Semnale analogice și discrete. Semnale analogice, discrete, digitale
Am analizat diverse definiții ale conceptului de „informație” și am ajuns la concluzia că informația poate fi definită în multe moduri diferite, în funcție de abordarea aleasă. Dar putem vorbi clar despre un singur lucru: informații - cunoștințe, date, informații, caracteristici, reflecții etc. - categorie intangibile . Dar trăim într-o lume materială. Prin urmare, pentru a exista și a se răspândi în lumea noastră, informația trebuie să fie asociată cu un fel de bază materială. Fără el, informațiile nu pot fi transmise și stocate.
Apoi va fi obiectul material (sau mediul) cu ajutorul căruia se prezintă cutare sau cutare informație purtător de informații
, și vom numi o modificare a oricărei caracteristici a transportatorului semnal
.
De exemplu, imaginați-vă un bec care arde uniform, nu transmite nicio informație. Dar, dacă aprindem și stingem becul (adică îi schimbăm luminozitatea), atunci cu ajutorul blițurilor și pauzelor alternative putem transmite un fel de mesaj (de exemplu, prin codul Morse). La fel, un zumzet uniform nu transmite nicio informație, dar dacă schimbăm înălțimea și volumul sunetului, putem forma un fel de mesaj (ceea ce facem cu limbajul vorbit).
În acest caz, semnalele pot fi de două tipuri: continuu
(sau analogic
) Și discret
.
Manualul oferă următoarele definiții.
Continuu semnalul ia multe valori dintr-un anumit interval. Nu există pauze între valorile pe care le ia.
Discret semnalul ia un număr finit de valori. Toate valorile unui semnal discret pot fi numerotate cu numere întregi.
Să clarificăm puțin aceste definiții.
Semnalul este apelat continuu(sau analog) dacă parametrul său poate accepta orice valoare într-un anumit interval.
Semnalul este apelat discret, dacă parametrul său poate lua final numărul de valori într-un anumit interval.
Graficele acestor semnale arată astfel:
Exemple continuu semnalele pot fi muzica, vorbirea, imaginile, citirile termometrului (înălțimea coloanei de mercur poate fi orice și reprezintă o serie de valori continue).
Exemple discret semnalele pot fi citiri de la ceasuri mecanice sau electronice, texte din carti, citiri de la instrumente digitale de masura etc.
Să revenim la exemplele discutate la începutul mesajului - un bec intermitent și vorbire umană. Care dintre aceste semnale este continuu și care este discret? Răspunde în comentarii și justifică răspunsul. Este posibil să convertiți informațiile continue în informații discrete? Dacă da, vă rugăm să oferiți exemple.
Prelegerea nr. 1
„Semnale analogice, discrete și digitale”.
Cele mai fundamentale două concepte ale acestui curs sunt conceptele de semnal și sistem.
Sub semnalse referă la un proces fizic (de exemplu, o tensiune care variază în timp) care afișează anumite informații sau mesaje. Matematic, un semnal este descris de o funcție de un anumit tip.
Semnalele unidimensionale sunt descrise de o funcție reală sau complexă definită pe intervalul axei reale (de obicei axa timpului). Un exemplu de semnal unidimensional este curentul electric dintr-un fir de microfon, care transportă informații despre sunetul perceput.
Semnalul x(t ) se numește mărginit dacă există un număr pozitiv O , astfel încât pentru oricine t.
Energia semnalului x(t ) se numește cantitate
,(1.1)
Dacă , atunci ei spun că semnalul x(t ) are energie limitată. Semnalele cu energie limitată au proprietatea
Dacă un semnal are energie limitată, atunci este limitat.
Puterea semnalului x(t ) se numește cantitate
,(1.2)
Dacă , atunci ei spun că semnalul x(t ) are putere limitată. Semnalele cu putere limitată pot lua valori diferite de zero pe termen nelimitat.
În realitate, semnalele cu energie și putere nelimitate nu există. Majoritate semnalele care există în natura reală sunt analogic.
Semnale analogice
sunt descrise de o funcție continuă (sau continuă pe bucăți) și funcția în sine și argumentul t poate lua orice valoare pe anumite intervale 
. În fig. 1.1a prezintă un exemplu de semnal analogic care variază în timp conform legii, unde . Un alt exemplu de semnal analogic, prezentat în Figura 1.1b, variază în timp conform legii.
Un exemplu important de semnal analogic este semnalul descris de așa-numitul. "funcția unității", care este descris de expresia
(1.3),
Unde 
.
Graficul funcției unității este prezentat în Fig. 1.2.
 |
Funcția 1 (t ) poate fi considerată ca limită a familiei de funcții continue 1(o,t ) la modificarea unui parametru al acestei familiio.
(1.4).
Familia de grafice 1(o,t ) la valori diferiteoprezentate în Fig. 1.3.
 |
În acest caz, funcția 1( t ) poate fi scris ca
(1.5).
Să notăm derivata lui 1(o, t ) ca d(o,t).
(1.6).
Familia de graficed(o,t ) este prezentată în Fig. 1.4.
 |
Zona sub curbăd(o,t ) nu depinde deoși este întotdeauna egal cu 1. Într-adevăr
(1.7).
Funcţie
(1.8)
numit Funcția de impuls Dirac saud - funcţie. Valori d - funcțiisunt egale cu zero în toate punctele, cu excepția t =0. La t =0 d-funcția este egală cu infinitul, dar în așa fel încât aria de sub curbăd- funcția este egală cu 1. Figura 1.5 prezintă graficul funcțieid(t) și d(t - t).
 |
Să notăm câteva proprietățid- Caracteristici:
1. (1.9).
Aceasta rezultă din faptul că numai la t = t.
2. (1.10) .
În integrală, limitele infinite pot fi înlocuite cu unele finite, dar astfel încât argumentul funcțieid(t - t) a dispărut în aceste limite.
(1.11).
3. Conversie Laplaced-funcții
(1.12).
ÎN în special, cândt=0
(1.13).
4. transformata Fourierd- funcții. Când p = j v de la 1.13 primim
(1.14)
La t=0
(1.15),
aceste. spectru d- funcția este egală cu 1.
Semnal analogic f(t ) se numește periodic dacă există un număr real T, astfel încât f (t + T)= f (t) pentru orice t. În acest caz T se numeste perioada semnalului. Un exemplu de semnal periodic este semnalul prezentat în Fig. 1.2a, și T = 1/f . Un alt exemplu de semnal periodic este secvențad- funcții descrise de ecuație
(1.16)
programacare este prezentat în Fig. 1.6.
 |
Semnale discrete diferă de semnalele analogice prin faptul că valorile lor sunt cunoscute numai la momente discrete în timp. Semnalele discrete sunt descrise prin funcții de rețea - secvențe -.x d(nT), unde T = const – intervalul de eșantionare (perioada), n =0,1,2,…. Funcția în sine x d(nT) pot lua în momente discrete valori arbitrare pe un anumit interval. Aceste valori ale funcției se numesc mostre sau mostre ale funcției. O altă notație pentru funcția latice x( nT) este x(n) sau x n. În fig. 1.7a și 1.7b prezintă exemple de funcții rețelei și . Urmare x(n ) poate fi finită sau infinită, în funcție de intervalul de definire al funcției.
 |
Procesul de conversie a unui semnal analogic într-unul discret se numește eșantionarea timpului. Din punct de vedere matematic, procesul de eșantionare a timpului poate fi descris ca modulare printr-un semnal analogic de intrare al unei secvențed- funcții d T(t)
(1.17)
Procesul de restabilire a unui semnal analogic de la unul discret se numește extrapolarea timpului.
Pentru secvențele discrete sunt introduse și conceptele de energie și putere. Energia secvenței x(n ) se numește cantitate
,(1.18)
Secvență de putere x(n ) se numește cantitate
,(1.19)
Pentru secvențele discrete, rămân aceleași modele privind limitarea puterii și energiei ca și pentru semnalele continue.
Periodicnumită succesiune x( nT), îndeplinind condiția x( nT)= x ( nT+ mNT), unde m și N – numere întregi. În același timp N numită perioadă de succesiune. Este suficient să setați o secvență periodică pe un interval de perioadă, de exemplu la .
Semnale digitale sunt semnale discrete care în momente discrete pot lua doar o serie finită de valori discrete - niveluri de cuantizare. Procesul de conversie a unui semnal discret într-unul digital se numește cuantificarea pe nivel. Semnalele digitale sunt descrise prin funcții de rețea cuantificatex ts(nT). Exemple de semnale digitale sunt prezentate în Fig. 1.8a și 1.8b.
Relația dintre funcția rețeleix d(nT) și funcția de rețea cuantificată x ts(nT) este determinată de funcția de cuantizare neliniară x ts(nT)= F k(x d(nT)). Fiecare nivel de cuantizare este codificat cu un număr. De obicei, codarea binară este utilizată în aceste scopuri, astfel încât probele cuantificatex ts(nT) sunt codificate ca numere binare cu n evacuări. Numărul de niveluri de cuantizare N și cel mai mic număr de cifre binare m , cu care toate aceste niveluri pot fi codificate, sunt legate prin relație
,(1.20)
Unde int(x ) – cel mai mic număr întreg nu mai mic decât x.
Astfel, cuantizarea semnalelor discrete constă în reprezentarea eșantionului de semnalx d(nT) folosind un număr binar care conține m evacuări. Ca rezultat al cuantizării, proba este reprezentată cu o eroare, care se numește eroare de cuantizare
.(1.21)
Etapa de cuantizare Q determinată de ponderea cifrei binare cel mai puțin semnificative a numărului rezultat
.(1.22)
Principalele metode de cuantizare sunt trunchierea și rotunjirea.
Trunchierea la m -bit numărul binar constă în eliminarea tuturor biților de ordin inferior ai numărului, cu excepția n seniori În acest caz, eroarea de trunchiere
. Pentru numere pozitive în orice metodă de codare 
. Pentru numerele negative, eroarea de trunchiere este nenegativă când se utilizează codul direct, iar eroarea de trunchiere este nepozitivă când se utilizează codul de complement al celor două. Astfel, în toate cazurile, valoarea absolută a erorii de trunchiere nu depășește pasul de cuantificare:
.(1.23)
Graficul funcției suplimentare de trunchiere a codului este prezentat în Fig. 1.9, iar codul direct – în Fig. 1.10.
 |
|||
 |
|||
Rotunjirea diferă de trunchiere prin faptul că, pe lângă eliminarea cifrelor inferioare ale numărului, modifică și m- al (junior care nu se poate arunca) cifra numărului. Modificarea sa este că fie rămâne neschimbată, fie crește cu unu, în funcție de faptul că partea aruncată a numărului este mai mare sau mai mică. Rotunjirea poate fi practic realizată prin adăugarea unuia la ( m +1) – muridigit al numărului cu trunchierea ulterioară a numărului rezultat la n evacuări. Eroarea de rotunjire pentru toate metodele de codare constă în 
şi prin urmare
.(1.24)
Graficul funcției de rotunjire este prezentat în Fig. 1.11.
Luarea în considerare și utilizarea diferitelor semnale presupune capacitatea de a măsura valoarea acestor semnale în anumite momente de timp. Desigur, se pune întrebarea cu privire la fiabilitatea (sau, dimpotrivă, incertitudinea) măsurării valorii semnalelor. Se ocupă de aceste probleme teoria informaţiei, al cărui fondator este K. Shannon. Ideea principală a teoriei informației este că informația poate fi tratată în același mod ca și cantitățile fizice, cum ar fi masa și energia.
De obicei caracterizăm acuratețea măsurătorilor prin valorile numerice ale erorilor obținute în timpul măsurării sau erorile estimate. În acest caz, se folosesc conceptele de erori absolute și relative. Dacă dispozitivul de măsurare are un domeniu de măsurare de la x 1 la x 2 , cu eroare absolută± D, independent de valoarea curentă x cantitatea măsurată, atunci primind rezultatul măsurătorii în formular x n inregistram cum estex n± Dși se caracterizează prin eroare relativă.
Luarea în considerare a acelorași acțiuni din perspectiva teoriei informațiilor este de o natură ușor diferită, diferă prin aceea că tuturor conceptelor enumerate li se acordă o semnificație probabilistică, statistică, iar rezultatul măsurării este interpretat ca o reducere a ariei de incertitudinea valorii măsurate. În teoria informaţiei, faptul că un dispozitiv de măsurare are un domeniu de măsurare de la x 1 la x 2 înseamnă că atunci când utilizați acest instrument, citirile pot fi obținute numai în intervalul de x 1 la x 2 . Cu alte cuvinte, probabilitatea de a primi probe mai mică decât x 1 sau mare x 2 , este egal cu 0. Probabilitatea de a primi probe este undeva în intervalul de la x 1 până la x 2 este egal cu 1.
Dacă presupunem că toate rezultatele măsurătorilor în intervalul de la x 1 la x 2 sunt la fel de probabile, adică. Deoarece densitatea distribuției probabilității pentru diferite valori ale mărimii măsurate pe întreaga scară a dispozitivului este aceeași, atunci din punctul de vedere al teoriei informațiilor, cunoștințele noastre despre valoarea mărimii măsurate înainte de măsurare pot fi reprezentate de un grafic al distribuției densității de probabilitate p (x).
Deoarece probabilitatea totală de a obține o citire este undeva între x 1 la x 2 este egal cu 1, atunci curba trebuie să conțină o zonă egală cu 1, ceea ce înseamnă că
(1.25).
După măsurare, obținem o citire a dispozitivului egală cux n. Cu toate acestea, din cauza erorii instrumentului egal cu± D, nu putem pretinde că mărimea măsurată este exact egalăx n. Prin urmare scriem rezultatul sub formax n± D. Aceasta înseamnă că valoarea reală a mărimii măsurate x se află undeva întrex n- D la x n+ D. Din punctul de vedere al teoriei informațiilor, rezultatul măsurării noastre este doar că aria de incertitudine a fost redusă la o valoare de 2DŞi caracterizat densitate de probabilitate mult mai mare
(1.26).
Obținerea oricărei informații despre cantitatea de interes pentru noi constă, așadar, în reducerea incertitudinii valorii acesteia.
Ca o caracteristică a incertitudinii valorii unei variabile aleatoare, K. Shannon a introdus conceptul entropie cantități x , care se calculează ca
(1.27).
Unitățile utilizate pentru măsurarea entropiei depind de alegerea bazei logaritmului în expresiile date. Când se utilizează logaritmi zecimal, entropia este măsurată în așa-numitele. unități zecimale sau ditah. În cazul utilizării logaritmilor binari, entropia este exprimată în unități binare sau biți.
În cele mai multe cazuri, incertitudinea cunoașterii semnificației unui semnal este determinată de efectul interferenței sau al zgomotului. Efectul de dezinformare al zgomotului în timpul transmisiei semnalului este determinat de entropia zgomotului ca variabilă aleatorie. Dacă zgomotul în sens probabilist nu depinde de semnalul transmis, atunci, indiferent de statisticile semnalului, o anumită cantitate de entropie poate fi atribuită zgomotului, care caracterizează efectul său de dezinformare. În acest caz, sistemul poate fi analizat separat pentru zgomot și semnal, ceea ce simplifică foarte mult soluția acestei probleme.
Teorema lui Shannon asupra cantității de informații. Dacă la intrarea canalului de transmitere a informaţiei este aplicat un semnal cu entropie H( x), iar zgomotul din canal are entropie H(D ) , atunci cantitatea de informații la ieșirea canalului este determinată ca
(1.28).
Dacă, pe lângă canalul principal de transmisie a semnalului, există un canal suplimentar, atunci pentru a corecta erorile rezultate din zgomot cu entropie H ( D), prin acest canal este necesar să se transmită o cantitate suplimentară de informații, nu mai puțin de
(1.29).
Aceste date pot fi codificate în așa fel încât să fie posibilă corectarea tuturor erorilor cauzate de zgomot, cu excepția unei fracțiuni arbitrar mici din aceste erori.
În cazul nostru, pentru o variabilă aleatoare distribuită uniform, entropia este definită ca
(1.30),
iar cel rămas sau entropia condiționată rezultatul măsurătorii după primirea citiriix n egal cu
(1.31).
Prin urmare, cantitatea de informații rezultată egală cu diferența dintre entropia originală și cea rămasă este egală cu
(1.32).
Atunci când se analizează sisteme cu semnale digitale, erorile de cuantizare sunt considerate ca un proces aleator staționar cu o distribuție uniformă a probabilității pe intervalul distribuției erorii de cuantizare. În fig. 1.12a, b și c arată densitățile de probabilitate ale erorii de cuantificare la rotunjirea codului complementar, codul direct și, respectiv, trunchierea.
Evident, cuantizarea este o operație neliniară. Cu toate acestea, analiza utilizează un model liniar de cuantizare a semnalului, prezentat în Fig. 1.13.
 |
|||
|
| |||
(1.33)
Semnale analogice, discrete și digitale
INTRODUCERE ÎN PROCESAREA SEMNALULUI DIGITAL
Procesarea digitală a semnalului (DSP sau procesarea semnalului digital) este una dintre cele mai noi și mai puternice tehnologii care este implementată activ într-o gamă largă de domenii ale științei și tehnologiei, cum ar fi comunicații, meteorologie, radar și sonar, imagistica medicală, audio digital și televiziunea, explorarea zăcămintelor de petrol și gaze etc. Putem spune că există o pătrundere larg răspândită și profundă a tehnologiilor de procesare a semnalului digital în toate sferele activității umane. Astăzi, tehnologia DSP este una dintre cunoștințele de bază necesare pentru oamenii de știință și ingineri din toate industriile fără excepție.
Semnale
Ce este un semnal? În formularea cea mai generală, aceasta este dependența unei cantități de alta. Adică, din punct de vedere matematic, semnalul este o funcție. Dependențele de timp sunt cel mai adesea luate în considerare. Natura fizică a semnalului poate fi diferită. Foarte des aceasta este tensiune electrică, mai rar - curent.
Forme de prezentare a semnalului:
1. temporar;
2. spectrale (în domeniul frecvenței).
Costul procesării datelor digitale este mai mic decât cel analogic și continuă să scadă, în timp ce performanța operațiunilor de calcul crește continuu. De asemenea, este important ca sistemele DSP să fie foarte flexibile. Acestea pot fi completate cu programe noi și reprogramate pentru a efectua diferite operațiuni fără a schimba echipamentul. Prin urmare, interesul pentru problemele științifice și aplicate ale procesării semnalelor digitale este în creștere în toate ramurile științei și tehnologiei.
PREFAȚĂ LA PROCESAREA SEMNALULUI DIGITAL
Semnale discrete
Esența procesării digitale este aceea semnal fizic(tensiune, curent etc.) este convertită într-o secvență numere, care este apoi supus transformărilor matematice într-un computer.
Semnale analogice, discrete și digitale
Semnalul fizic original este o funcție continuă a timpului. Astfel de semnale, determinate în orice moment t, sunt numite analogic.
Ce semnal se numește digital? Să luăm în considerare un semnal analogic (Fig. 1.1 a). Este specificat continuu pe tot intervalul de timp luat în considerare. Un semnal analogic este considerat a fi absolut precis, cu excepția cazului în care se iau în considerare erorile de măsurare.
Orez. 1.1 a) Semnal analogic
Orez. 1.1 b) Semnal eșantionat
Orez. 1.1 c) Semnal cuantizat
Pentru a primi digital semnal, trebuie să efectuați două operații - eşantionare şi cuantificare. Procesul de conversie a unui semnal analogic într-o secvență de mostre se numește prelevare de probe, iar rezultatul unei astfel de transformări este semnal discret.T. arr., prelevarea de probe constă în alcătuirea unui eşantion dintr-un semnal analogic (Fig. 1.1 b), al cărui element este numit numărătoarea inversă, vor fi separate în timp de probele învecinate pe un anumit interval T, numit interval de prelevare sau (deoarece intervalul de eșantionare este adesea neschimbat) – perioada de prelevare. Se numește reciproca perioadei de eșantionare rata de eșantionareși este definită ca:
(1.1)
La procesarea unui semnal într-un dispozitiv de calcul, eșantioanele sale sunt reprezentate sub formă de numere binare cu un număr limitat de biți. Drept urmare, eșantioanele pot lua doar un set finit de valori și, prin urmare, atunci când prezintă un semnal, acesta se rotunjește inevitabil. Procesul de conversie a probelor de semnal în numere este numit cuantizarea. Erorile de rotunjire rezultate se numesc erori sau zgomot de cuantizare. Astfel, cuantizarea este reducerea nivelurilor semnalului eșantionat la o anumită grilă (Fig. 1.1 c), cel mai adesea prin rotunjirea obișnuită. Un semnal discret în timp și cuantizat în nivel va fi digital.
Condițiile în care este posibil să se restabilească complet un semnal analogic din echivalentul său digital, păstrând în același timp toate informațiile conținute inițial în semnal, sunt exprimate prin teoremele lui Nyquist, Kotelnikov și Shannon, a căror esență este aproape aceeași. Pentru a eșantiona un semnal analogic cu păstrarea completă a informațiilor în echivalentul său digital, frecvențele maxime din semnalul analogic trebuie să fie nu mai puțin de jumătate din frecvența de eșantionare, adică f max £ (1/2) f d , adică Trebuie să existe cel puțin două mostre pe perioadă de frecvență maximă. Dacă această condiție este încălcată, în semnalul digital are loc efectul de mascare (înlocuire) a frecvențelor reale cu frecvențe mai mici. În acest caz, în locul celei reale, în semnalul digital este înregistrată o frecvență „aparentă” și, prin urmare, restabilirea frecvenței reale în semnalul analogic devine imposibilă. Semnalul reconstruit va apărea ca și cum frecvențele peste jumătate din frecvența de eșantionare au fost reflectate de la frecvența (1/2)f d către partea inferioară a spectrului și suprapuse frecvențelor deja prezente în acea parte a spectrului. Acest efect se numește aliasing sau aliasing(aliasing). Un exemplu clar de aliasing este o iluzie care este destul de des întâlnită în filme - o roată de mașină începe să se rotească împotriva mișcării sale dacă între cadrele succesive (analog cu rata de eșantionare) roata face mai mult de jumătate de rotație.
Transformarea semnalului în formă digitală realizat de convertoare analog-digitale (ADC). De regulă, ei folosesc un sistem de numere binar cu un anumit număr de cifre pe o scară uniformă. Creșterea numărului de biți crește acuratețea măsurătorilor și extinde gama dinamică a semnalelor măsurate. Informațiile pierdute din cauza lipsei de biți ADC sunt irecuperabile și există doar estimări ale erorii rezultate în „rotunjirea” eșantioanelor, de exemplu, prin puterea de zgomot generată de o eroare în ultimul bit ADC. În acest scop, se utilizează conceptul de raport semnal-zgomot - raportul dintre puterea semnalului și puterea zgomotului (în decibeli). Cele mai utilizate sunt ADC-urile de 8, 10, 12, 16, 20 și 24 de biți. Fiecare cifră suplimentară îmbunătățește raportul semnal-zgomot cu 6 decibeli. Cu toate acestea, creșterea numărului de biți reduce rata de eșantionare și crește costul echipamentului. Un aspect important este și intervalul dinamic, determinat de valorile maxime și minime ale semnalului.
Procesarea semnalului digital este realizat fie de procesoare speciale, fie pe computere mainframe folosind programe speciale. Cel mai ușor de luat în considerare liniar sisteme. Liniar sunt numite sisteme pentru care are loc principiul suprapunerii (răspunsul la suma semnalelor de intrare este egal cu suma răspunsurilor la fiecare semnal separat) și omogenitatea (o modificare a amplitudinii semnalului de intrare determină o modificare proporțională a semnal de ieșire).
Dacă semnalul de intrare x(t-t 0) generează un semnal unic de ieșire y(t-t 0) pentru orice deplasare t 0, atunci sistemul se numește invariant în timp. Proprietățile sale pot fi studiate în orice moment arbitrar. Pentru a descrie un sistem liniar, este introdus un semnal special de intrare - un singur impuls(funcția de impuls).
Un singur impuls(numărarea unică) tu 0(n) (Fig. 1.2):
Orez. 1.2. Un singur impuls
Datorită proprietăților de suprapunere și omogenitate, orice semnal de intrare poate fi reprezentat ca o sumă a unor astfel de impulsuri furnizate la momente diferite și înmulțite cu coeficienții corespunzători. Semnalul de ieșire al sistemului în acest caz este suma răspunsurilor la aceste impulsuri. Răspunsul la un impuls unitar (impuls cu amplitudine unitară) este numit răspunsul la impuls al sistemuluih(n). Cunoașterea răspunsului la impuls vă permite să analizați trecerea oricărui semnal printr-un sistem discret. Într-adevăr, un semnal arbitrar (x(n)) poate fi reprezentat ca o combinație liniară de eșantioane unitare.
Discreteness tradus din latină înseamnă discontinuitate. Acest concept este folosit în diferite ramuri ale științei, în special electronică, fizică, biologie, matematică și așa mai departe. În electronică, există conceptul de semnal discret, care prevede transmiterea de informații în condiții de modificare a valorilor posibile ale mediului de transmisie. În plus, intermitența este utilizată și în alte domenii mai sensibile, de exemplu, în microelectronică. În special, atunci când se dezvoltă circuite discrete care reprezintă elemente ale liniilor de comunicație.
Cum se folosește discretitatea în electronică
Tehnologiile moderne de comunicare existente, inclusiv programele de calculator dezvoltate în acest scop, asigură transmisia vocală, care este un flux audio. În același timp, dezvoltatorii unor astfel de echipamente și software se confruntă cu faptul că fluxul de voce este un val continuu, a cărui transmisie este posibilă numai pe un canal cu lățime de bandă mare. Utilizarea lui este prea costisitoare atât din punct de vedere al resurselor, cât și din punct de vedere financiar. Această problemă este rezolvată prin utilizarea principiilor discretității.
În loc de o undă continuă standard, un semnal discret este o expresie digitală specială care o poate descrie. Cu frecvența setată, parametrii undei sunt convertiți în informații digitale și trimiși pentru recepție. De fapt, este posibil să se asigure comunicarea cu utilizarea minimă a resurselor și energiei.
Discretența vă permite să reduceți semnificativ fluxul total de date, formând o transmisie de pachete din acesta. Mai mult, datorită faptului că eșantionarea undelor se observă cu intervale între lucru și pauze, posibilitatea de distorsiune este eliminată. Se creează o garanție că partea trimisă a pachetului de date va fi livrată la destinația dorită, iar următoarea parte va fi transmisă după aceasta. În cazul undelor obișnuite, posibilitatea de interferență este mult mai mare.
Exemple de cea mai simplă discreție
Manualele de fizică folosesc adesea analogia unei cărți tipărite pentru a explica conceptul de discreție atunci când este aplicat unui semnal. Astfel, la citirea acestuia, se percepe un flux continuu de informatii prezentate. Mai mult, practic toate informațiile conținute în acesta sunt un cod format dintr-un set de litere, spații și semne de punctuație. Inițial, modul de comunicare al unei persoane este vocea, dar prin scriere este posibilă înregistrarea sunetului folosind un cod de litere. Mai mult, dacă luăm în considerare capacitatea în kilobytes sau megabytes, atunci volumul textului tipărit va ocupa mai puțin spațiu decât înregistrarea sa audio.
Revenind la exemplul unei cărți, rezultă că autorul acesteia creează un anumit semnal discret, rupând fluxul de sunet în blocuri și prezentându-le într-un anumit mod de codificare, adică în limbaj scris. Cititorul însuși, deschizând cartea, prin cunoștințele sale despre codificare și gândire, combină litere discrete într-un flux continuu de informații. Acest exemplu ajută cu succes la explicarea într-un limbaj simplificat de ce este necesară discreția și de ce este atât de strâns legată de semnalele utilizate în electronică.
Un exemplu simplu de discontinuitate vizuală sunt desenele animate vechi desenate manual. Rama lor era alcătuită din zeci de poze care se succedau cu pauze scurte. Fiecare imagine ulterioară se schimbă ușor, așa că ochiului uman i se pare că personajele de pe ecran se mișcă. Datorită discretității, este în general posibil să se formeze o imagine în mișcare.
Exemplul cu desene desenate manual arată doar o parte a proprietății discrete. O tehnologie similară este utilizată la crearea videoclipurilor. Merită să ne amintim benzile de film sau filme vechi, când pe o bandă lungă există multe imagini mici, la schimbare, ceea ce creează efectul de mișcare pe ecran. Deși tehnologiile moderne s-au îndepărtat de suporturile materiale ale unor astfel de rame, principiul discretității este încă folosit, deși modificat.
Semnal discret
Acest concept ne permite să afișăm opusul fenomenului unui semnal continuu. La utilizarea continuității, una dintre manifestări este o undă sonoră cu o anumită amplitudine și frecvență, care este difuzată continuu, fără pauze. Deși există mai multe modalități destul de eficiente de procesare a unui semnal continuu sau așa-numitul analog, care fac posibilă reducerea volumului fluxului de informații, acestea nu sunt atât de eficiente. Utilizarea procesării discrete face posibilă ca echipamentele să fie mai puțin voluminoase și să elimine comunicațiile costisitoare. În electronică, conceptele de semnale discrete și digitale sunt practic același lucru.
Avantajele incontestabile ale unui semnal discret includ:
- Capacitatea de a evita denaturarea informațiilor.
- Asigurarea imunității ridicate la zgomot, care este posibilă ca urmare a utilizării codării informațiilor.
- Posibilitatea de arhivare a datelor pentru a păstra resursele media.
- Oferă capacitatea de a difuza informații din diverse surse pe un singur canal.
- Disponibilitatea unei descrieri matematice simplificate.
Discretența nu este lipsită de dezavantaje. Atunci când îl utilizați, este necesară utilizarea tehnologiilor înalte și, prin urmare, părțile critice ale mecanismelor electronice își pierd capacitatea de a efectua reparații artizanale. În caz de deteriorare gravă, este necesară înlocuirea unităților individuale. În plus, este posibilă pierderea parțială a informațiilor conținute în semnalul discret.
Metode de implementare a discretității atunci când se lucrează cu semnale
După cum a fost deja clarificat, un semnal discret este o secvență de valori codificate digital. Există diverse metode de codare, dar una dintre cele mai populare este semnalele digitale binare. Sunt folosite în aproape toate dispozitivele electronice, deoarece sunt ușor de codat și decodat.
Un semnal digital discret are două valori „1” și „0”. Pentru a transmite date, este creată o tensiune de impuls. După generarea unui impuls, dispozitivul care îl primește percepe o parte a semnalului ca „1”, iar pauza ulterioară ca „0”. Echipamentul de decodificare evaluează frecvența impulsurilor furnizate și le restabilește la datele originale. Dacă ne uităm la graficul unui semnal discret, putem vedea că tranziția între valoarea zero și valoarea maximă are loc instantaneu. Graficul este format din colțuri dreptunghiulare în care linia dintre valorile superioare și inferioare nu are o tranziție lină. Datorită acestui fapt, echipamentul de recepție citește clar informațiile, eliminând astfel interferența, deoarece chiar și un impuls slab recepționat va fi citit ca maxim, adică „1”, iar o pauză ca „0”.
Deși discretitatea poate reduce semnificativ formarea interferenței, nu poate elimina absența completă. Dacă există un nivel mare de zgomot în fluxul digital, atunci este imposibil să recuperați datele din semnalele primite. În cazul semnalelor analogice continue, pot fi aplicate diverse filtre pentru a elimina distorsiunile și a restabili informațiile. De aceea principiul discretității nu se aplică întotdeauna.
Implementarea tehnică a principiilor discretității
Semnalele discrete sunt folosite pentru a înregistra pe medii cunoscute, cum ar fi CD, DVD și așa mai departe. Ele sunt citite de playere digitale, telefoane mobile, modemuri și aproape orice echipament tehnic pe care toată lumea le folosește în fiecare zi. Toate tehnologiile multimedia constau în dispozitive de compresie, codificare și decodare, ceea ce face posibilă lucrul cu semnale discrete.
Chiar și acele zone care au folosit inițial tehnologii de transmisie continuă a datelor încep să renunțe la această metodă și să introducă discreție. Toate echipamentele audio moderne funcționează exact așa. Există, de asemenea, o abandonare treptată a televiziunii analogice. Absența unei tranziții ascuțite de la o tehnologie la a doua se observă datorită faptului că un semnal discret poate fi convertit înapoi în analog. Acest lucru asigură o anumită compatibilitate între diferite sisteme.
Dacă luăm în considerare alte exemple de echipamente în care sunt aplicate principiile discretității, atunci astfel de exemple includ:
- Placi de sunet.
- Instrumente muzicale electronice.
- Navigatori.
- Camere digitale.
Domeniul de aplicare al principiului discretității este foarte extins. În acest sens, echipamentul în care este implementat progresează semnificativ, în timp ce ușurința de utilizare a unor astfel de echipamente crește de multe ori.
