, схема обработки выводит «правильный» сигнал в цифровом виде.
    Такой компаратор хорош скоростью обработки данных, все элементы входной цепи срабатывают параллельно, основная задержка этого вида АЦП формируется из задержки 1 компаратора (все же одновременно параллельно срабатывают) и задержки шифратор.
    Однако есть огромный недостаток параллельных цепей – это необходимость большого числа компараторов, для получения АЦП высокой разрядности. Чтобы получить, например 8 разрядов, нужно 2^8 компараторов, а это целых 256 штук. Для десятиразрядного (в ардуино 10-разрядный АЦП, кстати, но другого типа) нужно 1024 компаратора. Судите сами о целесообразности такого варианта обработки, и где он может понадобиться.
    Есть и другие виды АЦП:
    последовательного приближения;
    дельта-сигма АЦП.
    Заключение
    Преобразование аналогового сигнала в цифровой нужно для считывания параметров с аналоговых датчиков. Есть отдельный вид цифровых датчиков, они представляют собой либо интегральные микросхемы, например DS18b20 – на его выходе уже цифровой сигнал и его можно обрабатывать любыми микроконтроллерами или микропроцессорами без необходимости применения АЦП, или аналоговый датчик на плате на которой уже размещен свой преобразователь. У каждого типа датчиков есть свои плюсы и минусы, такие как помехоустойчивость и погрешность измерений.
    Знание принципов преобразование обязательно для всех кто работает с микроконтроллерами, ведь не в каждой даже современной системе встроены такие преобразователи, приходится использовать внешние микросхемы. Для примера можно привести такую плату, разработанную специально под GPIO-разъём Raspberry PI, с прецизионным АЦП на ADS1256.
    Алексей Бартош

  2. Mazumuro Ответить

    Если известен
    спектр непрерывного сообщения и из (2.2) определен спектр
    импульсной последовательности , то из (2.3) можно определить
    спектр АИМ сигнала.

    (2.4)
    При к= 0 из
    (2.4) следует

    (2.5)
    Таким образом, спектр АИМ
    сигнала можно получить, если учесть, что непрерывная последовательность
    импульсов r(t) имеет частотный спектр, состоящий из дискретных гармоник
    частоты дискретизации (рисунок 2.4, б). В результате модуляции создаются
    спектр исходного аналогового сигнала и две боковые полосы около каждой
    дискретной частоты в спектре импульсной последовательности (рисунок 2.4,
    в).
    Исходный сигнал
    восстанавливается с помощью фильтра нижних частот, рассчитанного на
    подавление всех частот кроме частот исходного сигнала. Как показано на
    рисунке 2.4, в, восстанавливающий фильтр нижних частот должен иметь частоту
    среза, которая расположена между и . Следовательно, разделение возможно только в том случае, если больше, чем , т.е. если

    Рисунок
    2.4 – Спектры сигналов при АИМ
    Если же входной
    непрерывный сигнал дискретизируется с частотой то он не может быть
    восстановлен без искажений. Как показано на рисунке 2.4,г, искажения в
    выходном сигнале возникают вследствие того, что нижняя боковая полоса
    частоты дискретизации попадает в исходный спектр и не может быть выделена
    из него путем фильтрации.
    Полученный аналоговый АИМ
    сигнал (рисунок 2.3) перед преобразованием в цифровой сигнал
    подвергается операции квантования, которая заключается в замене
    бесконечного множества значений напряжения сигнала конечным множеством
    дискретных (квантованных) значений и т.д. (рисунок 2.5).

    Рисунок
    2.5 – Квантование АИМ сигнала
    Расстояние между ближайшими
    разрешенными уровнями квантования называется шагом квантования. Шкала
    квантования называется равномерной, если все шаги квантования равны между
    собой. Если амплитуда импульса i-го отсчета
    удовлетворяет условию

    (2.5)
    то квантованному
    импульсу присваивается амплитуда
    разрешенного уровня квантования. При этом
    возникает ошибка квантования представляющая разность между
    передаваемой квантованной величиной и истинным значением непрерывного
    сигнала в данный момент времени.

    (2.6)
    Как следует из рисунка 2.5, ошибка квантования лежит в
    пределах

    (2.7)
    Амплитудная характеристика квантующего устройства
    приведена на рисунке 2.6.

    Рисунок 2.6 – Амплитудная
    характеристика квантователя
    Если ошибки квантования распределены по случайному
    закону и не коррелированны друг с другом, то
    совокупный эффект от них в системе с ИКМ можно рассматривать как аддитивные
    шумы, имеющие субъективное воздействие, которое аналогично воздействию
    белого шума с ограниченной полосой [1].
    Определим мощность шумов квантования, для чего
    разобьем весь диапазон изменения мгновенных значений аналогового сигнала от
    до
    на N шагов квантования (рисунок 2.7) [2].
    Один
    из шагов квантования
    от
    до
    отмечен на оси абсцисс; непрерывный сигнал, попадающий в пределы этого
    шага, обозначим .
    Вероятность появления сигнала с уровнем, лежащим в пределах j-гo шага квантования.

    (2.8)
    Эта вероятность определяется площадью заштрихованного
    участка под кривой w(u) на рисунке 2.7. Поскольку шаг квантования мал по
    сравнению с диапазоном изменения напряжения непрерывного сигнала, то из
    (2.8) получим

    (2.9)
    где – плотность
    вероятности напряжения непрерывного сигнала, попадающего в рассматриваемый
    интервал. Мгновенная мощность шума квантования, развиваемая на
    сопротивлении 1 Ом.

    Рисунок 2.7 – Вероятностные
    характеристики квантования
    Мощность шума
    квантования, возникающего при квантовании напряжения сигнала, лежащего в
    пределах j-гo шага квантования.

    (2.10)
    С учетом (2.8,1.9) из (2.10) получим

    (2.11)
    Полная мощность шумов квантования на сопротивлении 1
    Ом равна сумме составляющих шумов от каждого шага квантования (2.11)

    (2.12)
    Поскольку практически все дискретные значения
    непрерывного сигнала находятся в пределах зоны квантования от
    до
    (рисунок 2.6), то

    (2.13)
    Из
    выражения (2.13) следует, что при равномерной шкале квантования мощность
    шума квантования не зависит от уровня квантуемого сигнала и определяется
    только величиной шага квантования. При этом отношение сигнал/шум
    квантования

    (2.14)
    где – среднее квадратическое
    значение амплитуды сигнала. В частности, для синусоидального входного сигнала
    отношение сигнал/шум квантования при равномерном квантовании.
    Характеристика компрессирования типа
    А используется в ЦСП европейской иерархии (рисунок 2.8), а типа – в
    ЦСП североамериканской и японской иерархий.

    Рисунок
    2.8 – Характеристика компрессирования типа А

  3. Balladorim Ответить

    Преобразование информационных параметров сигнала, связанных с согласованием их с характеристиками канала связи, часто требует преобразования сигнала из одной формы в другую. Наиболее часто возникает задача преобразования непрерывных сигналов в цифровую форму.
    Под непрерывными (аналоговыми) сигналами мы понимаем такие, у которых два нетождественных значения могут отличаться друг от друга сколь угодно мало.

    Этапы преобразования:
    1.Дискретизация по времени(АИМ). Результат: непрерывные сигналы дискретного времени.
    Если поменять порядок этапов дискретизации и квантования, то после первого этапа квантования получим дискретный сигнал непрерывного времени.
    2.Квантование по уровню. Произвольные амплитуды заменяются на континиум разрешенных. В строгом смысле получаем дискретный сигнал, говорят получаем дискретный сигнал дискретного времени. Если диапазон задания амплитуд конечен, то уровни можно пронумеровать.
    3. Кодирование дискретного сигнала (импульсно-кодовая модуляция). Дискретные уровни сигнала заменяются на цифровые эквивaленты.
    Дискретизация и квантование могут быть равномерными, когда шаг дискретизации и шаг квантования постоянны, и неравномерными в противном случае.

  4. Сами знаете кто Ответить

    Если данные не дискретны, т. е. как бы размыты, процедура кодирования невозможна. В этом принципиальное различие компьютерного “мышления” и человеческого.
    Таким образом, основополагающим условием является принудительная дискретизация, т. е. “искусственное создание” элементов. В этом случае искусственные элементы должны в какой-либо мере отражать характер информации, которая “подвергается принуждению”, следовательно, возможны различные принципы дискретизации (линейная, пространственная, временная, а также их разные сочетания).
    Для того чтобы наиболее наглядно представить процедуру принудительной дискретизации, рассмотрим абстрактный пример аналогового сигнала, который, в конечном счете, необходимо конвертировать в последовательность цифровых кодов.
    В непрерывном аналоговом сигнале нет отчетливо выделенных дискретных элементов, поэтому не представляется возможным составить элементарный список, не говоря уже о кодовой таблице. Если нельзя в строках списка (или в ячейках кодовой таблицы) располагать понятные и отличающиеся друг от друга, т. е. различимые, элементы, необходимо применить процедуру принудительной дискретизации. В качестве условного примера рассмотрим некий аналоговый сигнал, рисунок 4, в котором по определению отсутствуют дискретные элементы.

    Рисунок 4
    Первое, на что стоит обратить внимание, это – изменение амплитуды вдоль одной оси. Можно условиться, что это ось времени (хотя в принципе это несущественно для абстрактного примера).
    Амплитуда происходит от латинского слова “amplitude”, что переводится как “величина” и означает максимальное отклонение изменяющейся по определенному закону величины от среднего значения или от некоторого значения, условно принятого за нулевое значение.
    В качестве первой операции необходимо разбить эту ось на определенные интервалы, рисунок 5.
    Цель такого разбиения проста – получение дискретных элементов, причем стоит обратить внимание, что применяется искусственный прием, который ранее мы определяли как принудительная дискретизация.
    В данном конкретном случае дискретизация является линейной, т. к. используется всего одна координата (одна линия, вдоль которой происходит разбиение на равные интервалы).

    Рисунок 5
    Полученные интервалы надо каким-либо образом отметить, например, пронумеровать с помощью натурального ряда чисел.
    На этом процесс дискретизации не закончен, ведь кривая аналогового сигнала, подвергнутая принудительной дискретизации, нисколько не изменилась, получить какие бы то ни было элементы, пока не удалось.
    В самом деле, только количества интервалов, на которое разделяется сигнал, явно недостаточно. Поскольку в этом случае (по количеству интервалов) могут казаться равными все сигналы одинаковой длины, ведь они составляются из одинакового количества интервалов, хотя внутри интервалов сигналы будут абсолютно разными, рисунок 6.

    Рисунок 6
    Но то, что происходит между этими биениями, пока выпадает из фиксирования. Потому что дискретные интервалы принципиально ничем не отличаются от сигнала в целом (кроме, разумеется, длительности). Ведь внутри интервалов такой же непрерывный фрагмент аналогового сигнала. В обоих случаях – непрерывные сигналы.
    Уменьшение интервалов, конечно, имеет определенное значение, например эта процедура, определяет качество цифрового сигнала. Однако на данном этапе, когда мы рассматриваем логические основания, необходимо понять, что принципиально деление на все более мелкие (до бесконечности) интервалы проблему не решает.
    Следует выполнить операцию, при которой непрерывный сигнал, подвергается разбиению на небольшие дискретные участки с совершенно определенной целью – получить на этих участках один-единственный отсчет (дискретный элемент). Для того чтобы получить единственное значение в пределах этого “дискретного интервала”, необходимо просто-напросто усреднить сигнал между границами этих интервалов, рисунок 7.
    Таким образом, следующий шаг этапа дискретизации – это усреднение, непрерывно изменяющегося сигнала в пределах каждого отсчета.

    Рисунок 7
    В результате усреднения сигнала в пределах диапазона дискретизации на графике появится множество средних значений. На каждом дискретном участке они отображаются линиями, параллельными горизонтальной оси.
    Обратите внимание, что после процедуры усреднения аналоговый сигнал преобразуется в ступенчатую линию, которая, в общем, конечно, имитирует исходную кривую, рисунок 8.
    Таким образом, дискретизация – это разделение на участки, в которых сигнал усредняется, В этом случае определяются отдельные, независимые друг от друга отсчеты, которые можно сравнивать между собой.
    Усредненные значения – необходимый этап конвертирования аналогового сигнала в цифровой сигнал, но не конечный, а промежуточный. Следующим этапом является сравнение полученных значений по специальной шкале, т. е. квантование.

    Рисунок 8
    Для сравнения значений, которые были усреднены в пределах каждого дискретного интервала, необходимо ввести еще одну координату, расположенную перпендикулярно. С помощью новой координаты можно определить уровни усредненного сигнала в соответствии с заранее установленной шкалой.
    По форме этот процесс в определенной степени напоминает дискретизацию, поскольку шкала также состоит из дискретных отсчетов и значения присваиваются не непрерывно, а с интервалом, т. е. дискретно. Действительно, можно сказать, что это – вторая дискретизация, которая, тем не менее, получила особое название квантование.
    Термин “квантование” происходит от латинского слова “quantum”, что означает “сколько”. Процедура оценки, или оценивания, т. е. получение ответа на вопрос “сколько” – это и есть процедура квантования.
    Вертикальная шкала называется шкалой квантования, а дискретные отсчеты на этой шкале – уровнями квантования. Это значит, что уровни квантования делят диапазон возможного изменения значений сигнала на конечное число интервалов. В общем случае шкалы могут быть как равномерными, так и неравномерными.
    Процедура квантования необходима для привязки усредненных сигналов в дискретных интервалах к определенному набору значений со ступенчатым изменением (квантование сигнала по уровню), т.е. оценку усредненного сигнала по заранее заданной шкале, предположим для простоты, с шестью равномерными уровнями: 0 – 6. рисунок 9.
    Квантование – это процедура замены величины усредненного дискретного отсчета ближайшим значением из набора фиксированных величин – уровней квантования.

    Рисунок 9
    Следует отметить, что квантование – это очередное округление величины усредненного отсчета – выбирается ближайшее значение по принципу округления (например, 11 округляется до 10, а 17 – до 20). Такое округление, разумеется, также вносит дополнительные искажения сигнала.
    Искажения сигнала, происходящие в процессе квантования, называются шумом квантования. Принципиально важно, что это искажение не может быть в дальнейшем устранено, т. к. шум квантования коррелирован с сигналом. Это искажение уменьшается при увеличении количества уровней квантования.
    В результате процедуры квантования получают дискретные значения, привязанные к уровням квантования, рисунок 10.

    Рисунок 10
    Шкала квантования выбирается с заранее заданными уровнями, а квантованный сигнал, в отличие от исходного (аналогового сигнала), может принимать принципиально конечное число значений. Эти значения равны порядковому номеру уровня квантования, что позволяет легко создать условия для последующего кодирования, т. к. это число (номер уровня) легко представить комбинацией двоичных единиц – чисел в двоичной системе счисления. Соответственно, данный этап преобразования номера уровня квантования в двоичный код называется кодированием.
    Составим таблицу кодов для восьми условных уровней квантования, таблица 6.
    Теперь, используя эту кодовую таблицу, можно, наконец, представить исходный аналоговый сигнал, рисунок 5, в виде последовательности двоичных кодов, таблица 6.
    Таблица 6
    Уровень квантования
    Двоичный код
    Уровень квантования
    Двоичный код
    Если мы поменяем местами столбики таблицы (см. таблицу 6), то получим кодовую таблицу для кодирования восьми уровней аналогового сигнала. В этой таблице представлены восемь двоичных чисел от 000 до 111, а их значениями являются соответствующие уровни квантования, рисунок 11.

    Рисунок 11
    Эта таблица важна еще и потому, что она потребуется для процедуры обратного преобразования, рисунок 12.

    Рисунок 12
    Следует только обратить внимание на то, что аналоговый сигнал, синтезированный из цифрового сигнала, в нашем примере довольно значительно отличается от исходного аналогового сигнала, что, сделано специально. Различие проиллюстрировано на рисунке 13.

    Рисунок 13
    О кодировании графической информации мы поговорим позже. А вот для того чтобы реальный звуковой сигнал, поступающий на микрофон и индуцирующий непрерывный электрический сигнал, был оцифрован с приемлемым качеством, необходимо выполнять дискретизацию не реже 40 000 тысяч раз в секунду, а фактически даже больше – именно 44 100 раз, что означает частоту 44,1 Кгц.
    Кодовая таблица предполагает соответствующую таблицу квантования на другом устройстве. Если это не так, воспроизведение может радикально отличаться от исходного сигнала.
    Вопросы для самопроверки.
    1. Что понимают под компьютерной графикой?
    2. Назовите основные виды и области применения компьютерной графики.
    3. Что понимают под термином цифровая графика?
    4. Аналоговый способ передачи информации. Основные его достоинства и недостатки.
    5. Импульсный способ передачи информации. Основные его достоинства и недостатки.
    6. Что такое двоичная система счисления?
    7. Что такое кодовая таблица данных?
    8. Опишите процессы кодирования, усреднения, квантования и дискретизации.

  5. я ютубер кто неверет таму в клас Ответить

    Выше мы познакомились с преобразованием дискретной формы представления информации в аналоговую. Рассмотрим обратную задачу – преобразование и передача аналоговой информации в дискретной форме (в виде цифровых сигналов). Такая задача была решена, когда речевые сообщения стали передаваться по телефонным сетям в виде последовательности единиц и нулей, что повышает качество передаваемой речи, увеличивает скорость передачи, уменьшает вероятность ошибок в каналах связи. На рис. 3.8 показан принцип работы аналого-цифрового преобразователя.
    Преобразование непрерывного аналогового звукового сигнала в цифровой сигнал называется дискретной модуляцией аналоговых сигналов. Устройство оцифровывания аналоговых каналов называется кодеком. Дискретные способы модуляции основаны на дискретизации непрерывных процессов, как по амплитуде, так и во времени (рис. 3.8). Рассмотрим принцип дискретной модуляции на примере импульсно-кодовой модуляции ИКМ. Аналого-цифровое преобразование является первым этапом цифровой обработки сигналов. Как показывает само название, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) является связующим элементом между аналоговым и цифровым участками тракта, преобразующим непрерывный аналоговый сигнал с выхода микрофона в цифровую форму. Соответственно, цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) – последний элемент в цифровом тракте и задача его прямо противоположная: он преобразует цифровой сигнал в аналоговый, а последний поступает на динамик, преобразующий его в акустический сигнал, воспринимаемый ухом.
    Работа АЦП складывается из двух этапов: замер амплитуды входного непрерывного сигнала во времени через равные интервалы времени, а затем представление каждого замера в виде двоичного числа определенной разрядности. Этот процесс схематически иллюстрируется на рис. 3.8, на котором моменты дискретизации показаны штрихами на оси времени и для трех моментов дискретизации указаны уровни сигнала – в десятичном (235, 220 и 191) и соответственно в двоичном представлении (11101011, 11011100 и 10111111).

    Рис. 3.8. Принцип работы аналого-цифрового преобразователя
    В соответствии с теоремой Котельникова-Найквиста для качественной передачи голоса достаточно выбрать частоту дискретизации, в два раза превышающую наибольшую частоту в спектре обрабатываемого сигнала. Поскольку при передаче сигналов речи по телефонным каналам связи используется полоса частот от 300 до 3400 Гц, частота дискретизации выбрана 8000 Гц, т.е. с некоторым запасом.
    В методе ИКМ обычно используются 7 или 8 бит кода для представления амплитуды одного замера. Для ИКМ скорость передачи по каналу соответственно равна 8000х8=64Кбит/с и 8000х7=56Кбит/с.

  6. Faerr Ответить

    Аналоговые – это сигналы непрерывные во времени, они определены во все моменты времени.
    Дискретные – это сигналы представленные последовательностью отсчётов, т.е. значениями сигналов в дискретные моменты времени.
    Цифровые – это сигналы дискретные во времени (или в пространстве) и квантованные по уровню. Вычислительные процедуры в компьютере выполняются именно в цифровых сигналах. Для того, что бы компьютер мог выполнить обработку сигнала необходимо выполнить преобразование сигнала из аналоговой формы в цифровую.
    После обработки выполняется обратное преобразование, поскольку большинство бытовых устройств управляются аналоговыми сигналами.
    Аналого-цифровое преобразование сигнала включает в себя два этапа:
    1.Дискретизация сигнала (во времени или пространстве)
    2.Квантование по уровню
    На этапе дискретизации берутся отсчёты сигнала с некоторым периодом дискретизации. Частота дискретизации выбирается из теоремы Котельникова. В ней утверждается, что для того что бы по отсчётам сигнала можно было бы сколь угодно точно восстановить непрерывный сигнал необходимо что бы частота дискретизации не менее чем в два раза превосходила верхнюю частоту спектра дискретизируемого сигнала.
    Любой сигнал имеет своё спектральное представление.
    Выбор количества уровней квантования сигналов производится на основе компромиссного подхода, учитывающего с одной стороны необходимость достаточно точного представления сигнала, что требует большого числа уровней квантования, а с другой стороны количество уровней квантования должно быть меньше, что бы разрядность кода была минимальной.
    Какие операторы в FM8 являются генераторами шума, какие являются фильтрами, какие – генераторами сигнала. Настроить матрицу операторов на имитацию обычного субтрактивного синтезатора. Использовать огибающую фильтра по заданным параметрам.

  7. Фридом Ответить

    Смотреть что такое “Аналого-дискретное преобразование” в других словарях:

    Аналого-дискретный преобразователь — устройство, осуществляющее аналого дискретное преобразование. По английски: ADC Синонимы: Аналого цифровой преобразователь См. также: Аналого дискретные преобразования Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
    Аналого-цифровой преобразователь — Четырёхканальный аналого цифровой преобразователь Аналого цифровой преобразователь[1][2] … Википедия
    Цифро-аналоговое преобразование — Четырёхканальный аналого цифровой преобразователь Аналого цифровой преобразователь (АЦП, ADC)  устройство, преобразующее входной аналоговый сигнал в дискретный код (цифровой сигнал). Обратное преобразование осуществляется при помощи ЦАП (DAC)… … Википедия
    Разрешение — наименьшее изменение аналогового сигнала, которое регистрируется устройством, осуществляющим аналого дискретное преобразование. См. также: Аналого дискретные преобразования Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
    Фрейм-граббер — устройство, которое позволяет отображать на экране компьютера видеосигнал от видеомагнитофона, камеры, лазерного проигрывателя и т.п., с тем, чтобы захватить нужный кадр в память и впоследствии сохранить его в виде файла. Фрейм граббер реализует… … Финансовый словарь
    Аналоговый сигнал — сигнал, величина которого непрерывно изменяется во времени. Аналоговый сигнал обеспечивает передачу данных путем непрерывного изменения во времени амплитуды, частоты либо фазы. Аналоговые сигналы естественным образом передают речь, музыку и… … Финансовый словарь
    «коэффициент звукопоглощения — (не идентичен [6]): Доля звуковой энергии, не отраженной от поверхности материала при заданной частоте и при нормированных условиях. Примечание Звукопоглощение это свойство материалов и других объектов преобразовывать звуковую энергию в тепло». 3 … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
    ГОСТ Р 52862-2007: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на воздействие акустического шума (вибрация, акустическая составляющая) — Терминология ГОСТ Р 52862 2007: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на воздействие акустического шума (вибрация, акустическая составляющая) оригинал… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
    ГОСТ 22670-77: Сеть связи цифровая интегральная. Термины и определения — Терминология ГОСТ 22670 77: Сеть связи цифровая интегральная. Термины и определения оригинал документа: 10. n ичный сигнал электросвязи n агу digital signal Цифровой сигнал электросвязи, имеющий п возможных состояний представляющего параметра,… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
    АЦП — Четырёхканальный аналого цифровой преобразователь Аналого цифровой преобразователь (АЦП, ADC)  устройство, преобразующее входной аналоговый сигнал в дискретный код (цифровой сигнал). Обратное преобразование осуществляется при помощи ЦАП (DAC)… … Википедия

  8. PROGRESS Ответить

    При планировании по данному критерию формируется «смесь» задач таким образом, чтобы все устройства были максимально загружены.
    На рисунке 6.6 приведена таблица выполнения задач.

    Рис.6.6. Таблица выполнения задач
    Правила планирования:
    · все задания дополнительно разделяются на классы (в классе такие задания, которые максимально загружают отдельные устройства);
    · в «смесь» включаются задания из всех классов (по одному заданию);
    · когда задания заканчиваются, то новые выбираются из того же класса;
    · классам присваивается приоритет (с интенсивным вводом – высший приоритет);
    · за задачами внутри класса тоже закрепляется приоритет.
    На рисунке 6.7 приведено разделение заданий на классы.

    Рис.6.7. Разделение заданий на классы
    Пример.Составить план и временную диаграмму выполнения пакета заданий.
    Исходные данные в матрице трудоемкости представлены в
    таблице 6.4:
    Таблица 6.4. План выполнения пакета заданий

    60 единиц – определенный интервал времени
    1. В каждой строке выбираем наибольшие значения (выделены в таблице крупным шрифтом);
    2. А – задания с интенсивным выводом (задания № 1, 3, 7)
    В – задания с интенсивным счетом (задания № 2, 4, 6)
    С – задания с интенсивным вводом (задания № 5)
    Классифицируем каждое задание в зависимости от выделенного значения в строке.
    На рисунке 6.8 приведена временная диаграмма обработки заданий с учётом требований максимальной загрузки устройств ВС.

    Рис.6.8. Временная диаграмма обработки заданий с учетом требований максимальной загрузки устройств ВС.
    На рисунке 6.9 приведена схема распределения вычислительных работ по классам.

    Рис.6.9. Схема распределения вычислительных работ по классам
    Приоритет классов: – С, А, В в порядке уменьшения
    Условия планирования
    · обеспечить режим мультипрограммирования (многопрограммный режим ориентирован на обработку прерываний по вводу выводу);
    · операции вывода выполняются дважды:
    · после половины счета;
    · в конце счета;
    · приоритеты (С, А, В), чтобы быстрее запустить устройство ввода вывода параллельно с CPU;
    · приоритеты внутри класса назначаются по номеру задания.
    Выводы.
    · Степень мультипрограммирования мала, т.к. класс С представлен одним заданием
    Загрузка устройств:Ввод 30%
    ЦП 60%
    Вывод 50%,
    т.е. простои Ввод 70%
    ЦП 40%
    Вывод 50%
    · Загрузку можно увеличить, если разрешить заданию №6 выполняться в классе С.
    · Класс заданию назначается на основе более сложного сочетания характеристик или требований, т.е. надо сформулировать «класс сбалансированных заданий».
    · Если отсутствуют задания класса Х, то разрешается включать в «смесь» несколько заданий другого класса. Или на один раздел ОП назначается несколько классов.
    · При правильном планировании достаточно «смеси» из 5 заданий, чтобы загрузить ЦП на 90%.

    Тема 2 Формирование сигналов аналоговой формы
    Наряду с необходимостью формирования сложных импульсных последовательностей на выводах микроконтроллера, для управления различными устройствами периферии могут потребоваться сигналы аналоговой формы.
    В отличие от цифровых, аналоговые сигналы имеют меньшее количество основных параметров. Это связанно с их более сложной формой, и, как следствие, невозможностью выделить большое количество однотипных параметров.
    Аналоговые сигналы обладают следующими основными характеристиками:
    1. Период следования сигнала (T) – время, прошедшее между двумя ближайшими повторениями сигналов.
    2. Частота следования сигнала (F) – показывает количество проходящих периодов за интервал времени в одну секунду. Данная величина обратно пропорциональна периоду следования сигнала:
    F=1/T (2.1)
    3. Фаза (?) – время, прошедшее с начала наблюдения до поступления первого периода;
    4. Амплитуда (A) – максимальное значение напряжение, которое достигается сигналом за продолжительность одного периода следования;
    5. Размах сигнала (М) – разность между максимальным и минимальным значениями, которые принимает сигнал за один период следования;
    6. Мгновенное значение (U’) – значение, принимаемое сигналом в момент наблюдения.
    Характеристики сигналов аналоговой формы показаны на рисунке 2.1.

    Рисунок 2.1– Сигнал аналоговой формы
    Аналоговые сигналы представляют собой совокупность бесконечного числа мгновенных значений ко времени. Но, как известно, информация в микропроцессорных системах храниться в дискретном виде (имеющем конечное значение).
    Следовательно, хранение и обработка информации о непрерывных сигналах вычислительными схемами возможно только в виде дискретной последовательности цифровых данных, которые эквивалентны мгновенным значениям исследуемого сигнала, полученных с определенной периодичностью.
    Периодичность, с которой происходит измерение отдельных выборок непрерывного сигнала, называют частотой дискретизации. Т.е. дискретизация подразумевает преобразование непрерывного сигнала в дискретный вид. Обратный процесс принято называть восстановлением, а частоту, с которой формируются отдельные отсчеты воспроизводимого непрерывного сигнала, называют частотой восстановления.
    Естественно, что такое преобразование приводит к искажению начального непрерывного сигнала за счет потери промежуточных значений между ближайшими выборками.
    В соответствии с теоремой Котельникова, для корректного повторения формы аналогового сигнала эквивалентной дискретной последовательностью, частота дискретизации должна быть не менее чем вдвое выше максимальной частотой в спектре описываемого сигнала.
    Не стоит забывать, что конечный вид имеет не только количество выборок аналогового сигнала по времени, но и значения, описывающие их величину.
    Таким образом, диапазон измерения отдельных отсчетов сигнала непрерывной формы разбивается на дискретное число интервалов равной величины. Это действие называется квантованием.
    Квантование приводит значения, описанные вещественными числами, к значениям заданного диапазона натуральных чисел. Чем больше будет использовано уровней, тем точнее можно будет восстановить сигнал.
    Этапы преобразования сигнала аналоговой формы в цифровой сигнал рассмотрены на рисунке 2.2.
    Для формирования аналоговых сигналов в состав некоторых микропроцессорных систем включены специальные модули цифро–аналоговых преобразователей (ЦАП), которые способны преобразовывать цифровые коды на их входах в пропорциональные значения напряжения или тока на их выходах.
    К сожалению, выбранный нами для изучения микроконтроллер ATmega8 подобной периферии в своем составе не имеет. Наиболее подходящими встроенными аппаратными средствами МК для формирования сигналов сложной формы могут служить таймеры – счетчики в некоторых рабочих режимах. Но в данной главе рассмотрим альтернативные методы формирования аналоговых сигналов при помощи цифровых портов ввода вывода с программной реализацией.
    В наиболее общем случае возможно два способа цифро – аналогового преобразования: параллельное и последовательное.

    а) исходный сигнал аналоговой формы
    б) дискретизированный сигнал
    в) квантованный сигнал
    Рисунок 2.2 – Преобразования сигнал аналоговой формы
    Принцип параллельного цифро–аналогового преобразования основан на суммировании токов, сила каждого из которых пропорциональна весу цифрового двоичного разряда. Для реализации данного способа необходима схема, обеспечивающая генерацию и коммутацию по заданным законам точных весовых токов. Что требует достаточно сложных схемотехнических решений.
    Значительно проще реализовать широтно–импульсный модулятор. Принцип данного типа преобразования основан на периодическом включении стабилизированного источника тока. Время его включения пропорционально преобразовываемому цифровому коду. Окончательное преобразование происходит при помощи фильтра нижних частот, который осуществляет фильтрацию полученной таким образом последовательности импульсов в сигнал аналоговой формы.
    Частота следования импульсов ШИМ последовательности определяется частотой восстановления исходного сигнала, а длительность – количеством уровней квантования.
    Так как длительность импульса будет пропорциональна уровню формируемого отсчета, то справедливо говорить о времени квантования. Т.е уровни квантования в данном случае приводятся к временным отрезкам, из которых складывается импульс.
    Принцип ШИМ преобразования сигнала иллюстрируется рисунком 2.3.

    Рисунок 2.3 – Широтно-импульсная модуляция
    Отладочная плата AVRmegaboardX8 в своем составе не содержит аналоговых фильтров, непосредственно подключенных к выводам микроконтроллера. Для оценки этого метода преобразования очередной раз можно воспользоваться светодиодами. Эффект усреднения мощности питающего импульса, формируемого микроконтроллером, может быть достигнут за счет инертности восприятия человеческого зрения.
    Если питающий светодиоды ток подавать в виде отдельных импульсов с нарастающей частотой, то в определенный момент отдельные переключения станут неразличимы. Этот эффект будет достигнут за счет некоторой инертности зрительных нервов сетчатки глаза. Зрительные ощущения сохраняются в мозгу человека в продолжение некоторого времени после воздействия света. Граничная частота восприятия отдельных световых импульсов составит около 50Гц.
    Таким образом, при подаче на светодиод импульсного сигнала с частотой выше 50Гц будет создаваться иллюзия его непрерывного свечения. Яркость наблюдаемого света будет зависеть от скважности этого сигнала.
    На этом эффекте основан принцип действия устройств динамической индикации, где изображение формируется путем поочередного переключения отдельных элементов индикатора с периодичностью не реже 20мС.
    В следующих примерах рассмотрим несколько простых способов управления яркостью свечения светодиодов, реализующих рассмотренные выше принципы.
    Вопросы для сома контроля
    1. Перечислите основные параметры сигналов аналоговой формы.
    2. Что такое дискретизация сигнала?
    3. Что такое квантование сигнала?
    4. Что такое восстановление сигнала?
    5. Пояснить процесс аналого-цифрового и цифро-аналогового преобразования.
    6. Какие устройства в составе микропроцессорных систем возможно применять для цифро-аналоговых преобразований?
    7. Какие принципы цифро-аналогового преобразования возможны?
    8. Как возможно управлять яркостью свечения светодиодов?
    9. Какова граничная частота восприятия человеческим зрением отдельных световых импульсов?

  9. НеПодарок Ответить

    Шумы ЦАП
    Шум на выходе ЦАП может появляться по различным причинам, вызываемым физическими процессами, происходящими в полупроводниковых устройствах. Для оценки качества ЦАП с высокой разрешающей способностью принято использовать понятие среднеквадратического значения шума. Измеряются обычно в нВ/(Гц)1/2 в заданной полосе частот.
    Выбросы (импульсные помехи) – крутые короткие всплески или провалы в выходном напряжении, возникающие во время смены значений выходного кода за счет несинхронности размыкания и замыкания аналоговых ключей в разных разрядах ЦАП. Например, если при переходе от значения кода 011…111 к значению 100…000 ключ самого старшего разряда ЦА-преобразователя с суммированием весовых токов откроется позже, чем закроются ключи младших разрядов, то на выходе ЦАП некоторое время будет существовать сигнал, соответствующий коду 000…000.
    Выбросы характерны для быстродействующих ЦАП, где сведены к минимуму емкости, которые могли бы их сгладить. Радикальным способом подавления выбросов является использование устройств выборки-хранения. Выбросы оцениваются по их площади (в пВ*с).
    Аналогово-цифровые преобразователи (АЦП)
    АЦП – устройство, преобразующее значение входного аналогового сигнала в соответствующее ему значение выходного кода.
    Аналого-цифровые преобразователи (АЦП) являются устройствами, которые принимают входные аналоговые сигналы и генерируют соответствующие им цифровые сигналы, пригодные для обработки микропроцессорами и другими цифровыми устройствами.
    Принципиально не исключена возможность непосредственного преобразования различных физических величин в цифровую форму, однако эту задачу удается решить лишь в редких случаях из-за сложности таких преобразователей. Поэтому в настоящее время наиболее рациональным признается способ преобразования различных по физической природе величин сначала в функционально связанные с ними электрические, а затем уже с помощью преобразователей напряжение-код – в цифровые. Именно эти преобразователи имеют обычно в виду, когда говорят об АЦП.
    Процедура аналого-цифрового преобразования непрерывных сигналов, которую реализуют с помощью АЦП, представляет собой преобразование непрерывной функции времени U(t), описывающей исходный сигнал, в последовательность чисел {U’(tj)}, j=0,1,2,:, отнесенных к некоторым фиксированным моментам времени. Эту процедуру можно разделить на две самостоятельные операции. Первая из них называется дискретизацией и состоит в преобразовании непрерывной функции времени U(t) в непрерывную последовательность {U(tj)}. Вторая называется квантованием и состоит в преобразовании непрерывной последовательности в дискретную {U’(tj)}.

  10. Bludmoon Ответить

    В любую систему информация поступает в виде сигналов. Различные параметры физических процессов с помощью датчиков преобразуются в электрические сигналы. Как правило, ими являются непрерывно изменяющиеся ток или напряжение (рис. 1.19).
    Хотя поступающую информацию можно хранить, передавать и обрабатывать как в виде непрерывных, так и в виде дискретных сигналов, на современном этапе развития информационной техники предпочтение отдается дискретным сигналам; поэтому сигналы, как правило, преобразуются в дискретные.
    В технической литературе используются два близких понятия: квантование и дискретизация (квантование по времени и по уровню дискретизация по времени и по уровню). Эти термины употребляются как синонимы. Однако для однозначности терминологии разделим это понятия.
    Под дискретизацией будем понимать преобразование функции непрерывного времени в функцию дискретного времени, представляемую совокупностью величин, называемых координатами (или дискретными отчетами), по значениям которых исходная непрерывная функция может быть восстановлена с заданной точностью. Роль координат часто выполняют мгновенные значения функции, отсчитанные в определенные (дискретные) моменты времени (рис. 1.20).
    Возможность передачи по каналу связи вместо непрерывной функции ее дискретных координат позволяет передавать по одному каналу большое количество разных сигналов в промежутках между координатами.
    Дискретизация сигналов позволяет также обрабатывать эти сигналы в реальном масштабе времени, т.е. в промежутках между приемом очередных дискретных координат производить обработку ранее принятых значений сигнала в компьютере.
    Рис. 1.19 – Непрерывный сигнал
    Рис. 1.20 – Дискретный сигнал
    Под квантованием будем понимать преобразование некоторой величины с непрерывной шкалой значений в величину, имеющую дискретную шкалу значений. Это преобразование сводится к замене любого мгновенного значения сигнала одним из конечного множества разрешенных значений, называемых уровнями квантования (рис. 1.21).
    Рис. 1.21 – Квантованный сигнал
    Причины перехода к дискретному и квантованному выражению сигналов заключаются в следующем:
    Для конкретных задач управления или измерения интересующего нас параметра обычно требуется значительно меньше информации, чем ее поступает с датчиков в виде непрерывных сигналов времени. Например, передача информации о температуре воздуха возможна с дискретностью от 20 минут до 2 часов без заметных потерь информации. Сами значения температуры можно передавать не в виде непрерывных величин, а квантованных через 1°С. Однако, если контролировать температуру больного, то может потребоваться передача информации с дискретностью 5..10 минут и уровнем квантования 0,1°С.

  11. Мысль по Древу Ответить

    3 Преобразования типа сигналов
    Операция дискретизации ?discretization) осуществляет преобразование аналоговых сигналов ?функций), непрерывных по аргументу, в функции мгновенных значений сигналов по дискретному аргументу, как, например s?t) ? s?n?t), где значения s?n?t) представляют собой отсчеты функции s?t) в моменты времени t = n?t, n = 0,1,2,…N.
    Операция восстановления аналогового сигнала из его дискретного представления обратна операции дискретизации и представляет, по существу, интерполяцию данных.
    В общем случае, дискретизация сигналов может приводить к определенной потере информации о поведении сигналов в промежутках между отсчетами. Однако существуют условия, определенные теоремой Котельникова-Шеннона, согласно которым аналоговый сигнал с ограниченным частотным спектром может быть без потерь информации преобразован в дискретный сигнал и затем абсолютно точно восстановлен по значениям своих дискретных отсчетов.
    Операция квантования или аналого-цифрового преобразования ?АЦП; английский термин Analog-to-Digital Converter, ADC) заключается в преобразовании дискретного сигнала s?n?t) в цифровой сигнал s?n) = sn » s?n?t), n = 0,1,2,..,N, как правило, кодированный в двоичной системе счисления. Процесс преобразования отсчетов сигнала в числа называется квантованием по уровню ?quantization), а возникающие при этом потери информации за счет округления – ошибками или шумами квантования ?quantization error, quantization noise).
    При преобразовании аналогового сигнала непосредственно в цифровой сигнал операции дискретизации и квантования совмещаются.
    Операция цифро-аналогового преобразования ?ЦАП; Digital-to-Analog Converter, DAC) обратна операции квантования, при этом на выходе регистрируется либо дискретно-аналоговый сигнал s?n?t), который имеет ступенчатую форму, либо непосредственно аналоговый сигнал s?t), который восстанавливается из s?n?t), например, путем сглаживания.
    Так как квантование сигналов всегда выполняется с определенной и неустранимой погрешностью ?максимум – до половины интервала квантования), то операции АЦП и ЦАП не являются взаимно обратными с абсолютной точностью.
    4 Спектральное представление сигналов
    Кроме привычного динамического представления сигналов и функций в виде зависимости их значений от определенных аргументов ?времени, линейной или пространственной координаты и т.п.) при анализе и обработке данных широко используется математическое описание сигналов по аргументам, обратным аргументам динамического представления. Так, например, для времени обратным аргументом является частота. Возможность такого описания определяется тем, что любой сколь угодно сложный по своей форме сигнал, не имеющий разрывов первого рода, можно представить в виде суммы более простых сигналов, и, в частности, в виде суммы простейших гармонических колебаний, что выполняется при помощи преобразования Фурье. Соответственно, математически разложение сигнала на гармонические составляющие описывается функциями значений амплитуд и начальных фаз колебаний по непрерывному или дискретному аргументу – частоте изменения функций на определенных интервалах аргументов их динамического представления. Совокупность амплитуд гармонических колебаний разложения называют амплитудным спектром сигнала, а совокупность начальных фаз – фазовым спектром. Оба спектра вместе образуют полный частотный спектр сигнала, который по точности математического представления тождественен динамической форме описания сигнала.
    Линейные системы преобразования сигналов описываются дифференциальными уравнениями, причем для них верен принцип суперпозиции, согласно которому реакция систем на сложный сигнал, состоящий из суммы простых сигналов, равна сумме реакций от каждого составляющего сигнала в отдельности. Это позволяет при известной реакции системы на гармоническое колебание с определенной частотой определить реакцию системы на любой сложный сигнал, разложив его в ряд гармоник по частотному спектру сигнала
    Одной из основных тенденций развития сетевых технологий является передача в одной сети как дискретных, так и аналоговых по своей природе данных. Источниками дискретных данных являются компьютеры и другие вычислительные устройства, а источниками аналоговых данных являются такие устройства, как телефоны, видеокамеры, звуко- и видеовоспроизводящая аппаратура. На ранних этапах решения этой проблемы в территориальных сетях все типы данных передавались в аналоговой форме, при этом дискретные по своему характеру компьютерные данные преобразовывались в аналоговую форму с помощью модемов.
    Однако по мере развития техники съема и передачи аналоговых данных выяснилось, что передача их в аналоговой форме не позволяет улучшить качество принятых на другом конце линии данных, если они существенно исказились при передаче. Сам аналоговый сигнал не дает никаких указаний ни о том, что произошло искажение, ни о том, как его исправить, поскольку форма сигнала может быть любой, в том числе и такой, которую зафиксировал приемник. Улучшение же качества линий, особенно территориальных, требует огромных усилий и капиталовложений. Поэтому на смену аналоговой технике записи и передачи звука и изображения пришла цифровая техника. Эта техника использует так называемую дискретную модуляцию исходных непрерывных во времени аналоговых процессов.

    Рис. 2.19. Дискретная модуляция непрерывного процесса
    Дискретные способы модуляции основаны на дискретизации непрерывных процессов как по амплитуде, так и по времени ?рис. 2.19). Рассмотрим принципы искретной модуляции на примере импулъсно-кодовой модуляции, ИКМ ?Pulse Amplitude Modulation, РАМ), которая широко применяется в цифровой телефонии.
    Амплитуда исходной непрерывной функции измеряется с заданным периодом – за счет этого происходит дискретизация по времени. Затем каждый замер представляется в виде двоичного числа определенной разрядности, что означает дискретизацию по значениям функции – непрерывное множество возможных значений амплитуды заменяется дискретным множеством ее значений. Устройство, которое выполняет подобную функцию, называется аналого-цифровым преобразователем ?АЦП). После этого замеры передаются по каналам связи в виде последовательности единиц и нулей. При этом применяются те же методы кодирования, что и в случае передачи изначально дискретной информации, то есть, например, методы, основанные на коде B8ZS или 2В 1Q.
    На приемной стороне линии коды преобразуются в исходную последовательность бит, а специальная аппаратура, называемая цифро-аналоговым преобразователем ?ЦАП), производит демодуляцию оцифрованных амплитуд непрерывного сигнала, восстанавливая исходную непрерывную функцию времени.
    Дискретная модуляции основана на теории отображения Найквиста – Котельникова. В соответствии с этой теорией, аналоговая непрерывная функция, переданная в виде последовательности ее дискретных по времени значений, может быть точно восстановлена, если частота дискретизации была в два или более раз выше, чем частота самой высокой гармоники спектра исходной функции.
    Если это условие не соблюдается, то восстановленная функция будет существенно отличаться от исходной.
    Преимуществом цифровых методов записи, воспроизведения и передачи аналоговой информации является возможность контроля достоверности считанных с носителя или полученных по линии связи данных. Для этого можно применять те же методы, которые применяются для компьютерных данных ?и рассматриваются более подробно далее), – вычисление контрольной суммы, повторная передача искаженных кадров, применение самокорректирующихся кодов.
    Для качественной передачи голоса в методе ИКМ используется частота квантования амплитуды звуковых колебаний в 8000 Гц. Это связано с тем, что в аналоговой телефонии для передачи голоса был выбран диапазон от 300 до 3400 Гц, который достаточно качественно передает все основные гармоники собеседников. В соответствии с теоремой Найквиста – Котельникова для качественной передачи голоса достаточно выбрать частоту дискретизации, в два раза превышающую самую высокую гармонику непрерывного сигнала, то есть 2 * 3400 = 6800 Гц. Выбранная в действительности частота дискретизации 8000 Гц обеспечивает н екоторый запас качества. В методе ИКМ обычно используется 7 или 8 бит кода для представления амплитуды одного замера. Соответственно это дает 127 или 256 градаций звукового сигнала, что оказывается вполне достаточным для качественной передачи голоса.
    При использовании метода ИКМ для передачи одного голосового канала необходима пропускная способность 56 или 64 Кбит/с в зависимости от того, каким количеством бит представляется каждый замер. Если для этих целей используется 7 бит, то при частоте передачи замеров в 8000 Гц получаем:
    8000 * 7 = 56000 бит/с или 56 Кбит/с;
    а для случая 8-ми бит:
    8000 * 8 = 64000 бит/с или 64 Кбит/с.
    Стандартным является цифровой канал 64 Кбит/с, который также называется элементарным каналом цифровых телефонных сетей.
    Передача непрерывного сигнала в дискретном виде требует от сетей жесткого соблюдения временного интервала в 125 мкс ?соответствующего частоте дискретизации 8000 Гц) между соседними замерами, то есть требует синхронной передачи данных между узлами сети. При несоблюдении синхронности прибывающих замеров исходный сигнал восстанавливается неверно, что приводит к искажению голоса, изображения или другой мультимедийной информации, передаваемой по цифровым сетям. Так, искажение синхронизации в 10 мс может привести к эффекту «эха», а сдвиги между замерами в 200 мс приводят к потере распознаваемости произносимых слов. В то же время потеря одного замера при соблюдении синхронности между остальными замерами практически не сказывается на воспроизводимом звуке. Это происходит за счет сглаживающих устройств в цифро-аналоговых преобразователях, которые основаны на свойстве инерционности любого физического сигнала – амплитуда звуковых колебаний не может мгновенно измениться на большую величину.
    На качество сигнала после ЦАП влияет не только синхронность поступления на его вход замеров, но и погрешность дискретизации амплитуд этих замеров. В теореме Найквиста – Котельникова предполагается, что амплитуды функции измеряются точно, в то же время использование для их хранения двоичных чисел с ограниченной разрядностью несколько искажает эти амплитуды. Соответственно искажается восстановленный непрерывный сигнал, что называется шумом дискретизации ?по амплитуде).
    Существуют и другие методы дискретной модуляции, позволяющие представить замеры голоса в более компактной форме, например в виде последовательности 4-битных или 2-битных чисел. При этом один голосовой канал требует меньшей пропускной способности, например 32 Кбит/с, 16 Кбит/с или еще меньше. С 1985 года применяется стандарт CCITT кодирования голоса, называемый Adaptive Differential Pulse Code Modulation ?ADPCM). Коды ADPCM основаны на нахождении разностей между последовательными замерами голоса, которые затем и передаются по сети. В коде ADPCM для хранения одной разности используются 4 бит и голос передается со скоростью 32 Кбит/с. Более современный метод, Linear Predictive Coding ?LPC), делает замеры исходной функции более редко, но использует методы прогнозирования направления изменения амплитуды сигнала. При помощи этого метода можно понизить скорость передачи голоса до 9600 бит/с.
    Представленные в цифровой форме непрерывные данные легко можно передать через компьютерную сеть. Для этого достаточно поместить несколько замеров в кадр какой-нибудь стандартной сетевой технологии, снабдить кадр правильным адресом назначения и отправить адресату. Адресат должен извлечь из кадра замеры и подать их с частотой квантования ?для голоса – с частотой 8000 Гц) на цифро-аналоговый преобразователь. По мере поступления следующих кадров с замерами голоса операция должна повториться. Если кадры будут прибывать достаточно синхронно, то качество голоса может быть достаточно высоким. Однако, как мы уже знаем, кадры в компьютерных сетях могут задерживаться как в конечных узлах ?при ожидании доступа к разделяемой среде), так и в промежуточных коммуникационных устройствах – мостах, коммутаторах и маршрутизаторах. Поэтому качество голоса при передаче в цифровой форме через компьютерные сети обычно бывает невысоким. Для качественной передачи оцифрованных непрерывных сигналов – голоса, изображения – сегодня используют специальные цифровые сети, такие как ISDN, ATM, и сети цифрового телевидения. Тем не менее для передачи внутрикорпоративных телефонных разговоров сегодня характерны сети frame relay, задержки передачи кадров которых укладываются в допустимые пределы

  12. Alsazar Ответить

    На этом шаге мы рассмотрим уточнения теоремы Шеннона.
    Перечислим ограничения, не учитываемые теоремой Шеннона.
    Теорема касается только
    тех линий связи, в которых для передачи используются колебательные или
    волновые процессы. Это не должно восприниматься как заметное ограничение,
    поскольку действие большинства практических устройств связи основано
    именно на этих процессах.
    Любое подобное
    устройство использует не весь спектр частот колебаний, а лишь какую-то его
    часть; например, в телефонных линиях используются колебания с частотами от
    300 Гц до 3400 Гц. Согласно теореме отсчетов определяющим является
    значение верхней границы частоты – обозначим его .
    Смысл теоремы в том, что
    дискретизация не приведет к потере информации и по дискретным сигналам можно
    будет полностью восстановить исходный аналоговый сигнал, если развертка по
    времени выполнена в соответствии со следующим соотношением:
    (1)
    Можно перефразировать теорему отсчетов:
    Развертка по времени может быть осуществлена без потери информации, связанной с
    особенностями непрерывного (аналогового) сигнала, если шаг развертки не будет
    превышать t,
    определяемый в соответствии с (1).
    Например, для точной передачи речевого сигнала с частотой до
    = 4000 Гц
    при дискретной записи должно производиться не менее 8000 отсчетов в секунду; в
    телевизионном сигнале
    4 МГц,
    следовательно, для его точной передачи потребуется около 8000000 отсчетов в
    секунду.
    Однако, помимо временной
    развертки, дискретизация имеет и другую составляющую – квантование. Какими
    соображениями определяется шаг квантования
    Z? Любой
    получатель сообщения – человек или устройство – всегда имеют конечную
    предельную точность распознавания величины сигнала. Например, человеческий глаз
    в состоянии различить около 16 миллионов цветовых оттенков; это означает, что
    при квантовании цвета нет смысла делать большее число градаций. При передаче
    речи достаточной оказывается гораздо меньшая точность – около 1%; следовательно,
    для амплитуды звуковых колебаний Z
    0,01·Zmax,
    а алфавит для обозначения всех градаций громкости должен содержать 100 знаков.
    Мы приходим к заключению, что шаг квантования определяется чувствительностью
    приемного устройства.
    Указанные соображения по
    выбору шага развертки по времени и квантования по величине сигнала лежат в
    основе оцифровки звука и изображения. Примерами устройств, в которых происходят
    такие преобразования, являются сканер, модем, устройства для цифровой записи звука
    и изображения, лазерный проигрыватель, графопостроитель. Термины “цифровая
    запись”, “цифровой сигнал” следует понимать как дискретное представление с
    применением двоичного цифрового алфавита.
    Таким образом, преобразование сигналов типа ND, как и
    обратное DN, может
    осуществляться без потери содержащейся в них информации.
    Преобразование типа D1D2
    состоит в переходе при представлении сигналов от одного алфавита к другому –
    такая операция носит название перекодировка и может осуществляться без потерь.
    Примерами ситуаций, в которых осуществляются подобные преобразования, могут
    быть: запись-считывание с компьютерных носителей информации; шифровка и
    дешифровка текста; вычисления на калькуляторе.
    Таким образом, за исключением
    N1N2
    в остальных случаях оказывается возможным преобразование сообщений без потерь
    содержащейся в них информации. При этом на первый взгляд непрерывные и
    дискретные сообщения оказываются равноправными. Однако на самом деле это не
    так. Сохранение информации в преобразованиях
    ND и
    DN
    обеспечивается именно благодаря участию в них дискретного представления.
    Другими словами, преобразование сообщений без потерь информации возможно только
    в том случае, если хотя бы одно из них является дискретным. В этом проявляется
    несимметричность видов сообщений и преимущество дискретной формы. К другими ее
    достоинствам следует отнести:
    высокая помехоустойчивость;
    простота и, как
    следствие, надежность и относительная дешевизна устройств по обработке
    информации;
    точность обработки
    информации, которая определяется количеством обрабатывающих элементов и не
    зависит от точности их изготовления;
    универсальность устройств.
    Последнее качество –
    универсальность – оказывается следствием того обстоятельства, что любые
    дискретные сообщения, составленные в различных алфавитах, посредством
    обратимого кодирования можно привести к единому алфавиту. Это позволяет выделить
    некоторый алфавит в качестве базового (из соображений удобства, простоты,
    компактности или каких-либо иных) и представлять в нем любую дискретную
    информацию. Тогда устройство, работающее с информацией в базовом алфавите,
    оказывается универсальным в том отношении, что оно может быть использовано для
    переработки любой иной исходной дискретной информации. Таким базовым алфавитом,
    как мы увидим в дальнейшем, является двоичный алфавит, а использующим его
    универсальным устройством – компьютер.
    Несимметричность непрерывной и
    дискретной информации имеет более глубокую основу, чем просто особенности
    представляющих сигналов. Дело в том, что информация, порождаемая и существующая
    в природе, связана с материальным миром – это размеры, форма, цвет и другие
    физические, химические и прочие характеристики и свойства объектов. Данная
    информация передается, как было сказано, посредством физических и иных
    взаимодействий и процессов. Бессмысленно ставить вопросы: для чего существует
    такая информация и кому она полезна? Эту природную информацию можно считать
    хаотической и неупорядоченной, поскольку никем и ничем не регулируется ее
    появление, существование, использование. Чаще всего она непрерывна по форме
    представления. Напротив, дискретная информация – это информация, прошедшая
    обработку – отбор, упорядочение, преобразование; она предназначена для
    дальнейшего применения человеком или техническим устройством. Дискретная
    информация даже может не иметь прямого отношения к природе и материальным
    объектам, например представления и законы математики. Другими словами,
    дискретная – это уже частично осмысленная информация, т.е. имеющая для кого-то
    смысл и значение и, как следствие, более высокий (с точки зрения пользы)
    статус, нежели непрерывная, хаотичная. Однако в информатике, как было сказано,
    этот смысл не отслеживается, хотя и подразумевается. Эту же мысль можно
    выразить иначе: информатика имеет дело не с любой информацией и не с
    информацией вообще, а лишь с той, которая кому-то необходима; при этом не
    ставятся и не обсуждаются вопросы “Зачем она нужна?” и “Почему именно эта?” –
    это определяет потребитель информации.
    Отсюда становится понятной
    приоритетность дискретной формы представления информации по отношению к
    непрерывной в решении глобальной задачи автоматизации обработки информации.
    Приведенные в данном параграфе соображения позволяют нам в дальнейшем
    исследовать только дискретную информацию, а для ее представления (фиксации)
    использовать некоторый алфавит. При этом нет необходимости рассматривать
    физические особенности передачи и представления, т.е. характер процессов и виды
    сигналов, – полученные результаты будут справедливы для любой дискретной
    информации независимо от реализации сообщения, с которым она связана. С этого
    момента и начинается наука информатика.
    Предыдущий шаг
    Содержание

  13. ДНО Ответить

    Дискретная модуляции основана на теории отображения Найквиста – Котельникова. В соответствии с этой теорией, аналоговая непрерывная функция, переданная в виде последовательности ее дискретных по времени значений, может быть точно восстановлена, если частота дискретизации была в два или более раз выше, чем частота самой высокой гармоники спектра исходной функции.
    Если это условие не соблюдается, то восстановленная функция будет существенно отличаться от исходной.
    Преимуществом цифровых методов записи, воспроизведения и передачи аналоговой информации является возможность контроля достоверности считанных с носителя или полученных по линии связи данных. Для этого можно применять те же методы, которые применяются для компьютерных данных (и рассматриваются более подробно далее), – вычисление контрольной суммы, повторная передача искаженных кадров, применение самокорректирующихся кодов.
    Для качественной передачи голоса в методе ИКМ используется частота квантования амплитуды звуковых колебаний в 8000 Гц. Это связано с тем, что в аналоговой телефонии для передачи голоса был выбран диапазон от 300 до 3400 Гц, который достаточно качественно передает все основные гармоники собеседников. В соответствии с теоремой Найквиста – Котельникова для качественной передачи голоса достаточно выбрать частоту дискретизации, в два раза превышающую самую высокую гармонику непрерывного сигнала, то есть 2 * 3400 = 6800 Гц. Выбранная в действительности частота дискретизации 8000 Гц обеспечивает н екоторый запас качества. В методе ИКМ обычно используется 7 или 8 бит кода для представления амплитуды одного замера. Соответственно это дает 127 или 256 градаций звукового сигнала, что оказывается вполне достаточным для качественной передачи голоса.
    При использовании метода ИКМ для передачи одного голосового канала необходима пропускная способность 56 или 64 Кбит/с в зависимости от того, каким количеством бит представляется каждый замер. Если для этих целей используется 7 бит, то при частоте передачи замеров в 8000 Гц получаем:
    8000 * 7 = 56000 бит/с или 56 Кбит/с;
    а для случая 8-ми бит:
    8000 * 8 = 64000 бит/с или 64 Кбит/с.
    Стандартным является цифровой канал 64 Кбит/с, который также называется элементарным каналом цифровых телефонных сетей.
    Передача непрерывного сигнала в дискретном виде требует от сетей жесткого соблюдения временного интервала в 125 мкс (соответствующего частоте дискретизации 8000 Гц) между соседними замерами, то есть требует синхронной передачи данных между узлами сети. При несоблюдении синхронности прибывающих замеров исходный сигнал восстанавливается неверно, что приводит к искажению голоса, изображения или другой мультимедийной информации, передаваемой по цифровым сетям. Так, искажение синхронизации в 10 мс может привести к эффекту «эха», а сдвиги между замерами в 200 мс приводят к потере распознаваемости произносимых слов. В то же время потеря одного замера при соблюдении синхронности между остальными замерами практически не сказывается на воспроизводимом звуке. Это происходит за счет сглаживающих устройств в цифро-аналоговых преобразователях, которые основаны на свойстве инерционности любого физического сигнала – амплитуда звуковых колебаний не может мгновенно измениться на большую величину.
    На качество сигнала после ЦАП влияет не только синхронность поступления на его вход замеров, но и погрешность дискретизации амплитуд этих замеров. В теореме Найквиста – Котельникова предполагается, что амплитуды функции измеряются точно, в то же время использование для их хранения двоичных чисел с ограниченной разрядностью несколько искажает эти амплитуды. Соответственно искажается восстановленный непрерывный сигнал, что называется шумом дискретизации (по амплитуде).
    Существуют и другие методы дискретной модуляции, позволяющие представить замеры голоса в более компактной форме, например в виде последовательности 4-битных или 2-битных чисел. При этом один голосовой канал требует меньшей пропускной способности, например 32 Кбит/с, 16 Кбит/с или еще меньше. С 1985 года применяется стандарт CCITT кодирования голоса, называемый Adaptive Differential Pulse Code Modulation (ADPCM). Коды ADPCM основаны на нахождении разностей между последовательными замерами голоса, которые затем и передаются по сети. В коде ADPCM для хранения одной разности используются 4 бит и голос передается со скоростью 32 Кбит/с. Более современный метод, Linear Predictive Coding (LPC), делает замеры исходной функции более редко, но использует методы прогнозирования направления изменения амплитуды сигнала. При помощи этого метода можно понизить скорость передачи голоса до 9600 бит/с.
    Представленные в цифровой форме непрерывные данные легко можно передать через компьютерную сеть. Для этого достаточно поместить несколько замеров в кадр какой-нибудь стандартной сетевой технологии, снабдить кадр правильным адресом назначения и отправить адресату. Адресат должен извлечь из кадра замеры и подать их с частотой квантования (для голоса – с частотой 8000 Гц) на цифро-аналоговый преобразователь. По мере поступления следующих кадров с замерами голоса операция должна повториться. Если кадры будут прибывать достаточно синхронно, то качество голоса может быть достаточно высоким. Однако, как мы уже знаем, кадры в компьютерных сетях могут задерживаться как в конечных узлах (при ожидании доступа к разделяемой среде), так и в промежуточных коммуникационных устройствах – мостах, коммутаторах и маршрутизаторах. Поэтому качество голоса при передаче в цифровой форме через компьютерные сети обычно бывает невысоким. Для качественной передачи оцифрованных непрерывных сигналов – голоса, изображения – сегодня используют специальные цифровые сети, такие как ISDN, ATM, и сети цифрового телевидения. Тем не менее для передачи внутрикорпоративных телефонных разговоров сегодня характерны сети frame relay, задержки передачи кадров которых укладываются в допустимые пределы.
    Выводы
    · При передаче дискретных данных по узкополосному каналу тональной частоты, используемому в телефонии, наиболее подходящими оказываются способы аналоговой модуляции, при которых несущая синусоида модулируется исходной последовательностью двоичных цифр. Эта операция осуществляется специальными устройствами – модемами.
    · Для низкоскоростной передачи данных применяется изменение частоты несущей синусоиды. Более высокоскоростные модемы работают на комбинированных способах квадратурной амплитудной модуляции (QAM), для которой характерны 4 уровня амплитуды несущей синусоиды и 8 уровней фазы. Не все из возможных 32 сочетаний метода QAM используются для передачи данных, запрещенные сочетания позволяют распознавать искаженные данные на физическом уровне.
    · На широкополосных каналах связи применяются потенциальные и импульсные методы кодирования, в которых данные представлены различными уровнями постоянного потенциала сигнала либо полярностями импульса или его фронта.
    · При использовании потенциальных кодов особое значение приобретает задача синхронизации приемника с передатчиком, так как при передаче длинных последовательностей нулей или единиц сигнал на входе приемника не изменяется и приемнику сложно определить момент съема очередного бита данных.
    · Наиболее простым потенциальным кодом является код без возвращения к нулю (NRZ), однако он не является самосинхронизирующимся и создает постоянную составляющую.
    · Наиболее популярным импульсным кодом является манчестерский код, в котором информацию несет направление перепада сигнала в середине каждого такта. Манчестерский код применяется в технологиях Ethernet и Token Ring.
    · Для улучшения свойств потенциального кода NRZ используются методы логического кодирования, исключающие длинные последовательности нулей. Эти методы основаны:
    o на введении избыточных бит в исходные данные (коды типа 4В/5В);
    o скрэмблировании исходных данных (коды типа 2В 1Q).
    · Улучшенные потенциальные коды обладают более узким спектром, чем импульсные, поэтому они находят применение в высокоскоростных технологиях, таких как FDDI, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet.
    4 Контрольные вопросы:
    1. Могут ли цифровые линии связи передавать аналоговые данные?
    2. Рассчитайте задержку распространения сигнала и задержку передачи данных для случая передачи пакета в 128 байт:
    o по кабелю витой пары длиной в 100 м при скорости передачи 100 Мбит/с;
    o коаксиальному кабелю длиной в 2 км при скорости передачи в 10 Мбит/с;
    o спутниковому геостационарному каналу протяженностью в 72 000 км при скорости передачи 128 Кбит/с.
    Считайте скорость распространения сигнала равной скорости света в вакууме 300 000 км/с.
    3. Поясните, из каких соображений выбрана пропускная способность 64 Кбит/с элементарного канала цифровых телефонных сетей?
    4. Назовите методы компрессии, наиболее подходящие для текстовой информации. Почему они неэффективны для сжатия двоичных данных?
    Лекция 5
    Тема: Цифрові системи передачі та цифрові ієрархії. Транспортні мережі.
    Цель: Рассмотреть системы цифровой передачи, цифровые иерархии и транспортные сети.
    План:
    1. Транспортные функции сети
    2. системы цифровой передачи, цифровые иерархии
    2.1 Технология плезиохронной цифровой иерархии PDH
    2.2 Технология синхронной цифровой иерархии SONET/SDH
    3. Выводы
    4. Контрольные вопросы
    Лекция

  14. Айс Ответить

    Процесс преобразования аналоговой величины в дискретный сигнал информации появляется рис. 2 и состоит из следующих этапов: дискретизации, квантовании, цифрового кодирования.

    2
    Из Рис.2 видно, что при заданном постоянном шаге дискретизации значения ординат кривой x(t) сохраняется лишь в определенные моменты времени. Через X, т. к. (t) обозначены уровни квантования, а через – цифровое кодирование квантованных значений (первичный код).
    Для преобразования любого аналогового сигнала (звука, изображения) в цифровую форму необходимо выполнить три основные операции: дискретизацию, квантование и кодирование.
    Дискретизация –
    представление непрерывного аналогового сигнала последовательностью его значений (отсчетов ). Эти отсчеты берутся в моменты времени, отделенные друг от друга интервалом, который называется интервалом дискретизации. Величину, обратную интервалу между отсчетами, называют частотой дискретизации.

    Квантование
    представляет собой замену величины отсчета сигнала ближайшим значением из набора фиксированных величин – уровней квантования. Другими словами, квантование – это округление величины отсчета. Уровни квантования делят весь диапазон возможного изменения значений сигнала на конечное число интервалов – шагов квантования. Расположение уровней квантования обусловлено шкалой квантования. Используются как равномерные, так и неравномерные шкалы.

    Цифровое кодирование.
    Квантованный сигнал, в отличие от исходного аналогового, может принимать только конечное число значений. Это позволяет представить его в пределах каждого интервала дискретизации числом, равным порядковому номеру уровня квантования. В свою очередь это число можно выразить комбинацией некоторых знаков или символов. Совокупность знаков (символов) и система правил, при помощи которых данные представляются в виде набора символов, называют кодом. Конечная последовательность кодовых символов называется кодовым словом. Квантованный сигнал можно преобразовать в последовательность кодовых слов. Эта операция и называется кодированием. Каждое кодовое слово передается в пределах одного интервала дискретизации. Для кодирования сигналов звука и изображения широко применяют двоичный код. Если квантованный сигнал может принимать N значений, то число двоичных символов в каждом кодовом слове n >= log2N. Один разряд, или символ слова, представленного в двоичном коде, называют битом. Обычно число уровней квантования равно целой степени числа 2, т.е. N = 2n.

    Цифровой измерительный прибор (ЦИП) – это измерительный прибор, в котором сигнал преобразуется в дискретный выходной сигнал и приставляется в цифровой форме. Под дискретным сигналом понимают прерывистый сигнал, в котором информация содержится не в интенсивности носителя сигнала (например, в значениях напряжения, тока), а в числе элементов сигнала (например, в числе импульсов напряжения) и их взаимном расположении во времени или пространстве. Систему таких сигналов для представления информации называют кодом. Измеряемая величина, подаваемая на вход ЦИП, является величиной непрерывной, т. е. на конечном интервале она имеет бесчисленное множество значений. Непрерывную величину часто называют аналоговой.

  15. VideoAnswer Ответить

Добавить ответ

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *