数字信号定义
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1.信号——是带有信息的某种物理量,如电信号,光信号,声信号等,信号是消息的表现形式,而消息是信号的具体内容2.确定信号——如果信号可以用确定的数学表达式来表示,或用确定的信号波形来描述,则称此类信号为确定信号3.随机信号——如果信号只能用概率统计方法来描述,其取值具有不可预知的不确定性,则称此类信号为随机信号4.实值信号——如果信号的取值为实数,则称此类信号为实值信号5.复值信号——如果信号的取值为复数,则称此类信号为复值信号6.时间连续信号(连续信号)——除个别不连续点外,如果信号在所讨论的时间段内的任意时间点都有确定的函数值,则称此类信号为时间连续信号,简称连续信号7.模拟信号——若信号的时间与取值都是连续的,则称此类信号为模拟信号8.量化信号——如果信号的时间连续,但是信号的取值离散,则称此类信号为量化信号9.时间离散信号(离散信号)——若信号只在离散时间瞬间才有定义,则称此类信号为时间离散信号,简称离散信号10.抽样信号(取样信号)——若离散信号的取值是连续的,则也可称此类信号为抽样信号或取样信号11.数字信号——若离散信号的取值是离散的,则可称此类信号为数字信号12.周期信号——若信号按照一定的时间间隔周而复始,并且无始无终,则称此类信号为周期信号13.非周期信号——若信号在时间上不具有周而复始的特性,即周期信号的周期趋于无限大,则称此类信号为非周期信号14.信号的能量——对连续信号f(t)和离散信号f(n),分别定义它们在区间(,)上的能量E为:15.信号的功率——信号的功率P是区间(,)上的平均功率,即:16.能量信号——如果信号的能量0<E<,则称之为能量有限信号,简称能量信号17.功率信号——如果信号的功率0<P<,则称之为功率有限信号,简称功率信号18.奇异信号——若信号本身有不连续点,或其导数与积分存在不连续点,而且不能以普通函数的概念来定义,则称此类信号为奇异信号19.因果信号——若当t<0时,f(t)=0,当t>=0时,f(t)<> 0,则f(t)为因果信号20.反因果信号——若信号在t>0时,f(t)=0,而在t<=0时,f(t)<> 0,则称f(t)为反因果信号21. Sa(t)信号——我们把正弦函数sin(t)与自变量t的比值称为抽样函数或Sa(t)函数,其表达式为 Sa(t) = sin(t)/t22.信号的尺度运算——如果将信号f(t)的自变量t乘以一个正的实系数a,则新信号f(at)的波形与原信号的波形有压缩(a>1)或扩展(a<1)的关系。
数字信号最简单的编码方式1. 引言数字信号编码是将模拟信号转换为数字形式的过程,是数字通信领域中的重要内容。
在数字信号编码过程中,最简单的方式是将模拟信号的幅值按照一定规则映射成数字序列。
本文将介绍数字信号最简单的编码方式及其特点。
2. 数字信号的基本概念在探讨数字信号编码方式之前,先来了解一下数字信号的基本概念。
2.1 数字信号数字信号是离散时间和离散幅度的信号,由一系列离散的数值表示,可以用于存储、传输、处理和呈现信号。
2.2 模拟信号模拟信号是连续时间和连续幅度的信号,可以用连续的数值来表示。
3. 最简单的数字信号编码方式最简单的数字信号编码方式就是直接将模拟信号的幅值映射到数字序列中。
这种方式不需要对信号进行压缩或转换,只需将模拟信号的幅值离散化即可。
3.1 编码过程最简单的数字信号编码过程如下:1.获取模拟信号。
2.定义数字序列的取样间隔和幅值范围。
3.将模拟信号的幅值按照取样间隔进行离散化。
4.将离散化后的幅值映射到数字序列中。
3.2 示例以音频信号为例,假设采样率为44.1kHz,幅值范围为-32768到32767。
对于一个特定的时间段内的模拟音频信号,我们可以按照以下步骤进行编码:1.按照采样率44.1kHz,从模拟音频信号中每隔时间1/44100秒取一个采样点。
2.将每个采样点的幅值离散化至-32768到32767范围内。
3.将离散化后的幅值映射到数字序列中,即得到最终的数字信号编码。
4. 最简单编码方式的特点最简单的数字信号编码方式具有以下特点:4.1 简单易懂这种编码方式相对简单,不需要复杂的算法和数据处理,易于理解和实现。
4.2 信息量大因为没有进行信号压缩或转换,所以该编码方式不能减少信号的冗余信息,导致信息量较大。
4.3 传输可靠性高由于没有经过复杂的编码转换过程,所以信号传输的可靠性高,容错能力强。
4.4 适用范围广最简单的编码方式适用于各种信号类型,无论是音频信号、视频信号还是其他类型的信号,都可以使用该方式进行编码。
模拟信号、离散信号和数字信号是数字信号处理领域中的重要概念,它们在不同的信号处理应用中起着不同的作用。
本文将对模拟信号、离散信号和数字信号的定义进行详细介绍,以便读者对这些概念有更深入的了解。
在信号处理领域有很多相关的概念,比如模拟信号、离散信号和数字信号,这些概念是理解数字信号处理的基础,因此有必要对其进行详细的介绍和解释。
一、模拟信号的定义模拟信号是连续变化的信号,它的取值可以在任意的时间内取到任意的数值。
模拟信号是在时间和幅度上都是连续的信号,可以用数学函数来表示。
比如声音信号、光信号等都属于模拟信号的范畴。
在通信系统中,模拟信号通常需要经过调制等处理之后才能传输,因为模拟信号对传输噪声非常敏感,容易出现失真。
二、离散信号的定义离散信号是在时间上呈现离散(或者说间隔)特性的信号,它的取值只在某些特定的时刻上有定义。
离散信号在时间上是离散的,但在幅度上可以是连续的。
比如数字通信系统中的数字信号就属于离散信号。
离散信号通常是通过采样和量化的方式得到的,它的处理可以更加方便和稳定。
三、数字信号的定义数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号,它的取值既在时间上离散,又在幅度上离散,通常用离散的数值来表示。
数字信号是对模拟信号或者离散信号的数字化表达,它是对模拟信号进行离散化和量化得到的。
数字信号通常可以进行高效的处理和传输,因为它对噪声的容忍度更高,并且可以方便地进行存储和传输。
通过上面的介绍,我们可以看到模拟信号、离散信号和数字信号在时间和幅度上的特性有着明显的区别。
模拟信号是在时间和幅度上都是连续的,离散信号是在时间上离散而在幅度上连续,而数字信号是在时间和幅度上都离散的。
在实际的信号处理中,我们需要根据具体的应用场景来选择合适的信号类型,以获得更好的效果。
模拟信号、离散信号和数字信号是数字信号处理中的重要概念,它们分别在时间和幅度上呈现不同的特性。
了解这些概念对于深入理解数字信号处理具有重要意义,因此我们应该在学习和实践中不断加深对这些概念的理解,并灵活运用到实际的信号处理应用中。
数字信号处理知识点1. 引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是应用数字计算技术来过滤、压缩、存储、生成、识别和其他方式处理信号的科学领域。
本文旨在概述数字信号处理的核心技术和知识点,为学习和应用DSP提供明确的指导。
2. 信号的基本概念2.1 模拟信号与数字信号2.2 信号的时域和频域特性2.3 采样定理(奈奎斯特定理)2.4 量化和编码2.5 信号重构3. 离散时间信号与系统3.1 离散时间信号的定义3.2 线性时不变(LTI)系统3.3 卷积和系统响应3.4 Z变换及其应用3.5 差分方程4. 傅里叶分析4.1 傅里叶级数4.2 傅里叶变换4.3 快速傅里叶变换(FFT)4.4 频谱分析5. 滤波器设计5.1 滤波器的基本概念5.2 理想滤波器5.3 窗函数法5.4 IIR滤波器设计5.5 FIR滤波器设计6. 信号的检测与估计6.1 信号检测理论6.2 最小二乘估计6.3 卡尔曼滤波6.4 信号的自适应滤波7. 语音与图像处理7.1 语音信号的特性7.2 语音编码技术7.3 图像信号的基本概念7.4 图像压缩技术7.5 图像增强技术8. 实时数字信号处理系统8.1 DSP芯片的特性8.2 实时操作系统8.3 硬件与软件协同设计8.4 系统性能评估9. 应用实例9.1 通信系统中的DSP应用9.2 生物医学信号处理9.3 音频和视频处理9.4 雷达和声纳系统10. 结论数字信号处理是一个多学科交叉的领域,涉及信号理论、数学、计算机科学和电子工程。
掌握DSP的基础知识对于理解和设计现代通信系统、音频和视频处理系统以及其他相关应用至关重要。
请注意,本文仅为数字信号处理知识点的概述,每个部分都需要深入学习才能完全理解和应用。
读者应参考相关教材、课程和实践项目,以获得更全面和深入的知识。
《数字电子技术》知识点第1章 数字逻辑基础1.数字信号、模拟信号的定义2.数字电路的分类3.数制、编码其及转换要求:能熟练在10进制、2进制、8进制、16进制、8421BCD 之间进行相互转换。
举例1:(37.25)10= ( )2= ( )16= ( )8421BCD 解:(37.25)10= (100101.01)2= ( 25.4)16= (00110111.00100101)8421BCD 4.基本逻辑运算的特点与运算:见零为零,全1为1;或运算:见1为1,全零为零;与非运算:见零为1,全1为零;或非运算:见1为零,全零为1;异或运算:相异为1,相同为零;同或运算:相同为1,相异为零;非运算:零变 1, 1变零;要求:熟练应用上述逻辑运算。
5.数字电路逻辑功能的几种表示方法及相互转换。
①真值表(组合逻辑电路)或状态转换真值表(时序逻辑电路):是由变量的所有可能取值组合及其对应的函数值所构成的表格。
②逻辑表达式:是由逻辑变量和与、或、非3种运算符连接起来所构成的式子。
③卡诺图:是由表示变量的所有可能取值组合的小方格所构成的图形。
④逻辑图:是由表示逻辑运算的逻辑符号所构成的图形。
⑤波形图或时序图:是由输入变量的所有可能取值组合的高、低电平及其对应的输出函数值的高、低电平所构成的图形。
⑥状态图(只有时序电路才有):描述时序逻辑电路的状态转换关系及转换条件的图形称为状态图。
要求:掌握这五种(对组合逻辑电路)或六种(对时序逻辑电路)方法之间的相互转换。
6.逻辑代数运算的基本规则①反演规则:对于任何一个逻辑表达式Y ,如果将表达式中的所有“·”换成“+”,“+”换成“·”,“0”换成“1”,“1”换成“0”,原变量换成反变量,反变量换成原变量,那么所得到的表达式就是函数Y 的反函数Y (或称补函数)。
这个规则称为反演规则。
②对偶规则:对于任何一个逻辑表达式Y ,如果将表达式中的所有“·”换成“+”,“+”换成“·”,“0”换成“1”,“1”换成“0”,而变量保持不变,则可得到的一个新的函数表达式Y ',Y '称为函Y 的对偶函数。
什么是数字信号处理(DSP)?
数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是指利用数字计算技术对数字信号进行处理和分析的过程。
在DSP中,数字信号被表示为离散时间序列,并通过数字算法进行处理,以实现信号的滤波、变换、压缩、增强、检测等操作。
DSP通常涉及以下几个方面的内容:
信号采集与转换:将模拟信号通过采样和量化转换为数字信号,以便计算机进行处理。
这通常涉及模数转换器(ADC)和数字模拟转换器(DAC)等设备。
数字滤波:对数字信号进行滤波操作,包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等,以去除噪声、滤除干扰、平滑信号等。
数字变换:对信号进行变换操作,如傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、小波变换(Wavelet Transform)等,用于频域分析、频谱分析和信号压缩。
数字滤波器设计:设计数字滤波器的算法和方法,以满足不同应用场景下的滤波要求,如有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限脉冲响
应(IIR)滤波器等。
信号重构与恢复:通过插值、外推、反变换等方法对信号进行重构和恢复,以提高信号的质量和完整性。
信号分析与识别:对信号进行特征提取、模式识别、信号分类等操作,以实现对信号的分析和识别,如语音识别、图像处理、生物信号分析等。
数字信号处理技术在通信、音视频处理、医学影像、雷达信号处理、生物医学工程、自动控制等领域都有着广泛的应用,为实现对信号的高效处理和分析提供了有效的工具和方法。
通信系统可以分为模拟和数字通信系统两大类。
数字通信系统有很多优点,应用非常广泛,已经成为现代通信的主要发展趋势。
自然界中很多信号都是模拟量,我们要进行数字传输就要将模拟量进行数字化,将模拟信号数字化,处理可以分为抽样,量化,编码,这三个步骤。
下图是模拟信号数字传输的过程原理图:下图是模拟信号数字化过程:1.1抽样是把时间上连续的模拟信号变成一系列时间上离散的抽样值得过程。
抽样定理:设一个频带限制的(0,fit)Hz内的时间连续信号m(t)如果它不少于2fit次/s的速率进行抽样,则m(t)可以由抽样值完全确定。
抽样定理指出,由样值序列无失真恢复原信号的条件是fs大于等于2fit,为了满足抽样定理,要求模拟信号的频谱限制在0~fit之内。
为此,在抽样之前,先设置一个前置低通滤波器,将模拟信号的带宽限制在fit以下,如果前置低通滤波器特性不良或抽样频率过低都会产生折叠噪声。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号灯频谱无混叠。
取样分为冲激取样和矩形脉冲取样,这里只详细介绍冲激取样的原理和过程,矩形脉冲取样的原理和冲激取样的是一样的,只不过取样函数变成了矩形脉冲序列。
数学运算与冲激取样是一样的。
冲激取样就是通过冲激函数进行取样。
上图就是简化的信号转换离散的数字信号抽样过程,其中f(t)是连续的时间信号,也就是模拟信号,在送到乘法器上与s(t)取样脉冲序列进行乘法运算,事实上取样脉冲序列就是离散的一个个冲激函数,右边部分的fs(t)就是变成了一个个离散的函数点了。
下面给出抽样的数字运算过程。
下面给出抽样过程的冲激抽样的函数过程:因此:另外要注意的是,采样间隔的周期要足够的小,采样率要做够的大,要不然会出现如下图所示的混叠现象,一帮情况下TsWs=2π,Wn>2Wn。
1.2对离散数字信号序列量化量化就是利用预先规定的有限个电平来表示模拟信号抽样值得过程。
数字信号处理基础理论第一部分:数字信号的概念数字信号是表示物理量、物理现象或信息的数值序列。
数字信号的基本特点是离散、数字、有限。
离散表示信号的时间和幅度均是离散的,数字表示信号的幅度值是由有限位数的二进制数表示的,有限表示信号的时间和幅度序列都是有限长的。
数字信号与模拟信号的差异在于数字信号可以通过计算机或数字信号处理器进行处理和传输。
数字信号可以是连续时间(C-T)系统的采样信号,也可以是离散时间(D-T)系统的离散信号。
其中,离散信号包括从连续时间信号通过采样和量化转换得到的离散信号和由数字系统产生的数字信号。
第二部分:采样与量化采样是指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程。
采样信号的采样周期是指连续时间信号在采样过程中,采样时刻的时间间隔。
采样周期决定了采样后的离散信号的频率分辨率,即在频率域上连续时间信号的频谱密度分布情况。
量化是指对采样信号的幅度进行离散化处理,将其表示为有限位数的数字。
量化误差是指离散信号与采样信号之间的误差,通常用均方误差来描述。
采样与量化过程是数字信号处理的基础,采样定理是数字信号处理中的重要理论基础。
根据采样定理,对于一个具有有限带宽的信号,只要采样频率大于等于信号带宽的两倍,就能够完全重构原信号,避免产生采样失真和折叠失真的问题。
第三部分:信号处理数字信号处理中的信号处理包括线性与非线性、时不变与时变、因果与非因果等多个方面。
其中,线性与非线性处理是数字信号处理领域中的基本概念之一。
线性系统能够满足叠加原理和时移不变性等性质,而非线性系统则不能。
时不变系统的性质是在时间轴上发生平移不会使系统发虚发生任何变化,而时变系统则不同,其系统参数是随时间改变的。
因果系统是指系统的响应只依赖于过去或现在的输入信号,与未来输入信号无关。
系统稳定性是指系统在固定的输入条件下能够保持稳定,不发生发散、爆炸或周期性振荡等现象。
数字信号处理的常见应用包括信号滤波、时域变换、频域变换等。
数字信号处理绪论1.模拟信号,离散信号,数字信号的定义;模拟信号:信号随时间(空间)连续变化,并且幅度值取自连续数据域。
自然界中大部分信号时模拟信号。
离散信号: 信号随时间(空间)以一定规律离散变化,幅度值取自连续数据域。
自然界中这样的信号很少,一般通过对模拟信号的采样形成,数字信号:信号随时间(空间)以一定规律离散变化,并且幅度值取自以二进制编码的离散数据域,一般通过对离散信号进行量化得到。
2.数字信号处理的组成;数字信号处理系统并不是孤立的数字系统,一般以数字处理系统为核心,结合A/D和D/A(数字-模拟)转换器、滤波器和放大器等子系统组成,前置低通滤波器将信号中大于1/2采样频率的高频分量过滤掉,防止采样是出现频谱混叠现象,A/D转换包含采样和量化,采样得倒离散信号,量化后每个离散信号将被数字编码形成数字信号,经过D/A转化后形成跳变的模拟信号必须通过拼花滤波器将信号变成平滑的连续信号。
3.数字信号处理的优点;1.软件可实现:纯粹的模拟信号必须完全通过硬件实现,而数字化处理则不仅可以通过微处理器、专用数字器件实现,而且可以通过程序的方式实现。
软件可实现特性带来的出处之一就是处理系统能进行大规模的复杂处理,而且暂用空间极小2.灵活性强:模拟信号处理系统调试和修改不便,而数字处理系统的系统参数一般保存在寄存器或存储器中,修改这些参数对系统进行调试非常简单,软件实现尤其如此。
由于数字器件以及软件的特点,数字信号处理系统的复制也非常容易,便于大规模生产。
3.可靠性高:模拟器件容易受电磁波、环境温度等因素影响,模拟信号连续变化,稍有干扰立即反映。
而数字器件是逻辑器件,一定范围的干扰不会引起数字值得变化,因此数字信号处理系统抗干扰性能强,可靠性高,数据也能永久保存。
4.精度高:模拟器件的数据表示精度低。
第一章.离散时间信号与系统1.奈奎斯特定理定义若要从采样后的信号频谱中不失真的恢复信号,则采样频率Ωs必须大于等于两倍的原信号频谱的最好截止频率Ωc,即Ωs≥2Ωc或f s≥2f c。
数字信号定义: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。
数字化编辑信号的数字化需要三个步骤:抽样、量化和编码。
抽样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号,也就是在时间上将模拟信号离散化。
量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值,把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。
编码则是按照一定的规律,把量化后的值用二进制数字表示,然后转换成二值或多值的数字信号流。
这样得到的数字信号可以通过电缆、微波干线、卫星通道等数字线路传输。
在接收端则与上述模拟信号数字化过程相反,再经过后置滤波又恢复成原来的模拟信号。
上述数字化的过程又称为脉冲编码调制。
数字信号编辑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,例如,字长为2位的二进制数可表示4种大小的数字信号,它们是00、01、10和11;若信号的变化范围在-1~1,则这4个二进制数可表示4段数字范围,即[-1, -0.5)、[-0.5, 0)、[0, 0.5)和[0.5, 1]。
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。
[1]中文名数字信号外文名figure signal应用领域网络,通信目录1基本信息▪数字信号概述▪模拟信号▪数字信号2数字化▪抽样▪量化▪编码3复合分量▪定义▪复合编码▪分量编码4数字通信▪符号传输速率▪误码率▪传输速率和带宽1基本信息编辑数字信号概述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,例如,字长为2位的二进制数可表示4种大小的数字信号,它们是00、01、10和11;若信号的变化范围在-1~1,则这4个二进制数可表示4段数字范围,即[-1, -0.5)、[-0.5, 0)、[0, 0.5)和[0.5, 1][1]。
模拟信号的数字处理[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。
对于离散时间信号x(n)=sin(0.3n),当自变量n=6时,因变量x(6)=sin(0.3×6)≈0.9738;若用2位二进制把它转变为数字信号,根据[-1, -0.5)、[-0.5, 0)、[0, 0.5)和[0.5, 1]对应00、01、10和11,用二进制数11表示0.9738最合适。
在学习和研究数字信号理论时,用二进制数表示信号是很麻烦的;为了方便,这时人们一般把离散时间信号当作数字信号,而不考虑它们之间的区别。
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[1]。
数字信号特点:抗干扰能力强、无噪声积累。
在模拟通信中,为了提高信噪比,需要在信号传输过程中及时对衰减的传输信号进行放大,信号在传输过程中不可避免地叠加上的噪声也被同时放大。
随着传输距离的增加,噪声累积越来越多,以致使传输质量严重恶化。
对于数字通信,由于数字信号的幅值为有限个离散值(通常取两个幅值),在传输过程中虽然也受到噪声的干扰,但当信噪比恶化到一定程度时,即在适当的距离采用判决再生的方法,再生成没有噪声干扰的和原发送端一样的数字信号,所以可实现长距离高质量的传输。
便于加密处理信息传输的安全性和保密性越来越重要,数字通信的加密处理的比模拟通信容易得多,以话音信号为例,经过数字变换后的信号可用简单的数字逻辑运算进行加密、解密处理。
便于存储、处理和交换数字通信的信号形式和计算机所用信号一致,都是二进制代码,因此便于与计算机联网,也便于用计算机对数字信号进行存储、处理和交换,可使通信网的管理、维护实现自动化、智能化。
设备便于集成化、微型数字通信采用时分多路复用,不需要体积较大的滤波器。
设备中大部分电路是数字电路,可用大规模和超大规模集成电路实现,因此体积小、功耗低。
便于构成综合数字网和综合业务数字网采用数字传输方式,可以通过程控数字交换设备进行数字交换,以实现传输和交换的综合。
另外,电话业务和各种非话业务都可以实现数字化,构成综合业务数字网。
占用信道频带较宽一路模拟电话的频带为4kHz带宽,一路数字电话约占64kHz,这是模拟通信目前仍有生命力的主要原因。
随着宽频带信道(光缆、数字微波)的大量利用(一对光缆可开通几千路电话)以及数字信号处理技术的发展(可将一路数字电话的数码率由64kb/s压缩到32kb/s甚至更低的数码率),数字电话的带宽问题已不是主要问题了。
以上介绍可知,数字通信具有很多优点,所以各国都在积极发展数字通信。
近年来,我国数字通信得到迅速发展,正朝着高速化、智能化、宽带化和综合化方向迈进。
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。
数字信号数字信号其特点是幅值被限制在有限个数值之内,它不是连续的而是离散的。
二进码,每一个码元只取两个幅值(0,A):四进码,每个码元取四(3、1、-1、-3)中的一个。
这种幅度是离散的信号称数字信号。
2数字化编辑信号的数字化需要三个步骤:抽样、量化和编码。
抽样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号,也就是在时间上将模拟信号离散化。
量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值,把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。
编码则是按照一定的规律,把量化后的值用二进制数字表示,然后转换成二值或多值的数字信号流。
这样得到的数字信号可以通过电缆、微波干线、卫星通道等数字线路传输。
在接收端则与上述模拟信号数字化过程相反,再经过后置滤波又恢复成原来的模拟信号。
上述数字化的过程又称为脉冲编码调制。
抽样话音信号是模拟信号,它不仅在幅度取值上是连续的,而且在时间上也是连续的。
要使话音信号数字化并实现时分多路复用,首先要在时间上对话音信号进行离散化处理,这一过程叫抽样。
所谓抽样就是每隔一定的时间间隔T,抽取话音信号的一个瞬时幅度值(抽样值),抽样后所得出的一系列在时间上离散的抽样值称为样值序列。
抽样后的样值序列在时间上是离散的,可进行时分多路复用,也可将各个抽样值经过量化、编码变换成二进制数字信号。
理论和实践证明,只要抽样脉冲的间隔T≤1/(2fm)(或f≥2fm)(fm是话音信号的最高频率),则抽样后的样值序列可不失真地还原成原来的话音信号。
例如,一路电话信号的频带为300~3400Hz,fm=3400Hz,则抽样频率fs≥2×3400=6800Hz。
如按6800Hz的抽样频率对300~3400Hz的电话信号抽样,则抽样后的样值序列可不失真地还原成原来的话音信号,话音信号的抽样频率通常取8000Hz。
对于PAL制电视信号。
视频带宽为6MHz,按照CCIR601建议,亮度信号的抽样频率为13.5MHz,色度信号为6.75MHz。
量化抽样把模拟信号变成了时间上离散的脉冲信号,但脉冲的幅度仍然是模拟的,还必须进行离散化处理,才能最终用数码来表示。
这就要对幅值进行舍零取整的处理,这个过程称为量化。
量化有两种方式,量化方式中,取整时只舍不入,即0~1伏间的所有输入电压都输出0伏,1~2伏间所有输入电压都输出1伏等。
采用这种量化方式,输入电压总是大于输出电压,因此产生的量化误差总是正的,最大量化误差等于两个相邻量化级的间隔Δ。
量化方式在取整时有舍有入,即0~0.5伏间的输入电压都输出0伏,0.5~1?5伏间的输出电压都输出1伏等等。
采用这种量化方式量化误差有正有负,量化误差的绝对值最大为Δ/2。
因此,采用有舍有入法进行量化,误差较小。
实际信号可以看成量化输出信号与量化误差之和,因此只用量化输出信号来代替原信号就会有失真。
一般说来,可以把量化误差的幅度概率分布看成在-Δ/2~+Δ/2之间的均匀分布。
可以证明,量化失真功率?,即与最小量化间隔的平方成正比。
最小量化间隔越小,失真就越小。
最小量化间隔越小,用来表示一定幅度的模拟信号时所需要的量化级数就越多,因此处理和传输就越复杂。
所以,量化既要尽量减少量化级数,又要使量化失真看不出来。
一般都用一个二进制数来表示某一量化级数,经过传输在接收端再按照这个二进制数来恢复原信号的幅值。
所谓量化比特数是指要区分所有量化级所需几位二进制数。
例如,有8个量化级,那么可用三位二进制数来区分,因为,称8个量化级的量化为3比特量化。
8比特量化则是指共有个量化级的量化。
量化误差与噪声是有本质的区别的。
因为任一时刻的量化误差是可以从输入信号求出,而噪声与信号之间就没有这种关系。
可以证明,量化误差是高阶非线性失真的产物。
但量化失真在信号中的表现类似于噪声,也有很宽的频谱,所以也被称为量化噪声并用信噪比来衡量。
上面所述的采用均匀间隔量化级进行量化的方法称为均匀量化或线性量化,这种量化方式会造成大信号时信噪比有余而小信号时信噪比不足的缺点。
如果使小信号时量化级间宽度小些,而大信号时量化级间宽度大些,就可以使小信号时和大信号时的信噪比趋于一致。
这种非均匀量化级的安排称为非均匀量化或非线性量化。