Сигналами называют информационные коды, которые применяются людьми для того, чтобы передавать сообщения в информационной системе. Сигнал может подаваться, но его получение не обязательно. Тогда как сообщением можно считать только такой сигнал (или совокупность сигналов), который был принят и декодирован получателем (аналоговый и цифровой сигнал).

Одними из первых методов передачи информации без участия людей или других живых существ были сигнальные костры. При возникновении опасности последовательно разводились костры от одного поста к другому. Далее мы будем рассматривать способ передачи информации при помощи электромагнитных сигналов и подробно остановимся на рассмотрении темы аналоговый и цифровой сигнал .

Любой сигнал может быть представлен в виде функции, которая описывает изменения его характеристик. Такое представление удобно для изучения устройств и систем радиотехники. Помимо сигнала в радиотехнике есть еще шум, который является его альтернативой. Шум не несет полезной информации и искажает сигнал, взаимодействуя с ним.

Само понятие дает возможность отвлечься от конкретных физических величин при рассмотрении явлений, связанных с кодированием и декодированием информации. Математическая модель сигнала в исследованиях позволяет опираться на параметры функции времени.

Типы сигналов

Сигналы по физической среде носителя информации делятся на электрические, оптические, акустические и электромагнитные.

По методу задания сигнал может быть регулярным и нерегулярным. Регулярный сигнал представляется детерминированной функцией времени. Нерегулярный сигнал в радиотехнике представлен хаотической функцией времени и анализируется вероятностным подходом.

Сигналы в зависимости от функции, которая описывает их параметры могут быть аналоговыми и дискретными. Дискретный сигнал, который был подвергнут квантованию называется цифровым сигналом.

Обработка сигнала

Аналоговый и цифровой сигнал обрабатывается и направлен на то, чтобы передать и получить информацию, закодированную в сигнале. После извлечения информации ее можно применять в разных целях. В частных случаях информация подвергается форматированию.

Аналоговые сигналы подвергаются усилению, фильтрации, модуляции и демодуляции. Цифровые же помимо этого еще могут подвергаться сжатию, обнаружению и др.

Аналоговый сигнал

Наши органы чувств воспринимают всю поступающую в них информацию в аналоговом виде. К примеру, если мы видим проезжающий мимо автомобиль, мы видим его движение непрерывно. Если бы наш мозг мог получать информацию о его положении раз в 10 секунд, люди бы постоянно попадали под колеса. Но мы можем оценивать расстояние куда быстрее и это расстояние в каждый момент времени четко определено.

Абсолютно то же самое происходит и с другой информацией, мы можем оценивать громкость в любой момент, чувствовать какое давление наши пальцы оказывают на предметы и т.п. Иными словами, практически вся информация, которая может возникать в природе имеет аналоговый вид. Передавать подобную информацию проще всего аналоговыми сигналами, которые являются непрерывными и определены в любой момент времени.

Чтобы понять, как выглядит аналоговый электрический сигнал, можно представить себе график, на котором будет отображена амплитуда по вертикальной оси и время по горизонтальной оси. Если мы, к примеру, замеряем изменение температуры, то на графике появится непрерывная линия, отображающая ее значение в каждый момент времени. Чтобы передать такой сигнал с помощью электрического тока, нам надо сопоставить значение температуры со значением напряжения. Так, например, 35.342 градуса по Цельсию могут быть закодированы как напряжение 3.5342 В.

Аналоговые сигналы раньше использовались во всех видах связи. Чтобы избежать помех такой сигнал нужно усиливать. Чем выше уровень шума, то есть помех, тем сильнее надо усиливать сигнал, чтобы его можно было принять без искажения. Такой метод обработки сигнала затрачивает много энергии на выделение тепла. При этом усиленный сигнал может сам стать причиной помех для других каналов связи.

Сейчас аналоговые сигналы еще применяются в телевидении и радио, для преобразования входного сигнала в микрофонах. Но, в целом, этот тип сигнала повсеместно вытеснен или вытесняется цифровыми сигналами.

Цифровой сигнал

Цифровой сигнал представлен последовательностью цифровых значений. Чаще всего сейчас применяются двоичные цифровые сигналы, так как они используются в двоичной электронике и легче кодируются.

В отличие от предыдущего типа сигнала цифровой сигнал имеет два значения «1» и «0». Если мы вспомним наш пример с измерением температуры, то тут сигнал будет сформирован иначе. Если напряжение, которое подается аналоговым сигналом соответствует значению измеряемой температуры, то в цифровом сигнале для каждого значения температуры будет подаваться определенное количество импульсов напряжения. Сам импульс напряжения тут будет равен «1», а отсутствие напряжения – «0». Приемная аппаратура будет декодировать импульсы и восстановит исходные данные.

Представив, как будет выглядеть цифровой сигнал на графике, мы увидим, что переход от нулевого значения к максимальному производится резко. Именно эта особенность позволяет принимающей аппаратуре более четко «видеть» сигнал. Если возникают какие-либо помехи, приемнику проще декодировать сигнал, нежели чем при аналоговой передаче.

Однако цифровой сигнал с очень большим уровнем шума восстановить невозможно, тогда как из аналогового типа при большом искажении еще есть возможность «выудить» информацию. Это связано с эффектом обрыва. Суть эффекта в том, что цифровые сигналы могут передаваться на определенные расстояния, а затем просто обрываются. Этот эффект возникает повсеместно и решается простой регенерацией сигнала. Там, где сигнал обрывается, нужно вставить повторитель или уменьшить длину линии связи. Повторитель не усиливает сигнал, а распознает его изначальный вид и выдает его точную копию и может использоваться сколь угодно в цепи. Такие способы повторения сигнала активно применяются в сетевых технологиях.

Помимо всего прочего аналоговый и цифровой сигнал различается и возможность кодирования и шифрования информации. Это является одной из причин перехода мобильной связи на «цифру».

Аналоговый и цифровой сигнал и цифро-аналоговое преобразования

Следует еще немного рассказать о том, как аналоговая информация передается по цифровым каналам связи. Вновь прибегнем к примерам. Как уже говорилось звук – это аналоговый сигнал.

Что происходит в мобильных телефонах, которые передают информацию по цифровым каналам

Звук, попадая в микрофон подвергается аналого-цифровому преобразованию (АЦП). Этот процесс состоит из 3 ступеней. Берутся отдельные значения сигнала через одинаковые отрезки времени, этот процесс называется дискретизация. По теореме Котельникова о пропускной способности каналов, частота взятия этих значений должна быть вдвое выше, чем самая высокая частота сигнала. То есть, если в нашем канале стоит ограничение на частоту в 4 кГц, то частота дискретизации будет составлять 8 кГц. Далее все выбранные значения сигнала округляются или, иначе говоря, квантуются. Чем больше уровней при этом будет создано, тем выше будет точность восстановленного сигнала на приемнике. Затем все значения преобразуются в двоичный код, который передается на базовую станцию и затем доходит до другого абонента, являющегося приемником. В телефоне приемника происходит процедура цифро-аналогового преобразования (ЦАП). Это обратная процедура, цель которой на выходе получить сигнал как можно более идентичный исходному. Далее уже аналоговый сигнал выходит в виде звука из динамика телефона.

Когда имеешь дело с теле- и радиовещанием, а также современными видами связи, очень часто приходится сталкиваться с такими терминами, как «аналоговый сигнал» и «цифровой сигнал» . Для специалистов в этих словах нет никакой тайны, но для людей несведущих разница между «цифрой» и «аналогом» может быть совсем неведомой. А между тем разница есть и весьма существенная.

Когда мы говорим о сигнале, то обычно подразумеваем электромагнитные колебания, наводящие ЭДС и вызывающие колебания тока в антенне приемника. По этим колебаниям приемное устройство - телевизор, радиоприемник, рация или сотовый телефон - составляет «представление» о том, какое изображение вывести на экран (при наличии видеосигнала) и какими звуками этот видеосигнал сопроводить.

В любом случае сигнал радиостанции или вышки мобильной связи может предстать как в цифровой, так и в аналоговой форме. Ведь, к примеру, сам по себе звук - это аналоговый сигнал. На радиостанции звук, воспринимаемый микрофоном, преобразуется в уже упоминавшиеся электромагнитные колебания. Чем выше частота звука - тем выше частота колебаний на выходе, а чем громче говорит диктор - тем больше амплитуда.

Получившиеся электромагнитные колебания, или волны, распространяются в пространстве с помощью передаточной антенны. Чтобы эфир не забивался низкочастотными помехами, и чтобы у разных радиостанций была возможность работать параллельно, не мешая друг другу, колебания, получившиеся от воздействия звука, суммируют, то есть «накладывают» на другие колебания, имеющие постоянную частоту. Последнюю частоту принято называть «несущей», и именно на ее восприятие мы настраиваем свой радиоприемник, чтобы «поймать» аналоговый сигнал радиостанции.

В приемнике происходит обратный процесс: несущая частота отделяется, а электромагнитные колебания, полученные антенной, преобразуются в колебания звука, и из динамика слышится знакомый голос диктора.

В процессе передачи звукового сигнала от радиостанции к приемнику может произойти всякое. Могут возникнуть сторонние помехи, частота и амплитуда могут измениться, что, конечно же, отразится на звуках, издаваемых радиоприемником. Наконец, и сами передатчик и приемник во время преобразования сигнала вносят некоторую погрешность. Поэтому звук, воспроизводимый аналоговым радиоприемником, всегда имеет некоторые искажения. Голос может вполне воспроизводиться, несмотря на изменения, но фоном будет шипение или даже какие-то хрипы, вызванные помехами. Чем менее уверенным будет прием, тем громче и отчетливее будут эти посторонние шумовые эффекты.

Вдобавок эфирный аналоговый сигнал имеет очень слабую степень защиты от постороннего доступа. Для общественных радиостанций это, конечно, не имеет никакого значения. Но во время пользования первыми мобильными телефонами был один неприятный момент, связанный с тем, что почти любой посторонний радиоприемник мог быть легко настроен на нужную волну для подслушивания вашего телефонного разговора.

Такие недостатки есть у аналогового эфирного вещания. Из-за них, к примеру, телевидение в относительно скором времени обещает стать полностью цифровым.

Цифровая связь и вещания считаются более защищенными от помех и от внешних воздействий. Все дело в том, что при использовании «цифры» аналоговый сигнал с микрофона на передающей станции зашифровывается в цифровой код. Нет, конечно, в окружающее пространство не распространяется поток цифр и чисел. Просто звуку определенной частоты и громкости присваивается код из радиоимпульсов. Продолжительность и частота импульсов задана заранее - она одна и у передатчика, и у приемника. Наличие импульса соответствует единице, отсутствие - нулю. Поэтому такая связь и получила название «цифровая».

Устройство, преобразующее аналоговый сигнал в цифровой код, называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП) . А устройство, установленное в приемнике, и преобразующее код в аналоговый сигнал, соответствующий голосу вашего знакомого в динамике сотового телефона стандарта GSM, называется «цифро-аналоговый преобразователь» (ЦАП).

Во время передачи цифрового сигнала ошибки и искажения практически исключены. Если импульс станет немного сильнее, продолжительнее, или наоборот, то он все равно будет распознан системой как единица. А нуль останется нулем, даже если на его месте возникнет какой-то случайный слабый сигнал. Для АЦП и ЦАП не существует других значений, как 0,2 или 0,9 - только нуль и единица. Поэтому помехи на цифровую связь и вещание почти не оказывают влияния.

Более того, «цифра» является и более защищенной от постороннего доступа. Ведь, чтобы ЦАП устройства смог расшифровать сигнал, необходимо, чтобы он «знал» код расшифровки. АЦП вместе с сигналом может передавать и цифровой адрес устройства, выбранного в качестве приемника. Таким образом, даже если радиосигнал и будет перехвачен, он не сможет быть распознан из-за отсутствия как минимум части кода. Это особенно актуально .

Итак, вот отличия цифрового и аналогового сигналов :

1) Аналоговый сигнал может быть искажен помехами, а цифровой сигнал может быть или забит помехами совсем, или приходить без искажений. Цифровой сигнал или точно есть, или полностью отсутствует (или нуль, или единица).

2) Аналоговый сигнал доступен для восприятия всеми устройствами, работающими по тому же принципу, что и передатчик. Цифровой сигнал надежно защищен кодом, его трудно перехватить, если вам он не предназначается.

Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы

ВВЕДЕНИЕ В ЦИФРОВУЮ ОБРАБОТКУ СИГНАЛОВ

Цифровая обработка сигналов (ЦОС или DSP - digital signal processing) является одной из новейших и самых мощных технологий, которая активно внедряется в широкий круг областей науки и техники, таких как коммуникации, метеорология, радиолокация и гидролокация, медицинская визуализация изображений, цифровое аудио- и телевизионное вещание, разведка нефтяных и газовых месторождений и др. Можно сказать, что происходит повсеместное и глубокое проникновение технологий цифровой обработки сигналов во все сферы деятельности человечества. Сегодня технология ЦОС относится к числу базовых знаний, которые необходимы ученым и инженерам всех отраслей без исключения.

Сигналы

Что такое сигнал? В наиболее общей формулировке это зависимость одной величины от другой. Т.е., с математической точки зрения сигнал является функцией. Чаще всего рассматриваются зависимости от времени. Физическая природа сигнала может быть различной. Очень часто это электрическое напряжение, реже – ток.

Формы представления сигнала :

1. временная;

2. спектральная (в частотной области).

Стоимость цифровой обработки данных меньше аналоговой и продолжает снижаться, а производительность вычислительных операций непрерывно возрастает. Немаловажным является и то, что системы ЦОС отличаются высокой гибкостью. Их можно дополнять новыми программами и перепрограммировать на выполнение различных операций без изменения оборудования. Поэтому интерес к научным и к прикладным вопросам цифровой обработки сигналов возрастает во всех отраслях науки и техники.

ПРЕДИСЛОВИЕ К ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКЕ СИГНАЛОВ

Дискретные сигналы

Сущность цифровой обработки состоит в том, что физический сигнал (напряжение, ток и др.) преобразуется в последовательность чисел , которая затем подвергается математическим преобразованиям в ВУ.

Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы

Исходный физический сигнал является непрерывной функцией времени. Такие сигналы, определенные во все моменты t, называются аналоговыми .

Какой сигнал называется цифровым? Рассмотрим некоторый аналоговый сигнал (рис. 1.1 а). Он задан непрерывно на всем рассматриваемом временном интервале. Считается, что аналоговый сигнал абсолютно точен, если не учитывать погрешности при измерении.

Рис. 1.1 а) Аналоговый сигнал

Рис. 1.1 б) Дискретизированный сигнал

Рис. 1.1 в) Квантованный сигнал

Для того, чтобы получить цифровой сигнал, нужно провести две операции – дискретизацию и квантование . Процесс преобразования аналогового сигнала в последовательность отсчетов называется дискретизацией, а результат такого преобразования - дискретным сигналом .Т. обр., дискретизация заключается в составлении выборки из аналогового сигнала (рис. 1.1 б), каждый элемент которой, называемый отсчетом , будет отстоять по времени от соседних отсчетов на некотором интервале Т , называемом интервалом дискретизации или (поскольку интервал дискретизации чаще неизменен) – периодом дискретизации . Величина, обратная периоду дискретизации называется частотой дискретизации и определяется как:

(1.1)

При обработке сигнала в вычислительном устройстве его отсчеты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Вследствие этого отсчеты могут принимать лишь конечное множество значений и, следовательно, при представлении сигнала неизбежно происходит его округление. Процесс преобразования отсчетов сигнала в числа называется квантованием . Возникающие при этом ошибки округления называются ошибками или шумами квантования . Т. обр., квантование – это приведение уровней дискретизированного сигнала к некоторой сетке (рис. 1.1 в), чаще обычным округлением в сторону большего. Дискретный во времени и квантованный по уровню сигнал и будет являться цифровым.

Условия, при которых возможно полное восстановление аналогового сигнала по его цифровому эквиваленту с сохранением всей исходно содержавшейся в сигнале информации, выражаются теоремами Найквиста, Котельникова, Шеннона, сущность которых практически одинакова. Для дискретизации аналогового сигнала с полным сохранением информации в его цифровом эквиваленте максимальные частоты в аналоговом сигнале должны быть не менее, чем вдвое меньше, чем частота дискретизации, то есть f max £ (1/2)f d , т.е. на одном периоде максимальной частоты должно быть минимум два отсчета. Если это условие нарушается, в цифровом сигнале возникает эффект маскирования (подмены) действительных частот более низкими частотами. При этом в цифровом сигнале вместо фактической регистрируется "кажущаяся" частота, а, следовательно, восстановление фактической частоты в аналоговом сигнале становится невозможным. Восстановленный сигнал будет выглядеть так, как если бы частоты, лежащие выше половины частоты дискретизации, отразились от частоты (1/2)f d в нижнюю часть спектра и наложились на частоты, уже присутствующие в этой части спектра. Этот эффект называется наложением спектров или алиасингом (aliasing). Наглядным примером алиасинга может служить иллюзия, довольно часто встречающаяся в кино – колесо автомобиля начинает вращаться против его движения, если между последовательными кадрами (аналог частоты дискретизации) колесо совершает более чем пол-оборота.

Преобразование сигнала в цифровую форму выполняется аналого-цифровыми преобразователями (АЦП). Как правило, они используют двоичную систему счисления с определенным числом разрядов в равномерной шкале. Увеличение числа разрядов повышает точность измерений и расширяет динамический диапазон измеряемых сигналов. Потерянная из-за недостатка разрядов АЦП информация невосстановима, и существуют лишь оценки возникающей погрешности «округления» отсчетов, например, через мощность шума, порождаемого ошибкой в последнем разряде АЦП. Для этого используется понятие отношения «сигнал/шум» - отношение мощности сигнала к мощности шума (в децибелах). Наиболее часто применяются 8-, 10-, 12-, 16-, 20- и 24-х разрядные АЦП. Каждый дополнительный разряд улучшает отношение сигнал/шум на 6 децибел. Однако увеличение количества разрядов снижает скорость дискретизации и увеличивает стоимость аппаратуры. Важным аспектом является также динамический диапазон, определяемый максимальным и минимальным значением сигнала.

Обработка цифровых сигналов выполняется либо специальными процессорами, либо на универсальных ЭВМ и компьютерах по специальным программам. Наиболее просты для рассмотрения линейные системы. Линейными называются системы, для которых имеет место принцип суперпозиции (отклик на сумму входных сигналов равен сумме откликов на каждый сигнал в отдельности) и однородность (изменение амплитуды входного сигнала вызывает пропорциональное изменение выходного сигнала).

Если входной сигнал x(t-t 0) порождает однозначный выходной сигнал y(t-t 0) при любом сдвиге t 0 , то систему называют инвариантной во времени . Ее свойства можно исследовать в любые произвольные моменты времени. Для описания линейной системы вводится специальный входной сигнал - единичный импульс (импульсная функция).

Единичный импульс (единичный отсчет) u 0 (n ) (рис. 1.2):

Рис. 1.2. Единичный импульс

В силу свойства суперпозиции и однородности любой входной сигнал можно представить в виде суммы таких импульсов, подаваемых в разные моменты времени и умноженных на соответствующие коэффициенты. Выходной сигнал системы в этом случае представляет собой сумму откликов на эти импульсы. Отклик на единичный импульс (импульс с единичной амплитудой) называют импульсной характеристикой системы h(n). Знание импульсной характеристики позволяет проанализировать прохождение через дискретную систему любого сигнала. Действительно, произвольный сигнал {x(n)} можно представить в виде линейной комбинации единичных отсчетов.

Лекция № 1

«Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы.»

Двумя самыми фундаментальными понятиями в данном курсе являются понятия сигнала и системы.

Под сигналом понимается физический процесс (например, изменяющееся во времени напряжение), отображающий некоторую информацию или сообщение. Математически сигнал описывается функцией определенного типа.

Одномерные сигналы описываются вещественной или комплексной функцией , определенной на интервале вещественной оси (обычно – оси времени) . Примером одномерного сигнала может служить электрический ток в проводе микрофона, несущий информацию о воспринимаемом звуке.

Сигнал x (t ) называется ограниченным если существует положительное число A , такое, что для любого t .

Энергией сигнала x (t ) называется величина

,(1.1)

Если , то говорят, что сигнал x (t ) имеет ограниченную энергию. Сигналы с ограниченной энергией обладают свойством

Если сигнал имеет ограниченную энергию, то он ограничен.

Мощностью сигнала x (t ) называется величина

,(1.2)

Если , то говорят, что сигнал x (t ) имеет ограниченную мощность. Сигналы с ограниченной мощностьюмогут принимать ненулевые значения сколь угодно долго.

В реальной природе сигналов с неограниченной энергией и мощностью не существует. Большинство сигналов, существующих в реальной природе являются аналоговыми.

Аналоговые сигналы описываются непрерывной (или кусочно-непрерывной) функцией , причем сама функция и аргумент t могут принимать любые значения на некоторых интервалах . На рис. 1.1 а представлен пример аналогового сигнала, изменяющегося во времени по закону , где . Другой пример аналогового сигнала, показанный на рис 1.1б, изменяется во времени по закону .

Важным примером аналогового сигнала является сигнал, описываемый т.н. «единичной функцией» , которая описывается выражением

(1.3),

где.

График единичной функции представлен на рис.1.2.

Функцию 1(t ) можно рассматривать как предел семейства непрерывных функций 1(a , t ) при изменении параметра этого семейства a .

(1.4).

Семейство графиков 1(a , t ) при различных значениях a представлено на рис.1.3.

В этом случае функцию 1(t ) можно записать как

(1.5).

Обозначим производную от 1(a , t ) как d (a , t ).

(1.6).

Семейство графиков d (a , t ) представлено на рис.1.4.

Площадь под кривой d (a , t ) не зависит от a и всегда равна 1. Действительно

(1.7).

Функция

(1.8)

называется импульсной функцией Дирака или d - функцией. Значения d - функции равны нулю во всех точках, кроме t =0. При t =0 d -функция равна бесконечности, но так, что площадь под кривой d - функции равна 1. На рис.1.5 представлен график функции d (t ) и d (t - t ).

Отметим некоторые свойства d - функции:

1. (1.9).

Это следует из того, что только при t = t .

2. (1.10) .

В интеграле бесконечные пределы можно заменить конечными, но так, чтобы аргумент функции d (t - t ) обращался в нуль внутри этих пределов.

(1.11).

3. Преобразование Лапласа d -функции

(1.12).

В частности , при t =0

(1.13).

4. Преобразование Фурье d - функции. При p = j v из 1.13 получим

(1.14)

При t =0

(1.15),

т.е. спектр d - функции равен 1.

Аналоговый сигнал f (t ) называется периодическим если существует действительное число T , такое, что f (t + T )= f (t ) для любых t . При этом T называется периодом сигнала. Примером периодического сигнала может служить сигнал, представленный на рис.1.2а, причем T =1/ f . Другим примером периодического сигнала может служить последовательность d - функций, описываемая уравнением

(1.16)

график которой представлен на рис.1.6.

Дискретные сигналы отличаются от аналоговых тем, что их значения известны лишь в дискретные моменты времени.Дискретные сигналы описываются решетчатыми функциями – последовательностями – x д (nT ), где T = const – интервал (период) дискретизации, n =0,1,2,…. Сама функция x д (nT ) может в дискретные моменты принимать произвольные значения на некотором интервале. Эти значения функции называются выборками или отсчетами функции. Другим обозначением решетчатой функции x (nT ) является x (n ) или x n . На рис. 1.7а и 1.7б представлены примеры решетчатых функций и . Последовательность x (n ) может быть конечной или бесконечной, в зависимости от интервала определения функции.

Процесс преобразования аналогового сигнала в дискретный называется временная дискретизация. Математически процесс временной дискретизации можно описать как модуляцию входным аналоговым сигналом последовательности d - функций d T (t )

(1.17)

Процесс восстановления аналогового сигнала из дискретного называется временная экстраполяция.

Для дискретных последовательностей также вводятся понятия энергии и мощности. Энергией последовательности x (n ) называется величина

,(1.18)

Мощностью последовательности x (n ) называется величина

,(1.19)

Для дискретных последовательностей сохраняются те же закономерности, касающиеся ограничения мощности и энергии, что и для непрерывных сигналов.

Периодической называют последовательность x (nT ), удовлетворяющую условию x (nT )= x (nT + mNT ), где m и N – целые числа. При этом N называют периодом последовательности. Периодическую последовательность достаточно задать на интервале периода, например при .

Цифровые сигналы представляют собой дискретные сигналы, которые в дискретные моменты времени могут принимать лишь конечный ряд дискретных значений – уровней квантования. Процесс преобразования дискретного сигнала в цифровой называется квантованием по уровню. Цифровые сигналы описываются квантованными решетчатыми функциями x ц (nT ). Примеры цифровых сигналов представлены на рис. 1.8а и 1.8б.

Связь между решетчатой функцией x д (nT ) и квантованной решетчатой функцией x ц (nT ) определяется нелинейной функцией квантования x ц (nT )= F k (x д (nT )). Каждый из уровней квантования кодируется числом. Обычно для эих целей используется двоичное кодирование, так, что квантованные отсчеты x ц (nT ) кодируются двоичными числами с n разрядами. Число уровней квантования N и наименьшее число двоичных разрядов m , с помощью которых можно закодировать все эти уровни, связаны соотношением

,(1.20)

где int (x ) – наименьшее целое число, не меньшее x .

Т.о., квантование дискретных сигналов состоит в представлении отсчета сигнала x д (nT ) с помощью двоичного числа, содержащего m разрядов. В результате квантования отсчет представляется с ошибкой, которая называется ошибкой квантования

.(1.21)

Шаг квантования Q определяется весом младшего двоичного разряда результирующего числа

.(1.22)

Основными способами квантования являются усечение и округление.

Усечение до m -разрядного двоичного числа состоит в отбрасывании всех младших разрядов числа кроме n старших. При этом ошибка усечения . Для положительных чисел прилюбом способе кодирования . Для отрицательных чисел при использовании прямого кода ошибка усечения неотрицательна , а при использовании дополнительного кода эта ошибка неположительна . Таким образом, во всех случаях абсолютнок значение ошибки усечения не превосходит шага квантования:

.(1.23)

График функции усечения дополнительного кода представлен на рис.1.9, а прямого кода – на рис.1.10.

Округление отличается от усечения тем, что кроме отбрасывания младших разрядов числа модифицируется и m -й (младший неотбрасываемый ) разряд числа. Его модификация заключается в том, что он либо остается неизменным или увеличивается на единицу в зависимости от того, больше или меньше отбрасываемая часть числа величины . Округление можно практически выполнить путем прибавления единицы к (m +1) – муразряду числа с последующим усечением полученного числа до n разрядов. Ошибка округления при всех способах кодирования лежит в пределах и, следовательно,

.(1.24)

График функции округления представлен на рис. 1.11.

Рассмотрение и использование различных сигналов предполагает возможность измерения значения этих сигналов в заданные моменты времени. Естественно возникает вопрос о достоверности (или наоборот, неопределенности) измерения значения сигналов. Этими вопросами занимается теория информации , основоположником которой является К.Шеннон. Основная идея теории информации состоит в том, что с информацией можно обращаться почти также, как с такими физическими величинами как масса и энергия.

Точность измерений мы обычно характеризуем числовыми значениями полученных при измерении или предполагаемых погрешностей. При этом используются понятия абсолютной и относительной погрешностей. Если измерительное устройство имеет диапазон измерения от x 1 до x 2 , с абсолютной погрешностью ± D , не зависящей от текущего значения x измеряемой величины, то получив результат измерения в виде x n мы записываем его как x n ± D и характеризуем относительной погрешностью .

Рассмотрение этих же самых действий с позиции теории информации носит несколько иной характер, отличающийся тем, что всем перечисленным понятиям придается вероятностный, статистический смысл, а итог проведенного измерения истолковывается как сокращение области неопределенности измеряемой величины. В теории информации тот факт, что измерительный прибор имеет диапазон измерения от x 1 до x 2 означает , что при использовании этого прибора могут бытьполучены показания только в пределах от x 1 до x 2 . Другими словами, вероятность получения отсчетов, меньших x 1 или больших x 2 , равна 0. Вероятность же получения отсчетв где-то в пределах от x 1 до x 2 равна 1.

Если предположить, что все результаты измерения в пределах от x 1 до x 2 равновероятны, т.е. плотность распределения вероятности для различных значений измеряемой величины вдоль всей шкалы прибора одинакова, то с точки зрения теории информации наше знание о значении измеряемой величины до измерения может быть представлено графиком распределения плотности вероятности p (x ).

Поскольку полная вероятность получить отсчет где-то в пределах от x 1 до x 2 равна 1, то под кривой должна быть заключена площадь, равная 1, а это значит, что

(1.25).

После проведения измерения получаем показание прибора, равное x n . Однако, вследствие погрешности прибора, равной ± D , мы не можем утверждать, что измеряемая величина точно равна x n . Поэтому мы записывает результат в виде x n ± D . Это означает, что действительное значение измеряемой величины x лежит где-то в пределах от x n - D до x n + D . С точки зрения теории информации результат нашего измерения состоит лишь в том, что область неопределенности сократилась до величины 2 D и характеризуется намного большей плотностью ве5роятности

(1.26).

Получение каой-либо информации об интересующей нас величине заключается, таким образом, в уменьшении неопределенности ее значения.

В качестве характеристики неопределенности значения некоторой случайной величины К.Шеннон ввел понятие энтропии величины x , которая вычисляется как

(1.27).

Единицы измерения энтропии зависят от выбора основания логарифма в приведенных выражениях. При использовании десятичных логарифмов энтропия измеряется в т.н. десятичных единицах или дитах . В случае же использования двоичных логарифмов энтропия выражается в двоичных единицах или битах .

В большинстве случаев неопределенность знания о значении сигнала определяется действием помех или шумов. Дезинформационное действие шума при передаче сигнала определяется энтропией шума как случайной величины. Если шум в вероятностном смысле не зависит от передаваемого сигнала, то независимо от статистики сигнала шуму можно приписывать определенную величину энтропии, которая и характеризует его дезинформационное действие. При этом анализ системы можно проводить раздельно для шума и сигнала, что резко упрощает решение этой задачи.

Теорема Шеннона о количестве информации . Если на вход канала передачи информации подается сигнал с энтропией H ( x ), а шум в канале имеет энтропию H( D ) , то количество информации на выходе канала определяется как

(1.28).

Если кроме основного канала передачи сигнала имеется дополнительный канал, то для исправления ошибок, возникших от шума с энтропией H (D ), по этому каналу необходтмо передать дополнительное количество информации, не меньшее чем

(1.29).

Эти данные можно так закодировать, что будет возможно скорректировать все ошибки, вызванные шумом, за исключением произвольно малой доли этих ошибок.

В нашем случае, для равномерно распределенной случайной величины, энтропия определяется как

(1.30),

а оставшаяся или условная энтропия результата измерения после получения отсчета x n равна

(1.31).

Отсюда полученное количество информации равное разности исходной и оставшейся энтропии равно

(1.32).

При анализе систем с цифровыми сигналами ошибки квантования рассматриваются как стационарный случайный процесс с равномерным распределением вероятности по диапазону распределения ошибки квантования. На рис. 1.12а, б и в приведены плотности вероятности ошибки квантования при округлении дополнительного кода, прямого кода и усечении соответственно.

Очевидно, что квантование является нелинейной операцией. Однако, при анализе используется линейная модель квантования сигналов, представленная на рис. 1.13.

		m – разрядный цифровой сигнал, e (nT ) – ошибка квантования. Вероятностные оценки ошибок квантования делаются с помощью вычисления математического ожидания (1.33) и дисперсии (1.34), где p e – плотность вероятности ошибки. Для случаев округления и усечения будем иметь (1.35), (1.36). Временная дискретизация и квантование по уровню сигналов являются неотъемлемыми особенностями всех микропроцессорных систем управления, определяемыми ограниченным быстродействием и конечной разрядностью используемых микропроцессоров.

Любой сигнал, аналоговый или цифровой — это электромагнитные колебания, которые распространяются с определенной частотой, в зависимости от того, какой сигнал передается, устройство, принимающее данный сигнал, переводит его в текстовую, графическую или звуковую информацию, удобную для восприятия пользователя или самого устройства. Для примера, телевизионный или радиосигнал, вышка или радиостанция может передавать и аналоговый и, на даный момент, цифровой сигнал. Приемное устройство, получая данный сигнал, преобразует его в изображение или звук, дополняя текстовой информацией (современные радиоприемники).

Звук передается в аналоговой форме и уже через приемное устройство преобразуется в электромагнитные колебания, а как уже говорилось, колебания распространяются с определенной частотой. Чем выше будет частота звука, тем выше будут колебания, а значит звук на выходе будет громче. Говоря общими словами, аналоговый сигнал распространяется непрерывно, цифровой сигнал — прерывисто (дискретно).

Так как аналоговый сигнал распространяется постоянно, то колебания суммируются и на выходе возникает несущая частота, которая в данном случае является основной и на нее осуществляется настройка приемника. В самом приемнике происходит отделение данной частоты от других колебаний, которые уже преобразуются в звук. К очевидным недостаткам передачи при помощи аналогового сигнала относятся — большое количество помех, невысокая безопасность передаваемого сигнала, а также большой объем передаваемой информации, часть из которой явлляется лишней.

Если говорить о цифровом сигнале, где данные передаются дискретно, стоит выделить его явные преимущества:

• высокий уровень защиты передаваемой информации за счет ее шифрования;
• легкость приема цифрового сигнала;
• отсутствие постороннего «шума»;
• цифровое вещание способно обеспечить огромное количество каналов;
• высокое качество передачи — цифровой сигнал обеспечивает фильтрацию принимаемых данных;

Для преобразования аналогового сигнала в цифровой и наоборот испльзуются специальные устройства — аналого-цифровой преобразователь (АЦП) и цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП). АЦП устанавливается в передатчике, ЦАП установлен в приемнике и преобразует дискретный сигнал в аналоговый.

Что касается безопасности, почему цифровой сигнал является более защищенным, чем аналоговый. Цифровой сигнал передается в зашифрованном виде и устройство, которое принимает сигнал, должно иметь код для расшифровки сигнала. Также стоит отметить, что АЦП может передавать и цифровой адрес приемника, если сигнал будет перехвачен, то полностью расшифровать его будет невозможно, тка как отсутствует часть кода — такой подход широко используется в мобильной связи.

Подведем итог, основное различие между аналоговым и цифровым сигналом заключается в структуре передаваемого сигнала. Аналоговые сигналы представляют из себя непрерывный поток колебаний с изменяющимися амплитудой и частотой. Цифровой сигнал представляет из себя дискретные колебания, значения которых зависят от передающей среды.