Аналоговые и дискретные сигналы. Аналоговый, дискретный, цифровой сигналы
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.
Входы и выходы — это базовое понятие любого контроллера умного дома, будь то промышленный контроллер (Beckhoff, Овен, Siemens, ABB — любой) или распределённая система KNX или HDL. В любой системе есть элементы типа «Модуль бинарных входов» или «Блок аналоговых выходов».
Поскольку для расчёта системы и вообще понимания того, откуда берётся её стоимость, очень важно знать разницу между входами и выходами, расскажу подробнее о них.
Вход контроллера
Вход — это клемма для подключения какого либо устройства, которое передаёт информацию в контроллер . На входы контроллера подключаются источники сигнала.
Выключатель — это источник сигнала. Сигнал может быть либо «нажато» либо «не нажато». То есть, либо логический ноль, либо логическая единица. Выключатель подключается к клемме контроллера, которая видит, нажат он или нет.
Тут мы переходим к понятию того, что вход и выход может быть дискретным (бинарным или цифровым его могут называть) или аналоговым. Дискретный — значит, воспринимающий либо единицу, либо ноль. Выключатель подключается к дискретному входу, так как он либо нажат, либо не нажат, других вариантов нет.
Дискретный вход может либо ожидать появления какого-то напряжения, либо замыкания входа на землю. Например, контроллер ОВЕН ПЛК воспринимает как логическую единицу появление на входе напряжения от +15 до +30 вольт. А контроллер WirenBoard ожидает, что на входе появится земля (GND). В первом случае на выключатель надо подать +24В, чтобы при нажатии кнопки на вход контроллера пришли +24 вольта, во втором — на выключатель подаём общий минус (землю), при нажатии она придёт на контроллер.
Датчик движения также подключается к дискретному входу контроллера. Датчик либо подаёт сигнал о том, что движение есть, либо о том, что движения нет. Вот схема подключения датчика Colt XS:
Два левых контакта — напряжение питания датчика, +12 вольт. Два средних контакта — тревожный контакт, он нормально-замкнут. То есть, если движения нет, то N и С замкнуты, если движение появляется, то N и С размыкаются. Так сделано для того, чтобы если злоумышленник перережет провод датчика или повредит датчик, то цепь разорвётся, что приведёт к сработке сигнализации.
В случае с контроллером Овен (а также Beckhoff и большинством других контроллеров), нам надо подать на N +24 вольта, а С подключить ко входу контроллера. Если контроллер видит на входе +24В, то есть, логическую единицу, то всё в порядке, движения нет. Как только сигнал пропадает, значит, датчика сработал. В случае с контроллером, который детектирует не напряжение, а землю, мы подключаем N к общему минусу контроллера, С так же к его входу.
Контакты Т датчика — это тампер. Они также нормально замкнуты, размыкаются при вскрытии корпуса датчика. Такие контакты есть у многих элементов охранных систем.
Датчик протечки воды — также подключается к дискретному входу. Принцип тот же, но он, как правило, нормально-разомкнут. То есть, при отсутствии протечки сигнала нет.
Аналоговый вход контроллера видит не просто есть сигнал или нет сигнала, он видит величину сигнала. Универсальный аналоговый сигнал — это от 0 до 10 вольт постоянного тока, такой сигнал даёт множество разных датчиков. Либо от 1 до 10 вольт. Есть ещё токовый сигнал — от 4 до 30 миллиампер. Почему не от нуля, а от 1 вольта или 4 миллиампер? Чтобы понимать, работает ли вообще датчик. Если датчик с выходным сигналом 1-10 вольт выдаёт 1 вольт, значит, это соответствует минимальному уровню измеряемой величины. Если 0 вольт — значит, он выключен или сломан или провод оборван.
Датчики температуры могут выдавать от 0 до 10 вольт. Если по паспорту датчик измеряет температуру в диапазоне от 0 до +50 градусов, значит, сигнал 0 вольт соответствует 0 градусов, сигнал 5 вольт соответствует +25 градусов, сигнал 10 вольт соответствует +50 градусов. Если датчика измеряет температуру в диапазоне от -50 до +50 градусов, то 5 вольт от датчика соответствуют 0 градусов, а, скажем, 8 вольт от датчика соответствуют +30 градусам.
То же с датчиком влажности или освещённости. Смотрим диапазон измерения параметра, смотрим выходной сигнал и можем получить точную измеряемую величину.
То есть, аналоговый вход измеряет величину сигнала: ток или напряжение. Или, например, сопротивление, если говорить о резистивных датчиках. Многие датчики выпускаются в разных модификациях: с выходом по току или по напряжению. Если нам для системы надо найти какой-то редкий датчик, например, уровня определённого газа в воздухе, то, скорее всего, у него будет выход либо 0-10В, либо 4-20мА. У более продвинутых — интерфейс RS485, о нём чуть позже.
Датчики угарного газа, природного газа (метана) и пропана обычно имеют дискретный выход, то есть, подключаются к дискретному входу контроллера и подают сигнал, когда значение измеряемой концентрации газа становится опасным. Датчики уровня углекислого газа или кислорода дают аналоговое значение, соответствующее уровню газа в воздухе, чтобы контроллер сам мог принимать решение о каком-то действии.
Выходы контроллера
Выходы — это клеммы, на которые сам контроллер может подать сигнал. Контроллер подаёт сигнал, чтобы чем-то управлять.
Дискретный выход — это выход, на который контроллер может подать либо логический ноль, либо логическую единицу. То есть, либо включить, либо выключить.
Свет без регулировки яркости подключается к дискретному выходу.
Электрический тёплый пол — тоже к дискретному выходу.
Клапан перекрывания воды или электрическая розетка, или вентилятор вытяжки или привод радиатора — они подключаются к дискретным выходам контроллера.
В зависимости от конкретного модуля дискретных выходов выход может быть либо транзисторным, то есть, требующим реле для управления каким-то мощным прибором, либо релейным, то есть, к нему сразу можно что-то подключить. Надо смотреть характеристики выхода — коммутируемое напряжение и ток. Важно понимать, что если написано, что выход коммутирует 230 вольт 5 ампер резистивной нагрузки, то это относится только к лампочке накаливания. Светодиодная лампа — надо делить ток на десять. Блоки питания и электромоторы тоже далеко не резистивная нагрузка.
Аналоговый выход — клемма, на которую контроллер может подать сигнал не только включено-выключено, но определённое значение управления. Это те же 0-10 (или 1-10) вольт либо 4-20 миллиампер. Далее на этот управляющий сигнал мы подключаем либо диммер освещения, либо регулятор скорости вращения вентилятора либо что-то ещё, имеющее соответствующий вход.
Управление освещением — это силовой диммер, который в зависимости от сигнала 0-10 вольт с контроллера даёт на выходе от 0 до 230 вольт переменного тока для питания ламп накаливания или диммируемых светодиодных ламп.
Для светодиодных лент используется ШИМ-диммер (или ШИМ-драйвер или блок питания с диммированием), он по сигналу 0-10 либо 1-10 вольт с контроллера подаёт на ленту широтно-импульсно моделированный сигнал для диммирования.
Для вентиляторов используется тиристорный регулятор.
Интерфейсы контроллера
Ещё у любого контроллера есть разные интерфейсы связи, которые определяют, с какими ещё устройствами он может общаться. Интерфейсы связи обычно двухсторонние, то есть, контроллер может передавать на них информацию и получать информацию о состоянии.
Интерфейс Ethernet — это подключение к компьютерной сети и интернету для управления с мобильного приложения или общения с другими контроллерами.
Интерфейс RS-485 ModBus — самый распространённый для связи с разной техникой. Это кондиционеры, вентмашины, различные датчики и исполнительные устройства, модули расширения и много чего ещё.
RS-232 это интерфейс с маленькой дальностью линии. Обычно это, например, GSM модемы.
KNX — интерфейс связи с шиной KNX, на которой может находиться очень много устройств всех видов.
Получаем такую сводную картинку по входам и выходам контроллера:
Пример
Возьмём для примера ОВЕН ПЛК160.
У него 16 дискретных входов, из них 4 быстродействующих, то есть, подходящих для подключения быстро меняющихся сигналов, например, счётчиков импульсов. Напряжение на входе должно быть от 15 до 30 вольт, чтобы контролер считал его единицей.
12 дискретных выходов с коммутацией до 250 вольт 3 ампера. То есть, это 690 ватт при напряжении 230В. Подойдёт для десятка ламп накаливания или светодиодных ламп. Для тёплого пола или розеток надо ставить дополнительное реле с бОльшим током коммутации.
8 аналоговых входов. Входы можно настроить на приём унифицированных сигналов 0-10В, 0-5мА, 0-20мА, 4-20мА.
4 аналоговых выхода. В зависимости от модификации контролера выходной сигнал будет либо по напряжению (0-10), либо по току (4-20), либо изменяемый.
Интерфейсов связи у него много: Ethernet, RS-485, RS-232, USB (для прошивки).
При стоимости в 32 тысячи это отличный контроллер, на котором можно много чего реализовать даже без дополнительных блоков. И это контроллер промышленного класса надёжности.
Про то, что такое умный дом на промышленном контроллере, а также подробнее про входы и выходы можно почитать здесь:
Чем измерительный сигнал отличается от сигнала? Приведите примеры измерительных сигналов, используемых в различных разделах науки и техники
Измерительный сигнал - это материальный носитель информации, содержащий количественную информацию об измеряемой физической величине и представляющий собой некоторый физический процесс, один из параметров которого функционально связан с измеряемой физической величиной. Такой параметр называют информативным. А сигнал несет количественную информацию только об информативном параметре, а не об измеряемой физической величине.
Примерами измерительных сигналов могут быть
Выходные сигналы различных генераторов (магнитогидродинамического, лазеров, мазеров и др.), трансформаторов (дифференциального, тока, напряжения)
Различные электромагнитные волны (радиоволны, оптическое излучение и др.)
Перечислите признаки, по которым классифицируются измерительные сигналы
По характеру измерения информативного и временного параметров измерительные сигналы делятся на аналоговые, дискретные и цифровые. По характеру изменения во времени сигналы делятся на постоянные и переменные. По степени наличия априорной информации переменные измерительные сигналы делятся на детерминированные, квазидетерминированные и случайные.
Чем аналоговый, дискретный и цифровой сигналы отличаются друг от друга?
Аналоговый сигнал - это сигнал, описываемый непрерывной или кусочно-непрерывной функцией Y a (t), причем как сама эта функция, так и ее аргумент t могут принимать любые значения на заданных интервалах (Y min ; Y max) и (t min ; t max).
Дискретный сигнал - это сигнал, изменяющийся дискретно во времени или по уровню. В первом случае он может принимать в дискретные моменты времени nТ, где Т = const - интервал (период) дискретизации, n = 0; 1; 2; ... - целое, любые значения в интервале (Y min ; Y max)называемые выборками, или отсчетами. Такие сигналы описываются решетчатыми функциями. Во втором случае значения сигнала Yд(t) существуют в любой момент времени t в интервале (t min ; t max) однако они могут принимать ограниченный ряд значений h j = nq, кратных кванту q.
Цифровые сигналы - квантованные по уровню и дискретные по времени сигналы Y ц (nТ), которые описываются квантованными решетчатыми функциями (квантованными последовательностями), принимающими в дискретные моменты времени nТ лишь конечный ряд дискретных значений - уровней квантования h 1 h 2 , ... , h n .
Расскажите о характеристиках и параметрах случайных сигналов
Случайный сигнал - это изменяющаяся во времени физическая величина, мгновенное значение которой является случайной величиной.
Семейство реализаций случайного процесса является основным экспериментальным материалом, на основе которого можно получить его характеристики и параметры.
Каждая реализация является неслучайной функцией времени. Семейство реализаций при каком-либо фиксированном значении времени t o представляет собой случайную величину, называемую сечением случайной функции, соответствующим моменту времени t o . Следовательно, случайная функция совмещает в себе характерные признаки случайной величины и детерминированной функции. При фиксированном значении аргумента она превращается в случайную величину, а в результате каждого отдельного опыта становится детерминированной функцией.
Наиболее полно случайные процессы описываются законами распределения: одномерным, двумерным и Т.д. Однако оперировать с такими, в общем случае многомерными функциями очень сложно, поэтому в инженерных приложениях, каковым является метрология, стараются обойтись характеристиками и параметрами этих законов, которые описывают случайные процессы не полностью, а частично. Характеристики случайных процессов, в отличие от характеристик случайных величин, которые подробно рассмотрены в гл. 6, являются не числами, а функциями. К важнейшим из них относятся математическое ожидание и дисперсия.
Математическим ожиданием случайной функции X(t) называется неслучайная функция
mx(t) = M = хр(х, t)dx,
которая при каждом значении аргумента t равна математическому ожиданию соответствующего сечения. Здесь р(х, t) - одномерная плотность распределения случайной величины х в соответствующем сечении случайного процесса X(t). Таким образом, математическое ожидание в данном случае является средней функцией, вокруг которой группируются конкретные реализации.
Дисперсией случайной функции X(t) называется неслучайная функция
Dx(t) = D = 2 p(x, t)dx,
значение которой для каждого момента времени равно дисперсии соответствующего сечения, т.е. дисперсия характеризует разброс реализаций относительно mx(t).
Математическое ожидание случайного процесса и его дисперсия являются весьма важными, но не исчерпывающими характеристиками, так как определяются только одномерным законом распределения. Они не могут характеризовать взаимосвязь между различными сечениями случайного процесса при различных значениях времени t и t". Для этого используется корреляционная функция - неслучайная функция R(t, t") двух аргументов t и t", которая при каждой паре значений аргументов равна ковариации соответствующих сечений случайного процесса:
Корреляционная функция, называемая иногда автокорреляционной, описывает статистическую связь между мгновенными значениями случайной функции, разделенными заданным значением времени ф = t"-t. При равенстве аргументов корреляционная функция равна дисперсии случайного процесса. Она всегда неотрицательна.
На практике часто используется нормированная корреляционная функция
Она обладает следующими свойствами: 1) при равенстве аргументов t и t" r(t, t") = 1; 2) симметрична относительно своих аргументов: r(t,t") = r(t",t); 3) ее возможные значения лежат в диапазоне [-1;1], т.е. |r(t,t")| ? 1. Нормированная корреляционная функция по смыслу аналогична коэффициенту корреляции между случайными величинами, но зависит от двух аргументов и не является постоянной величиной.
Случайные процессы, протекающие во времени однородно, частные реализации которых с постоянной амплитудой колеблются вокруг средней функции, называются стационарными. :Количественно свойства стационарных процессов характеризуются следующими условиями.
* Математическое ожидание стационарного процесса постоянно, Т.е. m х (t) = m х = const. Однако это требование не является существенным, поскольку от случайной функции X(t) всегда можно перейти к центрированной функции, для которой математическое ожидание равно нулю. Отсюда вытекает, что если случайный процесс нестационарен только за счет переменного во времени (по сечениям) математического ожидания, то операцией центрирования его всегда можно свести к стационарному.
* Для стационарного случайного процесса дисперсия по сечениям является постоянной величиной, Т.е. Dx(t) = Dx = const.
* :Корреляционная функция стационарного процесса зависит не от значения аргументов t и t", а только от промежутка ф = t"-t, т.е. R(t,t") = R(ф). Предыдущее условие является частным случаем данного условия, Т.е. Dx(t) = R(t, t) = R(ф = О) = const. Таким образом, зависимость автокорреляционной функции только от интервала "t является единственным существенным условием стационарности случайного процесса.
Важной характеристикой стационарного случайного процесса является его спектральная плотность S(щ), которая описывает частотный состав случайного процесса при щ?0 и выражает среднюю мощность случайного процесса, приходящуюся на единицу полосы частот:
Спектральная плотность стационарного случайного процесса является неотрицательной функцией частоты S(щ)?0. Площадь, заключенная под кривой S(щ), пропорциональна дисперсии процесса. Корреляционная функция может быть выражена через спектральную плотность
R(ф) = S(щ)cosщфdщ.
Стационарные случайные процессы могут обладать или не обладать свойством эргодичности. Стационарный случайный процесс называется эргодическим если любая его реализация достаточной продолжительности является как бы "полномочным представителем" всей совокупности реализаций процесса. В таких процессах любая реализация рано или поздно пройдет через любое состояние независимо от того, в каком состоянии находился этот процесс в начальный момент времени.
Для описания погрешностей используются теория вероятностей и математическая статистика. Однако прежде необходимо сделать ряд существенных оговорок:
* применение методов математической статистики к обработке результатов измерений правомочно лишь в предположении о независимости между собой отдельных получаемых отсчетов;
* большинство используемых в метрологии форму л теории вероятностей правомерны только для непрерывных распределений, в то время как распределения погрешностей вследствие неизбежного квантования отсчетов, строго говоря, всегда дискретны, Т.е. погрешность может принимать лишь счетное множество значений.
Таким образом, условия непрерывности и независимости для результатов измерений и их погрешностей соблюдаются приближенно, а иногда и не соблюдаются. В математике под термином "непрерывная случайная величина" понимается существенно более узкое, ограниченное рядом условий понятие, чем "случайная погрешность" в метрологии.
С учетом этих ограничений процесс появления случайных погрешностей результатов измерений за вычетом систематических и прогрессирующих погрешностей обычно может рассматриваться как центрированный стационарный случайный процесс. Его описание возможно на основе теории статистически независимых случайных величин и стационарных случайных процессов.
При выполнении измерений требуется количественно оценить погрешность. Для такой оценки необходимо знать определенные характеристики и параметры модели погрешности. Их номенклатура зависит от вида модели и требований к оцениваемой погрешности. В метрологии принято различать три группы характеристик и параметров погрешностей. Первая группа - задаваемые в качестве требуемых или допускаемых нормы характеристик погрешности измерений (нормы погрешностей). Вторая группа характеристик - погрешности, приписываемые совокупности выполняемых по определенной методике измерений. Характеристики этих двух групп применяются в основном при массовых технических измерениях и представляют собой вероятностные характеристики погрешности измерений. Третья группа характеристик - статистические оценки погрешностей измерений отражают близость отдельного, экспериментально полученного результата измерения к истинному значению измеряемой величины. Они используются в случае измерений, проводимых при научных исследованиях и метрологических работах.
В качестве характеристик случайной погрешности используют СКО случайной составляющей погрешности измерений и, если необходимо, ее нормализованную автокорреляционную функцию.
Систематическая составляющая погрешности измерений характеризуется:
* СКО неисключенной систематической составляющей погрешности измерений;
* границами, в которых неисключенная систематическая составляющая погрешности измерений находится с заданной вероятностью (в частности, и с вероятностью, равной единице).
Требования к характеристикам погрешности и рекомендации по их выбору приведены в нормативном документе МИ 1317-86 "ГСИ. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров".
Мы рассматривали различные определения понятия "информация" и пришли к выводу, что информация может быть определена множеством разных способов в зависимости от выбранного подхода. Но об одном мы можем говорить однозначно: информация - знания, данные, сведения, характеристики, отражения и т.д. - категория нематериальная . Но мы живем в мире материальном. Следовательно, для существования и распространения в нашем мире информация должна быть связана с какой-либо материальной основой. Без нее информация не может передаваться и сохраняться.
Тогда материальный объект (или среда), с помощью которого представляется та или иная информация будет являться носителем информации
, а изменение какой-либо характеристики носителя мы будем называть сигналом
.
Например, представим равномерно горящую лампочку, она не передает никакой информации. Но, если мы будем включать и выключать лампочку (т.е. изменять ее яркость), тогда с помощью чередований вспышек и пауз мы сможем передать какое-нибудь сообщение (например, посредством азбуки Морзе). Аналогично, равномерный гул не дает возможности передать какую-либо информацию, однако, если мы будем изменять высоту и громкость звука, то сможем сформировать некоторое сообщение (что мы и делаем с помощью устной речи).
При этом сигналы могут быть двух видов: непрерывный
(или аналоговый
) и дискретный
.
В учебнике даны следующие определения.
Непрерывный
сигнал принимает множество значений из некоторого диапазона. Между значениями, которые он принимает, нет разрывов.
Дискретный
сигнал принимает конечное число значений. Все значения дискретного сигнала можно пронумеровать целыми числами.
Немного уточним эти определения.
Сигнал называется непрерывным
(или аналоговым), если его параметр может принимать любое
значение в пределах некоторого интервала.
Сигнал называется дискретным , если его параметр может принимать конечное число значений в пределах некоторого интервала.
Графики этих сигналов выглядят следующим образом
Примерами непрерывных сигналов могут быть музыка, речь, изображения, показания термометра (высота столба ртути может быть любой и представляет собой ряд непрерывных значений).
Примерами дискретных сигналов могут быть показания механических или электронных часов, тексты в книгах, показания цифровых измерительных приборов и т.д.
Вернемся к примерам, рассмотренным в начале сообщения - мигающая лампочка и человеческая речь. Какой из этих сигналов является непрерывным, а какой дискретным? Ответьте в комментариях и аргументируйте свой ответ. Можно ли непрерывную информацию преобразовать в дискретную? Если да - приведите примеры.
В технических отраслях знаний термин сигнал –
1) техническое средство, для передачи обращения и использования информации.
2) физический процесс отображающих информационное сообщение (изменение какого либо параметра носителя информации)
3) смысловое содержание определённого физического состояния или процесса.
Сигнал – сведенья/ сообщения/ информация, о каких либо процессах / состояниях или физических величинах объектов материального мира, выраженных в форме удобной для передачи, обработки, хранения и использования этих сведений.
С математической точки зрения сигнал представляет собой функцию, то есть зависимость одной величины от другой.
Цель обработки сигналов
Целью обработки сигналов считают изучение определённых информационных сведений, которые отображены в виде целевой информации и преобразования этих сведений в форму удобную для дальнейшего использования.
Цель анализа сигналов
Под "анализом" сигналов (analysis) имеется в виду не только их чисто математические преобразования, но и получение на основе этих преобразований выводов о специфических особенностях соответствующих процессов и объектов. Целями анализа сигналов обычно являются: - Определение или оценка числовых параметров сигналов (энергия, средняя мощность, среднее квадратическое значение и пр.). - Разложение сигналов на элементарные составляющие для сравнения свойств различных сигналов. - Сравнение степени близости, "похожести", "родственности" различных сигналов, в том числе с определенными количественными оценками.
Регистрация сигналов
С понятием сигнала неразрывно связан термин регистрации сигналов, использование которого также широко и неоднозначно, как и самого термина сигнал. В наиболее общем смысле под этим термином можно понимать операцию выделения сигнала и его преобразования в форму, удобную для дальнейшего использования, обработки и восприятия . Так, при получении информации о физических свойствах каких-либо объектов, под регистрацией сигнала понимают процесс измерения физических свойств объекта и перенос результатов измерения на материальный носитель сигнала или непосредственное энергетическое преобразование каких-либо свойств объекта в информационные параметры материального носителя сигнала (как правило - электрического). Но так же широко термин регистрации сигналов используют и для процессов выделения уже сформированных сигналов, несущих определенную информацию, из суммы других сигналов (радиосвязь, телеметрия и пр.), и для процессов фиксирования сигналов на носителях долговременной памяти, и для многих других процессов, связанных с обработкой сигналов.
Внутренние и внешние источники шумов
Шумы, как правило, имеют стохастический (случайный) характер. К помехам относят искажения полезных сигналов при влиянии различных дестабилизирующих факторов (электрические наводки, вибрация, виды шумов и помех различают по источникам их возникновения, энергетическому спектру). По характеру воздействия на сигнал источники шумов и помех бывают внутренние и внешние.
Внутренние помехи присущи физической природе источников и детекторов сигналов, а также материальных носителей. Внешние источники помех бывают искусственного и естественного происхождения. К искусственным шумам относят индустриальные помехи и помехи от работающего оборудования.
Что дает математическая модель сигнала
Теория анализа и обработки физических данных базируется на математических моделях соответствующих физических полей и физических процессов на основе которых создаются математические модели сигналов они дают возможность обобщённо абстрагируясь от физической природы судить о свойствах сигналов, предсказывать изменения сигналов в различных условиях, кроме того появляется возможность игнорировать большое число второстепенных признаков. Знания математических моделей даёт возможность классифицировать сигналы по различным признакам (например, сигналы делят на детерминированные и стохастические).
Классификация сигналов
Классификация сигналов осуществляется на основании существенных признаков соответствующих математических моделей сигналов. Все сигналы разделяют на две крупных группы: детерминированные и случайные.
Гармонические сигналы
Гармонические сигналы (синусоидальные), описываются следующими формулами:
s(t) = A×sin (2f о t+f) = A×sin ( о t+f), s(t) = A×cos( о t+), (1.1.1)
Рис. 5. Гармонический сигнал и спектр его амплитуд
где А, f o , o , f - постоянные величины, которые могут исполнять роль информационных параметров сигнала: А - амплитуда сигнала, f о - циклическая частота в герцах, о = 2f о - угловая частота в радианах, и f- начальные фазовые углы в радианах. Период одного колебания T = 1/f о = 2/ o . При j = f-p/2 синусные и косинусные функции описывают один и тот же сигнал. Частотный спектр сигнала представлен амплитудным и начальным фазовым значением частоты f о (при t = 0).Полигармонические сигналы
Полигармонические сигналы составляют наиболее широко распространенную группу периодических сигналов и описываются суммой гармонических колебаний:
s(t) =A n sin (2f n t+ n) ≡ A n sin (2B n f p t+ n), B n ∈ I, (1.1.2)
или непосредственно функцией s(t) = y(t ± kT p), k = 1,2,3,..., где Т р - период одного полного колебания сигнала y(t), заданного на одном периоде. Значение f p =1/T p называют фундаментальной частотой колебаний.
Рис. 6. Модель сигнала Рис. 7. Спектр сигнала
Полигармонические сигналы представляют собой сумму определенной постоянной составляющей (f о =0) и произвольного (в пределе - бесконечного) числа гармонических составляющих с произвольными значениями амплитуд A n и фаз j n , с частотами, кратными фундаментальной частоте f p . Другими словами, на периоде фундаментальной частоты f p , которая равна или кратно меньше минимальной частоты гармоник, укладывается кратное число периодов всех гармоник, что и создает периодичность повторения сигнала. Частотный спектр полигармонических сигналов дискретен, в связи с чем второе распространенное математическое представление сигналов - в виде спектров (рядов Фурье).Почти периодические сигнала
Почти периодические сигналы близки по своей форме к полигармоническим. Они также представляют собой сумму двух и более гармонических сигналов (в пределе – до бесконечности), но не с кратными, а с произвольными частотами, отношения которых (хотя бы двух частот минимум) не относятся к рациональным числам, вследствие чего фундаментальный период суммарных колебаний бесконечно велик рис. 9.
Рис. 9. Почти периодический сигнал и спектр его амплитуд
Аналоговые сигналы
Аналоговый сигнал (analog signal) является непрерывной или кусочно-непрерывной функцией y=x(t) непрерывного аргумента, т.е. как сама функция, так и ее аргумент могут принимать любые значения в пределах некоторого интервала y 1 £y £ y 2 , t 1 £t £ t 2 . Если интервалы значений сигнала или его независимых переменных не ограничиваются, то по умолчанию они принимаются равными от -¥ до +¥. Множество возможных значений сигнала образует континуум - непрерывное пространство, в котором любая сигнальная точка может быть определена с точностью до бесконечности.
Источниками аналоговых сигналов являются физические процессы и явления в качестве примера аналоговых сигналов чаще всего приводят изменения напряжённости электрического, магнитного и электромагнитного поля во времени.
Дискретные сигналы
Дискретный сигнал
Рис. 13. Дискретный сигнал
Дискретный сигнал (discrete signal) – рис. 13 по своим значениям также является непрерывной функцией, но определенной только по дискретным значениям аргумента. По множеству своих значений он является конечным (счетным) и описывается дискретной последовательностью отсчетов (samples) y(nt), где y 1 £y £ y 2 , t - интервал между отсчетами (интервал или шаг дискретизации, sample time), n = 0, 1, 2,...,N. Величина, обратная шагу дискретизации: f = 1/t, называется частотой дискретизации (sampling frequency). Если дискретный сигнал получен дискретизацией (sampling) аналогового сигнала, то он представляет собой последовательность отсчетов, значения которых в точности равны значениям исходного сигнала.Цифровой сигнал
Цифровой сигнал (digital signal) квантован по своим значениям и дискретен по аргументу. Он описывается квантованной решетчатой функцией y n = Q k , где Q k - функция квантования с числом уровней квантования k, при этом интервалы квантования могут быть как с равномерным распределением, так и с неравномерным, например - логарифмическим. Задается цифровой сигнал, как правило, в виде дискретного ряда (discrete series) числовых данных - числового массива по последовательным значениям аргумента при t = const, но в общем случае сигнал может задаваться и в виде таблицы для произвольных значений аргумента.
Рис. 14. Цифровой сигнал
По существу, цифровой сигнал по своим значениям (отсчетам) является формализованной разновидностью дискретного сигнала при округлении отсчетов последнего до определенного количества цифр, как это показано на рис. 14. Цифровой сигнал конечен по множеству своих значений. Процесс преобразования бесконечных по значениям аналоговых отсчетов в конечное число цифровых значений называется квантованием по уровню, а возникающие при квантовании ошибки округления отсчетов (отбрасываемые значения) – шумами (noise) или ошибками (error) квантования (quantization).Теорема Котельникова-Шеннона
Физический смысл теоремы Котельникова-Шеннона : если максимальная частота в сигнале равна f, то достаточно на одном периоде этой гармоники иметь минимум 2 отсчета с известными значениями t 1 и t 2 , как появляется возможность записать систему из двух уравнений (y 1 =a cos 2ft 1 и y 2 =a cos 2ft 2) и решить систему относительно 2-х неизвестных – амплитуды а и частоты f этой гармоники. Следовательно, частота дискретизации должна быть в 2 раза больше максимальной частоты f в сигнале. Для более низких частот это условие будет выполнено автоматически.
На практике эта теорема широко используется например в преобразовании аудиозаписей Диапазон воспринимаемых человеком частот от 20гц – до 20 кгц поэтому для преобразования без потерь необходимо выполнять дискретизацию с частотой более 40 кгц поэтому cd dvd mp3 оцифровывают с частотой 44.1 кгц. Операция квантования (аналогово-цифровое преобразование АЦП ADC) заключается в преобразовании дискретного сигнала в цифровой кодированный в двоичной сист. счисления
Понятие системы
Система любого назначения всегда имеет вход на который подаётся входной сигнал или входное воздействие (в общем случае многомерное) и выход с которого снимается обработанный выходной сигнал. Если устройство системы и внутренние операции преобразований принципиального значения не имеют, то система в целом может восприниматься как чёрный ящик в формализованном виде.
Формализованная система представляет собой определенный системный оператор (алгоритм) преобразования входного сигнала – воздействия s(t), в сигнал на выходе системы y(t) – отклик или выходную реакцию системы. Символическое обозначение операции преобразования (трансформации):
Для детерминированных входных сигналов соотношение между входными и выходными сигналами однозначно задаётся системным оператором.
Системный опреатор t
Системный оператор T - это правило (набор правил, алгоритм) преобразования сигнала s(t) в сигнал y(t). Для общеизвестных операций преобразования сигналов применяются также расширенные символы операторов трансформации, где вторым символом и специальными индексами обозначается конкретный вид операции (как, например, TF - преобразование Фурье, TF -1 - обратное преобразование Фурье).
Линейные и не линейные системы
В случае реализации на входе системы случайного входного сигнала также существует однозначное соответствие процессов на входе и выходе, однако при этом происходит изменение статистических характеристик выходного сигнала. Любые преобразования сигналов сопровождаются изменением их спектра и по характеру этих изменений их делят на 2 вида линейные и нелинейные
К нелинейным относят при котором в составе спектра сигналов появляются новые гармонические составляющие, а при линейных изменениях сигналов изменяются амплитуды составляющего спектра. Оба вида изменений могут происходить с сохранением и искажением полезной информации. Линейные системы составляют основной класс систем обработки сигналов.
Термин линейность – означает, что система преобразования сигналов должна иметь произвольную, но обязательно линейную зависимость между входным и выходным сигналами.
Система считается линейной если в пределах установленной области входных и выходных сигналов её реакция на входные сигналы аддитивна(выполняется принцип суперпозиции сигналов) и однородна (выполняется принцип пропорционального подобия).
Принцип аддитивности
Принцип аддитивности требует, чтобы реакция на сумму двух входных сигналов была равна сумме реакций на каждый сигнал в отдельности:
T = T+T.
Принцип однородности
Принцип однородности или пропорционального подобия требует сохранения однозначности масштаба преобразования при любой амплитуде входного сигнала:
T= c T.
Основные системные операции
К базовым линейным операциям, из которых могут быть сформированы любые линейные операторы преобразования, относятся операции скалярного умножения, сдвига и сложения сигналов:
y(t) = b x(t), y(t) = x(t-t), y(t) = a(t)+b(t).
Рис. 11.1.1. Графика системных операций
Операции сложения и умножения являются линейными только для дискретных и аналоговых сигналов.
Для систем, с размерностью 2 и более существует также еще одна базовая операция, которая называется операцией пространственного маскирования , которая может рассматриваться как обобщение скалярного умножения. Так, для двумерных систем:
z(x,y) = c(x,y)u(x,y),
где u(x,y) – двумерный входной сигнал, c(x,y) – пространственная маска постоянных (весовых) коэффициентов. Пространственное маскирование представляет собой поэлементное произведение значений сигнала с коэффициентами маски.
Дифференциальные уравнения как универсальный инструмент изучения сигналов
Дифференциальные уравнения представляют собой универсальный инструмент задания определенной связи между сигналами входа и выхода, как в одномерных, так и в многомерных системах, и могут описывать систему, как в режиме реального времени, так и апостериорно. Так, в аналоговой одномерной линейной системе такая связь обычно выражается линейным дифференциальным уравнением
a m = b n . (11.1.1)
При нормировке к а о = 1, отсюда следует
y(t) =b n –a m . (11.1.1")
По существу, правой частью этого выражения в самой общей математической форме отображается содержание операции преобразования входного сигнала, т.е. задается оператор трансформации входного сигнала в выходной. Для однозначного решения уравнений (11.1.1) кроме входного сигнала s(t) должны задаваться определенные начальные условия, например, значения решения y(0) и его производной y"(0) по времени в начальный момент времени.
Аналогичная связь в цифровой системе описывается разностными уравнениями
a m y((k-m)t) =b n s((k-n)t). (11.1.2)
y(kt) =b n s((k-n)t) –a m y((k-m)t). (11.1.2")
Последнее уравнение можно рассматривать как алгоритм последовательного вычисления значений y(kt), k = 0, 1, 2, …, по значениям входного сигнала s(kt) и предыдущих вычисленных значений y(kt) при известных значениях коэффициентов a m , b n и с учетом задания начальных условий - значений s(kt) и y(kt) при k < 0. Интервал дискретизации в цифровых последовательностях отсчетов обычно принимается равным 1, т.к. выполняет только роль масштабного множителя.
Рекурсивные системы
На практике стремятся упростить системы взаимозависимых моделей и привести их к так называемому рекурсивному виду. Для этого сначала выбирают эндогенную переменную (внутренний показатель), зависящую только от экзогенных переменных (внешних факторов), обозначают ее у 1 . Затем выбирается внутренний показатель, который зависит только от внешних факторов и от y 1 , и т.д.; таким образом, каждый последующий показатель зависит только от внешних факторов и от внутренних предыдущих. Такие системы называются рекурсивными. Параметры первого уравнения рекурсивных систем находят методом наименьших квадратов, их подставляют во второе уравнение и опять применяется метод наименьших квадратов, и т.д.
Сети доступа и магистральные сети
Магистральные территориальные сети (backbone wide-area networks) используются для образования одноранговых связей между крупными локальными сетями, принадлежащими большим подразделениям предприятия. Магистральные территориальные сети должны обеспечивать высокую пропускную способность, так как на магистрали объединяются потоки большого количества подсетей. Кроме того, магистральные сети должны быть постоянно доступны, то есть обеспечивать очень высокий коэффициентом готовности, так как по ним передается трафик многих критически важных для успешной работы предприятия приложений (business-critical applications). Ввиду особой важности магистральных средств им может «прощаться» высокая стоимость. Так как у предприятия обычно имеется не так уж много крупных сетей, то к магистральным сетям не предъявляются требования поддержания разветвленной инфраструктуры доступа.
Под сетями доступа понимаются территориальные сети, необходимые для связи небольших локальных сетей и отдельных удаленных компьютеров с центральной локальной сетью предприятия. Если организации магистральных связей при создании корпоративной сети всегда уделялось большое внимание, то организация удаленного доступа сотрудников предприятия перешла в разряд стратегически важных вопросов только в последнее время. Быстрый доступ к корпоративной информации из любой географической точки определяет для многих видов деятельности предприятия качество принятия решений его сотрудниками. Важность этого фактора растет с увеличением числа сотрудников, работающих на дому (telecommuters - телекоммьютеров), часто находящихся в командировках, и с ростом количества небольших филиалов предприятий, находящихся в различных городах и, может быть, разных странах.
Мультеплексирование
Мультиплексирование – использование одного канала связи для передачи данных нескольких абонентов. Линии (канал) связи состоят из физической среды, по которой передаются информационные сигналы аппаратуры передачи данных.
Разновидности каналов связи
симплексный - при связи приемника с передатчиком по одному каналу, с однонаправленной передачей информации (например, в телевизионной и радиовещательной сетях);
полудуплексный - когда два узла связи соединены одним каналом, по которому информация передается попеременно то в одном направлении, то в противоположном (в информационно-справочных и запросно-ответных системах);
дуплексный - позволяет передавать данные одновременно в двух направлениях за счет использования четырехпроводной линии связи (два провода для передачи, два других – для приема данных), или двух полос частот.
Характеристики линий связи
Основные характеристики канала связи – пропускная способность и достоверность передачи данных
Пропускная способность канала (количество информации, передаваемое в ед. времени) оценивается числом бит данных, передаваемых по каналу в секунду БИТ/ сек
Достоверность передачи данных оценивается по интенсивности битовых ошибок (BER) определяется вероятностью искажения передаваемого бита данных. Величина интенсивности битовых ошибок для каналов связи без дополнительной защиты от ошибок составляет 10 -4 до 10 -6
Основные характеристики кабелей
В компьютерных сетях применяются кабели соответствующие международным стандартам ISO 11801. В этих стандартах регламентированы след основные характеристики кабелей:
– затухание (ДБ/м);
– устойчивость кабеля к внутренним источникам помех (если в кабеле более одной пары проводов);
Импеданс (волновое сопротивление) - эффективное входное сопротивление кабеля для переменного тока;
Уровень внешнего ЭМ излучения в проводнике характеризует помехозащищённость кабеля.
Степень ослабления внешних помех от различных источников. Наиболее широкое применение находят след виды кабелей – неэкранированная витая пара / экранированная витая пара / коаксиальный кабель / оптоволокно.
Неэкранированная-
Экранированная – лучше неэкранированной
Кабель (RG8 и RG11 - толстый коаксиальный кабель имеет волновое сопротивление 8 Ом и внешний диаметр 2.5 см)
Кабели RG58 & RG59 – тонкие коаксиальные кабели с волновым сопротивлением 75 Ом
Среды передачи данных (проводные и беспроводные)
В зависимости от физической среды передачи данных линии связи можно разделить:
проводные линии связи без изолирующих и экранирующих оплеток;
кабельные, где для передачи сигналов используются такие линии связи как кабели "витая пара", коаксиальные кабели или оптоволоконные кабели;
беспроводные (радиоканалы наземной и спутниковой связи), использующие для передачи сигналов электромагнитные волны, которые распространяются по эфиру.
