Care este diferența dintre controlul analogic și controlul discret? Cum este un semnal de măsurare diferit de un semnal? Dați exemple de semnale de măsurare utilizate în diferite domenii ale științei și tehnologiei. Principalele caracteristici ale cablurilor
Prelegerea nr. 1
„Semnale analogice, discrete și digitale”.
Cele mai fundamentale două concepte în acest curs sunt conceptele de semnal și sistem.
Sub semnaleste inteles proces fizic(de exemplu, tensiune variabilă în timp) afișarea unor informații sau mesaje. Matematic, un semnal este descris de o funcție de un anumit tip.
Semnalele unidimensionale sunt descrise prin real sau functie complexa, definit 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 A , astfel încât pentru oricine t.
Energia semnalului x(t ) se numește cantitate
,(1.1)
Dacă , apoi 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 oferă un exemplu semnal analog, modificându-se în timp conform legii, unde . Un alt exemplu de semnal analogic, prezentat în Figura 1.1b, variază în timp conform legii.
Un exemplu important Un semnal analogic este un semnal 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(A, t ) la modificarea unui parametru al acestei familiiA.
(1.4).
Familia de grafice 1(A, t ) la valori diferiteAprezentate în Fig. 1.3.
 |
În acest caz, funcția 1( t ) poate fi scris ca
(1.5).
Să notăm derivata lui 1(A, t ) ca d(A,t).
(1.6).
Familia de graficed(A, t ) este prezentată în Fig. 1.4.
 |
Zona sub curbăd(A, t ) nu depinde deAși 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),
acestea. gamă d- funcția este egală cu 1.
Semnal analog 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 în ceea ce privește 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 care 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. Folosit de obicei în aceste scopuri codificare binară, 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 al numărului, cu excepția n seniori În acest caz, eroarea de trunchiere
. Pentru numere pozitive în orice metodă de codare 
. Pentru numere negative folosind cod direct eroarea de trunchiere este nenegativă și atunci când se utilizează cod suplimentar această eroare nu este pozitivă. 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 
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 informațiilor 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 de distribuție a 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 inainte de 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 2DȘi 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 folosesc logaritmi zecimali, 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 acțiunea interferenței sau a 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 se aplică 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 canal suplimentar, apoi pentru a corecta erorile rezultate din zgomot cu entropie H ( D), prin acest canal este necesar să se transmită cantitate suplimentară informatii nu mai putin 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 măsurării 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 cuantizare 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)
Orice sistem prelucrare digitală semnalele, indiferent de complexitatea sa, conține digital dispozitiv de calcul- digital universal calculator, microprocesor sau special conceput pentru a rezolva sarcina specifica dispozitiv de calcul. Semnalul care ajunge la intrarea unui dispozitiv de calcul trebuie convertit într-o formă adecvată pentru procesare pe un computer. Trebuie să fie sub forma unei secvențe de numere reprezentate în codul mașinii.
În unele cazuri, sarcina de prezentare semnal de intrareîn formă digitală este relativ simplu de rezolvat. De exemplu, dacă trebuie să transmiteți text verbal, atunci fiecare simbol (litera) al acestui text trebuie să fie asociat cu un anumit număr și, astfel, să reprezinte semnal transmis ca o succesiune numerică. Ușurința rezolvării problemei în acest caz se explică prin faptul că textul verbal este de natură discretă.
Cu toate acestea, majoritatea semnalelor întâlnite în ingineria radio sunt continue. Acest lucru se datorează faptului că semnalul este o reflectare a unui proces fizic și aproape toate procesele fizice sunt de natură continuă.
Să luăm în considerare procesul de eșantionare a unui semnal continuu în exemplu concret. Să presupunem că temperatura aerului este măsurată la bordul unei anumite nave spațiale; Rezultatele măsurătorilor trebuie transmise pe Pământ la un centru de procesare a datelor. Temperatura
Orez. 1.1. Tipuri de semnale: a - semnal continuu (continuu); 6 - semnal discret; c - oscilatie AIM; g - semnal digital
aerul se măsoară continuu; Citirile senzorului de temperatură sunt, de asemenea, o funcție continuă a timpului (Fig. 1.1, a). Dar temperatura se schimbă lent; este suficient să-și transmită valorile o dată pe minut. În plus, nu este nevoie să-l măsurați cu o precizie mai mare de 0,1 grade. Astfel, în loc de o funcție continuă, puteți transmite o secvență la intervale de 1 minut valori numerice(Fig. 1.1, d), iar în intervalele dintre aceste valori puteți transmite informații despre presiune, umiditatea aerului și alte informații științifice.
Exemplul luat în considerare arată că procesul de eșantionare a semnalelor continue constă din două etape: eșantionarea după timp și eșantionarea după nivel (cuantificare). Un semnal eșantionat numai în timp se numește discret; nu este încă potrivit pentru prelucrare în dispozitiv digital. Un semnal discret este o secvență ale cărei elemente sunt exact egale cu valorile corespunzătoare ale semnalului continuu original (Fig. 1.1, b). Un exemplu de semnal discret poate fi o secvență de impulsuri cu amplitudine variabilă - o oscilație modulată în amplitudine (Fig. 1.1, c). Analitic, un astfel de semnal discret este descris de expresie
unde este semnalul continuu original; un singur impuls de oscilație AIM.
Dacă reducem durata pulsului menținând aria sa neschimbată, atunci în limită funcția tinde spre funcția -. Atunci expresia semnalului discret poate fi reprezentată ca
Pentru a converti un semnal analogic într-un semnal digital, eșantionarea în timp trebuie să fie urmată de eșantionarea nivelului (cuantificare). Necesitatea cuantizării este cauzată de faptul că orice dispozitiv de calcul poate funcționa numai cu numere care au un număr finit de cifre. Astfel, cuantizarea este rotunjirea valorilor transmise cu o precizie dată. Deci, în exemplul luat în considerare, valorile temperaturii sunt rotunjite la trei cifre semnificative (Fig. 1.1, d). În alte cazuri, numărul de biți ai valorilor semnalului transmis poate fi diferit. Un semnal care este eșantionat atât în timp, cât și în nivel se numește digital.
Alegerea corectă a intervalelor de eșantionare în funcție de timp și nivel este foarte importantă la dezvoltare sisteme digitale procesare a semnalului. Cu cât intervalul de eșantionare este mai mic, cu atât semnalul eșantionat corespunde mai strâns cu semnalul continuu original. Cu toate acestea, pe măsură ce intervalul de eșantionare scade în timp, numărul de eșantioane crește, iar pentru a menține timpul total de procesare a semnalului neschimbat, este necesară creșterea vitezei de procesare, ceea ce nu este întotdeauna posibil. Pe măsură ce intervalul de cuantizare scade, sunt necesari mai mulți biți pentru a descrie semnalul, drept urmare filtrul digital devine mai complex și mai greoi.
O persoană vorbește la telefon în fiecare zi, se uită la diverse canale TV, ascultă muzică și navighează pe internet. Toate mijloacele de comunicare și altele mediul informațional pe baza transmisiei semnalului tipuri variate. Mulți oameni pun întrebări despre ce este diferit informații analogice din alte tipuri de date, ce este un semnal digital. Răspunsul la acestea poate fi obținut prin înțelegerea definiției diferitelor semnale electrice și studierea diferențelor lor fundamentale între ele.
Semnal analog
Un semnal analogic (continuu) este un semnal informațional natural care are un anumit număr de parametri care sunt descriși de o funcție de timp și un set continuu de toate valorile posibile.
Simțurile umane captează toate informațiile din mediu inconjuratorîn formă analogică. De exemplu, dacă o persoană vede un camion care trece prin apropiere, atunci mișcarea acestuia este observată și se schimbă continuu. Dacă creierul ar primi informații despre mișcarea vehiculelor o dată la 15 secunde, atunci oamenii ar cădea mereu sub roțile lui. O persoană evaluează distanța instantaneu și în fiecare moment este definită și diferită.
Același lucru se întâmplă cu alte informații - oamenii aud sunetul și evaluează volumul acestuia, evaluează calitatea semnalului video și altele asemenea. În consecință, toate tipurile de date sunt de natură analogică și sunt în continuă schimbare.
Pe o notă. Semnalele analogice și digitale sunt implicate în transmiterea vorbirii interlocutorilor care comunică prin telefon. Internetul funcționează pe baza schimbului acestor canale de semnal; cablu de rețea. Aceste tipuri de semnale sunt de natură electrică.
Un semnal analogic este descris de o funcție matematică de timp similară cu o undă sinusoidală. Dacă efectuați măsurători, de exemplu, ale temperaturii apei, încălzind-o și răcind-o periodic, atunci graficul funcției va afișa o linie continuă care reflectă valoarea acesteia în fiecare perioadă de timp.
Pentru a evita interferența, astfel de semnale trebuie amplificate de mijloace specialeși instrumente. Dacă nivelul interferenței semnalului este ridicat, atunci acesta trebuie amplificat mai mult. Acest proces este însoțit de cheltuieli mari de energie. Un semnal radio amplificat, de exemplu, poate deseori deveni el însuși o interferență pentru alte canale de comunicație.
Interesant de știut. Semnalele analogice erau folosite anterior în toate tipurile de comunicații. Cu toate acestea, acum este înlocuit peste tot sau a fost deja înlocuit (comunicații mobile și internet) cu semnale digitale mai avansate.
Analogic și televiziune digitală coexistă deocamdată împreună, dar tipul digital de televiziune și radiodifuziune cu de mare vitezăînlocuiește metoda analogică de transmitere a datelor datorită avantajelor sale semnificative.
Pentru a descrie acest tip de semnal informativ, sunt utilizați trei parametri principali:
- frecvență;
- lungimea de undă;
- amplitudine.
Dezavantajele unui semnal analogic
Un semnal analogic are următoarele proprietăți, care arată diferența lor față de versiunea digitală:
- Acest tip de semnal se caracterizează prin redundanță. Adică, informațiile analogice din ele nu sunt filtrate - transportă o mulțime de date de informații inutile. Cu toate acestea, este posibil să treacă informații printr-un filtru, știind Opțiuni suplimentareși natura semnalului, de exemplu, prin metoda frecvenței;
- Siguranță. Este aproape complet neajutorat împotriva intruziunilor neautorizate din exterior;
- Neputință absolută în fața diferitelor tipuri de interferențe. Dacă se impune vreo interferență asupra canalului de transmisie a datelor, aceasta va fi transmisă neschimbată de către receptorul de semnal;
- Lipsa diferențierii specifice a nivelurilor de eșantionare – calitate și cantitate informatiile transmise nu este limitat de nimic.
Proprietățile de mai sus sunt dezavantaje metoda analogica transmiterea de date pe baza cărora poate fi considerată complet învechită.
Semnale digitale și discrete
Semnalele digitale sunt semnale informatice artificiale, prezentate sub forma unor valori digitale obișnuite care descriu parametri specifici ai informațiilor transmise.
Pentru informații.În zilele noastre, se folosește în mod predominant un flux de biți simplu de codat - un semnal digital binar. Acesta este tipul care poate fi folosit în electronica binară.
Diferență tip digital transmiterea datelor din versiunea analogică este că un astfel de semnal are un anumit număr de valori. În cazul unui flux de biți, există două dintre ele: „0” și „1”.
Trecerea de la zero la maxim într-un semnal digital este bruscă, permițând echipamentului receptor să-l citească mai clar. Dacă apar anumite zgomote și interferențe, va fi mai ușor pentru receptor să decodeze un semnal electric digital decât în cazul transmisiei de informații analogice.
Cu toate acestea, semnalele digitale diferă de versiunea analogică într-un singur dezavantaj: când nivel inalt interferențe, este imposibil să le restabiliți, dar este posibil să extrageți informații din semnalul continuum. Un exemplu în acest sens ar fi o conversație telefonică între două persoane, în timpul căreia pot dispărea cuvinte întregi și chiar fraze ale unuia dintre interlocutori.
Acest efect în mediul digital se numește efect de întrerupere, care poate fi localizat prin reducerea lungimii liniei de comunicație sau prin instalarea unui repetor, care copiază complet tipul original de semnal și îl transmite mai departe.
Informațiile analogice pot fi transmise canale digitale, după ce a trecut prin procesul de digitalizare dispozitive speciale. Acest proces se numește conversie analog-digitală (ADC). Acest proces Poate fi și opusul - conversie digital-analog (DAC). Un exemplu de dispozitiv DAC ar fi un receptor TV digital.
Sistemele digitale se disting și prin capacitatea de a cripta și codifica datele, care a devenit un motiv important pentru digitalizare comunicatii mobileși internetul.
Semnal discret
Există un al treilea tip de informații – discrete. Un astfel de semnal este intermitent și se modifică în timp, luând oricare dintre valorile posibile (prescrise în prealabil).
Transferul discret de informații se caracterizează prin faptul că schimbările apar în funcție de trei scenarii:
- Semnalul electric se modifică numai în timp, rămânând continuu (neschimbat) ca mărime;
- Se schimbă doar în mărime, rămânând în același timp continuu în timp;
- De asemenea, se poate schimba simultan atât în amploare, cât și în timp.
Discretenia și-a găsit aplicație în transmisie de pachete cantități mari de date în sistemele de calcul.
Ne-am gândit diverse definiții conceptul de „informație” și a ajuns la concluzia că informația poate fi definită printr-un set căi diferite in functie de abordarea aleasa. 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 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 indicii de mecanică sau ceas electronic, texte în cărți, lecturi digitale instrumente 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? Răspundeți în comentarii și justificați-vă răspunsul. Este posibil informare continuă converti în discret? Dacă da, vă rugăm să oferiți exemple.
Semnalul este funcția de informare, purtând un mesaj despre proprietățile fizice, starea sau comportamentul oricăruia sistem fizic, obiect sau mediu, iar scopul procesării semnalului poate fi considerat a fi extragerea anumitor informatii informative, care sunt afișate în aceste semnale (pe scurt - informații utile sau țintă) și transformând aceste informații într-o formă convenabilă pentru percepție și utilizare ulterioară.
Un parametru informativ al unui semnal poate fi orice parametru al purtătorului de semnal care este asociat funcțional cu valorile datelor de informații.
Semnalul în sine în sens general, aceasta este dependenta unei marimi de alta, iar din punct de vedere matematic este o functie.
Cea mai comună reprezentare a semnalelor este sub formă electrică sub formă de tensiune în funcție de timp U(t).
Prin „analiza” semnalelor ne referim nu numai la transformările lor pur matematice, ci și la tragerea de concluzii despre caracteristici specifice procese și obiecte relevante.
Termenul este indisolubil legat de conceptul de semnal înregistrare semnale, a căror utilizare este la fel de largă și ambiguă ca și termenul de semnal în sine.
În sensul cel mai general, acest termen poate fi înțeles ca operația de a izola un semnal și de a-l transforma într-o formă convenabilă pentru utilizare ulterioară.
Semnal analogic (AC)
Majoritatea semnalelor sunt de natură analogică, adică se schimbă continuu în timp și pot lua orice valoare într-un anumit interval. Semnalele analogice sunt descrise de unii functie matematica timp.
Exemplu de semnal AC - armonic - s(t) = A·cos(ω·t + φ).
Semnalele analogice sunt folosite în telefonie, radiodifuziune și televiziune. Este imposibil să introduceți un astfel de semnal într-un computer și să-l procesați, deoarece în orice interval de timp are un număr infinit de valori, iar pentru o reprezentare precisă (fără eroare) a valorii sale, sunt necesare numere de adâncime infinită. Prin urmare, este necesar să se convertească semnalul analogic, astfel încât să poată fi reprezentat ca o secvență de numere cu o anumită adâncime de biți.
Eșantionarea unui semnal analogic constă în reprezentarea semnalului ca o secvență de valori luate la momente discrete de timp. Aceste valori sunt numite conteaza.Δt se numește interval de prelevare.
Semnal cuantizat
În timpul cuantizării, întreaga gamă de valori ale semnalului este împărțită în niveluri, al căror număr trebuie reprezentat în numere cu o anumită adâncime de biți. Distanța dintre aceste niveluri se numește pas de cuantizare Δ. Numărul acestor niveluri este N (de la 0 la N-1). Fiecărui nivel i se atribuie un număr. Eșantioanele de semnal sunt comparate cu nivelurile de cuantizare și un număr corespunzător unui anumit nivel de cuantizare este selectat ca semnal. Fiecare nivel de cuantizare este codificat ca un număr binar cu n biți. Numărul de niveluri de cuantizare N și numărul de biți n numere binare , care codifică aceste niveluri, sunt legate prin relația n ≥ log 2 (N).
Semnal digital
Pentru a reprezenta un semnal analogic ca o secvență de numere de biți finiți, acesta trebuie mai întâi convertit într-un semnal discret și apoi supus la cuantizarea. Cuantizarea este un caz special de discretizare, când discretizarea are loc cu aceeași valoare numită cuantum. Ca urmare, semnalul va fi prezentat în așa fel încât la fiecare interval de timp dat să fie cunoscută valoarea aproximativă (cuantificată) a semnalului, care poate fi notată. întreg. Dacă scriem aceste numere întregi în sistem binar , obțineți o secvență de zerouri și unu, care va fi un semnal digital.
Se numește transmiterea, emisia și recepția de mesaje prin sisteme electromagnetice telecomunicatii.
Semnalele, precum mesajele, pot fi continuuȘi discret. Parametrul de informare al unui semnal continuu în timp poate lua orice valoare instantanee în anumite limite.
Semnalul continuu este adesea numit analog.
Un semnal discret este caracterizat de un număr finit de valori ale parametrilor de informații. Adesea, acest parametru ia doar două valori. Sa luam in considerare model grafic, afișând diferențe fundamentale generarea de semnale analogice și discrete (Fig. 3.4.).
Semnal analog în sistemele de transmisie se numește semnal electric sau optic continuu F n (t), ai cărui parametri (amplitudine, frecvență sau fază) variază în funcție de legea unei funcții continue a timpului sursei de informații., de exemplu, un mesaj vocal, o imagine în mișcare sau statică etc. Semnalele continue pot lua orice valoare (un set infinit) în anumite limite.
Semnale discrete- constau din elemente individuale care iau un număr finit de valori diferite. Semnalele discrete analogice F d (t) pot fi obținute din F n (t) continuu folosind eșantionarea în timp (prin intervalul T d), cuantificarea amplitudinii sau ambele.
Semnal digital F c (t) este format ca un grup de impulsuri în sistemul numeric binar, corespunzând amplitudinii unui semnal analog cuantificat la nivel și discret în timp, în timp ce prezența unui impuls electric corespunde cu „1” în numărul binar. sistem, iar absența acestuia corespunde cu „0”.
Principalul avantaj al semnalelor digitale este imunitatea lor ridicată la zgomot, deoarece în prezența zgomotului și a distorsiunii în timpul transmisiei lor, este suficient să se înregistreze prezența sau absența impulsurilor la recepție.
Prin urmare, Pentru a obține un semnal digital, este fundamental necesar să efectuați trei operații de bază semnal continuu: eșantionare în timp, cuantificare și codificare de nivel.
Orez. 3.4. Soiuri semnale discreteși diferențele lor de tip de formare față de un semnal analogic:
a) - discret în timp;
b) - discret ca nivel;
c) - discret în timp și nivel;
d) - semnal binar digital.
Anexă la prelegere.
Semnal(V teoria informaţiei şi comunicării) - material mediu de stocare, folosit pentru transmisie mesaje V Sistem de comunicatii. Semnalul poate fi generat, dar recepția lui nu este obligatorie, spre deosebire de mesaje, care trebuie acceptat de partea care primește, altfel nu este un mesaj. Un semnal poate fi orice proces fizic ai cărui parametri se modifică în conformitate cu mesajul transmis.
Este descris un semnal, determinist sau aleatoriu model matematic, o funcție care caracterizează modificarea parametrilor semnalului. Modelul matematic de reprezentare a unui semnal în funcție de timp este un concept fundamental inginerie radio teoretică, care s-a dovedit a fi rodnic pentru amândoi analiză, si pentru sinteză dispozitive și sisteme de inginerie radio.
În ingineria radio, o alternativă la un semnal care transportă informații utile este zgomot- de obicei functie aleatorie timp, interacționând (de exemplu, prin adăugare) cu semnalul și distorsionându-l. Sarcina principală a ingineriei radio teoretice este extragerea Informatii utile din semnal cu luarea în considerare obligatorie a zgomotului.
Concept semnal permite abstract dintr-un specific cantitate fizica , cum ar fi curentul, tensiunea, undă acusticăși luați în considerare în afara contextului fizic fenomenele asociate cu codificarea informațiilor și extragerea acesteia din semnale care sunt de obicei distorsionate zgomot. În cercetare, semnalul este adesea reprezentat în funcție de timp, ai cărui parametri pot fi informatie necesara. Se numește metoda de înregistrare a acestei funcții, precum și metoda de înregistrare a zgomotului interferent model de semnal matematic.
În legătură cu conceptul de semnal, se formulează următoarele: principii de baza cibernetică, ca concept despre lățime de bandă canal de comunicare dezvoltat Claude Shannonși despre receptie optima, dezvoltat V. A. Kotelnikov.
