Погрешность восстановления сигнала. Информационный расчёт системы. Квантование сообщений. Ошибки квантования

Мы охотно слушаем музыку, пение птиц, приятный человеческий голос. Напротив, тарахтенье телеги, визг пилы, мощные удары молота нам неприятны и нередко раздражают и утомляют.
Таким образом, по действию, производимому на нас, все звуки делятся на две группы: музыкальные звуки и шумы. Чем отличаются они друг от друга?
Чистый музыкальный звук всегда имеет определённую высоту. Это как бы организованная звуковая волна. Напротив, в шуме царит полный беспорядок. Прислушайтесь, например, к дневному шуму городской улицы. В нём вы услышите и краткие быстро исчезающие высокие звуки, и длительный низкий гул, и резкий лязг. Шум-это множество самых различных, одновременно несущихся звуков. Чем быстрее и резче изменяются их высота и сила, тем неприятнее на нас действует шум.
Каждый из вас легко обнаружит разницу между звуком рояля и скрипом сапога. Но не всегда можно провести резкую границу между музыкальным звуком и шумом. В шуме очень часто можно уловить музыкальные звуки. В свою очередь, и к музыкальным звукам всегда примешивается шум. От него не свободно даже самое искусное музыкальное исполнение. Попробуйте внимательно прислушаться к игре на рояле, и вы услышите, кроме звуков музыки, и стук клавишей, и удары пальцев по ним, и шелест переворачиваемых нотных листов. Точно так же и к пению всегда примешивается шум дыхания певца. Но обычно мы сосредоточиваем своё внимание на звуках самой музыки и не замечаем этого шума.Получить чистый звук со строго определённой частотой колебания, даже при полном отсутствии посторонних шумов, очень трудно, и вот почему. Любое колеблющееся тело издаёт не только один основной звук. Его постоянно сопровождают звуки других частот. Эти «спутники» всегда выше основного звука и называются поэтому обертонами, то есть верхними тонами. Однако не стоит огорчаться существованием этих «спутников». Именно они-то и позволяют нам отличать звук одного инструмента от другого и голоса различных людей, если даже они равны по высоте. Каждому звуку обертоны придают своеобразную окраску или, как говорят, тембр. И если основной звук сопровождается близкими ему по высоте обертонами, то сам звук кажется нам мягким, «бархатным». Когда же обертоны значительно выше основного тона, мы говорим о неприятном «металлическом» голосе или звуке.
Причина появления обертонов сложна. Она лежит в физической природе колебания тел, и мы не станем её здесь рассматривать.
Шум вредно отражается на здоровье и работоспособности людей. Человек может работать при шуме, привыкает к нему, но продолжительное действие шума вызывает утомление, часто приводит к понижению остроты слуха, а в отдельных случаях и к глухоте. Поэтому борьба с шумом - очень важная задача.
Развивая технику, человек старается свой мускульный труд заменить работой машины. А применение машин, как иногда представляют себе, влечёт за собой увеличение шума. Неверно, однако, думать, что чем выше техника и чем больше механических средств применяет человек, тем больше он подвергает себя воздействию шума. История развития техники показывает, что с улучшением действия отдельных механизмов снижается или совсем устраняется шум при их работе. Вместе с изобретением новых машин открываются и новые пути борьбы с шумом. Действительно, паровая машина уступает своё место бесшумной турбине, грохочущий локомотив старой конструкции - менее шумному современному паровозу и электровозу. На смену звуковым сигналам, гудкам, свисткам, звонкам, там, где это возможно, приходят световые сигналы. Моторы, машины, дающие много шума, закрываются поглощающими звук оболочками, ставятся на особые фундаменты и т. д. Чтобы ослабить шум внутри помещений, на стены вешают ковры, драпируют двери и окна. Телефонные будки обивают войлоком или прессованными пробковыми плитами.
Но защититься полностью от внешнего шума очень трудно. Ведь звук проникает внутрь зданий не только по воздуху. Он пробирается и через стены, по водопроводным и канализационным трубам, через вентиляторы. Когда нужно полностью устранить всякий шум, например, при граммофонной записи или записи звуковых кинофильмов, строят специальные здания с особым фундаментом. В этих зданиях отдельные комнаты как бы «плавают» на упругих прокладках или пружинах. Двойные стены, изолированные одна от другой, двойные или даже тройные окна и двери, полное отсутствие щелей- вот какие сложные меры приходится применять для полного ограждения от шума.

А. Т. Бизин

Сибирская Государственная Академия телекоммуникаций и информатики

Новосибирск 1998 г.

Последовательность кодовых слов на выходе цифрового фильтра необходимо преобразовать в аналоговый сигнал. Преобразование осуществляется с помощью двух устройств: ЦАП и ФНЧ. В ЦАП происходит преобразование каждого кодового слова в узкий импульс, амплитуда которого соответствует значению кодового слова. В ФНЧ происходит выделение той части спектра, которая соответствует спектру аналогового сигнала.

Характеристики ЦАП

Цап преобразует отсчеты сигнала в виде кодовых слов в отсчеты сигнала в виде импульсов. Преобразование происходит с постоянным коэффициентом преобразования, не зависящим от величины отсчета. Следовательно ЦАП является линейной системой, импульсная характеристика которой совпадает с формой импульсов на выходе ЦАП. Поэтому сигнал на выходе ЦАП можно определить по формуле свертки аналоговых сигналов

yцап(t) = y(t) Е hцап(t) (5.1)

где y(t)=y(nT) - дискретный сигнал на входе ЦАП,

hцап(t) - импульсная характеристика ЦАП.

На рис. 5.1, а,в показана форма сигналов на входе и выходе ЦАП на примере импульсной характеристики в форме прямоугольного импульса длительностью t (Рис. 5.1, б)

В частотной области свертке (5.1) соответствует произведение спектров

Yцап (jw) = Y (jw) * Hцап (jw) (5.2)

где, согласно (1.3),

Y (jw) =

Yа(jw) - спектр аналогового сигнала, подлежащего восстановлению,

Hцап(jw) - передаточная функция ЦАП.

Множитель Т-1 в формуле Y (jw) принято относить к передаточной функции ЦАП, поэтому передаточная функция ЦАП для случая, соответствующего импульсу на Рис. 5.1, б, запишется так

Hцап(jw) = (5.3)

Отсюда, если t << Т, получаем

Hцап(jw) » t / Т (5.4)

что подтверждается известным фактом спектральной теории: спектр короткого импульса равен его площади и не зависит от формы импульса.

Погрешности восстановления

Аналоговый сигнал ya(t) обращается на выходе ФНЧ, который выделяет спектр частот , соответствующий спектру Yа(jw).

Yа(jw) = Y (jw) * Hцап (jw) * Hфнч (jw) (5.5)

Неравномерность реальных частотных характеристик ЦАП и ФНЧ приводит к искажениям восстанавливаемого непрерывного сигнала. На рис. 5.2 показаны характерные особенности реальных АЧХ восстанавливающих устройств.

Искажения ЦАП обусловлены наклоном АЧХ. На Рис. 5.2 АЧХ соответствует импульсной характеристике в форме прямоугольного импульса длительностью t. Но с уменьшением t, согласно (5.3) и (5.4), падает усиление ЦАП, что приводит к малым уровням сигнала и, соответственно, к низкой помехозащищенности сигнала по отношению к собственным помехам системы.

Искажения ФНЧ увеличиваются по мере приближения к частоте среза ФНЧ wс = 0,5wд. Поэтому рабочую полосу частот сигнала Y (jw) целесообразно размещать на неискаженном участке полосы пропускания ФНЧ, что можно сделать увеличением тактовой частоты wд цифрового фильтра. Таким образом, если имеется возможность увеличить тактовую частоту, то в качестве ФНЧ можно использовать простую цепочку RC. В противном случае качественные показатели восстанавливающего устройства приходится улучшать усложнением схемы ФНЧ. Наконец, погрешности восстановления можно скомпенсировать, если создавать соответствующие предыскажения в ЦФ. В этом случае нормы на проектируемый ЦФ необходимо поправить в расчете на реальные характеристики ЦАП и ФНЧ.

Частота дискретизации Fд >= 2Fв. Для восстановления непрерывного сигнала из последовательности его дискретных отсчетов в пункте приема используется ФНЧ (фильтр низких частот) с частотой среза равной Fв. На выходе фильтра в результате суммирования отдельных откликов переданный сигнал непрерывный сигнал вновь восстанавливается. При амплитудно-импульсной модуляции (АИМ) по закону модулирующего

стемы. Содержание Нормативные ссылки Введение 1 Расчет информационных характеристик источников дискретных сообщений 2 Расчет информационных характеристик дискретного канала 3 Согласование дискретного источника с дискретным каналом 4 Дискретизация и квантование Заключение Нормативные ссылки В настоящем отчете использованы ссылки на следующие стандарты: - ГОСТ 1.5 – 93 ...

Кодовыми словами конечной размерности (ошибки квантования). Поэтому сигнал на выходе цифровой цепи отличается от идеального варианта на величину погрешности квантования. Цифровая техника позволяет получить высокое качество обработки сигналов несмотря на ошибки квантования: ошибки (шумы) квантования можно привести в норму увеличением разрядности кодовых слов. Рациональные способы конструирования...

Функций в виде зависимости их значений от определенных аргументов Δвремени, линейной или пространственной координаты и т.п.) при анализе и обработке данных широко используется математическое описание сигналов по аргументам, обратным аргументам динамического представления. Так, например, для времени обратным аргументом является частота. Возможность такого описания определяется тем, что любой...

При выборе шага дискретизации непрерывных процессов, в частности сигналов и помех, необходимо оценить погрешность замены непрерывных процессов дискретными. В настоящем параграфе рассматриваются вопросы оценки этой погрешности.

Пусть непрерывный процесс изображается, на ЦВМ. в виде последовательности его значений в равноотстоящих точках . Ясно, что дискретный процесс лишь приближенно изображает непрерывный процесс. Требуется найти количественную меру этого приближения, т. е. найти погрешность дискретизации. Величина погрешности дискретизации, очевидно, зависит от того, что понимается под погрешностью. Определение погрешности дискретизации зависит от той задачи, в которой используется дискретный процесс вместо непрерывного. При рассмотрении некоторой конкретной задачи погрешность дискретизации целесообразно определить как величину отклонения результата ее решения при использовании дискретного процесса от результата решения этой же задачи при использовании непрерывного процесса. Поскольку задачи могут быть самыми разнообразными, то определить заранее, к чему может привести дискретизация, не представляется возможным. Поэтому обычно под погрешностью дискретизации процессов понимается та погрешность, с которой может быть восстановлен непрерывный процесс по его дискретным значениям, т. е. понимается погрешность в задаче интерполяции непрерывного процесса по дискретным точкам.

Восстановление непрерывного процесса по соответствующему ему дискретному процессу обычно можно представить как пропускание последовательности «мгновенных» импульсов (-функций) с огибающей и периодом через линейный интерполирующий фильтр (ИФ) (восстанавливающий элемент) с некоторой импульсной переходной характеристикой (интерполирующей функцией) . Этому соответствует схема восстановления, показанная на рис. 1.4. Она содержит ключ, замыкающийся в моменты времени , и интерполирующий фильтр (восстановление как процесс прерывания и сглаживания ). В результате восстановления образуется сигнал

(1.34)

В соответствии с данной схемой осуществляется восстановление процессов при наиболее распространенных видах интерполяции: ступенчатой несимметричной и симметричной (метод прямоугольников, рис. 1.5 а, б), линейной (метод трапеций, рис. 1.5, в) и др.

Ошибку интерполяции

(1.35)

можно рассматривать как выходной сигнал схемы, представленной на рис. 1.6, при воздействии на входе сигнала .

Ниже найдены достаточно простые общие выражения для корреляционной функции, энергетического спектра и дисперсии ошибки в предположении, что - стационарный центрированный случайный процесс. Из общих соотношений в качестве примеров выведены частные соотношения, соответствующие наиболее распространенным типам интерполирующих фильтров.

Аналогичная задача, но иными методами, решалась в работах . Однако в них получены более сложные, а в ряде случаев лишь частные и приближенные решения. Здесь предложен новый подход к рассматриваемой задаче, позволяющий найти ее общее точное решение, отличающееся, кроме того, тем, что из него следует простое решение задачи оптимизации характеристик интерполирующих фильтров по критерию минимума среднеквадратической ошибки интерполяции.

Для информационного расчёта в качестве исходного критерия будем использовать допустимую среднеквадратическую погрешность системы, которая определяется через погрешность отдельных узлов. В нашем случае она определяется по следующей формуле:

где - среднеквадратическая погрешность АЦП, возникающая за счёт шума квантования (погрешность квантования АЦП);

Погрешность восстановления сигнала.

Для упрощения расчётов все указанные погрешности предварительно принимаются равными. Таким образом, из формулы (1) следует, что

В соответствии с техническим заданием погрешность преобразования

1%, следовательно

Расчет разрядности АЦП

АЦП преобразуют аналоговые сигналы в цифровую форму и являются оконечными устройствами в интерфейсе ввода информации в ЭВМ. Основными характеристиками АЦП являются: разрешающая способность, точность и быстродействие. Разрешающая способность определяется разрядностью и максимальным диапазоном входного аналогового напряжения.

Относительная среднеквадратическая погрешность, вносимая за счет квантования АЦП, вычисляется по формуле

где - среднеквадратическое значение шума квантования.

Шаг квантования АЦП, определяемый диапазоном изменения сигнала U с. и числом разрядов АЦП n.

Таким образом, погрешность квантования АЦП

Из этого выражения можно определить минимально необходимую разрядность АЦП:

Исходя из,

Следовательно, минимальная разрядность АЦП для решения поставленной задачи - 6 разрядов. Но поскольку АЦП в модуле ADAM-6024 имеет 16 разрядов, то его реальная погрешность преобразования будет равна

Расчет максимально возможной погрешности восстановления

Так как в задании указано, что максимальная погрешность преобразования составляет 1%, то для удовлетворения этому условию погрешность восстановления должна быть меньше либо равна

Восстановление непрерывного сигнала U(t) с помощью интерполяционного метода

Интерполяционный метод восстановления очень широко распространён в наши дни. Этот метод наиболее приспособлен для обработки сигналов с помощью средств вычислительной техники. Этот метод восстановления основан на использовании интерполяционного многочлена Лагранжа. Из соображений простоты реализации интерполирующих устройств обычно используют многочлен не выше второго порядка, применяя в основном интерполяцию нулевого и первого порядка (ступенчатая и линейная). Восстановление сигналов с помощью ступенчатой (а) и линейной (б) интерполяции поясняется на рисунке 13.

Рисунок 13. Восстановление сигналов с помощью ступенчатой (а) и линейной (б) интерполяции

При ступенчатой интерполяции мгновенные значения U(kT) дискретного сигнала U(t) сохраняются постоянными на всём интервале дискретизации Т (рисунок 13, а).

Линейная интерполяция заключается в соединении отрезками прямых мгновенных значений U(kT), как показано на рисунке 13, б.

Интерполяционный способ восстановления обладает погрешностью, которую на практике часто выражают через максимальное относительное значение

где - восстановленный интерполяционным способом сигнал (при ступенчатой интерполяции, при линейной); - диапазон изменения дискретного сигнала U(t).

Период дискретизации выбирается с учетом допустимой погрешности из формулы.

· для ступенчатого интерполятора

· при линейной интерполяции

при параболической интерполяции

Определим период дискретизации для одного канала по Котельникову:

По заданию дипломного проекта частота процессов должна быть меньше 0,1 Гц. Модуль аналогового ввода-вывода ADAM-6024 имеет fmax = 10 Гц (на 1 канал). Так как в разрабатываемой системе используются 4 канала аналогового ввода, то предельная частота дискретизации по каждому из каналов составит fmax = 2,5 Гц. Тогда необходимая частота дискретизации при ступенчатой интерполяции составит:

Следовательно, для удовлетворения требованиям к разрабатываемой системе ступенчатая интерполяция не подходит, так как частота дискретизации при ступенчатой интерполяции существенно больше 2,5 Гц.

Частота дискретизации при линейной интерполяции составляет

Частота дискретизации при параболической интерполяции равна

Можно заметить, что частота дискретизации при линейной и параболической интерполяции меньше предельной частоты дискретизации модуля на канал. Но интерполяция второго и большего порядков практически не используют, так как её реализация усложняется, поэтому для восстановления сигналов будем использовать линейную интерполяцию.

Теорема Котельникова точно справедлива только для сигналов с финитным (конечным) спектром. На рис. 4.15 показаны некоторые варианты финитных спектров.

Однако спектры реальных информационных сигналов бесконечны (рис. 4.16). В этом случае теорема Котельникова справедлива с погрешностью.

Погрешность дискретизации определяется энергией спектральных составляющих сигнала, лежащих за пределами частоты
(рис. 4.16).

.

Вторая причина возникновения погрешностей - неидеальность восстанавливающего ФНЧ.

Таким образом? погрешность дискретизации и восстановления непрерывного сигнала определяется следующими причинами:

Спектры реальных сигналов не финитны.

АЧХ реальных ФНЧ неидеальны.

Рис.4.17. Структурная схема RC-фильтра

Например, если в качестве ФНЧ использовать RC-фильтр (рис.4.17), то восстановленный сигнал на его выходе будет иметь вид, представленный на рис.4.18.

Импульсная реакция RC-фильтра равна:

.

Вывод: чем выше
и чем ближе характеристики ФНЧ к идеальным, тем ближе восстановленный сигнал к исходному.

4.6. Квантование сообщений. Ошибки квантования

Итак показано, что передачу практически любых сообщений
можно свести к передаче их отсчетов, или чисел
, следующих друг за другом с интервалом дискретности
. Тем самым непрерывное (бесконечное ) множество возможных значений сообщения
заменяетсяконечным числом его дискретных значений
. Однако сами эти числа имеют непрерывную шкалу уровней (значений), то есть принадлежат опять же континуальному множеству. Дляабсолютно точного представления таких чисел, к примеру, в десятичной (или двоичной) форме, необходимо теоретически бесконечное число разрядов. Вместе с тем, на практике нет необходимости в абсолютно точном представлении значений
, как и любых чисел вообще.

Во-первых, сами источники сообщений обладают ограниченным динамическим диапазоном и вырабатывают исходные сообщения с определенным уровнем искажений и ошибок. Этот уровень может быть большим или меньшим, но абсолютной точности воспроизведения достичь невозможно.

Во-вторых, передача сообщений по каналам связи всегда производится в присутствии различного рода помех. Поэтому, принятое (воспроизведенное) сообщение (оценка сообщения
) всегда в определенной степени отличается от переданного, то есть на практикеневозможна абсолютно точная передача сообщений при наличии помех в канале связи.

Наконец, сообщения передаются для их восприятия и использования получателем. Получатели же информации - органы чувств человека, исполнительные механизмы и т.д. - также обладают конечной разрешающей способностью, то есть не замечают незначительной разницы между абсолютно точным и приближенным значениями воспроизводимого сообщения. Порог чувствительности к искажениям также может быть различным, но он всегда есть.

С учетом этих замечаний процедуру дискретизации сообщений можно продолжить, а именно подвергнуть отсчеты
квантованию.

Процесс квантования состоит в замене непрерывного множества значений отсчетов дискретным множеством
. Тем самым точные значения чисел
заменяются их приблизительными (округленными до ближайшего разрешенного уровня) значениями. Интервал между соседними разрешенными уровнями, или уровнями квантования,
называетсяшагом квантования .

Различают равномерное и неравномерное квантование. В большинстве случаев применяется и далее подробно рассматривается равномерное квантование (рис. 4.19), при котором шаг квантования постоянный: ; однако иногда определенное преимущество дает неравномерное квантование, при котором шаг квантования разный для различных (рис. 4.20).

Квантование приводит к искажению сообщений. Если квантованное сообщение, полученное в результате квантования отсчета
, обозначить как , то

где - разность между истинным значением элементарного сообщения и квантованным сообщением (ближайшим разрешенным уровнем) , называемая ошибкой квантования, или шумом квантования . Шум квантования оказывает на процесс передачи информации по существу такое же влияние, как и помехи в канале связи. Помехи, так же как и квантование, приводят к тому, что оценки , получаемые на приемной стороне системы связи, отличаются на некоторую величину от истинного значения.

Поскольку квантование сообщений приводит к появлению ошибок и потере некоторой части информации, можно определить цену таких потерь
и среднюю величину ошибки, обусловленной квантованием:

Чаще всего в качестве функции потерь (цены потерь) используется квадратичная функция вида

В этом случае мерой ошибок квантования служит дисперсия этих ошибок. Для равномерного
-уровневого квантования с шагом дисперсия ошибок квантования определяется следующим образом:

Абсолютное значение ошибки квантования не превосходит половины шага квантования , и тогда при достаточно большом числе уровней квантования
и малой величине плотность распределения вероятностей ошибок квантования
можно считать равномерной на интервале + … -:

В результате величина ошибки квантования определится соотношением

и соответствующим выбором шага квантования может быть сделана сколь угодно малой или сведена к любой наперед заданной величине.

Относительно требуемой точности передачи отсчетов сообщений можно высказать те же соображения, что и для ошибок временной дискретизации: шумы квантования или искажения, обусловленные квантованием, не имеют существенного значения, если эти искажения меньше ошибок, обусловленных помехами и допустимых техническими условиями.