Реферат на тему квантование сигналов

Обновлено: 02.07.2024

При использовании ЭВМ для обработки информации от различных устройств (объектов, процессов), в которых информация представлена непрерывными (аналоговыми) сигналами, требуется преобразовать аналоговый сигнал в цифровой — в число, пропорциональное амплитуде этого сигнала, и наоборот. В общем случае процедура аналого-цифрового преобразования состоит из трех этапов:

квантования по уровню;

Под дискретизацией понимают преобразование функции непрерывного времени в функцию дискретного времени, а сам процесс дискретизации состоит в замене непрерывной функции её отдельными значениями в фиксированные моменты времени.

Дискретизация может быть равномерной и неравномерной. При неравномерной дискретизации длительность интервалов между отсчетами различна. Наиболее часто применяется равномерная дискретизации, при которой длительность интервала между отсчетами ТД, постоянна. Период дискретизации ТД непрерывного сигнала и(t) (рис. 1 а) выбирается в соответствии с теоремой Котельникова:

где Fв — высшая частота в спектре частот сигнала и(t) (рис. 1 б)

Рис. 1.Процесс аналого-цифрового преобразования

Под квантованием понимают преобразование некоторой величины с непрерывной шкалой значений в величину, имеющую дискретную шкалу значений.

Для этого весь диапазон значений сигнала и(t), называемый шкалой делится на равные части – кванты, h – шаг квантования. Процесс квантования сводится к замене любого мгновенного значения одним из конечного множества разрешенных значений, называемых уровнями квантования.

Вид сигнала и(t) в результате совместного проведения операций дискретизации и квантования представлен на рис. 1 в). Дискретизированное значение сигнала и(t), находящееся между двумя уровнями квантования, отождествляется с ближайшим уровнем квантования. Это приводит к ошибкам квантования, которые всегда меньше шага квантования (кванта), т. е. чем меньше шаг квантования, тем меньше погрешность квантования, но больше уровней квантования.

Число уровней квантования на рис. 1 в) равно восьми. Обычно их значительно больше. Можно провести нумерацию уровней и выразить их в двоичной системе счисления. Для восьми уровней достаточно трех двоичных разрядов. Каждое дискретное значение сигнала представляется в этом случае двоичным кодом (табл. 1) в виде последовательности сигналов двух уровней.

Значение уровня

Двоичное представление значения уровня

Наличие или отсутствие импульса на определенном месте интерпретируется единицей или нолем в соответствующем разряде двоичного числа. Цифровая форма представления сигнала и(t) показана на рис. 1 г). Импульсы старших разрядов расположены крайними справа.

Таким образом, в результате дискретизации, квантования и кодирования аналогового сигнала получаем последовательность n-разрядных кодовых комбинаций, которые следуют с периодом дискретизации Тл. При этом рациональное выполнение операций дискретизации и квантования приводит к значительному экономическому эффекту как за счет снижения затрат на хранение и обработку получаемой информации, так и вследствие сокращения времени обработки информации.

На практике преобразование аналогового сигнала в цифровую форму осуществляется с помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Для решения обратной задачи преобразования числа в пропорциональную аналоговую величину, представленную в виде электрического напряжения, тока и т. п., служит цифроаналоговый преобразователь (ЦАП). В ЦАП каждая двоичная кодовая комбинация преобразуется в аналоговый сигнал, и на выходе создается последовательность модулированных по амплитуде импульсов с периодом Тл.

Статьи к прочтению:

От аналоговых сигналов к цифре

Преимущества дискретных сигналов: лучшая помехозащищенность, возможность организации многоканальной связи, обрабатка с помощью ЭВМ. Процесс преобразования непрерывного сигнала в дискретный. Виды квантования: по времени, по амплитуде, комбинированное.

Рубрика	Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	26.07.2009
Размер файла	150,4 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Передача дискретных сигналов по каналам связи удобней и надежней, чем передача непрерывных сигналов, т. к. дискретные сигналы обладают лучшей помехозащищенностью, позволяют проще организовать многоканальную связь, кроме того, дискретные сигналы можно непосредственно обрабатывать с помощью ЭВМ.

Квантование (дискретизация) - процесс преобразования непрерывного сигнала в дискретный. При этом используются следующие виды квантования: по времени; по амплитуде (уровню); комбинированное; специальные виды квантования.

1. Квантование по времени

При квантовании по времени функция x(t) непрерывного аргумента преобразуется в функцию дискретного аргумента - решетчатую функцию, представляющую совокупность значений непрерывной функции в дискретные моменты времени.

Рис. 1. Квантование по времени

Шаг квантования -временной интервал между двумя фиксированными моментами времени

Частота квантования f_k = 1/ t должна быть такой, чтобы по значениям решетчатой функции- x(t_i) можно было восстановить исходную непрерывную функцию с заданной точностью. Восстановленную функцию x(t) называют воспроизводящей. При временном квантовании возникает задача выбора частоты квантования, при этом, могут быть использованы различные критерии. Чаще всего, дискретизацию осуществляют на основании теоремы Котельникова.

Формулировка теоремы Котельникова: Функцию x(t) удовлетворяющую условиям Дирихле (ограниченную, кусочно-непрерывную и имеющую конечное число экстремумов), можно достаточно точно восстановить по ее отсчетам взятым через интервал времени t = 1/2f_c = / _c, где - верхняя частота спектра функции а- круговая частота.

Значения функции x(t) в любой момент времени t определяется рядом Котельникова:

где - отсчеты (значения) функции x(t) в дискретные моменты времени t = n t; - функция отсчетов, которая представляет собой СБФ.

Для доказательства теоремы рассмотрим формулы Фурье

где- комплексный частотный спектр функции x(t).

В пределах диапазона [- _c,; + _c], сигнал x(t) можно представить интегралом Фурье через его частотный спектр

Комплексный спектр можно отобразить рядом Фурье

Где коэффициенты разложения равны

Подставляя (5) в (4), а затем полученное выражение в (3) получим

Ряд Котельникова для x(t) с ограниченным спектром на конечном интервале T может быть представлен:

где B = T/ t = 2fT - база сигнала.

Рассмотрим функцию отсчетов сигналов

Эта функция равна 1 при Z = 0, т. е. , и 0 при , где

Функция отсчета sinz/z представляет собой реакцию идеального фильтра НЧ на единичный импульс.

Если на приемной стороне поместить фильтр и пропустить через него квантованный сигнал, представляющий последовательность импульсов, амплитуды которых пропорциональны отсчетам непрерывной функции с частотой .

Если эти сигналы выхода фильтра просуммировать, то получим воспроизводящую функцию.

Рис. 2. Функция отсчетов

Недостатки квантования с использованием метода Котельникова:

1. Теорема сформулирована для сигналов с ограниченным спектром и неограниченным временем - на практике наоборот спектр неограничен, а время ограничено. Спектр можно ограничить, пропустив сигнал через фильтр НЧ или полосовой фильтр.

2. При передаче импульсных сигналов шаг квантования выбирается для самых крутых участков, т. к. квантование равномерное, то канал будет перегружен, и обладать большой избыточностью. Трудно реализовать схему восстановления сигнала, т. к. необходимо много сумматоров.

Существуют другие принципы дискретизации: критерий Железнова, который использует неравномерное квантование, при этом шаг квантования выбирается, в зависимости от корреляция между значениями сигнала; критерий Темникова, который также использует неравномерное квантование, при этом, пока производная постоянна сигнал не квантуется.

2. Квантование по уровню

При квантовании по уровню (амплитуде) бесконечное множество возможных значений непрерывного сигнала x(t) заменяется конечным множеством дискретных значений x*(t).

В результате квантования образуется ступенчатая функция (рис. 3).

Может быть использовано два способа квантования, при этом, мгновенное значение непрерывной функции заменятся меньшим дискретным значением или ближайшим.

Различают равномерное квантование, при котором диапазон изменения x(t) от x_min до x_max разбивается на N уровней с шагом ,называемых шагом квантования

При неравномерном квантовании шаг не постоянный. При замене действительных мгновенных значений функции на дискретные появляются методические погрешности, называемые шумом квантования (погрешность квантования по уровню). Эта погрешность носит случайный характер и для ее оценки необходимо использовать статические характеристики

При этом точку переключения необходимо выбирать так, чтобы эти характеристики были минимальными.

Рис. 4. Погрешности квантования

Плотность распределений, при большом числе уровней квантования, подчинятся закону равной плотности вероятности имеют вид, приведенный на рис. 4, и определяется соотношением:

В зависимости от используемого способа квантования, плотность вероятности и статистические характеристики погрешностей имеют вид:

Математическое ожидание погрешностей

Если в результате квантования по уровню, значение сигнала выдается в двоичном коде с ценой младшего разряда, равного шагу квантования, то число двоичных разрядов и уровней квантования будет равно:

где добавление 1 соответствует учету первого уровня.

3. Комбинированное квантование

При комбинированном квантовании сигнал квантуется по времени и кроме того, в тактовых точках квантуется по уровню.

Рис. 5. Комбинированное квантование

При комбинированном квантовании амплитуда импульса равна ближайшему значению уровня, при этом величина ошибки квантования равна

то математическое ожидание ошибки равно

а среднеквадратичная ошибка за счет квантования по уровню уменьшается с увеличением частоты квантования

Недостаток комбинированного квантования заключается в сложности реализации дешифрующих устройств. При этом вместо комбинированного квантования чаще всего используют кодоимпульсную модуляцию.

Пример 1. В измерительном приборе расстояние между метками шкалы постоянно и равно x = a. При округлении отсчета до ближайшего целого деления погрешность по абсолютной величине не превышает половины расстояния между делением шкалы.

Найти плотность распределения вероятности, математическое ожидание и дисперсию округления.

Решение: Погрешность округления можно рассматривать как случайную величину x, принимающую с равной вероятностью любые значения в пределах от - x/2 до x/2. Следовательно, плотность вероятности на этом интервале постоянна и равна нулю за этими пределами (10).

Математическое ожидание равно:

Дисперсия ошибки округления равна:

Среднеквадратическая ошибка равна:

Список литературы

1 А.В. Власенко, В.И. Ключко - Теория информации и сигналов. Учебное пособие / Краснодар: Изд-во КубГТУ, 2003.- 97 с.

2 Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: Учеб. для вузов по спец. "Радиотехника". - М.: Высш. шк., 2000.

3 Гринченко А.Г. Теория информации и кодирование: Учебн. пособие. - Харьков: ХПУ, 2000.

4 Куприянов М.С., Матюшкин Б.Д. - Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования. - СПб.: Политехника, 1999.

5 Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы: В 2-х ч. / Пер. с англ. - М.: Мир, 1988.

6 Теория передачи сигналов: Учебник для вузов / А.Г. Зюко, Д.Д. Кловский

7 Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра. Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 2000.

8 Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. / Под ред. А.М. Трахтмана. - М.: Сов. радио, 1980.

9 Цифровая обработка сигналов: Учебник для вузов / А.Б. Сергиенко - СПб.: Питер, 2003. - 604 с.: ил.

Подобные документы

презентация [294,9 K], добавлен 21.04.2015

Понятие дискретизации сигнала: преобразование непрерывной функции в дискретную. Квантование (обработка сигналов) и его основные виды. Оцифровка сигнала и уровень его квантования. Пространства сигналов и их примеры. Непрерывная и дискретная информация.

реферат [239,5 K], добавлен 24.11.2010

Характеристики и параметры сигналов и каналов связи. Принципы преобразования сигналов в цифровую форму и требования к аналогово-цифровому преобразователю. Квантование случайного сигнала. Согласование источника информации с непрерывным каналом связи.

курсовая работа [692,0 K], добавлен 06.12.2015

Сущность линейной обработки дискретных сигналов. Характеристика основных структурных элементов цифровых фильтров - элемента единичной задержки (на интервал дискретизации сигнала), сумматора и умножителя. Виды последовательности дискретных отчетов.

презентация [79,8 K], добавлен 19.08.2013

курсовая работа [701,1 K], добавлен 06.07.2014

Понятие цифрового сигнала, его виды и классификация. Понятие интерфейса измерительных систем. Обработка цифровых сигналов. Позиционные системы счисления. Системы передачи данных. Режимы и принципы обмена, способы соединения. Квантование сигнала, его виды.

курсовая работа [1,0 M], добавлен 21.03.2016

Векторное представление сигнала. Структурная схема универсального квадратурного модулятора. Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой. Наложение и спектры дискретных сигналов. Фильтр защиты от наложения спектров. Расчет частоты дискретизации.

В настоящее время информация стала фактором, определяющим эффективность любой сферы деятельности. Увеличились информационные потоки и повысились требования к скорости передачи данных, одним из факторов повышения скорости передачи данных служит метод дискретизации сигналов по времени, т.е. при передачи сигнала, можно передавать не весь сигнал, а только его отчеты, и восстанавливать сигнал по отчетам. В этом случае передаются только импульсы (щелчки), а на приемнике, по этим щелчкам восстанавливается сигнал

В работе реализуется алгоритм квантования сигналов по времени.

Таким образом, преобразование сигналов при передаче состоит в воздействии на переносчик, изменяющем тот или иной его параметр. Это воздействие называется модуляцией.

Различные виды модуляции характеризуются различными видами переносчиков, а так же рядом параметров, подвергаемых изменению.

По виду переносчиков различают:

модуляцию синусоидальных (гармонических) сигналов;

модуляцию импульсных сигналов.

По изменяемым параметрам различают:

кодовую модуляцию и др.

В новейших системах передачи информации, в особенности в многоканальных системах с временным уплотнением (разделением) каналов, переносчиком является последовательность прямоугольных импульсов. У такого переносчика можно изменять следующие параметры: амплитуду импульсов, их ширину, частоту следования, позицию или фазу и коды, образуемые ими. Соответственно различают следующие модуляции:

амплитудно-импульсная модуляция АИМ;

широтно-импульсная модуляция ШИМ;

время-импульсная модуляция ВИМ;

позиционно-импульсная модуляция (фазо-импульсная) ПИМ (ФИМ);

частотно-импульсная модуляция ЧИМ;

кодо-импульсная модуляция КИМ.

дискретизации сигналов по времени;

дискретизации сигналов по уровню;

Дискретизация по времени заключается в замене непрерывного по времени сигнала X(t) дискретным сигналом, значения которого для дискретных моментов времени t совпадают соответственно с мгновенными значениями непрерывного сигнала. Такая операция называется также квантованием сигнала по времени.

Дискретизация по уровню (квантование по уровню) заключается в замене непрерывного множества значений сигнала X(t) множеством дискретных значений. При этом шкала возможных значений сигнала разбивается на определенное количество интервалов и непрерывное значение сигнала заменяется ближайшим дискретным. Полученные дискретные значения затем кодируются (обычно двоичным кодом).

При КИМ весьма важным является правильный выбор способа квантования сигнала по времени и уровню. В связи с этим рассмотрим некоторые вопросы теории квантования непрерывных функций по времени и уровню.

При квантовании по времени непрерывная по аргументу функция x(t) преобразуется в функцию дискретного аргумента. Такое преобразование может быть выполнено путем взятия отсчетов функции x(t) в определенные дискретные моменты времени . В результате функция x(t) заменяется совокупностью мгновенных значений x(ti) [i=0,1,2,…,n].

Временной интервал между двумя соседними фиксированными моментами времени, в которых задается дискретная функция, называется интервалом временного квантования. Величина, обратная интервалу временного квантованияназывается частотой квантования.

Частота квантования должна выбираться таким образом, чтобы по отсчетным значениям x(ti) можно было бы с заданной точностью получить исходную функцию.

Известно несколько критериев выбора частоты квантования по времени. К таким критериям относится, в частности, частотный критерий В.А. Котельникова. Данный критерий, который получил название теоремы В.А. Котельникова, основывается на следующей модели сигналов:

сигнал представляет собой стационарный случайный процесс;

спектр сигнала сплошной и ограничен некоторой частотой, за пределами которой он тождественно равен нулю.

Теорема В.А. Котельникова: если непрерывная функция x(t) удовлетворяет условиям Дирихле (ограничена, кусочно-непрерывная и имеет конечное число экстремумов) и ее спектр ограничен некоторой частотой fc, то она полностью определяется отсчетами, находящимися на расстоянии друг от друга.

Для доказательства теоремы рассмотрим выражения прямого и обратного преобразования Фурье непрерывной функции x(t).

В рассматриваемом частном случае функции с ограниченным спектром можно записать

Дополним функцию до периодической с периодом, равным 2fc (рисунок 1) и разложим ее в ряд Фурье

Рисунок 1 - функция с периодом, равным 2fc.

Сравнивая выражения (3) и (5) замечаем, что они совпадают с точностью до постоянного множителя , если принять .

Подставив найденное выражение для в (4), получим

После подставки (6) в (3), замены знака при k (т.к. суммирование производится по всем положительным и отрицательным значениям k) и перестановки операций суммирования и интегрирования получим

После подстановки (8) в (7) окончательно получим

Полученное выражение представляет аналитически теорему Котельникова.

Из (9) видно, что непрерывная функция X(t) (рисунок 2, а), обладающая ограниченным спектром, может быть представлена разложением в ряд, каждый член которого выражается одинаковой функцией вида sin(x)/x (функция отсчета), но с различными коэффициентами (рисунок 2, б).

Рисунок 2, а - Функция отсчета

Рисунок 2, б - Функция отсчета, но с различными коэффициентами

Ряд (9) представляет собой разложение случайного процесса с координатными функциями (детерминированными функциями времени) и весовыми коэффициентами , являющимися случайными величинами, равными мгновенным значениям сигнала в точках .

Функция отсчетов в момент времени достигает максимума и равна единице. В моменты времени , где i=1,2,3… функция отсчетов убывает, обращаясь в нуль при t=∞.

Сумма (9) в каждый k-ый момент времени определяется только одним k-ым слагаемым, т.к. все остальные слагаемые в этот момент времени обращается в нуль. Внутри промежутка восстанавливаемая функция определяется всеми слагаемыми (рисунок 21, а - непрерывная плавная линия).

Известно, что функция вида представляет собой реакцию идеального фильтра нижних частот с граничной частотой на дельта-функцию. Следовательно, если в приемном устройстве поместить такой фильтр и пропустить через него квантованный сигнал, представляющий собой последовательность с частотой весьма кратковременных импульсов, амплитуды которых пропорциональны отсчетам исходной непрерывной функции, то, суммируя выходные сигналы фильтра, можно воспроизвести с достаточно высокой степенью точности исходный непрерывный сигнал.

Однако нас интересует случай, когда сигнал x(t) ограничен во времени (Tc). В этом случае сумма (9) будет конечной

Усечение бесконечной суммы, т.е. ограничение ее теми значениями Xk, которые оказываются в пределах Tc, уменьшает точность представления сигнала x(t).

Это первый фактор, определяющий точность представления.

Кроме того, сигнал конечной длительности имеет бесконечный спектр гармонических составляющих. Поэтому ограничение спектра сигнала некоторой частотой является вторым фактором, снижающим точность представления непрерывного сигнала x(t) дискретными отсчетами.

Средний квадрат относительной погрешности в этом случае определяется выражением

где Е – полная энергия неограниченного спектра сигнала;

Чтобы погрешность формулы (10) была мала, должно выполняться условие

Дополнительная погрешность вносится при восстановлении сигнала x(t) за счет не идеальности фильтра нижних частот, т.к. идеальный фильтр НЧ физически нереализуем (предполагает наличие отклика на -функцию при t 4. Руководство пользователя

На рисунке 3 показан внешний вид программы при запуске.

Рисунок 3. Внешний вид рабочего окна программы

Рисунок 4 – Вывод на экран случайной функции

Рисунок 5 – Отображение отчетов, соответственно шагу квантования.

Рисунок 6 – Отображение восстановленного сигнала по отчетам.

Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,

Квантование сигнала - преобразование сигнала в последовательность импульсов (квантование сигнала по времени) или в сигнал со ступенчатым изменением амплитуды (квантование сигнала по уровню), а также одновременно и по времени, и по уровню. Применяется при преобразовании непрерывной величины в код в вычислительных устройствах, цифровых измерительных приборах и др.

Содержание работы

1.Сигналы; кодирование и квантование сигналов. Системы счисления.
2.Центральный процессор, системные шины.
3.Понятие системного программного обеспечения: назначение, возможности, структура; операционные системы.
4.Электронные презентации
5.Классификация и формы представления моделей
6.Операторы циклов и ветвления.
7.Основные понятия языков программирования. Развитие языков программирования.
8.Назначение и основы использования систем искусственного интеллекта; базы знаний, экспертные системы, искусственный интеллект
9.Компьютерные коммуникации и коммуникационное оборудование.
10.Информационная безопасность и ее составляющие.

Содержимое работы - 1 файл

Аня Жадан.doc

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

Санкт-Петербургский Государственный технологический институт

Кафедра экономики и менеджмента

Содержание

Сигналы; кодирование и квантование сигналов. Системы счисления.
Центральный процессор, системные шины.
Понятие системного программного обеспечения: назначение, возможности, структура; операционные системы.
Электронные презентации
Классификация и формы представления моделей
Операторы циклов и ветвления.
Основные понятия языков программирования. Развитие языков программирования.
Назначение и основы использования систем искусственного интеллекта; базы знаний, экспертные системы, искусственный интеллект
Компьютерные коммуникации и коммуникационное оборудование.
Информационная безопасность и ее составляющие.

Сигналы; кодирование и квантование сигналов. Системы счисления.

Сигнал (от лат. signum — знак) - знак, физический процесс (или явление), несущий информацию о каком-либо событии, состоянии объекта наблюдения либо передающий команды управления, указания, оповещения.

Сигнал является материальным носителем информации, которая передается от источника к потребителю.

Сигнал – это изменяющийся во времени физический процесс.

Такой процесс может содержать различные характеристики.

При взаимодействии сигнала с физическими телами возникают определенные изменения свойств этих тел, которые можно зарегистрировать.

Характеристика, которая используется для представления данных, называется параметром сигнала.

Если параметр сигнала принимает ряд последовательных значений и их конечное число, сигнал называется дискретным.

Если параметр сигнала непрерывная функция, то сигнал называется непрерывным.

Данные, безусловно, несут в себе информацию, но они ей не тождественны. Для того чтобы данные стали информацией необходимо наличие методов пересчета одной величины в другую. Данные – диалектическая составная часть информации. В соответствии с методом регистрации данные могут храниться и транспортироваться на носителях различных видов.

Самым распространенным носителем данных в настоящее время является бумага. На бумаге данные регистрируются путем изменения оптических характеристик ее поверхности. В то же время изменение коэффициента отражения поверхности в определенном диапазоне длин волн используется в устройствах, осуществляющих запись лазерным лучом на пластмассовых носителях с отражающим покрытием (CD ROM). Магнитные ленты и магнитные диски, служащие в современных компьютерах главными носителями информации, используют изменение магнитных свойств тела. Свойства информации получаемой пользователем, тесно связаны со свойствами носителей данных, с которых эта информация будет получена. Любой носитель можно характеризовать параметром разрешающей способности, т.е. количеством данных записанных в принятой на носителе единице измерения, и динамическим диапазоном – логарифмическим отношением интенсивности амплитуд максимального и минимального регистрируемого сигнала. От этих свойств носителя зависят такие свойства информации, как полнота, доступность и достоверность. Задача преобразования данных с целью смены носителя относится к одной из важнейших задач информатики. В стоимости вычислительных систем устройства для ввода и вывода данных, работающие с носителями информации, составляют не меньше половины стоимости аппаратных средств.

Обуславливая диалектическое единство данных и методов в информационном процессе, определяют следующие понятия.

Динамический характер информации. Данные имеют статичный характер. Информация динамически меняется и существует только в момент времени взаимодействия данных и методов. Таким образом, информация существует только в момент протекания информационного процесса. Все остальное время она содержится в виде данных.

Требования адекватности методов. Одни и те же данные могут в момент потребления поставлять разную информацию, в зависимости от степени адекватности взаимодействующих с ними методов. Использование более адекватных методов даст более полную информацию.

Диалектический характер взаимодействия данных и методов. Данные являются объективными, это результат регистрации объективно существовавших сигналов, вызванных изменениями в материальных полях или телах. В тоже время методы являются субъективными. В основе искусственных методов лежит алгоритм, т.е. упорядоченная последовательность команд, составленная и подготовленная человеком (субъектом). В основе естественных методов лежат биологические свойства субъектов информационного процесса.

Таким образом, информация возникает и существует в момент диалектического взаимодействия объективных данных и субъективных методов.

Для автоматизации работы с данными, относящимися к различным типам и несущим в себе различную информацию очень важно унифицировать форму их представления. Для этого обычно используется прием кодирования.

Кодирование – это выражение данных одного типа через данные другого типа.

Естественные человеческие языки – это ничто иное, как системы кодирования понятий для выражения мыслей посредством речи.

В вычислительной технике работа ведется с числовой информацией. Остальная информация тексты, звуки, изображения и т.д. для обработки в вычислительной среде должна быть преобразована в числовую форму. При этом все числа в память компьютера записываются с использованием так называемого двоичного кодирования. Двоичное кодирование основано на представлении данных последовательностью всего двух знаков 0 и 1. Эти знаки называются двоичными цифрами, по-английски binary digit или сокращенно (bit) бит.

Бит – минимальная единица информации в вычислительной технике. Один двоичный разряд.

Группа из восьми бит называется байт и обеспечивает основу записи информации в память компьютера.

1024 байта = 1 килобайту (Кб)

1024 килобайта = 1мегабайту (Мб)

1024 мегабайта = 1 гигабайту (Гб)

Для правильного понимания, как представляется информации в памяти компьютера, рассмотрим различные системы счисления, используемые современными вычислительными средствами.

Система счисления - это совокупность правил наименования и изображения чисел с помощью набора знаков.

Системы счисления бывают позиционные и непозиционные.

Позиционной системой счисления, называется система - где порядок цифры в числе определяется рядом степени числа, которое является основанием данной системы счисления.

В общем виде целое число в позиционной системе счисления можно представить выражением:

N (m) = k₀* m 0 + k₁ * m 1 +. k_n-1 * m n-1 ,

N( m )- число в m-ой системе счисления;
m - разрядность системы (двоичная, восьмеричная, десятичная, шестнадцатеричная системы m = 2; m = 8; m = 10, m = 16);
n – количество разрядов в числе;
k – цифра в числе.

Рассмотрим, как записываются числа в позиционных системах счисления, используемых современной вычислительной техникой.

Десятичная система счисления. Основанием десятичной системы является ряд степени числа 10. Разрядность системы m = 10. В десятичной системе счисления 10 цифр (от 0 до 9). Возьмем, к примеру, десятичное число 1957. Число, состоит из четырех цифр - четырехзначное, т.е. n =4. Используя выше приведенную формулу, получим число в десятичной системе счисления.

N(10) = 7*10 0 + 5*10 1 + 9*10 2 + 1*10 3 = 1957

Двоичная система счисления. Основанием двоичной системы является ряд степени числа 2. Разрядность системы m = 2. В двоичной системе счисления 2 цифры (0 и 1). Возьмем, к примеру, двоичное число 100011В (В–идентификатор двоичной системы счисления). Число, состоит из шести цифр - шестизначное, т.е. n = 6. Используя выше приведенную формулу, получим десятичное число.

N(2) = 1*2 0 + 1*2 1 + 0*2 2 + 0*2 3 + 0*2 4 + 1*2 5 = 35,

т.е. двоичное число 100011В = десятичному числу 35.

Обратим внимание, что для записи чисел в позиционных системах счисления могут быть использованы одинаковые цифры. Так цифры 0 и 1 используются как десятичной, так и двоичной системой. Поэтому в записи чисел недесятичной системы счисления принято использовать буквы являющиеся идентификаторами систем счисления и позволяющие отличить числа одной системы счисления от другой.

Восьмеричная система счисления. Основанием восьмеричной системы является ряд степени числа 8. Разрядность системы m = 8. В восьмеричной системе счисления 8 цифр (от 0 до 7). Возьмем, к примеру, восьмеричное число 573Q (Q–идентификатор восьмеричной системы счисления). Число, состоит из трех цифр - трехзначное, т.е. n = 3. Используя выше приведенную формулу, получим десятичное число.

N(8) = 3*8 0 + 7*8 1 + 5*8 2 = 379,

т.е. восьмеричное число 573Q = десятичному числу 379.

Шестнадцатеричная система счисления. Основанием шестнадцатеричной системы является ряд степени числа 16. Разрядность системы m = 16. В шестнадцатеричной системе счисления 16 цифр (от 0 до F), первые десять цифр от 0 до 9 совпадают с цифрами десятичной системы, а затем идут цифры: A – цифра десять; B – цифра одиннадцать; C – цифра двенадцать; D – цифра тринадцать; E – цифра четырнадцать; F – цифра пятнадцать. Возьмем, к примеру, шестнадцатеричное число 1A7H (H–идентификатор шестнадцатеричной системы счисления). Число, состоит из трех цифр - трехзначное, т.е. n = 3. Используя выше приведенную формулу, получим десятичное число.

N(16) = 7*16 0 + 10*16 1 + 1*16 2 = 423,

т.е. шестнадцатеричное число 1A7H = десятичному числу 423.

Квантование (англ. quantization ) — в информатике разбиение диапазона значений непрерывной или дискретной величины на конечное число интервалов. Существует также векторное квантование — разбиение пространства возможных значений векторной величины на конечное число областей. Простейшим видом квантования является деление целочисленного значения на натуральное число, называемое коэффициентом квантования.

Не следует путать квантование с дискретизацией (и, соответственно, шаг квантования с частотой дискретизации). При дискретизации изменяющаяся во времени величина (сигнал) замеряется с заданной частотой (частотой дискретизации), таким образом, дискретизация разбивает сигнал по временной составляющей (на графике — по горизонтали). Квантование же приводит сигнал к заданным значениям, то есть, разбивает по уровню сигнала (на графике — по вертикали). Сигнал, к которому применены дискретизация и квантование, называется цифровым.

Квантование часто используется при обработке сигналов, в том числе при сжатии звука и изображений.

При оцифровке сигнала уровень квантования называют также глубиной дискретизации или битностью. Глубина дискретизации измеряется в битах и обозначает количество бит, выражающих амплитуду сигнала. Чем больше глубина дискретизации, тем точнее цифровой сигнал соответствует аналоговому. В случае однородного квантования глубину дискретизации называют также динамическим диапазоном и измеряют в децибелах (1 бит ≈ 6 дБ).

Виды квантования

$y_q=\left[\frac<y-y_0> Однородное (линейное) квантование — разбиение диапазона значений на отрезки равной длины. Его можно представлять как деление исходного значения на постоянную величину (шаг квантования) и взятие целой части от частного: \right]$
.

Квантование по уровню — представление величины отсчётов цифровыми сигналами. Для квантования в двоичном коде диапазон напряжения сигнала от до делится на интервалов. Величина получившегося интервала (шага квантования):

$\Delta=\frac<U_\max-U_\min> .$

Каждому интервалу присваивается -разрядный двоичный код — номер интервала, записанный двоичным числом. Каждому отсчёту сигнала присваивается код того интервала, в который попадает значение напряжения этого отсчёта. Таким образом, аналоговый сигнал представляется последовательностью двоичных чисел, соответствующих величине сигнала в определённые моменты времени, то есть цифровым сигналом. При этом каждое двоичное число представляется последовательностью импульсов высокого (1) и низкого (0) уровня.

Читайте также: