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  • 模拟信号转化为数字信号原理是什么
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    2021-07-23 04:05:50

    数据采集卡就是把模拟信号转换成数字信号的设备,其核心就是A/D芯片。在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。

    在视频信号的传输处理时,就需要视频采集卡来帮忙,因为一般摄像机的视频信号都是模拟的、连续信号,而计算机只认识数字信号(离散信号),因为计算机是采用二进制编码的,因此,就需要一个能将模拟视频信号采集到计算机中,而且在采集的时候还有考虑视频信号采集速度、模拟信号与数字信号之间的转换、视频信号的质量等问题。这个就需要视频采集卡来帮忙了。

    从视频源得到的信号,经过视频接口送到视频采集卡,信号首先进过模数转换。

    视频采集卡处理视频信号的主要处理还在与数模转换阶段,为什么要进行数模转换大家都清楚了,在转换的过程中肯定有信号损失,对于最终视频质量肯定不是很好,因此,在视频采集卡的设计方面,就要注意信号转换的质量,视频采集卡是将模拟摄像机、录像机、LD视盘机、电视机输出的视频信号等输出的视频数据或者视频音频的混合数据输入电脑,并转换成电脑可辨别的数字数据,存储在电脑中,成为可编辑处理的视频数据文件。很多人都知道,如果做一件事,在追求速度的时候,质量就不可能很完美,那么采集卡视频采集和信号处理的速度和质量怎么控制呢?

    为了提高速度,需要将视频信号压缩,采用具体哪一种视频压缩算法对视频的根式、质量又有不同的影响,压缩时用软压缩还是硬压缩也会带来不同的效果。

    采集是图象经过采样、量化以后转换为数字图象并输入、存储到帧存储器的过程。由于图像信号的传输需要很高的传输速度,通用的传输接口不能满足要求,因此需要采集卡。

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  • 数字信号处理》课程的特点《数字信号处理》课程是一门理论和技术发展十分迅速、应用非常广泛的前沿性学科,他的理论性和实践性都很强,他的特点是:(1)要求的数学知识多,包括高等代数、数值分析、概率统计、随机...

    《数字信号处理》课程的特点

    《数字信号处理》课程是一门理论和技术发展十分迅速、应用非常广泛的前沿性学科,他的理论性和实践性都很强,他的特点是:

    (1)要求的数学知识多,包括高等代数、数值分析、概率统计、随机过程等。

    (2)要求掌握的基础知识强,网络理论、信号与系统是本课程的理论基础。

    (3)与其他学科密切相关,即与通信理论、计算机、微电子技术不可分,又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。

    学生在学习这门课程时,普遍感到数字信号处理的概念抽象,对其中的分析方法与基本理论不能很好地理解与掌握。因此,如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法以及综合应用所学知识解决实际问题的能力,是本课程教学中所要解决的关键问题。为了配合《数字信号处理》专业基础课的理论教学,我们在电子信息工程专业教学计划中安排了二周的《数字信号处理》课程设计,他是针对《数字信号处理》的基础理论和算法进行实践环节的一个综合训练,以便学习巩固所学的知识,加强理论和实际结合的能力,培养学生的综合设计能力与实际工作能力。

    Matlab语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析 领域的新型高级语言,Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。因此,选择用Matlab进行课程设计。

    2 基于Matlab的课程设计

    为了巩固所学的数字信号处理理论知识,使学生对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解,精心地安排了课程设计的内容:录制一段个人自己的语音信号,并对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;最后,设计一个信号处理系统界面。下面对各步骤加以具体说明。

    2.1 语音信号的采集

    要求学生利用Windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用,学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。

    2.2 语音信号的频谱分析

    要求学生首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性,从而加深学生对频谱特性的理解。其程序如下:

    2.3 设计数字滤波器和画出其频率响应

    给出各滤波器的性能指标:

    (1)低通滤波器性能指标 fb=1 000 Hz,fc=1 200 Hz,As=100 dB,Ap=1 dB。

    (2)高通滤波器性能指标 fc=4 800 Hz,fb=5 000 Hz As=100 dB,Ap=1 dB。

    (3)带通滤波器性能指标 fb1=1 200 Hz,fb2=3 000 Hz,fc1=1 000 Hz,fc2=3 200 Hz,As=100 dB,Ap=1 dB。

    要求学生用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器。在Matlab中,可以利用函数fir1设计FIR滤波器,可以利用函数butte, cheby1和ellip设计IIR滤波器;利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。程序如下:

    2.4 用滤波器对信号进行滤波

    要求学生用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab中,FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波,IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。

    2.5 比较滤波前后语音信号的波形及频谱

    要求学生在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频 谱。其程序如下:

    2.6 回放语音信号

    在Matlab中,函数sound可以对声音进行回放。其调用格式:sound(x,fs,bits);可以感觉滤波前后的声音有变化。

    2.7 设计系统界面

    为了使编制的程序操作方便,要求有能力的学生,设计处理系统的用户界面。在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型,输入滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

    3 结语

    笔者在电信97,98,99,00四届学生中,采用Matlab进行数字信号处理课程设计,实践证明,使学生加深了对课堂抽象概念的理解,巩固了课堂上所学的理论知识,并能很好地理解与掌握数字信号处理中的基本概念、基本原理、基本分析方法。在课程设计中,让学生录制自己的声音,设计滤波器对声音进行处理,大大激发了同学们的学习兴趣,使学生很快地掌握编程方法和解决实际问题的技巧,取得了良好的教学效果。

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  • 掌握MATLAB的基本用法; 掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法; 掌握序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算及计算机实现与作用。
  • 数字信号

    千次阅读 2021-06-26 10:55:30
    计算机中,数字信号的大小常用有限位的二进制数表示。中文名数字信号外文名Digital Signal应用领域网络,通信状态表示0、1特征自变量是离散的、因变量也是离散的信号优点抗干扰的能力特别强数字信号简介编辑语音...

    数字信号指自变量是离散的、因变量也是离散的信号,这种信号的自变量用整数表示,因变量用有限数字中的一个数字来表示。在计算机中,数字信号的大小常用有限位的二进制数表示。

    中文名

    数字信号

    外文名

    Digital Signal

    应用领域

    网络,通信状态表示

    0、1

    特    征

    自变量是离散的、因变量也是离散的信号

    优    点

    抗干扰的能力特别强

    数字信号简介

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    信息化时代已经不告而至,我们时时刻刻被各种各样的信号包围,信号的本质是表示消息(信息)的物理量,如常见的正弦电信号中,如果是不同的幅度、不同的频率,或不同相位则表示不同的消息(信息)。以信号为载体的数据可表示现实物理世界中的任何信息,如文字符号、语音图像等,从其特定的表现形式来看,信号可以分为:模拟信号和数字信号。[1]

    数字信号是指用一组特殊的状态来描述信号,典型的就是当前用最为常见的二进制数字来表示的信号,之所以采用二进制数字表示信号, 其根本原因是电路只能表示两种状态,即电路的通与断。在实际的数字信号传输中,通常是将一定范围的信息变化归类为状态0或状态1, 这种状态的设置大大提高了数字信号的抗噪声能力。不仅如此,在保密性、抗干扰、传输质量等方面,数字信号都比模拟信号要好,且更加节约信号传输通道资源。[1]

    数字信号与离散时间信号的区别在因变量。离散时间信号的自变量是离散的、因变量是连续的,其自变量用整数表示,因变量用于物理量大小相对应的数字表示。离散时间信号的大小用有限位二进制数表示后,就是数字信号。

    数字信号优点

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    语音

    数字信号的优点很多,首先是它抗干扰的能力特别强,它不但可以用于通讯技术,而且还可以用于信息处理技术,时髦的高保真音响、高清晰度电视、VCD、DVD激光机都采用了数字信号处理技术。其次,我们使用的电子计算机都是数字的,它们处理的信号本来就是数字信号。在通讯上使用了数字信号,就可以很方便地将计算机与通讯结合起来,将计算机处理信息的优势用于通讯事业。如电话通讯中采用了程控数字交换机,用计算机来代替接线员的工作,不仅接线迅速准确,而且占地小、效率高,省去不少人工和设备,使电话通讯产生了一个质的飞跃。再次,数字信号便于存储,现在流行的CD、MP3唱盘,VCD、DVD视盘及电脑光盘都是用数字信号来存储的信息。此外,数字通信还可以兼容电话、电报、数据和图像等多类信息的传送,能在同一条线路上传送电话、有线电视、多媒体等多种信息。数字信号还便于加密和纠错,具有较强的保密性和可靠性。

    由于数字信号是用两种物理状态来表示0和1的,故其抵抗材料本身干扰和环境干扰的能力都比模拟信号强很多;在现代技术的信号处理中,数字信号发挥的作用越来越大,几乎复杂的信号处理都离不开数字信号;或者说,只要能把解决问题的方法用数学公式表示,就能用计算机来处理代表物理量的数字信号。[2]

    在数字电路中,数字信号只有0、1两个状态,它的值是通过中央值来判断的,在中央值以下规定为0,以上规定为1,所以即使混入了其他干扰信号,只要干扰信号的值不超过阂值范围,就可以再现出原来的信号。即使因干扰信号的值超过阂值范围而出现了误码,只要采用一定的编码技术,也很容易将出错的信号检测出来并加以纠正因此,与模拟信号相比,数字信号在传输过程中具有更高的抗干扰能力,更远的传输距离,且失真幅度小。

    数字信号在传输过程中不仅具有较高的抗干扰性,还可以通过压缩,占用较少的带宽,实现在相同的带宽内传输更多、更高音频、视频等数字信号的效果。此外,数字信号还可用半导体存储器来存储,并可直接用于计算机处理。若将电话、传真、电视所处理的音频、文本、视频等数据及其他各种不同形式的信号都转换成数字脉冲来传输,还有利于组成统一的通信网,实现今天各界人士和电信工业者们极力推崇的综合业务数字网络(IS-DN)。从而为人们提供全新的,更灵活、更方便的服务。正因为数字信号具有上述突出的优点,它正在迅速而且已经取得了十分广泛的应用。

    数字信号模拟信号与数字信号的转换

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    语音

    数字信号模拟信号

    模拟信号信号波形模拟随着信息的变化而变化,模拟信号其特点是幅度连续(连续的含义是在某一取值范围内可以取无限多个数值)。模拟信号,其信号波形在时间上也是连续的,因此它又是连续信号。模拟信号按一定的时间间隔T抽样后的抽样信号,由于其波形在时间上是离散的,但此信号的幅度仍然是连续的,所以仍然是模拟信号。电话、传真、电视信号都是模拟信号。

    信号抽样后时间离散,但辐值不离散。常见的抽样信号是周期矩形脉冲和周期冲激脉冲抽样。模拟信号在整个时间轴上都是有定义的,在“没有幅值”的区域的意义是幅值为零。而离散时间信号只在离散时刻上才有定义,其他地方没有定义,和幅值为零是不同概念,这两种信号在时间轴看上去很相似,其实是以不同类型的系统为基础的两种有本质区别的信号。直观的说,离散时间信号的横轴可以认为已经不代表时间了。

    数字信号模拟信号到数字信号

    模拟信号转换为数字信号需要经过信号的采样、信号的保持、信号的量化与信号的编码四个基本步骤。

    采样是对连续信号在时间上进行离散,即按照特定的时间间隔在原始的模拟信号上逐点采集瞬时值。从效果来看,采样频率越高所得的离散信号就越接近原始的模拟信号,但采样频率过高则对实际电路的要求就更高,也会给带来大量的计算与存储。采样频率过低会导致信息丢失,严重时导致信息失真,无法使用。采取其瞬时值后要在原位置保持一段时间,这样行成的锯齿型波信号提供给后续信号量化。[1]

    对采集得到的离散信号进行量化是将特定幅度的信号转化为模数转换器的最小单位的整数倍,这个最小单位也被称为模数转换器的量化单位。每个采样值代表一次采样所获得模拟信号的瞬时幅度。通常量化单位都是2的倍数,量化位数越多,量化误差就越小,量化得到的结果就越好。在实际的量化过程由于需要近似处理,因此一定存在量化误差,这种误差在最后数模转换时又会再现,通常称这种误差为量化噪声。通常可以通过增加量化位数来降低这种量化误差,但当信号幅度降低到一定值后,量化噪声与原始模拟信号之间的相关性就更加明显。[1]

    对量化后的离散信号进行编码是模拟信号转换为数字信号的最后环节,常见的采用并行比较型路和逐次逼近型电路实现,将量化后的离散信号转换为对应的数字信号。[1]

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    模拟信号转换为数字信号处理过程

    数字信号数字信号到模拟信号

    数字信号转换为模拟信号更为简单易懂。实际上,数模转换可以看成是对数字信号译码,数模转换是将输入的二进制数按其实际权值转换成对应的模拟量,然后将各个位数对应得到的模拟量相加,得到的总模拟量就与输入的数字量成正比,这就实现了数字信号到模拟信号的转换。[1]

    数字信号相关技术

    编辑

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    数字信号处理器是一种专业的信号处理设备。它将采集到的原始数据信号发送给数字信号处理器。通过信号滤波、采样处理和数字信号传输,根据实际需要实现了信号的转换。该信号处理技术广泛应用 于医疗卫生、自动化工程、雷达探测、航空航天等领域。在科学技术不断发展的过程中,数字信号技术受到了企业的青睐。以其为核心的产品和技术在电子信息工程中发挥着不可替代的作用。[3]

    数字信号特点

    数字信号处理技术提取信号数据,滤除有效信息和无效信息,最终将有效信息转换成更合适的信号形式,使信号更加稳定、准确。以往的技术主要采用模拟信号,但这种方法使得数据参数难以修改,信号灵敏度不高。在数字信号技术中,采用了二进制逻辑技术。该技术对声音、温度和颜色的变化具有很强的感知能力和适应性。更好的信号输入和输出。[3]

    数字信号优点

    适用范围大:数字信号处理技术广泛应用于各个领域,具有广泛的适用性。数字信号处理技术可以应用于许多领域,因为数字信号处理器有多种类型,可以被各种软件使用,也可以根据不同的需要进行选择。当操作员在数字处理系统中存储数据时,他们可以很容易地将各种信息处理转换成所需的形式,以计算机网络技术为例,在计算机中,数字信号可以作为调制处理器的技术使用,将数字信号处理技术应用于程序编程中。

    处理速度快:与模拟信号处理器相比,数字信号处理器在高速处理方面有着明显的优势能力。数字信号模拟器自身具有的芯片与其他芯片较为不同, 主要采用哈佛结构,电子工程的专业人士可以将数字信息程序和存储的空间进行独立开来,保证两者互不干扰,形成数字信号处理器的工作流程。将数字信号处理系统与传统的信号处理相比较,数字信号可 以在处理的过程中,进行其他指令的识别和处理,这样就大大的提高 了信息处理的效率,提高了速度。[3]

    数字信号发展前景

    随着数字信号处理技术的发展和使用,在时间中,不断的将数字信号处理技术的效率和性能提升。数字信号处理技术以自身特有的优点,逐渐受到了电子产品的欢迎,也替代了曾经达到巅峰核心技术,并在这一领域取得了发展和提升。数字信号处理技术目前的使用处于初级阶段,在未来的发展中,数字信号处理技术的水平会在实践中不断的提升。根据数字信号处理技术的特点、优势和目前已经进入和发展的领域来看,数字信号处理技术的未来发展将主要体现在以下几个方面。首先,数字信号处理技术将更加注重速度,减少电子设备功能和资源的损失,减小几何尺寸,使数字信号处理技术能够满足现代社会和工业的需要。生产部门的需求继续增长。其次,数字信号处理技术的发展将侧重于核心结构的改进和改变,更侧重于数字信号处理器核心微体系结构的应用。[3]

    词条图册

    更多图册

    参考资料

    1.

    王钟宇.模拟信号与数字信号的转换原理分析[J].赤子,2019,(8):142-143.

    2.

    杨毅明.数字信号处理.北京:机械工业出版社,2013:1-30,59

    3.

    苏宝震.数字信号在电子信息工程中的应用探讨[J].山东工业技术,2019,(12):149. DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.12.130.

    展开全文
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  • 【通讯原理】Ch.4:数字信号调制

    千次阅读 2020-09-28 19:59:49
    当前使用的最多的是数字信号到模拟信号的转化(如LTE,WIFI,5G),而模拟信号到数字信号的转变在实际应用中比较老旧。因为之前模拟信号到数字信号的转变过程就是完全按照1:1进行变化,芯片构造简单,通信效率低。 ...

    在前面的章节,我们知道了信号和数据都有两种存在形式,即模拟和数字两种。而在现在的实际应用中,经常需要用到调制解调技术,将两种形式的信号互相转换。当前使用的最多的是数字信号到模拟信号的转化(如LTE,WIFI,5G),而模拟信号到数字信号的转变在实际应用中比较老旧。因为之前模拟信号到数字信号的转变过程就是完全按照1:1进行变化,芯片构造简单,通信效率低。
    调制解调技术使用过程中,要求将数字信号转变为模拟信号再转变为数字信号。对于模拟信号转变数字信号的过程,由于模拟信号单位长度表达的信息远大于1bit,因此往往转换出的数字信号远长于模拟信号,同理,发送端转换成模拟信号之后,信号长度会减少。
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    Digital-to-Digital

    Line coding

    这是一种数字信号到数字信号的编码形式。数据以文字、数字、图形图像、音频或视频的形式传输,以比特序列的形式存储在计算机存储器中。在发送方,数字数据被编码成数字信号;在接收端,通过解码数字信号重新生成数字数据;信道中传输时,为模拟信号。
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    在只有一位的数字信号中,用高电位表示1,低电位表示0。是一种直接的转化,如果在多位数字信号中,则根据数据表达而产生不同的电压。
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    码元:图中的一个低电位或者高电位的基本长度,就是码元。码元不需要一定与数据一一对应,如上图所示,他们之间可以N对1也可以1对N。
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    那么数据传输速率(bps)就与码元传输速率存在一定关系了。公示如上。比起数据传输效率,码元传输速率更能表现带宽的性能。数字信号在无线范围上的实际带宽是无限的,但有效带宽是有限。决定数字信号所需带宽的是波特率,而不是比特率。

    Line Coding’s problem

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    • 基线漂移:接收信号时,如果较长时间内一直收到0/1纯高单位或者低电位信号,则信号会以某一个误差率持续进行微小的偏移,时间久了则偏移的差值会变大,从而使得接收端无法正确识别信号。
    • 直流分量:如果长时间发送低压信号(0)时,则意味着信号本身周期为0。而在通信系统中,允许通过的数据频率范围的最小值往往也大于0,也就说通信过程中如果长时间接收0信号则可能被识别为无信号。因为这种信号是通信系统内无法被识别的0Hz。
    • 时钟同步问题:始终不同步会出现数据差值,发送的数据量越大,差值越大。数据量小时影响不大。如下图所示
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      line coding具有内置的错误检测能力,以及一定的信号抗干扰能力。一套完整的体系设计费用会比较高。

    Line Coding Schemes

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    编码格式

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    曼彻斯特编码:明确规定0是从高电压跳低电压,1是从低压跳到高压。自带时钟信息且可以表示数据终结。
    缺点:码元两个才能表示一位二进制数,数据传输速率是原来的一半。

    差分曼彻斯特编码:高低跳变不由01决定,由前一位的码元决定。如果当前码元是1,则立刻跳变。反之,如果当前码元是0,则不立刻跳变,在信号中间部分跳变【也就说维持当前信号形状】。不论怎样,都会在中间部分跳变,区别是开始的点。
    缺点:码元两个才能表示一位二进制数,数据传输速率加倍。

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    跳变规则也不是唯一确定的。根据需求和设定,该跳变规则可变。

    Unipolar&polar&Bipolar

    首先区分Unipolar和polar;Unipolar是指信号仅表现在x轴坐标轴的一侧;而polar是指允许信号有y轴负值,出现在x轴的另一侧
    不归零码NRZ(Non-Return-to-Zero)
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    高电压表示1,低电压表示0.单双极表示是否有负值。
    缺点:连续性读取问题。长时间的电压不跳变可能出现的问题:
    1.对于单极性编码,因为低电压表示0,假设数据传输完后,后面没有数据了,那么电压自然均为0,那么这时候接收端识别是读取0还是终结?这是一个矛盾点。
    2.所有不归零码在连续字段的读取上,如果时钟时间不同步,就会出现读取误差。
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    NRZ-L:双极性不归零码。0表高电位,1表示低电位,根据需要的不同是可以人工指定的。换言之并非所有的1表示高定位,0表示低电位,这并不是被明确规定的事项。
    NRZ-I:双极性不归零码(倒置)。当初始信号遇到1就跳变,遇到0则维持当前信号形状。
    二者都存在直流分量问题;平均信号传输速率是二分之N。即平均信号传输速率的一半。

    归零码:
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    出现1,立刻出现一个高电压波形,但是不管后面是否还是1,都会立刻归零。解决了不归零码的0和和终结的无法区分问题。这种方式自带时钟信息。
    缺点1.对于单极性编码,因为低电压表示0,假设数据传输完后,后面没有数据了,那么电压自然均为0,那么这时候接收端识别是读取0还是终结?这是一个矛盾点。
    缺点2.浪费了部分带宽,因为这里0这个电压没有任何意义,表示意义的部分只有上升和下降部分。
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    上图为双极性不归零码。
    AMI&pseudoternary
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    AMI: 无电位表示0;第一个1出现时,用高电位表示,然后此后每一个1都用于上一个1相反的电位表示
    Pseudoternary:无电位表示1,与AMI完全相反,第一个0用高电位表示,其他0根据上一个0的电位表示成完全相反的状态。

    Multilevel Schemes

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    我们希望尽可能让单位码元表达更多的数据,这样数据传输效率才会更高。假设有mbit的数据与n个码元,L是可表达这m个数据的信息量(数据的标准,B=2,T=3,Q=4)。满足 2 m = L n 2^m=L^n 2m=Ln则有一比一的对应关系,而且前者只能比后者小,前者是需要的量而后者是以这种方法可以表达的最多的数据量,需求小于供给,则多出的部分可以用于进行流量控制等控制方面的信息表达,但是如果需求高于供给,则无法提供基本的服务。
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    表达方式: x B y Q ( B / T ) xByQ(B/T) xByQB/T):x是bit数据的位数,y是码元数量。用y个码元表示x位二进制数据。
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    上图中8B6T,因为是T所以L=3.计算公式如图所示。
    带通调制:
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    用振幅的频率来区分高低电压,用正余弦波形来表示跳转变化。
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    信道的极限容量

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    这里的信道是用物理链路表示的。 干扰因素:电磁干扰,热干扰等
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    出现失真的的原因:码元传输的效率越高,速度越快,频率越高。码元越容易因干扰而无法识别。 也就说如图所示的第二种波形,在相同干扰下受到干扰仍然能够比较清晰的展现数据,第一种波形相较于第二种波形抗干扰能力比较差,但是也能识别。比第一种频率更高,码元从图上直观感受越短的,越容易因干扰而无法识别。
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    信道带宽:和之前说的带宽不同,是能够通过的模拟信号的最高频率减去最低频率。高于最高值和低于最低值都无法通过介质成功接收。

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    数字信号也是由很多个叠加的模拟信号生成的。如图所示,通过不断的叠加,来让近似于方波的模拟波不断趋近于可识别的数字信号。一个数字信号里由多个模拟信号构成。

    码元传输上限:上面说到,数字信号由基波叠加若干谐波组成。而任一介质都有其模拟信号频率的传递上限。那么也就意味着假如说能够通过某介质的最大频率临界值是4000Hz,也意味着传输的数字信号绝对要小于这个值而不可能等于这个值。因为基波如果是临界值,叠加谐波后的数值一定要远大于原数值。所以码元传输存在一个上限值。

    奈氏准则

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    如图所示,信号通过信道后变得圆滑,是因为高频波无法通过介质被过滤掉了。
    码间串扰:因干扰而失真的信号的失真现象。
    奈氏准则:信道的频带越宽,意味着单位长度下可容纳的码元越多,信号频率越高。那么在这种情况下,相较于低频的信道,可以更高效的传递码元。理想情况下最高传递速率为2W Baud(波特)。图中标识了各字母代表的意义。

    在介质确定的情况下,单位时间内可以传播码元的数量也是确定的。那么既然单位时间内传输码元的数量确定,能否提高数据的传输效率呢?

    如果是1位二进制码元,一个码元承载0或者1,码元的传输速率和数据传输速率就是相等的。如果想让1码元你承载更多的信息量:
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    如图所示,接收端可以根据电压的高低来识别数据。也就说假如说带宽是10M,那么使用这种方式,三位二进制的话带宽就相当于变成了30M,因为1单位码元代表了3位二进制。
    但是码元并不是承载的数据越多越好,因为如果在电压固定的情况下,位越多意味着彼此电压值区分越小,受到干扰后码间串扰就会越严重。也就说,想要传输更多的数据且尽可能减少码间串扰,应该增加发送功率。比如0-10V的图像,改成0-20V。整个图像纵坐标就相当于拉伸到原来的两倍,彼此之间的电压差会相对之前吧比较明显,这种时候相同的干扰下可识别的信息会变多。同时降低干扰当然也能减少码间串扰。所以链路上的最高传输速率和信号的发送功率,信道干扰,W理想信道的带宽有关。

    Block coding

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    块编码:将数据流分成一块一块的部分,每次处理以块为单位的数据。将m比特的数据块转换成信号后再解调成n比特数据块。n>m,n比起m增加了包括流量控制,差错校验等控制功能的信息。
    x B / y B xB/yB xB/yB:x表示输入的数据位,y表示输出的数据位。
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    对于4B/5B我们要求整个数据流中不可以出现超过4个连续的0;每一个数据块首部至多有1个0,尾部至多有2个零,这样就保证了调制后的信号不会出现4个零连续的问题。块与块连接时,如果首部超过1个0或尾部超过2个零则会出现4个零相连的情况,因此我们根据上图进行4B5B调制。表格中还附带了一些控制信息,仍然没有解决直流分量问题,我们需要使用双极编码。
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    对于较大的数据库,一次很难处理,我们可以将其分割处理,如图所示。分割是为了简化映射表的计算量,我们可以粗略计算一下,直接计算8B/10B需要的210-28的运算量,而25-24于之相比是:(24*3):1。

    Scrambling

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    加扰:如图所示,采用AMI编码时,0时为0,1是不断根据前者相反方向跳变信号。而加扰就是用于AMI类似的这种长串0容易造成基线漂移问题的方法。从第4个连续的0位开始,VB0VB循环开始。

    Analog-to-Digital

    PCM

    将模拟信号转换为数字数据(数字化)的最常用技术称为脉冲码调制(PCM)。
    PCM编码器有三个过程,如图4.21所示。

    1. 对模拟信号进行采样。
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      Ts是取样间隔/周期。
      采样频率,用fs, fs = 1 / Ts
      最常见的抽样方法:sample and hold,有时被称为脉冲幅度调制(PAM)。
      采样就是将连续圆滑的曲线中按照一定频率不断截取某个时刻的对应函数值,然后将其保留,并根据规定的size来近似等同于对应的数字信号。
      根据奈奎斯特定理,采样率必须至少包含在信号最高频率的2倍。
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      ex:例题
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      在这个采样过程中,我们发现如果采样频率是原来的两倍,则可以完整的绘画出对应的模拟信号曲线,如果不足两倍则绘制出的曲线不成型无法定性;如果频率高于两倍也能够绘制出对应的曲线,但是会有一些多余和不必要的部分。

    2. 采样后的信号被量化。
      量化步骤
      1.我们假设原始模拟信号的瞬时振幅介于两者之间Vmin Vmax。
      2.我们将范围划分为L区,每个高度Δ(δ)。
      3.我们将量化值0到L−1分配给每个区域的中点。
      4.我们用量子化的值来近似采样振幅的值。只要近似值落在某一区域内,则所有对应区域都被视作某一个具体对应的数字信号的值
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      Uniform Versus Nonuniform Quantization:均匀量化和非均匀量化。对于一个模拟信号(正弦函数),其增加率是不断改变的,增加率大的区间的采样更精准,而增加率低的区间误差会很大。举个例子,满足曲线是一个log函数,当你拥有100元时,获得1000元幸福度就会较大程度上升,而当你用于无限的金钱时,再获得一百万对于幸福感的提升也是寥寥无几(会提升,但是基数过大后增加率无限趋近于0),当拥有无限的金钱时,任何额度金钱的增长都不会带来幸福感的提升,此时增加率为0.

    3. 量化的值被编码为比特流。
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      比特流在信道内传输,然后传输到解码器,将其再转变为原始信号。这个过程中会存在信号转换之间的因误差而失真的现象。
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      传达人的声音经过计算需要64kbps,而实际上需求远小于该数值,只需要1.+~12kbps。
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      Low-pass filter:该信号可以将数字信号调制成模拟信号,但是调制不会反应剧烈的变化,能够从整体趋势上近似出原信号。
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      增量调制:DM。如下图所示。增加了一个延迟单元,用来存储数据,数据不会来一个传输一个,会积攒到一定程度后一次性传输,类似缓冲区的作用。
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      这个缓冲区存储的信号会与新进入的模拟信号相比较,如果比这模拟信号振幅大则为1,否则为0,以此形式来转换模拟和数字信号。这个过程本身非常复杂,但是计算机系不需要掌握电气具体方式,了解即可。

    Transmission Modes

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    当我们考虑将数据从一个设备传输到另一个设备时,最主要的关注点是布线,而当我们考虑布线时,最主要的关注点是数据流。输二进制数据的链接可以实现并行或串行模式和同步,我们传输数据为了效率肯定不是按位传输的。


    并行:速度高且开销大。
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    串行:串行通信的数据是逐位传送的,发送方发送的每一位都具有一定的时间间隔,这就要求接收方也要按照发送方同样的时间间隔来接收每一位。不仅如此,接收方还要确定一个信息组的开始和结束。为此,串行通信对传送数据的格式作了严格的规定。不同的串行通信方式具有不同的数据格式。
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    异步通信:以字符为传送单位,用起始位和停止位标识每个字符的开始和结束字符,间隔不固定,只需字符传送时同步
    通信协议:(1)发送、接收双方的通信速率必须一致。(2)通信双方的数据帧格式必须一致
    优点:不需要传送同步脉冲,可靠性高,所需设备简单适合远距离通信,常用作串行通信总线(外总线),如RS232、RS485等
    缺点:数据中包含有起始位和停止位以实现同步,从而降低了有效数据的传输速率。
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    所谓同步通信是指在约定的通信速率下,发送端和接收端的时钟信号频率和相信始终保持一致(同步),这就保证了通信双方在发送和接收数据时具有完全一致的定时关系。
      所谓同步通信是指在约定的通信速率下,发送端和接收端的时钟信号频率和相信始终保持一致(同步),这就保证了通信双方在发送和接收数据时具有完全一致的定时关系。
      同步通信把许多字符组成一个信息组,或称为信息帧,每帧的开始用同步字符来指示。由于发送和接收的双方采用同一时钟,所以在传送数据的同时还要传送时钟信号,以便接收方可以用时钟信号来确定每个信息位。
      同步通信要求在传输线路上始终保持连续的字符位流,若计算机没有数据传输,则线路上要用专用的“空闲”字符或同步字符填充。
      同步通信传送信息的位数几乎不受限制,通常一次通信传的数据有几十到几千个字节,通信效率较高。但它要求在通信中保持精确的同步时钟,所以其发送器和接收器比较复杂,成本也较高,一般用于传送速率要求较高的场合。

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