Классификация сигналов

Классификация сигналов представлена на рисунке 3.
Детерминированными являются сигналы, значения которых заранее известны, т. к. они повторяются через определенный интервал времени — период (например, гармоническое колебание или любой периодический сигнал).
Случайными являются сигналы, значение которых заранее неизвестно и может быть предсказано лишь с некоторой вероятностью.

Простыми являются сигналы, которые описываются простой математической моделью (например, гармоническое колебание u(t)=Um sin (?t+?)).
Сложными являются сигналы, которые не могут быть описаны простой математической моделью.
Аналоговыми (непрерывными) являются сигналы, которые могут принимать любые значения по уровню в некоторых пределах и являются непрерывными функциями времени (рисунок 4).

Дискретными являются сигналы, которые могут принимать некоторые значения из определенных как по уровню так и/или по времени (рисунок 5).

Цифровой двоичный сигнал является частным случаем дискретного сигнала, он представляет собой сигнал который может принимать одно из двух возможных значений по амплитуде (логического нуля или единицы) (рисунок 6). Данный сигнал получают из аналогового с помощью процессов дискретизации по времени, квантования по уровню и кодирования.

Источник

Аналого-цифровое преобразование сигнала для начинающих

Вступление

Типы сигналов

Для того, что бы компьютер мог выполнить обработку сигнала необходимо выполнить преобразование сигнала из аналоговой формы в цифровую.
После обработки выполняется обратное преобразование, поскольку большинство бытовых устройств управляются аналоговыми сигналами.

Структурная схема цифровой обработки сигнала в общем виде выглядит следующим образом:

Аналого-цифровое преобразование сигнала

Процесс получения отсчёта входного сигнала должен занимать очень малую часть периода дискретизации, что бы снизить динамические ошибки преобразования, обусловленные изменением сигнала за время снятия отсчёта.

Частота дискретизации выбирается из теоремы Котельникова. В ней утверждается, что для того что бы по отсчётам сигнала можно было бы сколь угодно точно восстановить непрерывный сигнал необходимо что бы частота дискретизации не менее чем в два раза превосходила верхнюю частоту спектра дискретизируемого сигнала.

Любой сигнал имеет своё спектральное представление. Любое представление сигнала – это представление в виде суммы (или интеграла) гармонических составляющих (синусоид и косинусоид), различных частот взятых с определёнными весовыми коэффициентами (имеющими определённую амплитуду)
Для периодических сигналов это сумма, для непериодический – интеграл.
Переход к спектру сигнала осуществляется с помощью прямого преобразования Фурье.

Рассмотрим переход к спектральному представлению в виде периодической функции:

Как известно периодическая функция удовлетворяющая условию Дирихле может быть представлена рядом гармонических функций.

По формуле Эйлера любое выражение можно представить в виде
— частота первой гармоники

— частота n-ой гармоники

— круговая частота n-ой гармоники

— комплексная амплитуда гармоники, где — фазовый спектр.

Совокупность амплитуд гармоник ряда Фурье называется амплитудным спектром, а совокупность их фаз называется фазовым спектром.

Для непериодический функции , а тогда заменяется непрерывно изменяющейся частотой => сумма заменяется интегралом.

Прямое преобразование Фурье для непериодического сигнала

Таким образом спектр непериодической функции представляется суммой бесконечного количества гармонических колебаний, частоты которых расположены бесконечно близко друг к другу.

Квантование сигнала по уровню

Количество уровней квантования определяется по формуле
n — количество разрядов
N — уровень квантования

Выбор количества уровней квантования сигналов производится на основе компромиссного подхода, учитывающего с одной стороны необходимость достаточно точного представления сигнала, что требует большого числа уровней квантования, а с другой стороны количество уровней квантования должно быть меньше, что бы разрядность кода была минимальной.

На этом я закончу свою статью, что бы не перегружать читателя лишней информацией. Удачи в начинаниях!

Источник

Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы

Любая физическая величина по характеру изменения ее значения может быть постоянной (если она имеет только одно фиксированное значение), дискретной (если она может иметь два или более фиксированных значений), или аналоговой (если она может иметь бесчисленное множество значений). Все эти величины могут быть преобразованы в цифровую форму.

Аналоговым называется такой сигнал, который может быть представлен непрерывной линией из множества значений, определенных в каждый момент времени относительно временной оси. Значения аналогового сигнала произвольны в каждый момент времени, поэтому он может быть в принципе представлен как некая непрерывная функция (зависящая от времени как от переменной) либо как кусочно-непрерывная функция времени.

Аналоговым сигналом можно назвать, например, звуковой сигнал, генерируемый обмоткой электромагнитного микрофона или ламповым акустическим усилителем, поскольку такой сигнал непрерывен и его значения (напряжение или ток) сильно отличаются друг от друга в каждый момент времени.

На приведенном ниже рисунке изображен пример подобного рода аналогового сигнала.

Аналоговые величины могу иметь бесконечное множество значений в определенных пределах. Они непрерывны и их значения не могут изменяться скачками.

Пример аналогового сигнала: термопара передает в аналоговом виде значение температуры в программируемый логический контроллер, который управляет с помощью твердотельного реле температурой в электрической печи.

Если некий сигнал принимает произвольные значения лишь в отдельные моменты времени, то такой сигнал называют дискретным. Чаще всего на практике применяются дискретные сигналы, распределенные по равномерной временной решетке, шаг которой называется интервалом дискретизации.

Дискретный сигнал принимает определенные не нулевые значения лишь в моменты дискретизации, то есть он является не непрерывным в отличие от аналогового сигнала. Если из звукового сигнала вырезать небольшие кусочки определенного размера через равные интервалы, такой сигнал можно будет назвать дискретным.

Ниже приведен пример формирования подобного дискретного сигнала с интервалом дискретизации Т. Обратите внимание, что квантуется лишь интервал дискретизации, но не сами значения сигнала.

Дискретные сигналы имеют два и более фиксированных значений (количество их значений всегда выражается целыми числами).

Когда дискретный сигнал принимает только какие-то фиксированные значения (которые могут быть расположены по сетке с определенным шагом), такие что они могут быть представлены как количество квантовых величин, такой дискретный сигнал называется цифровым. То есть цифровой сигнал — это такой дискретный сигнал, который квантован не только по промежуткам времени, но и по уровню.

Практически дискретные и цифровые сигналы в ряде задач отождествляются, и могут быть легко заданы в форме отсчетов с помощью вычислительного устройства.

На рисунке приведен пример формирования цифрового сигнала на базе аналогового. Обратите внимание, что значения цифрового сигнала не могут принимать промежуточных значений, а только определенные — целое количество вертикальных шагов сетки.

Цифровой сигнал легко записывается и перезаписывается в память вычислительных устройств, просто считывается и копируется без потери точности, тогда как перезапись аналогового сигнала всегда сопряжена с утратой некоторой, пусть и незначительной, части информации.

Обработка цифровых сигналов позволяет получать устройства с очень высокими характеристиками благодаря выполнению вычислительных операций совершенно без потерь качества, либо с пренебрежимо малыми потерями.

В силу этих достоинств, именно цифровые сигналы повсеместно распространены сегодня в системах хранения и обработки данных. Вся современная память — цифровая. Аналоговые носители информации (такие как пленочные кассеты и т.д.) давно ушли в прошлое.

Аналоговый и цифровой приборы для измерения напряжения:

Но даже у цифровых сигналов есть свои недостатки. Их невозможно передать напрямую как есть, ибо передача обычно реализуется посредством непрерывных электромагнитных волн. Поэтому при передаче и приеме цифровых сигналов необходимо прибегать к дополнительной модуляции и аналого-цифровому преобразованию. Меньший динамический диапазон цифровых сигналов (отношение наибольшего значения к наименьшему), обусловленный квантованностью значений по сетке, является еще одним их недостатком.

Существуют и такие области, где аналоговые сигналы незаменимы. Например аналоговый звук никогда не сравнится с цифровым, поэтому ламповые усилители и пластинки до сих пор не выходят из моды, несмотря на обилие цифровых форматов записи звука с самой высокой частотой дискретизации.

Если Вам понравилась эта статья, поделитесь ссылкой на неё в социальных сетях. Это сильно поможет развитию нашего сайта!

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Просто пройдите по ссылке и подключитесь к каналу.

Не пропустите обновления, подпишитесь на наши соцсети:

Источник

Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы

DSPL-2.0 — свободная библиотека алгоритмов цифровой обработки сигналов

Распространяется под лицензией LGPL v3

Указанные преимущества определили повсеместное распространение цифровых систем хранения и обработки сигналов. Но цифровые сигналы также имеют и недостатки по сравнению с аналоговыми.

Во-первых нет возможности передавать цифровые сигналы «как есть», поскольку передача сигналов чаще всего происходит при использовании электромагнитных и акустических волн, которые являются непрерывными во времени. Поэтому для передачи цифровых сигналов требуются дополнительные методы цифровой модуляции, а также цифро-аналоговые преобразователи (ЦАП).

Другим недостатком цифровых сигналов является меньший динамический диапазон сигнала (т.е. отношение самого большого значения к самому маленькому), из-за квантования сигнала на фиксированной сетке значений.

Временны́е осциллограммы, поясняющие принцип работы устройства показаны на рисунке 3 (см. [1, стр. 475–476], или [2, стр. 438]).

Оценка дискретного сигнала может быть представлена в виде

При уменьшении длительности погрешность оценки будет уменьшаться, и в пределе мы можем получить дискретный сигнал как:

Бесконечная сумма смещенных дельта-функций называется решетчатой функцией и обозначается [3, стр. 77]:

Тогда математической моделью дискретного сигнала будет произведение исходного аналогового сигнала на решетчатую функцию:

Для получения численных значений дискретного сигнала необходимо проинтегрировать дискретный сигнал (5) в окрестности :

В дальнейшем мы будем широко использовать данную модель дискретного сигнала для перехода от методов анализа и обработки аналоговых сигналов, к цифровым.

Источник

8. Основы цифровой схемотехники

Цифровая схемотехника – важнейшая дисциплина, которую изучают во всех высших и средних учебных заведениях, готовящих специалистов в электронике. Настоящий радиолюбитель тоже должен хорошо разбираться в этом вопросе. Но большинство книг и учебных пособий написаны очень сложным для понимания языком, и начинающему электронщику (возможно, школьнику) будет тяжело освоить новую информацию. Цикл новых обучающих материалов от Мастер Кит призван восполнить этот пробел: в наших статьях о сложных понятиях рассказывается самыми простыми словами.

8.1. Аналоговые и цифровые сигналы

Сначала надо разобраться, чем вообще аналоговая схемотехника отличается от цифровой. И главное отличие – в сигналах, с которыми работают эти схемы.
Все сигналы можно разделить на два основных вида: аналоговые и цифровые.

Аналоговые сигналы наиболее привычны для нас. Можно сказать, что весь окружающий природный мир вокруг нас – аналоговый. Наши зрение и слух, а также все остальные органы чувств воспринимают поступающую информацию в аналоговой форме, то есть непрерывно во времени. Передача звуковой информации – речь человека, звуки музыкальных инструментов, рёв животных, звуки природы и т.п. – также осуществляется в аналоговом виде.
Чтобы ещё лучше понять этот вопрос, нарисуем аналоговый сигнал (рис.1.):

Рис.1. Аналоговый сигнал

Мы видим, что аналоговый сигнал непрерывен во времени и по амплитуде. Для любого момента времени можно определить точное значение амплитуды аналогового сигнала.

Давайте будет анализировать амплитуду сигнала не постоянно, а дискретно, через фиксированные промежутки времени. Например, раз в секунду, или чаще: десять раз в секунду. То, как часто мы будем это делать, называется частотой дискретизации: один раз в секунду – 1 Гц, тысячу раз в секунду – 1000 Гц или 1 кГц.

Для наглядности нарисуем графики аналогового (вверху) и цифрового (внизу) сигналов (рис.2.):

Рис.2. Аналоговый сигнал (вверху) и его цифровая копия (внизу)

Нижний график на рис. 2 легко представить и в другом виде – как длинную последовательность пары цифр: время/амплитуда. А цифры – это как раз то, что нужно цифровым схемам. Правда, цифровые схемы предпочитают работать с цифрами в особом представлении, но об этом мы поговорим в следующем уроке.

Сейчас мы можем сделать важные выводы:

— цифровой сигнал дискретен, его можно определить только для отдельных моментов времени;
— чем выше частота дискретизации – тем лучше точность представления цифрового сигнала.

Источник