ИСТ

1 Вида сигналов. Квантование сигналов. Дискретизация сигналов

Материальными переносчиками информации служат сигналы, представляющие собой физические процессы

В настоящее время в информационных системах наибольшее распространение, имеют сигналы, на основе процессов электромагнитной природы.

В общем случае всякий сигнал представляет собой изменяющиеся во времени физическую величину (ток, напряжение, полярность).

Сигналы могут носить как непрерывный, так и дискретный характер. Однако такое деление имеет достаточно условный характер.

Непрерывные сигналым В качестве непрерывных сигналов передачи данных (СПД) чаще всего используются электромагнитные процессы, изменяющиеся по гармоническому закону. .

Гармонические сигналы в чистом виде практически не пригодны потому что если известны исходные параметры этого процесса в некий начальный момент времени, то параметры этого процесса предсказуемы. Поэтому нанесение информации на гармонические переносчики достигается изменением одного из характерных параметров этого процесса: амплитуды, частоты или фазы.

Дискретные сигналы Такого типа сигналы реализуются в виде кратковременных отклонений, используемого физического процесса от исходного стационарного значения.

Если в качестве дискретного сигнала используется кратковременное воздействие электрического тока, то такие сигналы называются видео импульсами. Если импульсный сигнал характеризуется кратковременным высокочастотном процессом, то такой сигал, называется радиоимпульсным

Форма этих сигналов может быть различной:

1. Прямоугольной;

2. Трапецевидной;

3. Треугольной;

4. Пилообразной;

5. Колоколообразной;

6. Экспоненциальной

Квантование

Передача информации в информационных управляющих системах может осуществляться, как с помощью непрерывных, так и дискретных сигналов.

Использование дискретных сигналов в некоторых случаях оказывается более предпочтительным, так как дискретные сигналы меньше подвержены искажениям при передаче, эти искажения легче обнаруживаются С другой стороны большинство первичных сигналов, снимаемых с датчиков, являются непрерывными, в связи с этим возникает проблема эффективного преобразования непрерывных сигналов в дискретные и наоборот. Процесс процедуры преобразования непрерывной физической величины в дискретную, называется квантованием.

виды квантования:

1) Квантование по уровню, при этом непрерывная функция, описывающая первичный сигнал заменяется ее отдельными значениями, отстоящим друг от друга на некоторый конечный интервал (уровень). Соответственно, мгновенные значения функции заменяются ее ближайшими дискретными значениями, называемыми уровнями квантования, интервал между двумя соседними значениями уровнями, называется шагом квантования. Шаг квантования может быть как постоянным, либо переменным. Точность преобразования непрерывного дискретного сигнала зависит от величины шага квантования. Эта точность оценивается расхождением между истинным значением функции и квантованным. Величина этого расхождения называется ошибкой (шум квантования).

При передаче сигнала по каналу связи на этот сигнал могут воздействовать те или иные помехи, искажающие этот первичный сигнал. Если при этом известно максимальное значение этой помехи , то можно вторично проквантовать сигнал и очистить принятый сигнал от влияния помех

2) Квантование по времени (дискретизация). В этом случае непрерывная функция заменяется ее отдельными значениями времени в фиксированные моменты времени. Чем меньше выбран интервал , тем больше точка на приемной стороне сможет быть восстановлена передаваемая функция. С другой стороны, при мелком шаге дискретизация снижается скорость передачи данных При крупном шаге квантования существенно уменьшается точность воспроизведения функции на приеме.

3) Квантование по уровню и времени. В ряде случаев, оказывается, целесообразно использовать смешанный вид квантования по уровню. В этом случае сигнал предварительно квантуется по уровню, а отчеты получившегося квантования сообщения производят через заданный промежуток времени. При этом:

Дискретизация

Для использования преимуществ цифровых устройств в системах передачи и обработки информации возникает необходимость в преобразовании непрерывных сигналов в дискретные. С этой целью наиболее часто используется методы дискретизации, т.е. квантование по времени, при постоянном шаге дискретизации.

В случае использования равномерной дискретизации возникает вопрос о выборе оптимального (предельного) шага дискретизации.

теорема Котельниковом, играющая важную роль в теории информации.

Теоремы: любая непрерывная функция , частотный спектр, который ограничивается сверху некоторым значением частоты , может быть полностью и без ошибочно восстановлена по ее дискретным значениям (отчеты), взятым через интервал времени.

(*)

Из теоремы (*) следует, что заданным мгновенным значением функции можно восстановить непрерывное сообщение , пропуская импульсные значения отчетов через идеальный П-образный фильтр низкой частоты, имеющий полосу от 0 до .

Процесс восстановления непрерывного сообщения по заданным выборкам (отчетам) называется сглаживанием.