Una imagen analógica es diferente de una imagen discreta. Reconstrucción de una señal continua a partir de una secuencia de pulsos modulada. ¿En qué se diferencian entre sí las señales analógicas, discretas y digitales?
Conferencia número 1
"Señales analógicas, discretas y digitales".
Los dos conceptos más fundamentales de este curso son los conceptos de señal y sistema.
bajo la señalse refiere a un proceso físico (por ejemplo, un voltaje que varía en el tiempo) que muestra alguna información o mensaje. Matemáticamente, una señal se describe mediante una función de cierto tipo.
Las señales unidimensionales se describen mediante una función real o compleja definida en el intervalo del eje real (normalmente el eje del tiempo). Un ejemplo de señal unidimensional es la corriente eléctrica en el cable de un micrófono, que transporta información sobre el sonido percibido.
Señal x(t ) se llama acotado si hay un número positivo A , de modo que para cualquiera t.
Energía de señal x(t ) se llama cantidad
,(1.1)
Si , entonces dicen que la señal x(t ) tiene energía limitada. Las señales con energía limitada tienen la propiedad
Si una señal tiene energía limitada, entonces es limitada.
Fuerza de la señal x(t ) se llama cantidad
,(1.2)
Si entonces dicen que la señal x(t ) tiene poder limitado. Las señales con potencia limitada pueden tomar valores distintos de cero indefinidamente.
En realidad, no existen señales con energía y potencia ilimitadas. Mayoría Las señales que existen en la naturaleza real son cosa análoga.
Señales analógicas
se describen mediante una función continua (o continua por partes), y la función en sí y el argumento t puede tomar cualquier valor en algunos intervalos 
. En la figura. 1.1a muestra un ejemplo de una señal analógica que varía con el tiempo según la ley, donde . Otro ejemplo de señal analógica, que se muestra en la figura 1.1b, varía con el tiempo según la ley.
Un ejemplo importante de una señal analógica es la señal descrita por el llamado. "función unitaria", que se describe mediante la expresión
(1.3),
Dónde 
.
La gráfica de la función unitaria se muestra en la Fig. 1.2.
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Función 1(t ) puede considerarse como el límite de la familia de funciones continuas 1(a,t ) al cambiar un parámetro de esta familiaa.
(1.4).
Familia de gráficos 1 (a,t ) en diferentes valoresapresentado en la Fig. 1.3.
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En este caso, la función 1( t ) se puede escribir como
(1.5).
Denotemos la derivada de 1(a, t ) como d(a,t).
(1.6).
familia de grafosd(a,t ) se presenta en la Fig. 1.4.
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Área bajo la curvad(a,t ) no depende deay siempre es igual a 1. De hecho
(1.7).
Función
(1.8)
llamado Función de impulso de Dirac od - función. Valores d - funcionesson iguales a cero en todos los puntos excepto t=0. En t = 0 d-la función es igual al infinito, pero de tal manera que el área bajo la curvad- la función es igual a 1. La Figura 1.5 muestra la gráfica de la funciónd(t) y d(t - t).
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Notemos algunas propiedades.d- Características:
1. (1.9).
Esto se desprende del hecho de que sólo en t = t.
2. (1.10) .
En la integral, los límites infinitos pueden ser reemplazados por finitos, pero para que el argumento de la funciónd(t - t) desapareció dentro de estos límites.
(1.11).
3. Conversión Laplaced-funciones
(1.12).
EN en particular, cuandot=0
(1.13).
4. transformada de Fourierd- funciones. Cuando p = j v de 1.13 obtenemos
(1.14)
En t=0
(1.15),
aquellos. espectro d- la función es igual a 1.
señal analógica pie ) se llama periódico si hay un numero real T, tal que f (t + T) = f (t) para cualquier t. En este caso T. se llama periodo de la señal. Un ejemplo de señal periódica es la señal presentada en la figura 1.2a, y T=1/ f . Otro ejemplo de señal periódica es la secuenciad- funciones descritas por la ecuación
(1.16)
cronogramaque se muestra en la Fig. 1.6.
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Señales discretas Se diferencian de las señales analógicas en que sus valores se conocen solo en momentos discretos en el tiempo. Las señales discretas se describen mediante funciones de red (secuencias).incógnita d(Nuevo Testamento), donde T = constante – intervalo de muestreo (período), norte =0,1,2,…. La función en sí incógnita d(Nuevo Testamento) puede en momentos discretos tomar valores arbitrarios durante un cierto intervalo. Estos valores de función se denominan muestras o muestras de la función. Otra notación para la función reticular. x( Nuevo Testamento) es x(n) o xn. En la figura. 1.7a y 1.7b muestran ejemplos de funciones reticulares y . Subsecuencia x(n) ) puede ser finita o infinita, dependiendo del intervalo de definición de la función.
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El proceso de convertir una señal analógica en una discreta se llama muestreo de tiempo. Matemáticamente, el proceso de muestreo de tiempo se puede describir como la modulación por una señal analógica de entrada de una secuencia.d- funciones d T(t)
(1.17)
El proceso de restaurar una señal analógica a partir de una discreta se llama extrapolación del tiempo.
Para secuencias discretas, también se introducen los conceptos de energía y potencia. Energía de secuencia x(n) ) se llama cantidad
,(1.18)
Secuencia de energía x(n) ) se llama cantidad
,(1.19)
Para secuencias discretas, se mantienen los mismos patrones con respecto a la limitación de potencia y energía que para las señales continuas.
Periódicollamada secuencia x( Nuevo Testamento), satisfaciendo la condición x( Nuevo Testamento)= x ( Nuevo Testamento+ mNT), donde m y N – números enteros. Al mismo tiempo norte llamado período de secuencia. Basta con establecer una secuencia periódica en un intervalo de período, por ejemplo en .
Señales digitales Son señales discretas que en momentos discretos en el tiempo solo pueden tomar una serie finita de valores discretos: niveles de cuantificación. El proceso de convertir una señal discreta en digital se llama Cuantización por nivel. Las señales digitales se describen mediante funciones de red cuantificadas.incógnita ts(Nuevo Testamento). En la figura 2 se muestran ejemplos de señales digitales. 1.8a y 1.8b.
Relación entre la función reticularincógnita d(Nuevo Testamento) y función de red cuantificada incógnita ts(Nuevo Testamento) está determinada por la función de cuantificación no lineal incógnita ts(Nuevo Testamento)= Fk(incógnita d(Nuevo Testamento)). Cada nivel de cuantificación está codificado con un número. Normalmente, se utiliza codificación binaria para estos fines, de modo que las muestras cuantificadasincógnita ts(Nuevo Testamento) están codificados como números binarios con norte descargas. Número de niveles de cuantificación norte y el menor número de dígitos binarios metro , con el que se pueden codificar todos estos niveles, están relacionados por la relación
,(1.20)
Dónde entero(incógnita ) – el número entero más pequeño no menor que incógnita.
Así, la cuantificación de señales discretas consiste en representar la muestra de señalincógnita d(Nuevo Testamento) usando un número binario que contiene metro descargas. Como resultado de la cuantificación, la muestra se representa con un error, que se denomina error de cuantificación.
.(1.21)
Paso de cuantificación Q determinado por el peso del dígito binario menos significativo del número resultante
.(1.22)
Los principales métodos de cuantificación son el truncamiento y el redondeo.
Truncamiento a m El número binario de bits consiste en descartar todos los bits de orden inferior del número excepto norte personas mayores En este caso, el error de truncamiento
. Para números positivos en cualquier método de codificación 
. Para números negativos, el error de truncamiento no es negativo cuando se usa el código directo y el error de truncamiento no es positivo cuando se usa el código en complemento a dos. Así, en todos los casos, el valor absoluto del error de truncamiento no excede el paso de cuantificación:
.(1.23)
La gráfica de la función de truncamiento del código adicional se muestra en la Fig. 1.9, y la del código directo, en la Fig. 1.10.
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El redondeo se diferencia del truncamiento en que, además de descartar los dígitos inferiores del número, también modifica metro- º (junior no descartable) dígito del número. Su modificación es que permanece sin cambios o aumenta en uno, dependiendo de si la parte descartada del número es mayor o menor. El redondeo se puede lograr prácticamente sumando uno a ( metro +1) – muridígito del número con posterior truncamiento del número resultante a norte descargas. El error de redondeo para todos los métodos de codificación se encuentra dentro 
y por lo tanto
.(1.24)
La gráfica de la función de redondeo se muestra en la Fig. 1.11.
La consideración y el uso de diversas señales supone la capacidad de medir el valor de estas señales en momentos determinados en el tiempo. Naturalmente, surge la pregunta sobre la confiabilidad (o, por el contrario, la incertidumbre) de medir el valor de las señales. Se ocupa de estos problemas teoría de la información, cuyo fundador es K. Shannon. La idea principal de la teoría de la información es que la información se puede tratar de manera muy similar a las cantidades físicas como la masa y la energía.
Generalmente caracterizamos la precisión de las mediciones por los valores numéricos de los errores obtenidos durante la medición o los errores estimados. En este caso se utilizan los conceptos de errores absolutos y relativos. Si el dispositivo de medición tiene un rango de medición de x1 a x2 , con error absoluto± D, independiente del valor actual incógnita cantidad medida, entonces habiendo recibido el resultado de la medición en el formulario xn estamos grabando¿Cómo es?xn± Dy se caracteriza por un error relativo.
La consideración de estas mismas acciones desde la perspectiva de la teoría de la información es de naturaleza ligeramente diferente, diferenciándose en que a todos los conceptos enumerados se les da un significado estadístico y probabilístico, y el resultado de la medición se interpreta como una reducción en el área de incertidumbre del valor medido. En teoría de la información, el hecho de que un dispositivo de medición tiene un rango de medición de x 1 a x 2 significa que al utilizar este instrumento, sólo se pueden obtener lecturas dentro del rango de x1 a x2 . En otras palabras, la probabilidad de recibir muestras inferiores a x 1 o grande x 2 , es igual a 0. La probabilidad de recibir muestras está en algún lugar en el rango de x 1 a x 2 es igual a 1.
Si suponemos que todos los resultados de medición en el rango de x 1 a x 2 son igualmente probables, es decir Dado que la densidad de distribución de probabilidad para diferentes valores de la cantidad medida a lo largo de toda la escala del dispositivo es la misma, desde el punto de vista de la teoría de la información, nuestro conocimiento sobre el valor de la cantidad medida antes de la medición puede representarse mediante una gráfica de la distribución de densidad de probabilidad p (x).
Dado que la probabilidad total de obtener una lectura está entre x1 a x2 es igual a 1, entonces la curva debe contener un área igual a 1, lo que significa que
(1.25).
Después de la medición, obtenemos una lectura del dispositivo igual axn. Sin embargo, debido al error del instrumento igual a± D, no podemos afirmar que la cantidad medida sea exactamente igualxn. Por lo tanto escribimos el resultado en la formaxn± D. Esto significa que el valor real de la cantidad medida incógnita se encuentra en algún lugar entrexn- D a xn+ D. Desde el punto de vista de la teoría de la información, el resultado de nuestra medición es solo que el área de incertidumbre se ha reducido a un valor de 2DY caracterizado densidad de probabilidad mucho mayor
(1.26).
Obtener cualquier información sobre la cantidad que nos interesa consiste, por tanto, en reducir la incertidumbre de su valor.
Como característica de la incertidumbre del valor de alguna variable aleatoria, K. Shannon introdujo el concepto entropía cantidades incógnita , que se calcula como
(1.27).
Las unidades utilizadas para medir la entropía dependen de la elección de la base del logaritmo en las expresiones dadas. Cuando se utilizan logaritmos decimales, la entropía se mide en los llamados. unidades decimales o ditah. En el caso de utilizar logaritmos binarios, la entropía se expresa en unidades binarias o bits.
En la mayoría de los casos, la incertidumbre del conocimiento sobre el significado de una señal está determinada por el efecto de la interferencia o el ruido. El efecto de desinformación del ruido durante la transmisión de señales está determinado por la entropía del ruido como variable aleatoria. Si el ruido en un sentido probabilístico no depende de la señal transmitida, entonces, independientemente de las estadísticas de la señal, se le puede asignar una cierta cantidad de entropía, que caracteriza su efecto de desinformación. En este caso, el sistema se puede analizar por separado en busca de ruido y señal, lo que simplifica enormemente la solución de este problema.
Teorema de Shannon sobre la cantidad de información. Si se aplica una señal con entropía a la entrada del canal de transmisión de información h( incógnita), y el ruido en el canal tiene entropía H(D ) , entonces la cantidad de información en la salida del canal se determina como
(1.28).
Si, además del canal de transmisión de señal principal, hay un canal adicional, entonces para corregir los errores derivados del ruido con entropía H ( D), a través de este canal es necesario transmitir una cantidad adicional de información, no menor a
(1.29).
Estos datos se pueden codificar de tal manera que sea posible corregir todos los errores causados por el ruido, excepto una fracción arbitrariamente pequeña de estos errores.
En nuestro caso, para una variable aleatoria distribuida uniformemente, la entropía se define como
(1.30),
y el restante o entropía condicional resultado de la medición después de recibir la lecturaxn igual a
(1.31).
Por lo tanto, la cantidad resultante de información igual a la diferencia entre la entropía original y la restante es igual a
(1.32).
Al analizar sistemas con señales digitales, los errores de cuantificación se consideran un proceso aleatorio estacionario con una distribución de probabilidad uniforme en el rango de distribución del error de cuantificación. En la figura. 1.12a, byc muestran las densidades de probabilidad del error de cuantificación al redondear el código complementario, el código directo y el truncamiento, respectivamente.
Obviamente, la cuantificación es una operación no lineal. Sin embargo, el análisis utiliza un modelo lineal de cuantificación de señal, presentado en la Fig. 1.13.
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(1.33)
Las señales discretas surgen naturalmente en los casos en que la fuente del mensaje proporciona información en momentos fijos en el tiempo. Un ejemplo es la información sobre la temperatura del aire transmitida por las estaciones de radiodifusión varias veces al día. La propiedad de una señal discreta se manifiesta aquí de manera extremadamente clara: en las pausas entre mensajes no hay información sobre la temperatura. De hecho, la temperatura del aire cambia suavemente con el tiempo, de modo que los resultados de la medición surgen del muestreo de una señal continua, una operación que registra los valores de referencia.
Las señales discretas han adquirido especial importancia en las últimas décadas bajo la influencia de las mejoras en la tecnología de la comunicación y el desarrollo de métodos para procesar información con dispositivos informáticos de alta velocidad. Se han logrado grandes avances en el desarrollo y uso de dispositivos especializados para procesar señales discretas, los llamados filtros digitales.
Este capítulo está dedicado a la consideración de los principios de la descripción matemática de señales discretas, así como a los fundamentos teóricos para la construcción de dispositivos lineales para su procesamiento.
15.1. Modelos de señales discretas
La distinción entre señales discretas y analógicas (continuas) se destacó en el cap. 1 al clasificar señales de radio. Recordemos la propiedad principal de una señal discreta: sus valores no están determinados en todo momento, sino sólo en un conjunto contable de puntos. Si una señal analógica tiene un modelo matemático en forma de función continua o continua por partes, entonces la señal discreta correspondiente es una secuencia de valores de señal de muestra en puntos, respectivamente.
Secuencia de muestreo.
En la práctica, como regla general, las muestras de señales discretas se toman en el tiempo en un intervalo igual A, llamado intervalo de muestreo (paso):
La operación de muestreo, es decir, la transición de una señal analógica a una señal discreta, se puede describir introduciendo la función generalizada
llamada secuencia de muestreo.
Obviamente, una señal discreta es una funcional (ver Capítulo 1), definida sobre el conjunto de todas las señales analógicas posibles e igual al producto escalar de la función.
La fórmula (15.3) indica el camino hacia la implementación práctica de un dispositivo para muestrear una señal analógica. El funcionamiento del muestreador se basa en la operación de activación (consulte el Capítulo 12): la multiplicación de la señal procesada y la función "peine". Dado que la duración de los pulsos individuales que componen la secuencia de muestreo es cero, los valores de muestra de. La señal analógica procesada aparece en la salida de un muestreador ideal en momentos equidistantes en el tiempo.
Arroz. 15.1. Diagrama de bloques de un modulador de pulso.
Secuencias de pulsos moduladas.
Las señales discretas comenzaron a utilizarse allá por los años 40 al crear sistemas de radio con modulación de pulsos. Este tipo de modulación se diferencia en que una secuencia periódica de pulsos cortos sirve como una "oscilación de la portadora" en lugar de una señal armónica.
Un modulador de pulso (Fig. 15.1) es un dispositivo con dos entradas, una de las cuales recibe la señal analógica original y la otra entrada recibe pulsos cortos de sincronización con un intervalo de repetición. El modulador está construido de tal manera que en el momento de aplicar cada pulso de sincronización se mide el valor instantáneo de la señal x(t). Aparece una secuencia de pulsos en la salida del modulador, cada uno de los cuales tiene un área proporcional al valor de referencia correspondiente de la señal analógica.
La señal a la salida del modulador de pulso se denominará secuencia de pulso modulada (MPS). Naturalmente, la señal discreta es un modelo matemático del MIP.
Nótese que desde un punto de vista fundamental, la naturaleza de los impulsos que componen el MIP es indiferente. En particular, estos pulsos pueden tener la misma duración, mientras que su amplitud es proporcional a los valores de muestra de la señal que se está muestreando. Este tipo de conversión de señal continua se llama modulación de amplitud de pulso (PAM). Es posible otro método: la modulación de ancho de pulso (PWM). Aquí, las amplitudes de los pulsos en la salida del modulador son constantes y su duración (ancho) es proporcional a los valores instantáneos de la oscilación analógica.
La elección de uno u otro método de modulación de pulsos está dictada por una serie de consideraciones técnicas, la conveniencia de la implementación del circuito y las características de las señales transmitidas. Por ejemplo, no es apropiado utilizar AIM si la señal útil varía en un rango muy amplio, es decir, como se suele decir, tiene un rango dinámico amplio. Para una transmisión sin distorsiones de dicha señal, se requiere un transmisor con una característica de amplitud estrictamente lineal. Crear un transmisor de este tipo es un problema independiente y técnicamente complejo. Los sistemas PWM no imponen ningún requisito sobre la linealidad de las características de amplitud del dispositivo transmisor. Sin embargo, la implementación de su circuito puede ser algo más complicada en comparación con los sistemas AIM.
Se puede obtener un modelo matemático de un MIP ideal de la siguiente manera. Consideremos la fórmula para la representación dinámica de una señal (ver Capítulo 1):
Dado que el MIP se define sólo en puntos, la integración en la fórmula (15.4) debe reemplazarse por la suma sobre el índice k. El papel del diferencial lo desempeñará el intervalo de muestreo (paso). Entonces el modelo matemático de una secuencia de pulsos modulada formada por pulsos infinitamente cortos vendrá dado por la expresión
donde están los valores de muestra de la señal analógica.
Densidad espectral de una secuencia de pulsos modulados.
Examinemos el espectro de la señal que surge a la salida de un modulador de pulso ideal y se describe mediante la expresión (15.5).
Tenga en cuenta que una señal del tipo MIP, hasta el coeficiente de proporcionalidad A, es igual al producto de la función y la secuencia de muestreo
Se sabe que el espectro del producto de dos señales es proporcional a la convolución de sus densidades espectrales (ver Capítulo 2). Por tanto, se conocen las leyes de correspondencia entre señales y espectros:
entonces la densidad espectral de la señal MIP
Para encontrar la densidad espectral de la secuencia de muestreo, expandimos la función periódica a una serie compleja de Fourier:
Los coeficientes de esta serie.
Volviendo a la fórmula (2.44), obtenemos
es decir, el espectro de la secuencia de muestreo consta de una colección infinita de pulsos delta en el dominio de la frecuencia. Esta densidad espectral es una función periódica con un período
Finalmente, sustituyendo la fórmula (15.8) en (15.7) y cambiando el orden de las operaciones de integración y suma, encontramos
Entonces, el espectro de la señal obtenido como resultado del muestreo ideal con pulsos de puerta infinitamente cortos es la suma de un número infinito de "copias" del espectro de la señal analógica original. Las copias se ubican en el eje de frecuencia a intervalos iguales al valor de la frecuencia angular del primer armónico de la secuencia de pulsos de muestreo (Fig. 15.2, a, b).
Arroz. 15.2. Densidad espectral de una secuencia de pulsos modulada a diferentes valores de la frecuencia límite superior: a - la frecuencia límite superior es alta; b - la frecuencia límite superior es baja (el color indica la densidad espectral de la señal original sometida a muestreo)
Reconstrucción de una señal continua a partir de una secuencia de pulsos modulada.
En lo que sigue, asumiremos que la señal real tiene un espectro de baja frecuencia, simétrico con respecto al punto y limitado por la frecuencia límite superior. 15.2, b se deduce que si , entonces las copias individuales del espectro no se superponen entre sí.
Por lo tanto, una señal analógica con tal espectro, sometida a muestreo de pulsos, se puede restaurar con total precisión utilizando un filtro de paso bajo ideal, cuya entrada es una secuencia de pulsos de la forma (15.5). En este caso, el intervalo de muestreo más grande permitido es , lo cual es consistente con el teorema de Kotelnikov.
De hecho, supongamos que un filtro que restaura una señal continua tenga un coeficiente de transferencia de frecuencia
La respuesta al impulso de este filtro se describe mediante la expresión
Teniendo en cuenta que la señal MIP de la forma (15.5) es una suma ponderada de pulsos delta, encontramos la respuesta a la salida del filtro de reconstrucción.
Esta señal, hasta un factor de escala, repite la oscilación original con un espectro limitado.
Un filtro de paso bajo ideal es físicamente irrealizable y sólo puede servir como modelo teórico para explicar el principio de reconstruir un mensaje a partir de sus muestras de pulsos discretos. Un filtro de paso bajo real tiene una respuesta de frecuencia que cubre varios lóbulos del diagrama espectral MIP o, concentrándose cerca de la frecuencia cero, resulta ser significativamente más estrecho que el lóbulo central del espectro. Por ejemplo en la Fig. La Figura 15.3, b-e muestra curvas que caracterizan la señal en la salida del circuito RC utilizado como filtro de reconstrucción (Fig. 15.3, a).
Arroz. 15.3. Reconstrucción de una señal continua a partir de sus muestras de pulso mediante un circuito RC: a - circuito de filtro; b - señal de entrada discreta; c, d - respuesta de frecuencia del filtro y la señal en su salida en el caso de ; d, e - lo mismo, para el caso
En los gráficos anteriores se puede ver que un filtro de reconstrucción real inevitablemente distorsiona la oscilación de entrada.
Tenga en cuenta que para reconstruir la señal, puede utilizar el lóbulo central o cualquier lóbulo lateral del diagrama espectral.
Determinación del espectro de una señal analógica a partir de un conjunto de muestras.
Al tener la representación MIP, no sólo puede restaurar la señal analógica, sino también encontrar su densidad espectral. Para ello, primero hay que relacionar directamente la densidad espectral del SMIP con los valores de referencia:
(15.13)
Esta fórmula resuelve exhaustivamente el problema planteado bajo la limitación anterior.
Hay señales analógicas, discretas y digitales. Las señales analógicas se describen mediante una función continua en el tiempo que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo determinado; Las señales discretas son secuencias o muestras de una función tomadas en ciertos momentos discretos. Nuevo Testamento; Las señales digitales son señales que en momentos discretos en el tiempo. Nuevo Testamento asumir valores discretos finitos: niveles de cuantificación, que luego se codifican como números binarios.
Si inserta un interruptor en el circuito del micrófono (Fig.1), donde la corriente es una función continua del tiempo, y lo cierra periódicamente por breves momentos, entonces la corriente en el circuito tomará la forma de pulsos estrechos con amplitudes que se repiten. la forma de una señal continua. La secuencia de estos pulsos, que se denominan muestras de señal continua, no es más que una señal discreta. Arroz. 1 A diferencia de una señal continua, se puede designar una señal discreta. Sin embargo, más a menudo se denota reemplazando el tiempo continuo. t Nuevo Testamento momentos discretos , siguiendo estrictamente a intervalos. También se utilizan notaciones más breves: y . Además, en todos estos registros norte– un número entero que puede tomar valores tanto positivos como negativos. Así, en la Fig. 1 en norte < 0 дискретный сигнал 
. En norte= El valor 0 es igual al valor de la señal en el momento del tiempo. Arroz. 1 A diferencia de una señal continua, se puede designar una señal discreta. Sin embargo, más a menudo se denota reemplazando el tiempo continuo.= 0. Cuando norte> 0, las muestras repiten la forma de la señal, porque sus amplitudes son iguales a los valores de la señal continua en momentos de tiempo Nuevo Testamento.
Arroz. 2 Las señales discretas se pueden especificar mediante gráficos, como se muestra en la Fig. 1, fórmulas, por ejemplo, 
, en forma de tablas de valores discretos, o en forma de una combinación de estos métodos. Veamos ejemplos de algunas señales discretas obtenidas a partir de señales analógicas típicas. 
Las señales digitales corresponden a valores eléctricos discretos que se transmiten individualmente a través de algún medio de transmisión físico. A diferencia de las señales analógicas, donde el número de valores de amplitud posibles es casi infinito, para las señales digitales puede tomar uno de dos (o cuatro) valores diferentes, ya sea positivo o negativo. Las señales digitales se transmiten en forma de unos y ceros, normalmente llamadas binarias. Los flujos de señales digitales se analizan con más detalle en el Capítulo 3, Conversión de analógico a digital. Como cualquier otra tecnología, las señales analógicas utilizan conceptos y terminología básicos para describirlas. Las señales analógicas continuas tienen tres características principales: amplitud; longitud de onda; frecuencia Examinamos varias definiciones del concepto "información" y llegamos a la conclusión de que la información se puede definir de muchas formas diferentes, según el enfoque elegido. Pero podemos hablar claramente de una cosa: información -conocimientos, datos, información, características, reflexiones, etc. - categoría
intangible . Pero vivimos en un mundo material. Por tanto, para existir y difundirse en nuestro mundo, la información debe estar asociada a algún tipo de base material. Sin él, la información no se puede transmitir ni almacenar.
Luego, el objeto material (o entorno) con la ayuda del cual se presenta tal o cual información será portador de información
.
, y llamaremos a un cambio en cualquier característica del transportista.
señal Por ejemplo, imaginemos una bombilla encendida uniformemente, no transmite ninguna información; Pero, si encendemos y apagamos la bombilla (es decir, cambiamos su brillo), entonces, con la ayuda de destellos y pausas alternas, podemos transmitir algún tipo de mensaje (por ejemplo, a través del código Morse). Asimismo, un zumbido uniforme no transmite ninguna información, pero si cambiamos el tono y el volumen del sonido, podemos formar algún tipo de mensaje (que es lo que hacemos con el lenguaje hablado).
En este caso las señales pueden ser de dos tipos: continuo
(o cosa análoga
.
) Y
discreto El libro de texto da las siguientes definiciones.
Continuo la señal adquiere muchos valores dentro de un cierto rango. No hay pausas entre los valores que toma.
Discreto
la señal adquiere un número finito de valores. Todos los valores de una señal discreta se pueden numerar con números enteros. Aclaremos un poco estas definiciones.(o analógico) si su parámetro puede aceptar cualquier valor dentro de un intervalo determinado.
la señal adquiere un número finito de valores. Todos los valores de una señal discreta se pueden numerar con números enteros. discreto, si su parámetro puede tomar final el número de valores dentro de un intervalo determinado.
Los gráficos de estas señales se ven así:
Ejemplos continuo las señales pueden ser música, habla, imágenes, lecturas de termómetros (la altura de la columna de mercurio puede ser cualquiera y representa una serie de valores continuos).
Ejemplos discreto Las señales pueden ser lecturas de relojes mecánicos o electrónicos, textos de libros, lecturas de instrumentos de medición digitales, etc.
Volvamos a los ejemplos comentados al principio del mensaje: una bombilla parpadeante y el habla humana. ¿Cuál de estas señales es continua y cuál es discreta? Responde en los comentarios y justifica tu respuesta. ¿Se puede convertir información continua en información discreta? En caso afirmativo, proporcione ejemplos.
Las señales pueden ser: analógicas (continuas) y discretas.
señal discreta- señal de información. Una señal se llama discreta si sólo puede tomar un número finito de valores.
Ver también
Una señal discreta es una señal que tiene un número finito de valores. Normalmente, las señales transmitidas a través de canales discretos tienen dos o tres significados. El uso de señales con tres valores garantiza una transmisión sincronizada.
Literatura
- Samofalov K.G., Romankevich A.M., Valuysky V.N., Kanevsky Yu.S., Pinevich M.M. Teoría aplicada de los autómatas digitales. - K.: Escuela Vishcha, 1987. - 375 p.
Fundación Wikimedia.
- 2010.
- Transformada discreta de Fourier sobre un campo finito
Poblaciones discriminadas en Japón
señal discreta Vea qué es una “señal discreta” en otros diccionarios: - una señal que tiene un número finito de valores. Normalmente, las señales transmitidas a través de canales discretos tienen dos o tres significados. El uso de señales con tres valores garantiza una transmisión sincronizada. En español: Señal discreta Sinónimos:... ...
Diccionario financiero
Diccionario financiero señal discreta - Una señal cuyo parámetro informativo sólo puede cambiar de forma intermitente y tener sólo un número finito de valores en un rango determinado durante un intervalo de tiempo determinado. [Fuente] ES señal discretamente temporizada señal discreta una señal... ...
señal discreta Guía del traductor técnico
Diccionario financiero- diskretusis signalas statusas T sritis automatika atitikmenys: engl. señal muestreada vok. abgetastetes Señal, n rus. señal discreta, m pranc. señal échantillonné, m; señal discreta, m … Automatikos terminų žodynas
Diccionario financiero- Una señal descrita por una función de tiempo discreta... Diccionario explicativo terminológico politécnico.
señal de tiempo discreto- diskretinamojo laiko signalas statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: engl. señal de tiempo discreto vok. diskretes Zeitsignal, n rus. señal de tiempo discreto, m pranc. señal discreta de tiempo, m... Terminų žodynas radioelektronikos
Señal (técnica)- Una señal en la teoría de la información y las comunicaciones es un portador material de información que se utiliza para transmitir mensajes a través de un sistema de comunicación. Una señal puede ser cualquier proceso físico cuyos parámetros cambian de acuerdo con la transmisión... ... Wikipedia
Discreto- (del latín discretus separado, intermitente). Este adjetivo se puede utilizar en diferentes contextos: en matemáticas discretas, un conjunto contable se llama discreto, un concepto también importante en combinatoria y teoría de la probabilidad. En general... ... Wikipedia
discreto- 4.2.6 discreto: Se refiere a datos que constan de elementos individuales, como símbolos, o a cantidades físicas que tienen un número finito de diferentes valores reconocibles, y a procesos y bloques funcionales que utilizan estos... Diccionario-libro de referencia de términos de documentación normativa y técnica.
