Аналоговые и цифровые методы обработки информации - umotnas.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Фотография эпохи компьютера: цифровые методы обработки изображения 1 17.53kb.
Комбинированные методы обработки сейсмической информации для решения... 1 86.46kb.
Образовательная программа: «Прикладная математика в компьютерных... 1 18.98kb.
«Основы логики» (11 класс) 1 27.36kb.
Компьютерные методы обработки результатов анкетирования 1 97.24kb.
Методические указания к лабораторной работе по курсу «Методы и средства... 1 242.39kb.
Информация о материальном мире. Сигналы и данные. Данные и методы. 1 29.26kb.
Математическая модель и алгоритм управления качеством в кластерных... 1 111.42kb.
Современные представления о предмете информатики 1 36.66kb.
Обработка информации в Мюнстерском университете 1Значение процессов... 1 143.73kb.
Математические методы защиты информации 1 42.89kb.
1. 5 Архитектура операционной системы 3 2031.25kb.
Викторина для любознательных: «Занимательная биология» 1 9.92kb.

Аналоговые и цифровые методы обработки информации - страница №1/1

Аналоговые и цифровые методы обработки информации
Введение

Когда имеешь дело с теле- и радиовещанием, а также современными видами связи, очень часто приходится сталкиваться с такими терминами, как «аналоговый сигнал» и «цифровой сигнал». Для специалистов в этих словах нет никакой тайны, но для людей несведущих разница между «цифрой» и «аналогом» может быть совсем неведомой. А между тем разница есть и весьма существенная.


Что такое аналоговые и цифровые сигналы?
Аналоговый сигнал представляет собой сигнал, который может изменяться плавно. Любая информация может быть передана аналоговым способом – часто в виде электрического сигнала. Аналоговый сигнал непрерывен, волнообразен. Свет, звук - вот примеры аналоговой информации. Так вот, передачу голосовой речи от одного человека к другому, можно смело назвать аналоговой передачей сигнала.

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.



http://static.wix.com/media/ef82d0_8c66f7c7616ab3820aa5988682eba339.png_srz_272_174_75_22_0.50_1.20_0.00_png_srz

http://static.wix.com/media/ef82d0_6ed0423d9004752c7b6b5bcd1f8185d3.png_srz_295_167_75_22_0.50_1.20_0.00_png_srz
Актуальность темы
На современном этапе на телекоммуникационных сетях происходит внедрение разнообразных технологий и систем передачи, обеспечивающих повышение ряда технико-экономических показателей. Весьма часто приоритетной становится задача повышения эффективности использования цифровых трактов. Для решения этой задачи могут использоваться различные эффективные методы цифровой обработки сигналов, которые позволяют в несколько раз увеличить число каналов, организуемых в групповом цифровом тракте при сохранении скорости передачи.

В большинстве случаев применение эффективных методов цифровой обработки информации по различным причинам приводит к снижению качества передачи информации, которое при определенных обстоятельствах может оказаться ниже допустимых пределов. На современных сетях многие каналы не являются однородными, а имеют составную структуру, поскольку на различных участках сети информационные сигналы передаются с помощью оборудования, использующего широкий спектр методов обработки сигналов и формирования групповых сигналов.

В последнее время на рынке технических средств и систем безопасности все более широкое распространение получают системы видеонаблюдения, использующие цифровую обработку, передачу и хранение изображений, а в некоторых случаях и звука. Это или компьютерные системы или специализированные цифровые устройства. Бытует мнение, что такие системы лучше и уже дешевле известных типовых устройств для систем охранного телевидения. Во многом это мнение поддерживается и распространяется самими разработчиками, и это понятно. Цифровые методы обработки, передачи и хранения информации без сомнения наиболее эффективны, но их достоинства, в конечном итоге, обусловлены информационной избыточностью сигналов. То есть, строго говоря, приходится перерабатывать, передавать и хранить большее количество информации, а за это надо платить и в прямом и в переносном смысле.

Все средства связи, которые на сегодняшний день используются в мире, основаны на передаче электрического тока из одной точки в другую. Как работа в сети Internet, так и разговор с другом по телефону обеспечиваются за счет постоянного протекания тока по оборудованию телекоммуникационной инфраструктуры. По каналам связи могут передаваться различные типы сигналов.

Аналоговые и цифровые сигналы коренным образом отличаются друг от друга. Условно можно сказать, что они находятся на разных концах одного и того же спектра. Из-за таких существенных различий между двумя типами сигналов для организации "моста" между ними приходится использовать промежуточные устройства, наподобие цифро-аналоговых преобразователей.
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.

Подводя итог, целями обработки сигналов являются:

•Извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие, временные соотношения)
•Преобразование формата сигнала
•Сжатие данных
•Формирование сигналов обратной связи
•Выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка)
•Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки (БПФ)
Цифровые и аналоговые сигналы: в чем разница?
В чем разница между  аналоговыми и цифровыми сигналами найти  могут лишь единицы. Попробуем разобраться в этом вопросе и определить те самые отличия.

Начнём с того, что стандартное аналоговое представление сигналов заключается в подобии форм в различных точках усилительного или передающего тракта. Мы получаем некую электрическую форму в виде кривой, описывающую исходный сигнал.

Оно максимально точно, хотя в тоже время подвержено различным факторам, влияющим на её параметры. Малейшее искажение формы электрического сигнала неминуемо повлечет за собой искажение формы и сигнала переносимого. Общее количество Информации в несущем сигнале в совокупности равно количеству
Информации в исходном сигнале. Таким образом, аналоговый сигнал в виду своей структуры исключает какую-либо защиту информации, как при длительном хранении, так и при различных инородных вмешательствах.

  Основное различие между аналоговыми и цифровыми сигналами заключается в самой структуре сигнального потока. Аналоговые сигналы представляют собой непрерывный поток, характеризующийся изменениями частоты и амплитуды. Это означает, что форма аналогового сигнала обычно похожа на синусоиду

В отличие от аналоговых сигналов, цифровой сигнал подразумевает некую избыточность, защищающую информацию от воздействия паразитных помех. При этом изменениям подвергается сам несущий электрический сигнал, на его основу накладываются серьезные ограничения. Так, например, амплитуда приёма составляет только два предельных значения. Вся зона возможных амплитуд в этом случае будет делится на три составляющих:
1. минимум - нулевое значение.
2. промежуток - помехи.
3. максимум - единичное значение.

Вследствие чего, помеха, значение амплитуда которой меньше половины несущего сигнала, оказывается в промежутке и не влияет на качество передачи.


Помехи больше максимального значения также не имеют влияния, их длительность импульса составляет меньшую часть длительности информационного импульса, тем более что вход приёма ограничен специальным фильтром .
Созданный по такой технологии, цифровой сигнал переносит совершенно любую полезную информацию, которая представляет собой код последовательности битов - нулей и единиц. Редким исключением являются лишь электрические и звуковые сигналы. Их количество несомой информации в цифровом сигнале имеет более высокое значение, нежели в исходном варианте. Таким образом, конечный сигнал определяет избыточность относительно исходного, и как следствие формы искажений кривой несущего сигнала, при еще которых сохраняется способность приемника правильно различать нули и единицы, не влияя правильность получаемой информации. И в тоже время, воздействие значительных помех на форму сигнала может исказиться настолько сильно, что точная передача такой информации станет невозможной полностью . Её заполняют ошибки, которые стандартный приемник мало того, что не сможет исправить, но и не сумеет обнаружить их.
Методы обработки сигналов
Цифровой сигнал может быть получен из аналогового путем его дискретизации по времени (выполняется на основании теоремы отсчетов), квантования по уровню (выполняется с учетом динамического диапазона исходного аналогового сигнала) и кодирования. Процесс преобразования дискретного сигнала в цифровой называют кодированием информации, а множество различных кодовых комбинаций, получаемых при данном правиле кодирования, – кодом. Важной характеристикой кода является основание (или значность) кода m, т. е. число возможных значений, которые могут принимать элементы кодовой комбинации.

Под дискретизацией понимают переход от непрерывного сигнала к близкому (в определенном смысле) дискретному сигналу, описываемому разрывной функцией времени. Пример дискретного сигнала – последовательность коротких импульсов с изменяющейся амплитудой (последняя выступает в данном случае в качестве информативного параметра).

К особенностям процессоров цифровой обработки сигналов относится малоразрядная (40 разрядов и менее) обработка чисел с плавающей запятой, преимущественное использование чисел с фиксированной запятой разрядности 32 и менее, а также ориентация на несложную обработку больших массивов данных и как уже говорилось - чрезвычайно высокие требования к производительности, обуславливаемые  обработкой информации в реальном времени.
Для достижения высокой производительности  процессоров цифровой обработки сигналов (процессоров ЦОС)  применяют следующие методы и приемы:

- введение аппаратного умножителя-накопителя и схемы циклического сдвига;

- разделение шин адресов и данных (так называемая Гарвардская архитектура);

- использование многошинных структур;

- развитые  средства хранения  - блоки регистров, кэш-память большого объема;

- использование сокращенной  системы команд;

-развитый параллелизм на  различных уровнях устройств памяти, сумматоров, умножителей, шин, на уровне процессорных элементов;

-на уровне  исполнения команд - длинное командное слово;

 -построение многосвязных процессорных структур с  использованием конвейерной и систолической обработки;

 -обработка  множественных потоков команд и данных на  массиве процессоров.

Разработками в области  процессоров цифровой обработки сигналов традиционно  занимаются такие фирмы как Texas Instruments  с  широко известной  серией процессоров TMS320C, Analog Devices (ADSP-21XX), Motorola (серия DSP56XXX),  Hitachi (SP-DSP),  NEC,  Siemens,  Zilog.

Спектральный анализ

Спектр — это представление зависимости частот периодического сигнала. Спектральный язык представления сегодня стал всеобщим для всех, кто имеет дело с применением в технике различного рода колебаний. Колебательные периодические явления характеризуются тем, что через определенный промежуток времени, называемый периодом T, значение периодической величины возвращается к своему прежнему значению, что можно записать в следующем виде:

X(t+T)= x(t)

  Простейшей периодической функцией является синусоидальная: X(t) = A sin ( t +    )

где  есть частота, связанная с периодом соотношением    =  2  / T.

Спектральный анализ сигнала позволяет выделить в периодическом сигнале, в соответствии с его Фурье-представлением соотношение амплитуда—частота.

Как известно из математики, “гладкую” периодическую функцию, можно представить в виде суммы периодических синусоидальных функций кратного периода:

X(t)  =  A0 + A1 sin ( t +  1) + A2 sin (2 t +  2) + A3 sin (3 t +  3) +  …  =

=A 0 +   Ak sin (kt + k)

Для определения коэффициентов  Ak  используется  метод Эйлера—Фурье, состоящий в интегрировании заданной функции в промежутке[-, +].



Прямое и обратное преобразование Фурье

Базовой операцией,  выполняемой над последовательностями отсчетов, является прямое и обратное преобразования Фурье, которое позволяет осуществить перенос сигнала из амплитудно-временной области в представление амплитуда—частота и обратно.

Цифровыми методами данную операцию можно выполнить на основе прямого преобразования Фурье, позволяющего произвольную периодическую непрерывную функцию x(t) представить в виде:

+ 


X(f) =  x(t) e - 2iftdt

-  


Обратное преобразование

+ 


x(t) =  X(f) e - 2iftdt

- 


При выполнении данного преобразования цифровыми методами интегрирование по всему диапазону заменяется суммированием — обычной для вычислительной техники операцией.

Дискретный аналог, то есть дискретное преобразование Фурье, аналогичное (1) и (2), имеет вид:

N-1

X(j) =1/N å x(k) e - 2ift /N 



k=0

N-1


x(k) =  å X(j) e- 2ift /N 

j=0


при  j = 0, 1, …  N-1< иk= = 0, 1, …  N-1.

Производя обычную замену экспоненциального члена WN =  e – 2 i / N , получаются эквивалентные выражения:

N-1

X(j) = 1/N  å  x(k) W N  -jk



k=0

N-1


x(k) =  å  X(j)  W N  -jk

j=0


Приемы, позволяющие сократить объемы требуемых вычислений, известны как быстрое преобразование Фурье — БПФ. Сущность метода заключается в том, что при суммировании некоторого ограниченного временного интервала отсчетов в силу периодичности последовательность N точек может быть выражена через подпоследовательность N/2 точек, причем процедура может быть применена рекурсивно.

Корреляция

Корреляция — это число, отражающее степень совпадения двух функций.

Для цифровой обработки интересен анализ данных двумерной матрицы, представляющей, предположим, след-картинку одного кадра в определенный момент времени.

На данной картинке-матрице можно определить глобальную корреляционную функцию, аналогичную одномерной. Поскольку операция выполняется над дискретными данными, интегрирование заменяется на суммирование.  Таким образом, функция корреляции Y(m,n) может записана в следующем виде:

m-1  n-1

Y(m,n)  =      x(k,l) h(m-k, n-l)

k=0  I=0

Функция корреляции широко используется в цифровой обработке. Например, для определения момента начала записи камерами слежения при смене статической картинки – появлении объекта в зоне контроля.

Простейшим примером цифровой обработки на основе использования преобразование Фурье, является фильтрация по частоте входного сигнала. Данную операцию традиционно выполняют аналоговым методом на основе известных из электротехники законов, радиотехнических средств и методов.

Аналоговая обработка сигнала включает в себя все базовые математические операции:

сложение сигналов

вычитание сигналов

умножение сигналов

деление сигналов


Также аналоговая обработка позволяет выполнять и более сложные операции, такие как:

Интегрирование

Дифференцирование

Фильтрация


Аналоговая обработка сигнала любой сложности может осуществляться комбинацией трех основных электро-радио элементов (ЭРИ):

операционный усилитель (транзистор)

резистор

конденсатор


Вывод
Аналоговые электрические сигналы все еще используются в измерительном оборудовании, но их активно вытесняют цифровые сигналы . Несмотря на развитие современных технологий, вам необходимо иметь понятия об основных принципах, таким образом, информация изложенная в последующих статьях никогда не потеряет своей актуальности.

Цифровой более помехоустойчив, лучше поддается обработке, аналоговый более "полный", по крайней мере в звукозаписи, ярые меломаны предпочитают его, считая цифровое звучание "сухим". Аналоговые сигналы используются в нынешней системе телевидения, хотя сейчас идет переход на цифру, спутники уже вещают в ней.

Список источников:
1.  Лидовский В.И. Теория информации. - М., "Высшая школа", 2002г. - 120с.

2.  Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. - М.: Энергоатом издат, 2005. - 440с.

3.  Зюко А.Г., Кловский Д.Д., Назаров М.В., Финк Л.М. Теория передачи сигналов. М: Радио и связь, 2001 г. - 368 с.

4.  http://www.computerra.ru/offline/2003/512/29647/



5.  http://ru.wikipedia.org/wiki/Сигнал