Различают четыре вида сигналов s(t): непрерывный непрерывного времени, непрерывный дискретного времени, дискретный непрерывного времени и дискретный дискретного времени .
Непрерывные сигналы непрерывного времени называют сокращенно непрерывными (аналоговыми) сигналами. Они могут изменяться в произвольные моменты, принимая любые из непрерывного множества возможных значении (рис. 1.3). К таким сигналам относится и известная всем синусоида.
Рис. 1.3 Непрерывный сигнал
Рис. 1.4 Непрерывный сигнал дискретною времени
Непрерывные сигналы дискретного времени могут принимать произвольные значения, но изменяться только в определенные, наперед заданные (дискретные) моменты (рис. 1.4).
Дискретные сигналы непрерывного времени отличаются тем, что они могут изменяться в произвольные моменты, но их величины принимают только разрешенные (дискретные) значения (рис. 1.5).
Дискретные сигналы дискретного времени (сокращенно дискретные) (рис. 1.6) в днекретные моменты времени могут принимать только разрешенные (днекретные) значения.
Сигналы, формируемые на выходе преобразователя дискретного сообщения в сигнал, как правило, являются по информационному параметру дискретными, т. е. описываются функцией дискретного времени и конечным множеством возможных значений. В технике передачи данных такие сигналы называют цифровыми сигналами данных (ЦСД). Параметр сигнала данных, изменение которого отображает изменение сообщения, называется представляющим (информационным) . На рис. 1.7 изображен ЦСД, представляющим параметром которого является амплитуда, а множество возможных значений представляющего параметра равно двум Часть цифрового сигнала данных, отличающаяся от остальных частей значением одного из своих представляющих. параметров, называется элементом ЦСД.
Фиксируемое значение состояния представляющею параметра сигнала называется значащей позицией. Момент, в который происходит смена значащей позиции сигнала, называется значащим (ЗМ).
Рис. 1.5 Дискретный сигнал непрерывною времени
Рис. 1.6 Дискретный сигнал
Рис. 1.7 Цифровой сигнал данных
Интервал времени между двумя соседними значащими моментами сигнала называется значащим (ЗИ)
Минимальный интервал времени то, которому равны значащие интервалы времени сигнала, называется единичным (интервалы а-б, б-в и другие на рис 1 7). Элемент сигнала, имеющий длительность, равную единичному интервалу времени, называется единичным (е э)
Термин единичный элемент является одним из основных в технике передачи данных. В телеграфии ему соответствует термин элементарная посылка
Различают изохронное и анизохронные сигналы данных Для изохронного сигнала любой значащий интервал времени равен единичному интервалу или их целому числу. Анизохронными называются сигналы, элементы которых могут иметь любую длительность, но не менее чем Другой особенностью анизохронных сигналов является то, что они могут отстоять друг от друга во времени на произвольном расстоянии
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.
Аналоговый сигнал является непрерывной функцией непрерывного аргумента, т.е. определен для любого значения независимой переменной. Источниками аналоговых сигналов, как правило, являются физические процессы и явления, непрерывные в своем развитии (динамике изменения значений определенных свойств) во времени, в пространстве или по любой другой независимой переменной, при этом регистрируемый сигнал подобен (аналогичен) порождающему его процессу. Пример математической записи конкретного аналогового сигнала: y (t ) = 4.8exp[-(t -4) 2 /2.8]. Пример графического отображения данного сигнала приведен на Рис. 2.2.1, при этом как числовые величины самой функция, так и ее аргументов, могут принимать любые значения в пределах некоторых интервалов 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 непрерывное пространство, в котором любая точка может быть определена с бесконечной точностью.
Рис. 2.2.1. Графическое отображение сигнала y (t ) = 4.8 exp[-(t -4) 2 /2.8].
Дискретный сигнал 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 y (n ×Dt ), где y 1 £ y £ y 2 , Dt - интервал между отсчетами (интервал дискретизации сигнала), n = 0, 1, 2, ..., N – нумерация дискретных значений отсчетов. Если дискретный сигнал получен дискретизацией аналогового сигнала, то он представляет собой последовательность отсчетов, значения которых в точности равны значениям исходного сигнала по координатам n Dt .
Пример дискретизации аналогового сигнала, приведенного на Рис. 2.2.1, представлен на Рис. 2.2.2. При Dt = const (равномерная дискретизация данных) дискретный сигнал можно описывать сокращенным обозначением y (n ).
При неравномерной дискретизации сигнала обозначения дискретных последовательностей (в текстовых описаниях) обычно заключаются в фигурные скобки - {s (t i )}, а значения отсчетов приводятся в виде таблиц с указанием значений координат t i . Для коротких неравномерных числовых последовательностей применяется и следующее числовое описание: s (t i ) = {a 1 , a 2 , ..., a N }, t = t 1 , t 2 , ..., t N .
Цифровой сигнал квантован по своим значениям и дискретен по аргументу. Он описывается квантованной решетчатой функцией y n = Q k [y (n Dt )], 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 числового массива по последовательным значениям аргумента при Dt = const, но, в общем случае, сигнал может задаваться и в виде таблицы для произвольных значений аргумента.
По существу, цифровой сигнал является формализованной разновидностью дискретного сигнала при округлении значений последнего до определенного количества цифр, как это показано на Рис. 2.2.3. В цифровых системах и в ЭВМ сигнал всегда представлен с точностью до определенного количества разрядов и следовательно всегда является цифровым, С учетом этих факторов при описании цифровых сигналов функция квантования обычно опускается (подразумевается равномерной по умолчанию), а для описания сигналов используются правила описания дискретных сигналов.
Рис. 2.2.2. Дискретный сигнал Рис. 2.2.3. Цифровой сигнал
y (n Dt ) = 4.8 exp[-(n Dt -4) 2 /2.8], Dt = 1. y n = Q k , Dt =1, k = 5.
В принципе, квантованным по своим значениям может быть и аналоговый сигнал, зарегистрированный соответствующей цифровой аппаратурой (Рис. 2.2.4). Но выделять эти сигналы в отдельный тип не имеет смысла - они остаются аналоговыми кусочно-непрерывными сигналами с шагом квантования, который определяется допустимой погрешностью измерений.
Большинство дискретных и цифровых сигналов, с которыми приходится иметь дело, являются дискретизированными аналоговыми сигналами. Но существуют сигналы, которые изначально относятся к классу дискретных, например гамма-кванты.
Рис. 2.2.4. Квантованный сигнал y (t ) = Q k , k = 5.
Спектральное представление сигналов. Кроме привычного временного (координатного) представления сигналов и функций при анализе и обработке данных широко используется описание сигналов функциями частоты, т.е. по аргументам, обратным аргументам временного (координатного) представления. Возможность такого описания определяется тем, что любой сколь угодно сложный по своей форме сигнал можно представить в виде суммы более простых сигналов, и, в частности, в виде суммы простейших гармонических колебаний, совокупность которых называется частотным спектром сигнала. Математически спектр сигналов описывается функциями значений амплитуд и начальных фаз гармонических колебаний по непрерывному или дискретному аргументу - частоте . Спектр амплитуд обычно называется амплитудно-частотной характеристикой (АЧХ) сигнала, спектр фазовых углов – фазо-частотной характеристикой (ФЧХ). Описание частотного спектра отображает сигнал так же однозначно, как и координатное описание.
На Рис. 2.2.5 приведен отрезок сигнальной функции, которая получена суммированием постоянной составляющей (частота постоянной составляющей равна 0) и трех гармонических колебаний. Математическое описание сигнала определяется формулой:
где A n = {5, 3, 6, 8} - амплитуда; f n = {0, 40, 80, 120} - частота (Гц); φ n = {0, -0.4, -0.6, -0.8} - начальный фазовый угол (в радианах) колебаний; n = 0,1,2,3.
Рис. 2.2.5. Временное представление сигнала.
Частотное представление данного сигнала (спектр сигнала в виде АЧХ и ФЧХ) приведено на Рис. 2.2.6. Обратим внимание, что частотное представление периодического сигнала s (t ), ограниченного по числу гармоник спектра, составляет всего восемь отсчетов и весьма компактно по сравнению с непрерывным временным представлением, определенным в интервале от -¥ до +¥.
Рис. 2.2.6. Частотное представление сигнала.
Графическое отображение аналоговых сигналов (Рис. 2.2.1) особых пояснений не требует. При графическом отображении дискретных и цифровых сигналов используется либо способ непосредственных дискретных отрезков соответствующей масштабной длины над осью аргумента (Рис. 2.2.6), либо способ огибающей (плавной или ломанной) по значениям отсчетов (пунктирная кривая на Рис. 2.2.2). В силу непрерывности полей и, как правило, вторичности цифровых данных, получаемых дискретизацией и квантованием аналоговых сигналов, второй способ графического отображения будем считать основным.
Сигнал – это материальный носитель информации (данных), которая передается от источника к потребителю. Может представлять собой физические сигналы или математические модели.
Сигналы могут быть аналоговыми и дискретными.
Аналоговый (непрерывный) сигнал отражается некоторой физической величиной, изменяющейся в заданном интервале времени, например, тембром или силой звука.
Приведем пример непрерывного сообщения. Человеческая речь, передаваемая модулированной звуковой волной; параметром сигнала в этом случае является давление, создаваемое этой волной в точке нахождения приемника – человеческого уха.
Дискретный (цифровой) сигнал слагается из счетного множества информационных элементов.
Параметр сигнала принимает последовательное во времени конечное число значений.
Набор самых «мелких» элементов дискретного сигнала называется алфавитом, а сам дискретный сигнал называют также сообщением.
Сообщение, передаваемой с помощью таких сигналов – дискретное.
Информация, передаваемая источником – дискретная.
Примером дискретного сообщения может быть процесс чтения книги, информация в которой представлена текстом, т.е. дискретной последовательностью отдельных значков (букв).
Аналоговый сигнал может быть преобразован в дискретный. Такой процесс называется дискретизацией.
Непрерывное сообщение может быть представлено непрерывной функцией, заданной на некотором отрезке [а, b] (рис. 2.1). Непрерывное сообщение можно преобразовать в дискретное (такая процедура называется дискретизацией).
| Рис. 2.1. Процесс дискретизации |
Для этого из бесконечного множества значений этой функции (параметра сигнала) выбирается их определенное число, которое приближенно может характеризовать остальные значения. Полученная последовательность значений функции у 1 , у 2 , ... у n . является дискретным представлением непрерывной функции, точность которого можно неограниченно улучшать путем уменьшения длин отрезков разбиения области значений аргумента.
Таким образом, любое сообщение может быть представлено как дискретное, иначе говоря, последовательностью знаков некоторого алфавита.
Возможность дискретизации непрерывного сигнала с любой желаемой точностью (для возрастания точности достаточно уменьшить шаг) принципиально важна с точки зрения информатики. Компьютер – цифровая машина, т. е. внутреннее представление информации в нем дискретно. Дискретизация входной информации (если она непрерывна) позволяет сделать ее пригодной для компьютерной обработки.
Кодирование сигналов
Для автоматизации работы с данными, относящимися к различным типам, очень важно унифицировать их форму представления – для этого обычно используется прием кодирования, то есть выражение данных одного типа через данные другого типа.
Под кодированием сигнала понимают:
· его представление в определенной форме, удобной или пригодной для последующего использования сигнала;
· правило, описывающее отображение одного набора знаков в другой набор знаков.
Кодированию подлежат как отдельные символы исходного алфавита, так и их комбинации.
Приведем пример.
Дана таблица соответствия между натуральными числами трех систем счисления.
Эту таблицу можно рассматривать как некоторое правило, описывающее отображение набора знаков десятичной системы счисления в двоичную и шестнадцатеричную. Тогда исходный алфавит – десятичные цифры от 0 до 9, а кодовые алфавиты – это 0 и 1 для двоичной системы; цифры от 0 до 9 и символы {A, B, C, D, E, F} – для шестнадцатеричной.
Виды кодирования в зависимости от целей кодирования.
1. Кодирование по образцу используется всякий раз при вводе информации в компьютер для ее внутреннего представления.
Данный вид кодирования применяется для представления дискретного сигнала на том или ином машинном носителе.
Большинство кодов, используемых в информатике для кодирования по образцу, имеют одинаковую длину и используют двоичную систему для представления кода (и, возможно, шестнадцатеричную как средство промежуточного представления).
В данном виде кодирования используются:
a) прямые коды.
Применяются для представления в ЭВМ числовых данных и используют двоичную систему счисления. Могут использоваться для кодирования и нечисловых данных.
b) ASCII–коды.
Наиболее распространенным является код ASCII (American Standard Code for Information Interchange), который используется для внутреннего представления символьной информации в операционной системе MS DOS, в Блокноте операционной системы Windows’xx, а также для кодирования текстовых файлов в Интернет.
c) коды, учитывающие частоту символов.
В некоторых системах кодирования значение кода определяется частотой кодируемого символа. Как правило, такие частоты известны для букв алфавитов естественных языков, например, английского или русского, и используются уже давно при размещении клавиш клавиатуры: наиболее часто используемые буквы располагаются на клавишах в середине клавиатуры, наиболее редко используемые – на периферии, что создает удобство работы для человека.
2. Криптографическое кодирование, или шифрование используется, когда нужно защитить информацию от несанкционированного доступа.
3. Эффективное, или оптимальное, кодирование используется для устранения избыточности информации, т.е. снижения ее объема, например, в архиваторах.
Для кодирования символов исходного алфавита используют двоичные коды переменной длины: чем больше частота символа, тем короче его код.
Эффективность кода определяется средним числом двоичных разрядов для кодирования одного символа.
4. Помехозащитное, или помехоустойчивое, кодирование используется для обеспечения заданной достоверности в случае, когда на сигнал накладывается помеха, например, при передаче информации по каналам связи.
В качестве базового кода, который подвергается помехозащитному кодированию, используется двоичный код постоянной длины. Такой исходный (базовый) код называется первичным, поскольку подвергается модификации.
Данные
Термин «данные»
Под данными понимается:
1) представление информации в формализованном (закодированном) виде, позволяющем хранить, передавать или обрабатывать её с помощью технических средств;
2) зарегистрированные сигналы.
Носителями данных могут быть:
· бумага – самый распространённый носитель. Данные регистрируются путем изменения оптических характеристик ее поверхности;
· CD–ROM. Используется изменение оптических свойств в устройствах, осуществляющих запись лазерным лучом на пластмассовых носителях с отражающим покрытием;
· магнитные ленты и диски – используют изменение магнитных свойств.
Операции с данными
С данными можно производить различные операции:
· сбор данных – накопление данных с целью обеспечения достаточной полноты информации для принятия решений;
· формализация данных – приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, чтобы сделать их сопоставимыми между собой, то есть повысить их уровень доступности;
· фильтрация данных – отсеивание «лишних» данных, в которых нет необходимости для принятия решений; при этом должен уменьшаться уровень «шума», а достоверность и адекватность данных должны возрастать;
· сортировка данных – упорядочение данных по заданному признаку с целью удобства использования; повышает доступность информации;
· группировка данных – объединение данных по заданному признаку с целью повышения удобства использования; повышает доступность информации;
· архивация данных – организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме; служит для снижения экономических затрат на хранение данных и повышает общую надежность информационного процесса в целом;
· защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных;
· транспортировка данных – прием и передача (доставка и поставка) данных между удаленными участниками информационного процесса; при этом источник данных в информатике принято называть сервером, а потребителя – клиентом;
· преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую.
Сигнал определяется как напряжение или ток, который может быть передан как сообщение или как информация. По своей природе все сигналы являются аналоговыми, будь то сигнал постоянного илипеременного тока, цифровой или импульсный. Тем не менее, принято делать различие между аналоговыми и цифровыми сигналами.
Цифровым сигналом называется сигнал, определённым образом обработанный и преобразованный в цифры. Обычно эти цифровые сигналы связаны с реальными аналоговыми сигналами, но иногда между ними и нет связи. В качестве примера можно привести передачу данных в локальных вычислительных сетях (LAN) или в других высокоскоростных сетях.
В случае цифровой обработки сигнала (ЦОС) аналоговый сигнал преобразуется в двоичную форму устройством, которое называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается арифметическим цифровым сигнальным процессором (DSP). После обработки содержащаяся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую форму с использованием цифро-аналогового преобразователя (ЦАП).
Другой ключевой концепцией в определении сигнала является тот факт, что сигнал всегда несет некоторую информацию. Это ведет нас к ключевой проблеме обработки физических аналоговых сигналов — проблеме извлечения информации.
Цели обработки сигналов.
Главная цель обработки сигналов заключается в необходимости получения содержащейся в них информации. Эта информация обычно присутствует в амплитуде сигнала (абсолютной или относительной), в частоте или в спектральном составе, в фазе или в относительных временных зависимостях нескольких сигналов.
Как только желаемая информация будет извлечена из сигнала, она может быть использована различными способами. В некоторых случаях желательно переформатировать информацию, содержащуюся в сигнале.
В частности, изменение формата сигнала происходит при передаче звукового сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным разделением (FDMA). В этом случае используются аналоговые методы, чтобы разместить несколько голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию СВЧ диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель.
В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется в цифровую с использованием АЦП. Цифровая информация, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением, TDMA) и передается по последовательной цифровой линии связи (как в ИКМ-системе).
Еще одна причина обработки сигналов заключается в сжатии полосы частот сигнала (без существенной потери информации) с последующим форматированием и передачей информации на пониженных скоростях, что позволяет сузить требуемую полосу пропускания канала. В высокоскоростных модемах и системах адаптивной импульсно-кодовой модуляции (ADPCM) широко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), так же как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука MPEG, в телевидении высокой четкости (HDTV).
Промышленные системы сбора данных и системы управления используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют процессом. Обратите внимание, что эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала (signal conditioners) и DSP (или микроконтроллеров).
В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью является восстановление сигнала. Такие методы, как фильтрация, автокорреляция, свертка и т.д., часто используются для выполнения этой задачи и в аналоговой, и в цифровой областях.
ЦЕЛИ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ- Извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие,временные соотношения)
- Преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов FDMA, TDMA, CDMA)
- Сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение HDTV, сжатие MPEG)
- Формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами)
- Выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка)
- Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки (БПФ)
Формирование сигналов
В большинстве приведенных ситуаций (связанных с использованием DSP-технологий), необходимы как АЦП, так и ЦАП. Тем не менее, в ряде случаев требуется только ЦАП, когда аналоговые сигналы могут быть непосредственно сгенерированы на основе DSP и ЦАП. Хорошим примером являются дисплеи с разверткой видеоизображения, в которых сгенерированный в цифровой форме сигнал управляет видеоизображением или блоком RAMDAC (преобразователем массива пиксельных значений из цифровой в аналоговую форму).
Другой пример — это искусственно синтезируемые музыка и речь. В действительности, при генерации физических аналоговых сигналов с использованием только цифровых методов полагаются на информацию, предварительно полученную из источников подобных физических аналоговых сигналов. В системах отображения данные на дисплее должны донести соответствующую информацию оператору. При разработке звуковых систем задаются статистическими свойствами генерируемых звуков, которые были предварительно определены с помощью широкого использования методов ЦОС (источник звука, микрофон, предварительный усилитель, АЦП и т.д.).
Методы и технологии обработки сигналов
Сигналы могут быть обработаны с использованием аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов, или ASP), цифровых методов (цифровой обработки сигналов, или DSP) или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов, или MSP). В некоторых случаях выбор методов ясен, в других случаях нет ясности в выборе и принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях.
Что касается DSP, то главное отличие его от традиционного компьютерного анализа данных заключается в высокой скорости и эффективности выполнения сложных функций цифровой обработки, таких как фильтрация, анализ с использованием и сжатие данных в реальном масштабе времени.
Термин "комбинированная обработка сигналов" подразумевает, что системой выполняется и аналоговая, и цифровая обработка. Такая система может быть реализована в виде печатной платы, гибридной интегральной схемы (ИС) или отдельного кристалла с интегрированными элементами. АЦП и ЦАП рассматриваются как устройства комбинированной обработки сигналов, так как в каждом из них реализованы и аналоговые, и цифровые функции.
Недавние успехи технологии создания микросхем с очень высокой степенью интеграции (VLSI) позволяют осуществлять комплексную (цифровую и аналоговую) обработку на одном кристалле. Сама природа ЦОС подразумевает, что эти функции могут быть выполнены в режиме реального масштаба времени.
Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигналов
Сегодняшний инженер стоит перед выбором надлежащей комбинации аналоговых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невозможно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т.д.) являются аналоговыми устройствами.
Некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов как аналоговым так и цифровым методом. Цепи нормализации сигнала — это аналоговые процессоры, выполняющие такие функции как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, эквалайзерами и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная или активная).
Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рисунке 1. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В остальных областях изображена реализация DSP. Обратите внимание, что, как только выбрана DSP технология, следующим решением должно быть определение местоположения АЦП в тракте обработки сигнала.
ОБРАБОТКА АНАЛОГОВЫХ И ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ
Рисунок 1. Способы обработки сигналов
Вообще, поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки аналогового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динамического диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле и т.д. Все упомянутые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему.
При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высокими частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП /ЦАП.
В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 mV непосредственно, без последующей нормализации (например серия AD773x).
На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования-декодирования&nbp;— кодеки (Analog Front End, AFE), которые имеют встроенную в микросхему аналоговую схему, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322).
Существуют также видео-кодеки (AFE) для таких задач, как обработка изображения с помощью ПЗС (CCD), и другие (например, серии AD9814, AD9816, и AD984X).
Пример реализации
В качестве примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц.
Цифровой фильтр реализован в виде типовой цифровой системы, показанной на рисунок 2. Обратите внимание, что в диаграмме принято несколько неявных допущений. Во -первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП /ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамического диапазона. Во -вторых, для того, чтобы закончить все свои вычисления в пределах интервала дискретизации (1/f s), устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В -третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах ограничения и восстановления спектра сигнала (anti-aliasing filter и anti-imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры.
Рисунок 2. Структурная схема цифрового фильтра
Требуемая частота среза обоих фильтров — 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется первого рода шестого порядка (характеризуется наличием пульсаций коэффициента передачив полосе пропускания и отсутствием пульсаций вне полосы пропускания). Его характеристики представлены на рисунке 2. На практике этот фильтр может быть представлен тремя фильтрами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шестого порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требованиям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.
Представленный же на рисунке 2 цифровой КИХ-фильтр со 129 коэффициентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием аналоговых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не подвержен дрейфу параметров, так как частота синхронизации фильтра стабилизирована кварцевым резонатором. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением (MAC) для вычисления выходного отсчёта. Эти вычисления должны быть закончены в пределах интервала дискретизации 1/fs, чтобы обеспечить работу в реальном масштабе времени. В этом примере частота дискретизации равна 10 кГц, поэтому для обработки достаточно 100 мкс, если не требуется производить существенных дополнительных вычислений. Семейство DSP ADSP-21xx может закончить весь процесс умножения с накоплением (и другие функции, необходимые для реализации фильтра) за один командный цикл. Поэтому фильтр со 129 коэффициентами требует быстродействия более 129/100 мкс = 1,3 миллиона операций с секунду (MIPS). Существующие DSP имеют намного большее быстродействие и, таким образом, не являются ограничивающим фактором для этих приложений. Быстродействие серии 16-разрядных ADSP-218x с фиксированной точкой достигает 75MIPS. В листинге 1 приведен ассемблерный код, реализующий фильтр на DSP процессорах семейства ADSP-21xx. Обратите внимание, что фактические строки исполняемого кода помечены стрелками; остальное — это комментарии.
Рисунок 3. аналогового и цифрового фильтров
Конечно, на практике имеется много других факторов, рассматриваемых при сравнительной оценке аналоговых и цифровых фильтров или аналоговых и цифровых методов обработки сигнала вообще. В современных системах обработки сигналов комбинируются аналоговые и цифровые методы реализации желаемой функции и используются преимущества лучших методов, как аналоговых, так и цифровых.
ПРОГРАММА НА АССЕМБЛЕРЕ:
FIR ФИЛЬТР ДЛЯ ADSP-21XX (ОДИНАРНАЯ ТОЧНОСТЬ)
MODULE fir_sub;
{ Подпрограмма КИХ фильтра
Параметры вызова подпрограммы
I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки
I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра
L0 = Длина фильтра (N)
L4 = Длина фильтра (N)
M1,M5 = 1
CNTR = Длина фильтра - 1 (N-1)
Возвращаемые значения
MR1 = Результат суммирования (округлённый и ограниченный)
I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки
I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра
Изменяемые регистры
MX0,MY0,MR
Время работы
(N - 1) + 6 cycles = N + 5 cycles
Все коэффициенты записаны в формате 1.15 }
.ENTRY fir;
fir: MR=0, MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5)
CNTR = N-1;
DO convolution UNTIL CE;
convolution: MR=MR+MX0*MY0(SS), MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5);
MR=MR+MX0*MY0(RND);
IF MV SAT MR;
RTS;
.ENDMOD;
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Литература:
Вместе со статьей "Виды сигналов" читают: