การสื่อสารดิจิทัล - คู่มือฉบับย่อ

การสื่อสารที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของเราอยู่ในรูปของสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้เช่นสัญญาณเสียงโดยทั่วไปมีลักษณะเป็นอนาล็อก เมื่อจำเป็นต้องสร้างการสื่อสารในระยะไกลสัญญาณอนาล็อกจะถูกส่งผ่านสายโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อการส่งที่มีประสิทธิภาพ

ความจำเป็นของการแปลงเป็นดิจิทัล

วิธีการสื่อสารแบบเดิมใช้สัญญาณแอนะล็อกสำหรับการสื่อสารทางไกลซึ่งประสบความสูญเสียมากมายเช่นการบิดเบือนสัญญาณรบกวนและการสูญเสียอื่น ๆ รวมถึงการละเมิดความปลอดภัย

เพื่อที่จะเอาชนะปัญหาเหล่านี้สัญญาณจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลโดยใช้เทคนิคที่แตกต่างกัน สัญญาณดิจิทัลช่วยให้การสื่อสารมีความชัดเจนและแม่นยำมากขึ้นโดยไม่สูญเสีย

รูปต่อไปนี้แสดงความแตกต่างระหว่างสัญญาณอนาล็อกและดิจิตอล สัญญาณดิจิตอลประกอบด้วย1s และ 0s ซึ่งระบุค่าสูงและต่ำตามลำดับ

ข้อดีของการสื่อสารแบบดิจิทัล

เนื่องจากสัญญาณเป็นแบบดิจิทัลจึงมีข้อดีหลายประการของการสื่อสารแบบดิจิทัลผ่านการสื่อสารแบบอนาล็อกเช่น -

  • ผลของความผิดเพี้ยนสัญญาณรบกวนและสัญญาณรบกวนมีน้อยกว่าในสัญญาณดิจิทัลเนื่องจากได้รับผลกระทบน้อยกว่า

  • วงจรดิจิทัลมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

  • วงจรดิจิทัลออกแบบได้ง่ายและราคาถูกกว่าวงจรอนาล็อก

  • การใช้ฮาร์ดแวร์ในวงจรดิจิทัลมีความยืดหยุ่นมากกว่าอนาล็อก

  • การเกิด cross-talk หายากมากในการสื่อสารแบบดิจิทัล

  • สัญญาณจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากพัลส์ต้องการความรบกวนสูงเพื่อเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติของมันซึ่งเป็นเรื่องยากมาก

  • ฟังก์ชันการประมวลผลสัญญาณเช่นการเข้ารหัสและการบีบอัดถูกนำมาใช้ในวงจรดิจิทัลเพื่อรักษาความลับของข้อมูล

  • ความน่าจะเป็นของการเกิดข้อผิดพลาดจะลดลงโดยใช้การตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขรหัสผิดพลาด

  • เทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการติดขัดของสัญญาณ

  • การรวมสัญญาณดิจิทัลโดยใช้ Time Division Multiplexing (TDM) นั้นง่ายกว่าการรวมสัญญาณแอนะล็อกโดยใช้ Frequency Division Multiplexing (FDM)

  • กระบวนการกำหนดค่าของสัญญาณดิจิทัลนั้นง่ายกว่าสัญญาณอนาล็อก

  • สัญญาณดิจิตอลสามารถบันทึกและเรียกดูได้สะดวกกว่าสัญญาณอนาล็อก

  • วงจรดิจิทัลจำนวนมากมีเทคนิคการเข้ารหัสทั่วไปเกือบทั้งหมดและด้วยเหตุนี้จึงสามารถใช้อุปกรณ์ที่คล้ายคลึงกันเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ

  • ความจุของช่องสัญญาณถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยสัญญาณดิจิทัล

องค์ประกอบของการสื่อสารดิจิทัล

องค์ประกอบที่ก่อตัวเป็นระบบการสื่อสารดิจิทัลจะแสดงโดยบล็อกไดอะแกรมต่อไปนี้เพื่อความสะดวกในการทำความเข้าใจ

ต่อไปนี้เป็นส่วนของระบบการสื่อสารดิจิทัล

ที่มา

แหล่งที่มาสามารถเป็นไฟล์ analog สัญญาณ. Example: สัญญาณเสียง

อินพุต Transducer

นี่คือตัวแปลงสัญญาณที่รับอินพุตทางกายภาพและแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้า (Example: ไมโครโฟน) บล็อกนี้ยังประกอบด้วยไฟล์analog to digital ตัวแปลงที่จำเป็นต้องใช้สัญญาณดิจิทัลสำหรับกระบวนการต่อไป

โดยทั่วไปสัญญาณดิจิทัลจะแสดงด้วยลำดับไบนารี

ตัวเข้ารหัสแหล่งที่มา

ตัวเข้ารหัสต้นทางบีบอัดข้อมูลเป็นจำนวนบิตต่ำสุด กระบวนการนี้ช่วยในการใช้แบนด์วิดท์อย่างมีประสิทธิภาพ มันจะลบบิตที่ซ้ำซ้อน (บิตส่วนเกินที่ไม่จำเป็นเช่นศูนย์)

ตัวเข้ารหัสช่อง

ตัวเข้ารหัสช่องจะทำการเข้ารหัสเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด ในระหว่างการส่งสัญญาณเนื่องจากสัญญาณรบกวนในช่องสัญญาณอาจมีการเปลี่ยนแปลงสัญญาณและเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ตัวเข้ารหัสช่องสัญญาณจะเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อนให้กับข้อมูลที่ส่ง นี่คือข้อผิดพลาดในการแก้ไขบิต

ดิจิตอลโมดูเลเตอร์

สัญญาณที่จะส่งจะถูกมอดูเลตที่นี่โดยผู้ให้บริการ สัญญาณจะถูกแปลงเป็นอนาล็อกจากลำดับดิจิตอลด้วยเพื่อให้สัญญาณเดินทางผ่านช่องสัญญาณหรือสื่อ

ช่อง

ช่องสัญญาณหรือสื่อช่วยให้สัญญาณแอนะล็อกส่งจากปลายเครื่องส่งไปยังปลายเครื่องรับ

Digital Demodulator

นี่เป็นขั้นตอนแรกที่ปลายเครื่องรับ สัญญาณที่ได้รับจะถูก demodulated และแปลงอีกครั้งจากอนาล็อกเป็นดิจิตอล สัญญาณถูกสร้างขึ้นใหม่ที่นี่

ตัวถอดรหัสช่อง

ตัวถอดรหัสช่องหลังจากตรวจพบลำดับแล้วจะทำการแก้ไขข้อผิดพลาดบางอย่าง ความผิดเพี้ยนที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการส่งได้รับการแก้ไขโดยการเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อน การเพิ่มบิตนี้ช่วยในการกู้คืนสัญญาณต้นฉบับอย่างสมบูรณ์

ตัวถอดรหัสแหล่งที่มา

สัญญาณผลลัพธ์จะถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลอีกครั้งโดยการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณเพื่อให้ได้เอาต์พุตดิจิตอลบริสุทธิ์โดยไม่สูญเสียข้อมูล ตัวถอดรหัสต้นทางจะสร้างเอาต์พุตต้นทางขึ้นใหม่

ตัวแปลงสัญญาณเอาต์พุต

นี่คือบล็อกสุดท้ายที่แปลงสัญญาณเป็นรูปแบบทางกายภาพดั้งเดิมซึ่งอยู่ที่อินพุตของเครื่องส่งสัญญาณ มันแปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นเอาต์พุตทางกายภาพ (Example: ลำโพง).

สัญญาณเอาท์พุต

นี่คือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นหลังจากกระบวนการทั้งหมด Example - สัญญาณเสียงที่ได้รับ

หน่วยนี้เกี่ยวข้องกับการแนะนำการแปลงสัญญาณดิจิทัลข้อดีและองค์ประกอบของการสื่อสารแบบดิจิทัล ในบทต่อ ๆ ไปเราจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดของการสื่อสารดิจิทัลโดยละเอียด

Modulation เป็นกระบวนการเปลี่ยนพารามิเตอร์ของสัญญาณพาหะอย่างน้อยหนึ่งพารามิเตอร์ให้สอดคล้องกับค่าทันทีของสัญญาณข้อความ

สัญญาณข้อความคือสัญญาณที่กำลังส่งเพื่อการสื่อสารและสัญญาณพาหะเป็นสัญญาณความถี่สูงซึ่งไม่มีข้อมูล แต่ใช้สำหรับการส่งทางไกล

มีเทคนิคการมอดูเลตจำนวนมากซึ่งจำแนกตามประเภทของการมอดูเลตที่ใช้ เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ใช้คือPulse Code Modulation (PCM).

สัญญาณคือรหัสพัลส์มอดูเลตเพื่อแปลงข้อมูลแอนะล็อกเป็นลำดับไบนารีกล่าวคือ 1s และ 0s. ผลลัพธ์ของ PCM จะคล้ายกับลำดับไบนารี รูปต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของเอาต์พุต PCM ที่เกี่ยวข้องกับค่าทันทีของคลื่นไซน์ที่กำหนด

แทนที่จะเป็นพัลส์เทรน PCM จะสร้างชุดของตัวเลขหรือตัวเลขและด้วยเหตุนี้กระบวนการนี้จึงถูกเรียกว่าเป็น digital. ตัวเลขเหล่านี้แต่ละหลักแม้ว่าจะอยู่ในรหัสไบนารี แต่จะแสดงถึงแอมพลิจูดโดยประมาณของตัวอย่างสัญญาณในช่วงเวลานั้น

ใน Pulse Code Modulation สัญญาณข้อความจะแสดงโดยลำดับของพัลส์ที่เข้ารหัส สัญญาณข้อความนี้ทำได้โดยการแสดงสัญญาณในรูปแบบไม่ต่อเนื่องทั้งในด้านเวลาและแอมพลิจูด

องค์ประกอบพื้นฐานของ PCM

ส่วนเครื่องส่งสัญญาณของวงจร Pulse Code Modulator ประกอบด้วย Sampling, Quantizing และ Encodingซึ่งดำเนินการในส่วนตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล ตัวกรองความถี่ต่ำก่อนการสุ่มตัวอย่างจะป้องกันไม่ให้มีนามแฝงของสัญญาณข้อความ

การใช้งานพื้นฐานในส่วนเครื่องรับคือ regeneration of impaired signals, decoding, และ reconstructionของรถไฟชีพจรเชิงปริมาณ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ PCM ซึ่งแสดงถึงองค์ประกอบพื้นฐานของทั้งส่วนเครื่องส่งและส่วนรับ

กรองผ่านต่ำ

ตัวกรองนี้จะกำจัดส่วนประกอบความถี่สูงที่มีอยู่ในสัญญาณอนาล็อกอินพุตซึ่งมากกว่าความถี่สูงสุดของสัญญาณข้อความเพื่อหลีกเลี่ยงการกำหนดนามแฝงของสัญญาณข้อความ

ตัวอย่าง

นี่คือเทคนิคที่ช่วยในการรวบรวมข้อมูลตัวอย่างตามค่าสัญญาณข้อความในทันทีเพื่อสร้างสัญญาณดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ อัตราการสุ่มตัวอย่างต้องมากกว่าสองเท่าขององค์ประกอบความถี่สูงสุดW ของสัญญาณข้อความตามทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่าง

Quantizer

Quantizing เป็นกระบวนการลดจำนวนบิตที่มากเกินไปและ จำกัด ข้อมูล เอาต์พุตตัวอย่างเมื่อกำหนดให้กับ Quantizer จะลดบิตที่ซ้ำซ้อนและบีบอัดค่า

ตัวเข้ารหัส

การแปลงสัญญาณอนาล็อกเป็นดิจิทัลทำได้โดยตัวเข้ารหัส กำหนดแต่ละระดับเชิงปริมาณด้วยรหัสไบนารี การสุ่มตัวอย่างที่ทำที่นี่เป็นกระบวนการเก็บตัวอย่าง ทั้งสามส่วนนี้ (LPF, Sampler และ Quantizer) จะทำหน้าที่เป็นตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล การเข้ารหัสช่วยลดแบนด์วิดท์ที่ใช้

รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์

ส่วนนี้จะเพิ่มความแรงของสัญญาณ เอาต์พุตของช่องสัญญาณยังมีวงจรรีเจนเนอเรเตอร์รีเจนเตอร์อีกหนึ่งวงจรเพื่อชดเชยการสูญเสียสัญญาณและสร้างสัญญาณใหม่และเพื่อเพิ่มความแรง

ตัวถอดรหัส

วงจรถอดรหัสจะถอดรหัสรูปแบบสัญญาณพัลส์โค้ดเพื่อสร้างสัญญาณต้นฉบับ วงจรนี้ทำหน้าที่เป็นเดโมดูเลเตอร์

ตัวกรองการสร้างใหม่

หลังจากการแปลงสัญญาณดิจิตอลเป็นอนาล็อกเสร็จสิ้นโดยวงจรปฏิรูปและตัวถอดรหัสจะมีการใช้ตัวกรองความถี่ต่ำเรียกว่าตัวกรองการสร้างใหม่เพื่อรับสัญญาณเดิมกลับมา

ดังนั้นวงจร Pulse Code Modulator จะแปลงสัญญาณอะนาล็อกที่กำหนดให้เป็นดิจิทัลรหัสและสุ่มตัวอย่างจากนั้นจึงส่งสัญญาณในรูปแบบอะนาล็อก กระบวนการทั้งหมดนี้ทำซ้ำในรูปแบบย้อนกลับเพื่อให้ได้สัญญาณดั้งเดิม

Sampling หมายถึง "กระบวนการวัดค่าทันทีของสัญญาณเวลาต่อเนื่องในรูปแบบไม่ต่อเนื่อง"

Sample เป็นข้อมูลที่นำมาจากข้อมูลทั้งหมดซึ่งต่อเนื่องกันในโดเมนเวลา

เมื่อแหล่งที่มาสร้างสัญญาณแอนะล็อกและหากต้องแปลงเป็นดิจิทัลให้มี 1s และ 0sกล่าวคือสูงหรือต่ำสัญญาณจะต้องถูกแยกออกในเวลา การแยกสัญญาณแอนะล็อกนี้เรียกว่าการสุ่มตัวอย่าง

รูปต่อไปนี้แสดงสัญญาณเวลาต่อเนื่อง x (t) และสัญญาณตัวอย่าง xs (t). เมื่อไหร่x (t) คูณด้วยรถไฟอิมพัลส์เป็นระยะซึ่งเป็นสัญญาณตัวอย่าง xs (t) ได้รับ

อัตราการสุ่มตัวอย่าง

ในการแยกแยะสัญญาณควรแก้ไขช่องว่างระหว่างตัวอย่าง ช่องว่างนั้นสามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์sampling period Ts.

$$ การสุ่มตัวอย่าง \: ความถี่ = \ frac {1} {T_ {s}} = f_s $$

ที่ไหน

  • $ T_s $ คือเวลาสุ่มตัวอย่าง

  • $ f_s $ คือความถี่ในการสุ่มตัวอย่างหรืออัตราการสุ่มตัวอย่าง

Sampling frequencyคือผลต่างของช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างนี้สามารถเรียกง่ายๆว่าSampling rate. อัตราการสุ่มตัวอย่างหมายถึงจำนวนตัวอย่างที่ได้รับต่อวินาทีหรือสำหรับชุดค่าที่ จำกัด

สำหรับสัญญาณแอนะล็อกที่จะสร้างขึ้นใหม่จากสัญญาณดิจิทัลควรพิจารณาอัตราการสุ่มตัวอย่างเป็นอย่างมาก อัตราของการสุ่มตัวอย่างควรเป็นเช่นที่ข้อมูลในสัญญาณข้อความไม่ควรสูญหายและไม่ควรถูกทับ ดังนั้นอัตราจึงคงที่สำหรับสิ่งนี้เรียกว่าอัตรานิควิสต์

อัตรา Nyquist

สมมติว่าสัญญาณถูก จำกัด วงโดยไม่มีส่วนประกอบความถี่สูงกว่า Wเฮิรตซ์. นั่นหมายความว่า,Wคือความถี่สูงสุด สำหรับสัญญาณดังกล่าวเพื่อให้ได้สัญญาณต้นฉบับที่มีประสิทธิภาพอัตราการสุ่มตัวอย่างควรเป็นสองเท่าของความถี่สูงสุด

ซึ่งหมายความว่า,

$$ f_S = 2W $$

ที่ไหน

  • $ f_S $ คืออัตราการสุ่มตัวอย่าง

  • W คือความถี่สูงสุด

อัตราการสุ่มตัวอย่างนี้เรียกว่า Nyquist rate.

ทฤษฎีบทที่เรียกว่า Sampling Theorem ถูกระบุไว้ในทฤษฎีของอัตรานิควิสต์นี้

ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่าง

ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างซึ่งเรียกอีกอย่างว่า Nyquist theoremนำเสนอทฤษฎีอัตราตัวอย่างที่เพียงพอในแง่ของแบนด์วิดท์สำหรับคลาสของฟังก์ชันที่ จำกัด แบนด์วิดท์

ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างระบุว่า“ สัญญาณสามารถทำซ้ำได้อย่างแน่นอนหากมีการสุ่มตัวอย่างในอัตรา fs ซึ่งมากกว่าสองเท่าของความถี่สูงสุด W.”

เพื่อทำความเข้าใจกับทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างนี้ให้เราพิจารณาสัญญาณ จำกัด วงนั่นคือสัญญาณที่มีค่า non-zero ระหว่างบางคน –W และ W เฮิรตซ์.

สัญญาณดังกล่าวแสดงเป็น $ x (f) = 0 \: สำหรับ \: \ mid f \ mid> W $

สำหรับสัญญาณเวลาต่อเนื่อง x (t)สัญญาณ จำกัด แบนด์ในโดเมนความถี่สามารถแสดงได้ดังแสดงในรูปต่อไปนี้

เราต้องการความถี่ในการสุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นความถี่ที่ข้อมูลไม่ควรสูญหายแม้หลังจากการสุ่มตัวอย่างแล้วก็ตาม สำหรับสิ่งนี้เรามีอัตรา Nyquist ที่ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างควรเป็นสองเท่าของความถี่สูงสุด เป็นอัตราวิกฤตของการสุ่มตัวอย่าง

ถ้าสัญญาณ x(t) มีการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าอัตรา Nyquist สัญญาณดั้งเดิมสามารถกู้คืนได้และหากสุ่มตัวอย่างต่ำกว่าอัตรา Nyquist สัญญาณจะไม่สามารถกู้คืนได้

รูปต่อไปนี้อธิบายสัญญาณหากสุ่มตัวอย่างด้วยอัตราที่สูงกว่า 2w ในโดเมนความถี่

รูปด้านบนแสดงการแปลงฟูริเยร์ของสัญญาณ xs (t). ที่นี่ข้อมูลจะถูกทำซ้ำโดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ ไม่มีการปะปนและด้วยเหตุนี้การกู้คืนจึงเป็นไปได้

การแปลงฟูเรียร์ของสัญญาณ xs (t) คือ

$$ X_s (w) = \ frac {1} {T_ {s}} \ sum_ {n = - \ infty} ^ \ infty X (w-nw_0) $$

โดยที่ $ T_s $ = Sampling Period และ $ w_0 = \ frac {2 \ pi} {T_s} $

ให้เราดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าอัตราการสุ่มตัวอย่างเท่ากับสองเท่าของความถี่สูงสุด (2W)

นั่นหมายความว่า,

$$ f_s = 2W $$

ที่ไหน

  • $ f_s $ คือความถี่ในการสุ่มตัวอย่าง

  • W คือความถี่สูงสุด

ผลลัพธ์จะเป็นดังที่แสดงในรูปด้านบน ข้อมูลจะถูกแทนที่โดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ ดังนั้นนี่จึงเป็นอัตราการสุ่มตัวอย่างที่ดีเช่นกัน

ตอนนี้ให้เราดูสภาพ

$$ f_s <2W $$

รูปแบบผลลัพธ์จะมีลักษณะดังรูปต่อไปนี้

เราสามารถสังเกตได้จากรูปแบบข้างต้นว่ามีการทำข้อมูลมากเกินไปซึ่งนำไปสู่การปะปนและการสูญเสียข้อมูล ปรากฏการณ์ที่ไม่ต้องการของการทับซ้อนนี้เรียกว่านามแฝง

นามแฝง

การใช้นามแฝงสามารถเรียกได้ว่าเป็น "ปรากฏการณ์ของส่วนประกอบความถี่สูงในสเปกตรัมของสัญญาณโดยใช้ข้อมูลประจำตัวของส่วนประกอบความถี่ต่ำในสเปกตรัมของเวอร์ชันตัวอย่าง"

มาตรการแก้ไขเพื่อลดผลกระทบของนามแฝงคือ -

  • ในส่วนเครื่องส่งของ PCM ก low pass anti-aliasing filter ใช้ก่อนเครื่องเก็บตัวอย่างเพื่อกำจัดส่วนประกอบความถี่สูงซึ่งไม่ต้องการ

  • สัญญาณที่สุ่มตัวอย่างหลังจากการกรองจะถูกสุ่มตัวอย่างในอัตราที่สูงกว่าอัตรา Nyquist เล็กน้อย

การเลือกอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าอัตรา Nyquist นี้ยังช่วยในการออกแบบไฟล์ reconstruction filter ที่เครื่องรับ

ขอบเขตของการแปลงฟูเรียร์

เป็นที่สังเกตโดยทั่วไปว่าเราขอความช่วยเหลือจากอนุกรมฟูริเยร์และการแปลงฟูริเยร์ในการวิเคราะห์สัญญาณและในการพิสูจน์ทฤษฎีบท เป็นเพราะ -

  • การแปลงฟูริเยร์เป็นส่วนขยายของอนุกรมฟูริเยร์สำหรับสัญญาณที่ไม่ใช่คาบ

  • การแปลงฟูเรียร์เป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยในการดูสัญญาณในโดเมนต่างๆและช่วยในการวิเคราะห์สัญญาณได้อย่างง่ายดาย

  • สัญญาณใด ๆ สามารถย่อยสลายได้ในรูปของผลรวมของไซน์และโคไซน์โดยใช้การแปลงฟูริเยร์นี้

ในบทถัดไปให้เราพูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดของ Quantization

การแปลงสัญญาณอนาล็อกเป็นดิจิทัลเกี่ยวข้องกับการปัดเศษของค่าซึ่งมีค่าเท่ากับค่าอนาล็อกโดยประมาณ วิธีการสุ่มตัวอย่างจะเลือกจุดสองสามจุดบนสัญญาณแอนะล็อกจากนั้นจุดเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อปัดเศษค่าออกเป็นค่าที่ใกล้เสถียร กระบวนการดังกล่าวเรียกว่าQuantization.

การหาปริมาณสัญญาณอนาล็อก

ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอลทำหน้าที่ประเภทนี้เพื่อสร้างชุดของค่าดิจิทัลจากสัญญาณอนาล็อกที่กำหนด รูปต่อไปนี้แสดงถึงสัญญาณแอนะล็อก สัญญาณนี้จะถูกแปลงเป็นดิจิทัลต้องผ่านการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณ

การหาปริมาณของสัญญาณแอนะล็อกทำได้โดยการแยกแยะสัญญาณด้วยระดับการหาปริมาณ Quantization กำลังแสดงค่าตัวอย่างของแอมพลิจูดด้วยชุดระดับที่ จำกัด ซึ่งหมายถึงการแปลงตัวอย่างแอมพลิจูดต่อเนื่องเป็นสัญญาณเวลาไม่ต่อเนื่อง

รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าสัญญาณอนาล็อกได้รับการวัดปริมาณอย่างไร เส้นสีน้ำเงินแสดงถึงสัญญาณแอนะล็อกในขณะที่เส้นสีน้ำตาลแสดงถึงสัญญาณเชิงปริมาณ

ทั้งการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณทำให้ข้อมูลสูญหาย คุณภาพของเอาต์พุต Quantizer ขึ้นอยู่กับจำนวนระดับการหาปริมาณที่ใช้ แอมพลิจูดที่ไม่ต่อเนื่องของเอาต์พุตเชิงปริมาณเรียกว่าเป็นrepresentation levels หรือ reconstruction levels. ระยะห่างระหว่างระดับการแสดงที่อยู่ติดกันทั้งสองเรียกว่า aquantum หรือ step-size.

รูปต่อไปนี้แสดงสัญญาณเชิงปริมาณที่เป็นผลลัพธ์ซึ่งเป็นรูปแบบดิจิทัลสำหรับสัญญาณแอนะล็อกที่กำหนด

นี้เรียกอีกอย่างว่า Stair-case รูปคลื่นตามรูปร่าง

ประเภทของ Quantization

Quantization มีสองประเภทคือ - Quantization และ Non-uniform Quantization

ประเภทของการหาปริมาณที่ระดับการหาปริมาณมีระยะห่างสม่ำเสมอเรียกว่า a Uniform Quantization. ประเภทของการหาปริมาณที่ระดับการหาปริมาณไม่เท่ากันและส่วนใหญ่ความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาเป็นลอการิทึมเรียกว่า aNon-uniform Quantization.

การหาปริมาณสม่ำเสมอมีสองประเภท เป็นประเภท Mid-Rise และ Mid-Tread ตัวเลขต่อไปนี้แสดงถึงการหาปริมาณสม่ำเสมอสองประเภท

รูปที่ 1 แสดงประเภทของดอกยางระดับกลางและรูปที่ 2 แสดงประเภทดอกยางระดับกลางของการหาปริมาณสม่ำเสมอ

  • Mid-Riseชนิดถูกเรียกเช่นนี้เนื่องจากจุดเริ่มต้นอยู่ตรงกลางของส่วนที่เพิ่มขึ้นของกราฟกรณีบันได ระดับการหาปริมาณในประเภทนี้เป็นตัวเลข

  • Mid-treadชนิดถูกเรียกเช่นนี้เนื่องจากต้นกำเนิดอยู่ตรงกลางดอกยางของกราฟกรณีบันได ระดับการหาปริมาณในประเภทนี้เป็นจำนวนคี่

  • ควอนไทเซอร์เครื่องแบบทั้งแบบกลางขึ้นและกลางมีสมมาตรเกี่ยวกับจุดกำเนิด

Quantization Error

สำหรับระบบใด ๆ ในระหว่างการทำงานค่าของอินพุตและเอาต์พุตจะมีความแตกต่างกันเสมอ การประมวลผลของระบบส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดซึ่งความแตกต่างของค่าเหล่านั้น

ความแตกต่างระหว่างค่าอินพุตและค่าเชิงปริมาณเรียกว่า a Quantization Error. กQuantizerเป็นฟังก์ชันลอการิทึมที่ดำเนินการ Quantization (ปัดเศษค่า) ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล (ADC) ทำงานเป็นเครื่องวัดปริมาณ

รูปต่อไปนี้แสดงตัวอย่างสำหรับข้อผิดพลาดในการหาปริมาณซึ่งระบุความแตกต่างระหว่างสัญญาณดั้งเดิมและสัญญาณเชิงปริมาณ

Quantization Noise

เป็นข้อผิดพลาดเชิงปริมาณประเภทหนึ่งซึ่งมักเกิดในสัญญาณเสียงอะนาล็อกในขณะที่วัดปริมาณเป็นดิจิทัล ตัวอย่างเช่นในเพลงสัญญาณจะเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ โดยที่ความสม่ำเสมอไม่พบข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดดังกล่าวทำให้เกิดสัญญาณรบกวนแบบไวด์แบนด์ที่เรียกว่าQuantization Noise.

การทำงานร่วมกันใน PCM

คำ Compandingเป็นการรวมกันของการบีบอัดและการขยายซึ่งหมายความว่าทั้งสองอย่างนั้น นี่เป็นเทคนิคที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ใช้ใน PCM ซึ่งบีบอัดข้อมูลที่เครื่องส่งและขยายข้อมูลเดียวกันที่เครื่องรับ ผลกระทบของเสียงรบกวนและ crosstalk จะลดลงโดยใช้เทคนิคนี้

เทคนิค Companding มีสองประเภท พวกเขาคือ -

เทคนิคการปฏิบัติตามกฎหมาย

  • การหาปริมาณสม่ำเสมอทำได้ที่ A = 1โดยที่เส้นโค้งลักษณะเป็นเส้นตรงและไม่มีการบีบอัด

  • A-law มีขึ้นกลางที่จุดกำเนิด ดังนั้นจึงมีค่าที่ไม่ใช่ศูนย์

  • A-law companding ใช้สำหรับระบบโทรศัพท์ PCM

เทคนิคการปฏิบัติตามกฎหมาย

  • การหาปริมาณสม่ำเสมอทำได้ที่ µ = 0โดยที่เส้นโค้งลักษณะเป็นเส้นตรงและไม่มีการบีบอัด

  • µ-law มีดอกยางกลางที่จุดกำเนิด ดังนั้นจึงมีค่าเป็นศูนย์

  • comp-law companding ใช้สำหรับสัญญาณเสียงพูดและเพลง

-law ใช้ในอเมริกาเหนือและญี่ปุ่น

สำหรับตัวอย่างที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมากเมื่อเข้ารหัสโดยเทคนิค PCM ให้ทิ้งข้อมูลที่ซ้ำซ้อนไว้ข้างหลัง ในการประมวลผลข้อมูลที่ซ้ำซ้อนนี้และเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจึงเป็นการตัดสินใจที่ชาญฉลาดที่จะใช้ค่าตัวอย่างที่คาดการณ์โดยสันนิษฐานจากผลลัพธ์ก่อนหน้านี้และสรุปด้วยค่าเชิงปริมาณ กระบวนการดังกล่าวเรียกว่าDifferential PCM (DPCM) เทคนิค.

เครื่องส่ง DPCM

DPCM Transmitter ประกอบด้วย Quantizer และ Predictor พร้อมวงจรฤดูร้อนสองวงจร ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของเครื่องส่ง DPCM

สัญญาณในแต่ละจุดมีชื่อเป็น -

  • $ x (nT_s) $ คืออินพุตตัวอย่าง

  • $ \ widehat {x} (nT_s) $ คือตัวอย่างที่คาดการณ์ไว้

  • $ e (nT_s) $ คือความแตกต่างของอินพุตตัวอย่างและเอาต์พุตที่คาดการณ์ซึ่งมักเรียกว่าเป็นข้อผิดพลาดในการคาดการณ์

  • $ v (nT_s) $ คือเอาต์พุตเชิงปริมาณ

  • $ u (nT_s) $ เป็นอินพุตตัวทำนายซึ่งจริงๆแล้วคือเอาต์พุตฤดูร้อนของเอาต์พุตตัวทำนายและเอาต์พุตตัวควอนไทเซอร์

ตัวทำนายสร้างตัวอย่างที่สันนิษฐานจากเอาต์พุตก่อนหน้าของวงจรเครื่องส่งสัญญาณ อินพุตของตัวทำนายนี้คือสัญญาณอินพุต $ x (nT_s) $ ในเวอร์ชันเชิงปริมาณ

Quantizer Output แสดงเป็น -

$$ v (nT_s) = Q [e (nT_s)] $$

$ = e (nT_s) + q (nT_s) $

ที่ไหน q (nTs) คือข้อผิดพลาดเชิงปริมาณ

อินพุต Predictor คือผลรวมของเอาต์พุต Quantizer และเอาต์พุตตัวทำนาย

$$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + v (nT_s) $$

$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + e (nT_s) + q (nT_s) $

$$ u (nT_s) = x (nT_s) + q (nT_s) $$

ใช้วงจรทำนายเดียวกันในตัวถอดรหัสเพื่อสร้างอินพุตดั้งเดิมขึ้นใหม่

ตัวรับ DPCM

แผนภาพบล็อกของ DPCM Receiver ประกอบด้วยตัวถอดรหัสตัวทำนายและวงจรฤดูร้อน ต่อไปนี้เป็นแผนภาพของ DPCM Receiver

สัญกรณ์ของสัญญาณจะเหมือนกับสัญญาณก่อนหน้านี้ ในกรณีที่ไม่มีสัญญาณรบกวนอินพุตของตัวรับสัญญาณที่เข้ารหัสจะเหมือนกับเอาต์พุตของเครื่องส่งสัญญาณที่เข้ารหัส

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ตัวทำนายจะถือว่าค่าตามผลลัพธ์ก่อนหน้านี้ อินพุตที่กำหนดให้กับตัวถอดรหัสจะถูกประมวลผลและเอาต์พุตนั้นจะรวมเข้ากับเอาต์พุตของตัวทำนายเพื่อให้ได้เอาต์พุตที่ดีขึ้น

อัตราการสุ่มตัวอย่างของสัญญาณควรสูงกว่าอัตรา Nyquist เพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างที่ดีขึ้น หากช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างใน Differential PCM ลดลงมากความแตกต่างของแอมพลิจูดตัวอย่างต่อตัวอย่างจะน้อยมากราวกับว่าความแตกต่างคือ1-bit quantizationจากนั้นขนาดขั้นตอนจะมีขนาดเล็กมากเช่น Δ (เดลต้า).

การปรับเดลต้า

ประเภทของการมอดูเลตซึ่งอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงกว่ามากและขนาดขั้นตอนหลังจากการหาปริมาณมีค่าน้อยกว่า Δการมอดูเลตดังกล่าวเรียกว่า delta modulation.

คุณสมบัติของ Delta Modulation

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการของการมอดูเลตเดลต้า

  • อินพุตที่สุ่มตัวอย่างมากเกินไปถูกนำมาใช้เพื่อใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ของสัญญาณอย่างเต็มที่

  • การออกแบบปริมาณนั้นเรียบง่าย

  • ลำดับการป้อนข้อมูลสูงกว่าอัตรา Nyquist มาก

  • คุณภาพอยู่ในระดับปานกลาง

  • การออกแบบโมดูเลเตอร์และเดโมดูเลเตอร์นั้นเรียบง่าย

  • การประมาณแบบขั้นบันไดของรูปคลื่นเอาท์พุต

  • ขนาดขั้นบันไดมีขนาดเล็กมากกล่าวคือ Δ (เดลต้า).

  • ผู้ใช้สามารถกำหนดอัตราบิตได้

  • สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้งานที่ง่ายกว่า

Delta Modulation เป็นรูปแบบที่เรียบง่ายของเทคนิค DPCM ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า 1-bit DPCM scheme. เมื่อช่วงการสุ่มตัวอย่างลดลงความสัมพันธ์ของสัญญาณจะสูงขึ้น

เดลต้าโมดูเลเตอร์

Delta Modulator ประกอบด้วย quantizer 1 บิตและวงจรหน่วงเวลาพร้อมกับวงจรฤดูร้อนสองวงจร ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของโมดูเลเตอร์เดลต้า

วงจรทำนายใน DPCM ถูกแทนที่ด้วยวงจรหน่วงเวลาแบบธรรมดาใน DM

จากแผนภาพด้านบนเรามีสัญกรณ์ดังนี้ -

  • $ x (nT_s) $ = มากกว่าอินพุตตัวอย่าง

  • $ e_p (nT_s) $ = เอาต์พุตฤดูร้อนและอินพุต quantizer

  • $ e_q (nT_s) $ = quantizer output = $ v (nT_s) $

  • $ \ widehat {x} (nT_s) $ = เอาต์พุตของวงจรหน่วงเวลา

  • $ u (nT_s) $ = อินพุตของวงจรหน่วงเวลา

เมื่อใช้สัญกรณ์เหล่านี้ตอนนี้เราจะพยายามหาขั้นตอนการมอดูเลตเดลต้า

$ e_p (nT_s) = x (nT_s) - \ widehat {x} (nT_s) $

--------- สมการ 1

$ = x (nT_s) - u ([n - 1] T_s) $

$ = x (nT_s) - [\ widehat {x} [[n - 1] T_s] + v [[n-1] T_s]] $

--------- สมการ 2

นอกจากนี้

$ v (nT_s) = e_q (nT_s) = S.sig. [e_p (nT_s)] $

--------- สมการ 3

$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + e_q (nT_s) $

ที่ไหน

  • $ \ widehat {x} (nT_s) $ = ค่าก่อนหน้าของวงจรหน่วงเวลา

  • $ e_q (nT_s) $ = quantizer output = $ v (nT_s) $

ดังนั้น

$ u (nT_s) = u ([n-1] T_s) + v (nT_s) $

--------- สมการ 4

ซึ่งหมายความว่า,

The present input of the delay unit

= (The previous output of the delay unit) + (the present quantizer output)

สมมติว่าเงื่อนไขเป็นศูนย์ของการสะสม

$ u (nT_s) = S \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ n sig [e_p (jT_s)] $

Accumulated version of DM output = $ \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ nv (jT_s) $

--------- สมการ 5

ตอนนี้โปรดทราบว่า

$ \ widehat {x} (nT_s) = u ([n-1] T_s) $

$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ {n - 1} v (jT_s) $

--------- สมการ 6

เอาต์พุตหน่วยหน่วงเวลาคือเอาต์พุตของ Accumulator ที่ล้าหลังโดยหนึ่งตัวอย่าง

จากสมการ 5 และ 6 เราได้โครงสร้างที่เป็นไปได้สำหรับเดโมดูเลเตอร์

รูปคลื่นโดยประมาณของ Stair-case จะเป็นเอาต์พุตของเดลต้าโมดูเลเตอร์ที่มีขนาดขั้นตอนเป็นเดลต้า (Δ). คุณภาพเอาต์พุตของรูปคลื่นอยู่ในระดับปานกลาง

Delta Demodulator

เดโมดูเลเตอร์เดลต้าประกอบด้วยตัวกรองความถี่ต่ำฤดูร้อนและวงจรหน่วงเวลา วงจรทำนายจะถูกตัดออกที่นี่และด้วยเหตุนี้จึงไม่มีการป้อนข้อมูลที่สันนิษฐานให้กับเครื่องถอดรหัส

ต่อไปนี้เป็นแผนภาพสำหรับเดโมดูเลเตอร์เดลต้า

จากแผนภาพด้านบนเรามีสัญกรณ์ดังนี้ -

  • $ \ widehat {v} (nT_s) $ คือตัวอย่างอินพุต

  • $ \ widehat {u} (nT_s) $ คือผลผลิตในช่วงฤดูร้อน

  • $ \ bar {x} (nT_s) $ คือเอาต์พุตล่าช้า

ลำดับไบนารีจะถูกกำหนดให้เป็นอินพุตสำหรับเดโมดูเลเตอร์ เอาต์พุตโดยประมาณของบันไดกรณีถูกกำหนดให้กับ LPF

ตัวกรองความถี่ต่ำถูกนำมาใช้ด้วยเหตุผลหลายประการ แต่เหตุผลที่สำคัญคือการกำจัดสัญญาณรบกวนสำหรับสัญญาณนอกย่านความถี่ ข้อผิดพลาดขนาดขั้นตอนที่อาจเกิดขึ้นที่เครื่องส่งสัญญาณเรียกว่าgranular noiseซึ่งถูกกำจัดที่นี่ หากไม่มีสัญญาณรบกวนเอาต์พุตของโมดูเลเตอร์จะเท่ากับอินพุตเดโมดูเลเตอร์

ข้อดีของ DM มากกว่า DPCM

  • Quantizer 1 บิต

  • การออกแบบโมดูเลเตอร์และเดโมดูเลเตอร์ที่ง่ายมาก

อย่างไรก็ตามมีเสียงรบกวนใน DM

  • ความลาดชันเกินความผิดเพี้ยนของโหลด (เมื่อ Δ เล็ก)

  • เสียงรบกวน (เมื่อ Δ มีขนาดใหญ่)

Adaptive Delta Modulation (ADM)

ในการมอดูเลตแบบดิจิทัลเราพบปัญหาบางอย่างในการกำหนดขนาดขั้นตอนซึ่งมีผลต่อคุณภาพของคลื่นเอาต์พุต

จำเป็นต้องมีขนาดขั้นบันไดที่ใหญ่ขึ้นในความชันของสัญญาณมอดูเลตและจำเป็นต้องมีขนาดขั้นบันไดที่เล็กกว่าซึ่งข้อความมีความลาดเอียงเล็กน้อย รายละเอียดนาทีพลาดในกระบวนการ ดังนั้นจะดีกว่าถ้าเราสามารถควบคุมการปรับขนาดขั้นตอนตามความต้องการของเราเพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างตามแบบที่ต้องการ นี่คือแนวคิดของAdaptive Delta Modulation.

ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ Adaptive delta modulator

อัตราขยายของแอมพลิฟายเออร์ที่ควบคุมแรงดันไฟฟ้าจะถูกปรับโดยสัญญาณเอาต์พุตจากตัวอย่าง อัตราขยายของเครื่องขยายเสียงกำหนดขนาดขั้นตอนและทั้งสองอย่างเป็นสัดส่วน

ADM จะวัดความแตกต่างระหว่างมูลค่าของตัวอย่างปัจจุบันและค่าที่คาดการณ์ไว้ของตัวอย่างถัดไป ใช้ความสูงของขั้นตอนที่แปรผันเพื่อทำนายค่าถัดไปสำหรับการสร้างค่าที่แตกต่างกันอย่างรวดเร็วอย่างซื่อสัตย์

มีเทคนิคบางอย่างที่ปูเส้นทางพื้นฐานไปสู่กระบวนการสื่อสารดิจิทัล สำหรับสัญญาณที่จะแปลงเป็นดิจิทัลเรามีเทคนิคการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณ

เรามี LPC และเทคนิคการมัลติเพล็กซ์แบบดิจิทัลเพื่อให้พวกเขาแสดงทางคณิตศาสตร์ เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลเหล่านี้จะกล่าวถึงเพิ่มเติม

Linear Predictive Coding

Linear Predictive Coding (LPC)เป็นเครื่องมือที่แสดงถึงสัญญาณเสียงพูดดิจิทัลในรูปแบบการทำนายเชิงเส้น ส่วนใหญ่จะใช้ในการประมวลผลสัญญาณเสียงการสังเคราะห์เสียงการรู้จำเสียง ฯลฯ

การทำนายเชิงเส้นจะขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าตัวอย่างปัจจุบันเป็นไปตามการรวมเชิงเส้นของตัวอย่างในอดีต การวิเคราะห์ประมาณค่าของสัญญาณเวลาที่ไม่ต่อเนื่องเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวอย่างก่อนหน้านี้

ซองสเปกตรัมจะแสดงในรูปแบบบีบอัดโดยใช้ข้อมูลของแบบจำลองการทำนายเชิงเส้น สิ่งนี้สามารถแทนค่าทางคณิตศาสตร์ได้เป็น -

$ s (n) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 1} ^ p \ alpha_k s (n - k) $ สำหรับค่าบางค่าของ p และ αk

ที่ไหน

  • s(n) คือตัวอย่างคำพูดปัจจุบัน

  • k เป็นตัวอย่างเฉพาะ

  • p คือค่าล่าสุด

  • αk เป็นตัวทำนายร่วมที่มีประสิทธิภาพ

  • s(n - k) คือตัวอย่างคำพูดก่อนหน้านี้

สำหรับ LPC ค่าประสิทธิภาพร่วมของตัวทำนายจะถูกกำหนดโดยการลดผลรวมของความแตกต่างกำลังสอง (ในช่วงเวลา จำกัด ) ระหว่างตัวอย่างเสียงพูดจริงกับค่าที่คาดการณ์เชิงเส้น

นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์มากสำหรับ encoding speechในอัตราบิตต่ำ วิธี LPC ใกล้เคียงกับไฟล์Fast Fourier Transform (FFT) วิธี.

มัลติเพล็กซ์

Multiplexingเป็นกระบวนการรวมสัญญาณหลายสัญญาณเป็นสัญญาณเดียวผ่านสื่อที่ใช้ร่วมกัน สัญญาณเหล่านี้หากเป็นแบบอะนาล็อกกระบวนการนี้จะเรียกว่าเป็นanalog multiplexing. หากสัญญาณดิจิทัลเป็นมัลติเพล็กซ์จะเรียกว่าเป็นdigital multiplexing.

การมัลติเพล็กซ์ได้รับการพัฒนาขึ้นครั้งแรกในระบบโทรศัพท์ สัญญาณจำนวนหนึ่งถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อส่งผ่านสายเคเบิลเส้นเดียว กระบวนการมัลติเพล็กซ์แบ่งช่องทางการสื่อสารออกเป็นช่องทางลอจิคัลหลายช่องโดยแบ่งแต่ละช่องสัญญาณสำหรับสัญญาณข้อความหรือสตรีมข้อมูลที่จะถ่ายโอน อุปกรณ์ที่ทำมัลติเพล็กซ์สามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์MUX. กระบวนการย้อนกลับคือการแยกจำนวนช่องสัญญาณออกจากช่องหนึ่งซึ่งทำที่เครื่องรับเรียกว่าเป็นde-multiplexing. อุปกรณ์ที่ทำ de-multiplexing เรียกว่าเป็นDEMUX.

ตัวเลขต่อไปนี้แสดงถึง MUX และ DEMUX การใช้งานหลักอยู่ในด้านการสื่อสาร

ประเภทของ Multiplexers

มัลติเพล็กเซอร์ส่วนใหญ่มีสองประเภท ได้แก่ อนาล็อกและดิจิตอล พวกเขาแบ่งออกเป็น FDM, WDM และ TDM เพิ่มเติม รูปต่อไปนี้ให้แนวคิดโดยละเอียดเกี่ยวกับการจำแนกประเภทนี้

จริงๆแล้วเทคนิคการมัลติเพล็กซ์มีหลายประเภท จากทั้งหมดนี้เรามีประเภทหลักที่มีการจำแนกประเภททั่วไปดังที่กล่าวถึงในรูปด้านบน

มัลติเพล็กซ์แบบอนาล็อก

เทคนิคการมัลติเพล็กซ์แบบอะนาล็อกเกี่ยวข้องกับสัญญาณที่มีลักษณะเป็นอนาล็อก สัญญาณแอนะล็อกถูกมัลติเพล็กซ์ตามความถี่ (FDM) หรือความยาวคลื่น (WDM)

การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความถี่ (FDM)

ในการมัลติเพล็กซ์แบบอะนาล็อกเทคนิคที่ใช้มากที่สุดคือ Frequency Division Multiplexing (FDM). เทคนิคนี้ใช้ความถี่ต่างๆเพื่อรวมสตรีมข้อมูลเพื่อส่งไปยังสื่อการสื่อสารเป็นสัญญาณเดียว

Example - เครื่องส่งโทรทัศน์แบบดั้งเดิมซึ่งส่งช่องสัญญาณจำนวนมากผ่านสายเคเบิลเส้นเดียวใช้ FDM

การแบ่งส่วนความยาวคลื่น (WDM)

การมัลติเพล็กซ์หารความยาวคลื่นเป็นเทคนิคอะนาล็อกซึ่งกระแสข้อมูลจำนวนมากที่มีความยาวคลื่นต่างกันจะถูกส่งไปในสเปกตรัมของแสง ถ้าความยาวคลื่นเพิ่มขึ้นความถี่ของสัญญาณจะลดลง กprism ซึ่งสามารถเปลี่ยนความยาวคลื่นที่แตกต่างกันให้เป็นเส้นเดียวสามารถใช้ที่เอาต์พุตของ MUX และอินพุตของ DEMUX

Example - การสื่อสารด้วยใยแก้วนำแสงใช้เทคนิค WDM เพื่อรวมความยาวคลื่นที่แตกต่างกันให้เป็นแสงเดียวสำหรับการสื่อสาร

Digital Multiplexing

คำว่าดิจิทัลหมายถึงบิตของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง ดังนั้นข้อมูลที่มีอยู่จึงอยู่ในรูปแบบของเฟรมหรือแพ็กเก็ตซึ่งไม่ต่อเนื่อง

การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งเวลา (TDM)

ใน TDM กรอบเวลาจะแบ่งออกเป็นช่วงเวลา เทคนิคนี้ใช้ในการส่งสัญญาณผ่านช่องทางการสื่อสารเดียวโดยการจัดสรรหนึ่งช่องสำหรับแต่ละข้อความ

TDM ทุกประเภทหลัก ๆ คือ TDM แบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส

TDM แบบซิงโครนัส

ใน Synchronous TDM อินพุตจะเชื่อมต่อกับเฟรม ถ้ามี 'n'จำนวนการเชื่อมต่อจากนั้นเฟรมจะแบ่งออกเป็น'n' ช่วงเวลา. มีการจัดสรรสล็อตหนึ่งช่องสำหรับแต่ละสายอินพุต

ในเทคนิคนี้อัตราการสุ่มตัวอย่างเป็นเรื่องปกติสำหรับสัญญาณทั้งหมดดังนั้นจึงได้รับอินพุตนาฬิกาเดียวกัน MUX จะจัดสรรสล็อตเดียวกันให้กับอุปกรณ์แต่ละเครื่องตลอดเวลา

TDM แบบอะซิงโครนัส

ใน Asynchronous TDM อัตราการสุ่มตัวอย่างจะแตกต่างกันสำหรับแต่ละสัญญาณและไม่จำเป็นต้องใช้นาฬิกาทั่วไป หากอุปกรณ์ที่กำหนดสำหรับช่องเวลาไม่ส่งข้อมูลใด ๆ และไม่ได้ใช้งานช่องนั้นจะถูกจัดสรรให้กับอุปกรณ์อื่นซึ่งแตกต่างจากซิงโครนัส TDM ประเภทนี้ใช้ในเครือข่ายโหมดถ่ายโอนแบบอะซิงโครนัส

รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์

เพื่อให้ระบบการสื่อสารใด ๆ มีความน่าเชื่อถือควรส่งและรับสัญญาณอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ คลื่น PCM หลังจากส่งผ่านช่องสัญญาณจะบิดเบี้ยวเนื่องจากสัญญาณรบกวนที่นำมาจากช่องสัญญาณ

ชีพจรกำเนิดใหม่เมื่อเทียบกับชีพจรดั้งเดิมและชีพจรที่ได้รับจะเป็นดังแสดงในรูปต่อไปนี้

สำหรับการสร้างสัญญาณที่ดีขึ้นวงจรที่เรียกว่า as regenerative repeaterถูกว่าจ้างในเส้นทางก่อนเครื่องรับ สิ่งนี้ช่วยในการกู้คืนสัญญาณจากการสูญเสียที่เกิดขึ้น ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ

ซึ่งประกอบด้วยอีควอไลเซอร์พร้อมกับแอมพลิฟายเออร์วงจรจับเวลาและอุปกรณ์ตัดสินใจ การทำงานของแต่ละส่วนประกอบมีรายละเอียดดังนี้

อีควอไลเซอร์

ช่องสัญญาณสร้างความกว้างและความผิดเพี้ยนของเฟสให้กับสัญญาณ นี่เป็นเพราะลักษณะการส่งสัญญาณของช่องสัญญาณ วงจรอีควอไลเซอร์จะชดเชยการสูญเสียเหล่านี้โดยการสร้างพัลส์ที่ได้รับ

วงจรเวลา

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพควรทำการสุ่มตัวอย่างพัลส์โดยที่อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) สูงสุด เพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบนี้การฝึกพัลส์เป็นระยะจะต้องได้มาจากพัลส์ที่ได้รับซึ่งทำโดยวงจรจับเวลา

ดังนั้นวงจรจับเวลาจึงจัดสรรช่วงเวลาสำหรับการสุ่มตัวอย่างที่ SNR สูงผ่านพัลส์ที่ได้รับ

อุปกรณ์การตัดสินใจ

วงจรจับเวลากำหนดเวลาในการสุ่มตัวอย่าง อุปกรณ์การตัดสินใจเปิดใช้งานในช่วงเวลาสุ่มตัวอย่างเหล่านี้ อุปกรณ์การตัดสินใจจะตัดสินผลลัพธ์โดยพิจารณาจากความกว้างของพัลส์เชิงปริมาณและสัญญาณรบกวนเกินค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือไม่

นี่เป็นเทคนิคบางส่วนที่ใช้ในการสื่อสารดิจิทัล มีเทคนิคสำคัญอื่น ๆ ที่ต้องเรียนรู้เรียกว่าเป็นเทคนิคการเข้ารหัสข้อมูล ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาในบทต่อ ๆ ไปหลังจากดูรหัสบรรทัดแล้ว

line codeคือรหัสที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูลของสัญญาณดิจิทัลผ่านสายส่ง กระบวนการเข้ารหัสนี้ถูกเลือกเพื่อหลีกเลี่ยงการทับซ้อนและการบิดเบือนของสัญญาณเช่นการรบกวนระหว่างสัญลักษณ์

คุณสมบัติของ Line Coding

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติของการเข้ารหัสบรรทัด -

  • เนื่องจากการเข้ารหัสเสร็จสิ้นเพื่อให้ส่งบิตมากขึ้นบนสัญญาณเดียวแบนด์วิดท์ที่ใช้จะลดลงมาก

  • สำหรับแบนด์วิดท์ที่กำหนดจะใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

  • ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดจะลดลงมาก

  • การตรวจจับข้อผิดพลาดเสร็จสิ้นแล้วและไบโพลาร์ก็มีความสามารถในการแก้ไขเช่นกัน

  • ความหนาแน่นของกำลังดีมาก

  • เนื้อหาเกี่ยวกับเวลานั้นเพียงพอ

  • สตริงยาวของ 1s และ 0s หลีกเลี่ยงเพื่อรักษาความโปร่งใส

ประเภทของ Line Coding

Line Coding มี 3 ประเภท

  • Unipolar
  • Polar
  • Bi-polar

การส่งสัญญาณ Unipolar

การส่งสัญญาณ Unipolar เรียกอีกอย่างว่า On-Off Keying หรือเพียงแค่ OOK.

การปรากฏตัวของชีพจรแสดงถึง 1 และการไม่มีชีพจรแสดงถึง 0.

การส่งสัญญาณ Unipolar มีสองรูปแบบ -

  • ไม่กลับสู่ศูนย์ (NRZ)
  • กลับสู่ศูนย์ (RZ)

Unipolar Non-Return to Zero (NRZ)

ในการส่งสัญญาณแบบ unipolar ประเภทนี้ข้อมูลที่มีค่าสูงจะแสดงด้วยพัลส์บวกที่เรียกว่า Markซึ่งมีระยะเวลา T0เท่ากับระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ อินพุตข้อมูลต่ำไม่มีพัลส์

รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน

Advantages

ข้อดีของ Unipolar NRZ คือ -

  • มันเป็นเรื่องง่าย
  • ต้องการแบนด์วิดท์ที่น้อยกว่านี้

Disadvantages

ข้อเสียของ Unipolar NRZ คือ -

  • ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด

  • การมีส่วนประกอบความถี่ต่ำอาจทำให้สัญญาณขาดหาย

  • ไม่มีนาฬิกาอยู่

  • การสูญเสียการซิงโครไนซ์มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น (โดยเฉพาะสำหรับสตริงที่ยาวของ 1s และ 0s).

Unipolar Return to Zero (RZ)

ในการส่งสัญญาณแบบ unipolar ประเภทนี้ข้อมูลสูงแม้ว่าจะแสดงด้วยไฟล์ Mark pulseระยะเวลาของมัน T0น้อยกว่าระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ ครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตยังคงสูง แต่จะกลับสู่ศูนย์ทันทีและแสดงการไม่มีพัลส์ในช่วงครึ่งเวลาที่เหลือของบิต

เป็นที่เข้าใจอย่างชัดเจนด้วยความช่วยเหลือของรูปต่อไปนี้

Advantages

ข้อดีของ Unipolar RZ คือ -

  • มันเป็นเรื่องง่าย
  • เส้นสเปกตรัมที่มีอัตราสัญลักษณ์สามารถใช้เป็นนาฬิกาได้

Disadvantages

ข้อเสียของ Unipolar RZ คือ -

  • ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
  • ใช้แบนด์วิดท์เป็นสองเท่าของ unipolar NRZ
  • การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz

การส่งสัญญาณขั้วโลก

มีสองวิธีในการส่งสัญญาณขั้วโลก พวกเขาคือ -

  • ขั้วโลก NRZ
  • ขั้วโลก RZ

ขั้วโลก NRZ

ในการส่งสัญญาณโพลาร์ประเภทนี้ข้อมูลสูงจะแสดงด้วยพัลส์บวกในขณะที่ข้อมูลต่ำจะแสดงด้วยพัลส์ลบ รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงหลุมนี้

Advantages

ข้อดีของ Polar NRZ คือ -

  • มันเป็นเรื่องง่าย
  • ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่

Disadvantages

ข้อเสียของ Polar NRZ คือ -

  • ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด

  • ไม่มีนาฬิกาอยู่

  • การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz.

ขั้วโลก RZ

ในการส่งสัญญาณโพลาร์ประเภทนี้ข้อมูลสูงแม้ว่าจะแสดงด้วยไฟล์ Mark pulseระยะเวลาของมัน T0น้อยกว่าระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ ครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตยังคงสูง แต่จะกลับสู่ศูนย์ทันทีและแสดงการไม่มีพัลส์ในช่วงครึ่งเวลาที่เหลือของบิต

อย่างไรก็ตามสำหรับอินพุตต่ำพัลส์เชิงลบจะแสดงถึงข้อมูลและระดับศูนย์จะยังคงเหมือนเดิมสำหรับอีกครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิต รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน

Advantages

ข้อดีของ Polar RZ คือ -

  • มันเป็นเรื่องง่าย
  • ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่

Disadvantages

ข้อเสียของ Polar RZ คือ -

  • ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด

  • ไม่มีนาฬิกาอยู่

  • ใช้แบนด์วิดท์สองเท่าของ Polar NRZ

  • การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz.

สัญญาณสองขั้ว

นี่คือเทคนิคการเข้ารหัสที่มีแรงดันไฟฟ้าสามระดับคือ +, - และ 0. สัญญาณดังกล่าวเรียกว่าduo-binary signal.

ตัวอย่างของประเภทนี้คือ Alternate Mark Inversion (AMI). สำหรับ1ระดับแรงดันจะเปลี่ยนจาก + เป็น - หรือจาก - เป็น + โดยมีทางเลือกอื่น 1sจะมีขั้วเท่ากัน ก0 จะมีระดับแรงดันไฟฟ้าเป็นศูนย์

แม้ในวิธีนี้เรามีสองประเภท

  • ไบโพลาร์ NRZ
  • ไบโพลาร์ RZ

จากแบบจำลองที่กล่าวมาเราได้เรียนรู้ความแตกต่างระหว่าง NRZ และ RZ มันก็ไปในทางเดียวกันที่นี่เช่นกัน รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน

รูปด้านบนมีทั้งรูปคลื่น Bipolar NRZ และ RZ ระยะเวลาพัลส์และระยะเวลาบิตสัญลักษณ์เท่ากันในประเภท NRZ ในขณะที่ระยะเวลาพัลส์เป็นครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ในประเภท RZ

ข้อดี

ต่อไปนี้เป็นข้อดี -

  • มันเป็นเรื่องง่าย

  • ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่

  • ใช้แบนด์วิดท์ต่ำกว่าโครงร่าง NRZ แบบ unipolar และ polar

  • เทคนิคนี้เหมาะสำหรับการส่งผ่านสาย AC คู่กันเนื่องจากสัญญาณจะไม่เกิดขึ้นที่นี่

  • ความสามารถในการตรวจจับข้อผิดพลาดเดียวมีอยู่ในสิ่งนี้

ข้อเสีย

ต่อไปนี้เป็นข้อเสีย -

  • ไม่มีนาฬิกาอยู่
  • สตริงข้อมูลที่ยาวทำให้สูญเสียการซิงโครไนซ์

ความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลัง

ฟังก์ชันที่อธิบายถึงวิธีการกระจายพลังของสัญญาณที่ความถี่ต่างๆในโดเมนความถี่เรียกว่าเป็น Power Spectral Density (PSD).

PSD คือการแปลงฟูริเยร์ของความสัมพันธ์อัตโนมัติ (ความคล้ายคลึงกันระหว่างการสังเกต) มันอยู่ในรูปของพัลส์สี่เหลี่ยม

แหล่งที่มาของ PSD

ตามทฤษฎีบทของ Einstein-Wiener-Khintchine หากทราบฟังก์ชันสหสัมพันธ์อัตโนมัติหรือความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลังของกระบวนการสุ่มก็จะพบอีกอย่างที่แน่นอน

ดังนั้นเพื่อให้ได้มาซึ่งความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลังเราจะใช้เวลาสหสัมพันธ์อัตโนมัติ $ (R_x (\ tau)) $ ของสัญญาณไฟ $ x (t) $ ดังที่แสดงด้านล่าง

$ R_x (\ tau) = \ lim_ {T_p \ rightarrow \ infty} \ frac {1} {T_p} \ int _ {\ frac {{- T_p}} {2}} ^ {\ frac {T_p} {2}} x (t) x (t + \ tau) dt $

เนื่องจาก $ x (t) $ ประกอบด้วยแรงกระตุ้น $ R_x (\ tau) $ จึงสามารถเขียนเป็น

$ R_x (\ tau) = \ frac {1} {T} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = - \ infty} ^ \ infty R_n \ delta (\ tau - nT) $

โดยที่ $ R_n = \ lim_ {N \ rightarrow \ infty} \ frac {1} {N} \ sum_ka_ka_ {k + n} $

ทำความรู้จักกับ $ R_n = R _ {- n} $ สำหรับสัญญาณจริง

$ S_x (w) = \ frac {1} {T} (R_0 + 2 \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = 1} ^ \ infty R_n \ cos nwT) $

เนื่องจากฟิลเตอร์พัลส์มีสเปกตรัม $ (w) \ leftrightarrow f (t) $ เราจึงมี

$ s_y (w) = \ กลาง F (w) \ กลาง ^ 2S_x (w) $

$ = \ frac {\ mid F (w) \ mid ^ 2} {T} (\ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = - \ infty} ^ \ infty R_ne ^ {- jnwT_ {b}}) $

$ = \ frac {\ mid F (w) \ mid ^ 2} {T} (R_0 + 2 \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = 1} ^ \ infty R_n \ cos nwT) $

ดังนั้นเราจึงได้สมการสำหรับ Power Spectral Density เมื่อใช้สิ่งนี้เราจะพบ PSD ของรหัสบรรทัดต่างๆ

Encoding เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลหรือลำดับอักขระสัญลักษณ์ตัวอักษร ฯลฯ ที่กำหนดให้เป็นรูปแบบที่กำหนดสำหรับการส่งข้อมูลอย่างปลอดภัย Decoding เป็นกระบวนการย้อนกลับของการเข้ารหัสซึ่งเป็นการดึงข้อมูลจากรูปแบบที่แปลงแล้ว

การเข้ารหัสข้อมูล

การเข้ารหัสเป็นกระบวนการของการใช้รูปแบบต่างๆของแรงดันไฟฟ้าหรือระดับกระแสเพื่อแสดง 1s และ 0s ของสัญญาณดิจิตอลบนลิงค์การส่ง

ประเภททั่วไปของการเข้ารหัสบรรทัด ได้แก่ Unipolar, Polar, Bipolar และ Manchester

เทคนิคการเข้ารหัส

เทคนิคการเข้ารหัสข้อมูลแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆดังต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของการแปลงข้อมูล

  • Analog data to Analog signals - เทคนิคการมอดูเลตเช่น Amplitude Modulation, Frequency Modulation และ Phase Modulation ของสัญญาณอนาล็อกอยู่ในหมวดหมู่นี้

  • Analog data to Digital signals- กระบวนการนี้สามารถเรียกได้ว่าเป็นการแปลงเป็นดิจิทัลซึ่งทำโดย Pulse Code Modulation (PCM) ดังนั้นจึงไม่มีอะไรนอกจากการมอดูเลตแบบดิจิทัล ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณเป็นปัจจัยสำคัญในเรื่องนี้ Delta Modulation ให้เอาต์พุตที่ดีกว่า PCM

  • Digital data to Analog signals- เทคนิคการมอดูเลตเช่น Amplitude Shift Keying (ASK), Frequency Shift Keying (FSK), Phase Shift Keying (PSK) เป็นต้นอยู่ในหมวดหมู่นี้ สิ่งเหล่านี้จะกล่าวถึงในบทต่อ ๆ ไป

  • Digital data to Digital signals- อยู่ในส่วนนี้ มีหลายวิธีในการแมปข้อมูลดิจิทัลกับสัญญาณดิจิทัล บางคนเป็น -

ไม่กลับสู่ศูนย์ (NRZ)

มีรหัส NRZ 1 สำหรับระดับไฟฟ้าแรงสูงและ 0สำหรับระดับแรงดันไฟฟ้าต่ำ ลักษณะการทำงานหลักของรหัส NRZ คือระดับแรงดันไฟฟ้าจะคงที่ในช่วงบิต จุดสิ้นสุดหรือจุดเริ่มต้นของบิตจะไม่ถูกระบุและจะคงสถานะแรงดันไฟฟ้าไว้เหมือนเดิมหากค่าของบิตก่อนหน้าและค่าของบิตปัจจุบันเท่ากัน

รูปต่อไปนี้อธิบายแนวคิดของการเข้ารหัส NRZ

หากพิจารณาจากตัวอย่างข้างต้นเนื่องจากมีลำดับระดับแรงดันไฟฟ้าคงที่เป็นเวลานานและการซิงโครไนซ์นาฬิกาอาจสูญหายเนื่องจากไม่มีช่วงบิตจึงเป็นเรื่องยากสำหรับเครื่องรับที่จะแยกความแตกต่างระหว่าง 0 และ 1

NRZ มีสองรูปแบบ ได้แก่ -

NRZ - L (NRZ - ระดับ)

มีการเปลี่ยนแปลงขั้วของสัญญาณเฉพาะเมื่อสัญญาณขาเข้าเปลี่ยนจาก 1 เป็น 0 หรือจาก 0 เป็น 1 จะเหมือนกับ NRZ อย่างไรก็ตามบิตแรกของสัญญาณอินพุตควรมีการเปลี่ยนขั้ว

NRZ - I (NRZ - สลับ)

ถ้าก 1เกิดขึ้นที่สัญญาณขาเข้าจากนั้นจะเกิดการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิต สำหรับ0 ที่สัญญาณขาเข้าไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิต

รหัส NRZ มี disadvantage ว่าการซิงโครไนซ์นาฬิกาเครื่องส่งกับนาฬิกาเครื่องรับจะถูกรบกวนอย่างสมบูรณ์เมื่อมีสายอักขระ 1s และ 0s. ดังนั้นจึงต้องมีสายนาฬิกาแยกต่างหาก

การเข้ารหัสแบบสองเฟส

ระดับสัญญาณจะถูกตรวจสอบสองครั้งสำหรับทุก ๆ บิตทั้งเริ่มต้นและตรงกลาง ดังนั้นอัตรานาฬิกาจึงเป็นสองเท่าของอัตราการถ่ายโอนข้อมูลและอัตราการมอดูเลตจึงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า นาฬิกาถูกนำมาจากสัญญาณนั่นเอง แบนด์วิดท์ที่จำเป็นสำหรับการเข้ารหัสนี้มีมากกว่า

การเข้ารหัสแบบสองเฟสมีสองประเภท

  • สองเฟสแมนเชสเตอร์
  • ดิฟเฟอเรนเชียลแมนเชสเตอร์

สองเฟสแมนเชสเตอร์

ในการเข้ารหัสประเภทนี้การเปลี่ยนจะกระทำที่ช่วงกลางของช่วงบิต การเปลี่ยนสำหรับพัลส์ผลลัพธ์คือจากสูงไปต่ำในช่วงกลางของช่วงเวลาสำหรับบิตอินพุต 1 ในขณะที่การเปลี่ยนจากต่ำไปสูงสำหรับบิตอินพุต0.

ดิฟเฟอเรนเชียลแมนเชสเตอร์

ในการเข้ารหัสประเภทนี้มักจะมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นในช่วงกลางของช่วงบิต หากมีการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิตแสดงว่าบิตอินพุตคือ0. หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิตแสดงว่าบิตอินพุตคือ1.

รูปต่อไปนี้แสดงรูปคลื่นของ NRZ-L, NRZ-I, Bi-phase Manchester และ Differential Manchester coding สำหรับอินพุตดิจิทัลที่แตกต่างกัน

บล็อกการเข้ารหัส

ในบรรดาประเภทของการเข้ารหัสบล็อกสิ่งที่มีชื่อเสียง ได้แก่ การเข้ารหัส 4B / 5B และการเข้ารหัส 8B / 6T จำนวนบิตถูกประมวลผลในลักษณะที่แตกต่างกันในกระบวนการทั้งสองนี้

การเข้ารหัส 4B / 5B

ในการเข้ารหัสแมนเชสเตอร์ในการส่งข้อมูลต้องใช้นาฬิกาที่มีความเร็วสองเท่ามากกว่าการเข้ารหัส NRZ ตามชื่อที่มีความหมายโค้ด 4 บิตถูกแมปด้วย 5 บิตโดยมีจำนวนขั้นต่ำของ1 บิตในกลุ่ม

หลีกเลี่ยงปัญหาการซิงโครไนซ์นาฬิกาในการเข้ารหัส NRZ-I โดยกำหนดคำที่เทียบเท่ากัน 5 บิตแทนแต่ละบล็อกที่มี 4 บิตติดต่อกัน คำ 5 บิตเหล่านี้กำหนดไว้ล่วงหน้าในพจนานุกรม

แนวคิดพื้นฐานในการเลือกรหัส 5 บิตคือควรมี one leading 0 และควรมี no more than two trailing 0s. ดังนั้นคำเหล่านี้จึงถูกเลือกเพื่อให้ธุรกรรมสองรายการเกิดขึ้นต่อบล็อกของบิต

การเข้ารหัส 8B / 6T

เราใช้แรงดันไฟฟ้าสองระดับเพื่อส่งบิตเดียวผ่านสัญญาณเดียว แต่ถ้าเราใช้แรงดันไฟฟ้ามากกว่า 3 ระดับเราสามารถส่งบิตต่อสัญญาณได้มากขึ้น

ตัวอย่างเช่นหากใช้ระดับแรงดันไฟฟ้า 6 ระดับเพื่อแสดง 8 บิตบนสัญญาณเดียวการเข้ารหัสดังกล่าวจะเรียกว่าการเข้ารหัส 8B / 6T ดังนั้นในวิธีนี้เราจึงมีชุดค่าผสมสำหรับสัญญาณมากถึง 729 (3 ^ 6) และ 256 (2 ^ 8) สำหรับบิต

เทคนิคเหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการแปลงข้อมูลดิจิทัลเป็นสัญญาณดิจิทัลโดยการบีบอัดหรือเข้ารหัสเพื่อการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

หลังจากผ่านเทคนิคการเข้ารหัสประเภทต่างๆแล้วเรามีความคิดว่าข้อมูลมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนได้อย่างไรและมีมาตรการอย่างไรเพื่อป้องกันไม่ให้ได้รับผลกระทบเพื่อสร้างการสื่อสารที่เชื่อถือได้

มีการบิดเบือนที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งซึ่งมักจะเกิดขึ้นเรียกว่าเป็น Inter-Symbol Interference (ISI).

Inter Symbol Interference

นี่คือรูปแบบหนึ่งของการบิดเบือนของสัญญาณซึ่งสัญลักษณ์อย่างน้อยหนึ่งตัวจะรบกวนสัญญาณที่ตามมาทำให้เกิดเสียงรบกวนหรือให้เอาต์พุตที่ไม่ดี

สาเหตุของ ISI

สาเหตุหลักของ ISI คือ -

  • การขยายพันธุ์หลายเส้นทาง
  • ความถี่ที่ไม่ใช่เชิงเส้นในช่อง

ISI ไม่เป็นที่ต้องการและควรถูกกำจัดอย่างสมบูรณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สะอาด สาเหตุของ ISI ควรได้รับการแก้ไขเพื่อลดผลกระทบ

หากต้องการดู ISI ในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ที่มีอยู่ในเอาต์พุตของเครื่องรับเราสามารถพิจารณาเอาต์พุตตัวรับได้

เอาต์พุตตัวกรองการรับ $ y (t) $ ถูกสุ่มตัวอย่างในเวลา $ t_i = iT_b $ (ด้วย i รับค่าจำนวนเต็ม) การให้ผล -

$ y (t_i) = \ mu \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = - \ infty} ^ {\ infty} a_kp (iT_b - kT_b) $

$ = \ mu a_i + \ mu \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = - \ infty \\ k \ neq? i} ^ {\ infty} a_kp (iT_b - kT_b) $

ในสมการข้างต้นคำแรก $ \ mu a_i $ ถูกสร้างขึ้นโดย ith บิตที่ส่ง

คำที่สองแสดงถึงผลตกค้างของบิตที่ส่งอื่น ๆ ทั้งหมดที่มีต่อการถอดรหัสของ ithนิดหน่อย. ผลตกค้างนี้เรียกว่าInter Symbol Interference.

ในกรณีที่ไม่มี ISI ผลลัพธ์จะเป็น -

$$ y (t_i) = \ mu a_i $$

สมการนี้แสดงให้เห็นว่า ithการส่งบิตถูกทำซ้ำอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตามการปรากฏตัวของ ISI ทำให้เกิดข้อผิดพลาดบิตและการบิดเบือนในเอาต์พุต

ในขณะออกแบบเครื่องส่งหรือเครื่องรับสิ่งสำคัญคือคุณต้องลดผลกระทบของ ISI ให้น้อยที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีอัตราความผิดพลาดน้อยที่สุด

การเข้ารหัสแบบสหสัมพันธ์

จนถึงตอนนี้เราได้พูดคุยกันแล้วว่า ISI เป็นปรากฏการณ์ที่ไม่ต้องการและทำให้สัญญาณลดลง แต่ ISI เดียวกันหากใช้ในลักษณะควบคุมเป็นไปได้ที่จะบรรลุอัตราบิตของ2W บิตต่อวินาทีในช่องแบนด์วิดท์ Wเฮิรตซ์. โครงการดังกล่าวเรียกว่าCorrelative Coding หรือ Partial response signaling schemes.

เนื่องจากทราบจำนวน ISI จึงง่ายต่อการออกแบบเครื่องรับตามความต้องการเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบของ ISI ที่มีต่อสัญญาณ แนวคิดพื้นฐานของการเข้ารหัสเชิงสัมพันธ์สามารถทำได้โดยพิจารณาจากตัวอย่างของDuo-binary Signaling.

การส่งสัญญาณแบบดูโอไบนารี

ชื่อ duo-binary หมายถึงการเพิ่มความสามารถในการส่งข้อมูลของระบบไบนารีเป็นสองเท่า เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ให้เราพิจารณาลำดับการป้อนข้อมูลไบนารี{ak} ประกอบด้วยเลขฐานสองที่ไม่สัมพันธ์กันแต่ละหลักมีระยะเวลา Taวินาที. ในนี้สัญญาณ1 แสดงโดย +1 โวลต์และสัญลักษณ์ 0 โดย a -1 โวลต์

ดังนั้นเอาต์พุต coder แบบดูโอไบนารี ck ได้รับเป็นผลรวมของเลขฐานสองปัจจุบัน ak และค่าก่อนหน้า ak-1 ดังแสดงในสมการต่อไปนี้

$$ c_k = a_k + a_ {k-1} $$

สมการข้างต้นระบุว่าลำดับอินพุตของลำดับไบนารีที่ไม่สัมพันธ์กัน {ak} เปลี่ยนเป็นลำดับของพัลส์ระดับสามที่สัมพันธ์กัน {ck}. ความสัมพันธ์ระหว่างพัลส์นี้อาจเข้าใจได้ว่าเป็นการแนะนำ ISI ในสัญญาณที่ส่งในลักษณะเทียม

รูปแบบตา

วิธีที่มีประสิทธิภาพในการศึกษาผลกระทบของ ISI คือไฟล์ Eye Pattern. ชื่อ Eye Pattern ได้รับจากความคล้ายคลึงกับดวงตาของมนุษย์สำหรับคลื่นไบนารี บริเวณภายในของรูปแบบตาเรียกว่าeye opening. รูปต่อไปนี้แสดงภาพลายตา

Jitter เป็นรูปแบบระยะสั้นของสัญญาณดิจิทัลทันทีจากตำแหน่งที่เหมาะสมซึ่งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดของข้อมูล

เมื่อผลของ ISI เพิ่มขึ้นร่องรอยจากส่วนบนไปยังส่วนล่างของการเปิดตาจะเพิ่มขึ้นและตาจะปิดสนิทถ้า ISI สูงมาก

รูปแบบดวงตาให้ข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับระบบเฉพาะ

  • รูปแบบตาจริงใช้ในการประมาณอัตราความผิดพลาดของบิตและอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน

  • ความกว้างของช่องเปิดตากำหนดช่วงเวลาที่สามารถสุ่มตัวอย่างคลื่นที่ได้รับโดยไม่มีข้อผิดพลาดจาก ISI

  • ช่วงเวลาที่เปิดตากว้างจะเป็นเวลาที่ต้องการสำหรับการสุ่มตัวอย่าง

  • อัตราการปิดตาตามเวลาในการสุ่มตัวอย่างกำหนดว่าระบบมีความอ่อนไหวต่อข้อผิดพลาดของเวลาเพียงใด

  • ความสูงของการเปิดตาในเวลาสุ่มตัวอย่างที่กำหนดจะกำหนดระยะขอบเหนือเสียงรบกวน

ดังนั้นการตีความรูปแบบตาจึงเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ

การทำให้เท่าเทียมกัน

เพื่อการสื่อสารที่เชื่อถือได้เราจำเป็นต้องมีผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ การสูญเสียการส่งสัญญาณของช่องสัญญาณและปัจจัยอื่น ๆ ที่มีผลต่อคุณภาพของสัญญาณจะต้องได้รับการปฏิบัติ การสูญเสียที่เกิดขึ้นมากที่สุดดังที่เราได้กล่าวถึงคือ ISI

เพื่อให้สัญญาณปราศจาก ISI และเพื่อให้แน่ใจว่าอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนสูงสุดเราจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เรียกว่า Equalization. รูปต่อไปนี้แสดงอีควอไลเซอร์ในส่วนรับของระบบสื่อสาร

เสียงรบกวนและสัญญาณรบกวนซึ่งแสดงอยู่ในภาพมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นระหว่างการส่งสัญญาณ รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์มีวงจรอีควอไลเซอร์ซึ่งชดเชยการสูญเสียการส่งผ่านโดยการสร้างวงจร อีควอไลเซอร์เป็นไปได้ที่จะนำไปใช้งาน

ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดและรูปของการทำบุญ

อัตราที่สามารถสื่อสารข้อมูลได้เรียกว่า data rate. อัตราที่ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นในบิตในขณะที่ส่งข้อมูลเรียกว่าBit Error Rate (BER).

ความน่าจะเป็นของการเกิด BER คือ Error Probability. การเพิ่มอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) จะทำให้ BER ลดลงดังนั้นความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดก็ลดลงเช่นกัน

ในตัวรับสัญญาณอนาล็อกไฟล์ figure of meritในขั้นตอนการตรวจจับสามารถเรียกได้ว่าเป็นอัตราส่วนของเอาต์พุต SNR ต่ออินพุต SNR มูลค่าที่มากขึ้นของการทำบุญจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ

สัญญาณดิจิตอลเป็นอนาล็อกคือการแปลงครั้งต่อไปที่เราจะพูดถึงในบทนี้ เทคนิคเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่าDigital Modulation techniques.

Digital Modulationให้ความจุข้อมูลมากขึ้นความปลอดภัยของข้อมูลสูงความพร้อมใช้งานของระบบที่รวดเร็วขึ้นพร้อมการสื่อสารคุณภาพเยี่ยม ดังนั้นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลจึงมีความต้องการมากขึ้นสำหรับความสามารถในการถ่ายทอดข้อมูลจำนวนมากขึ้นกว่าเทคนิคการมอดูเลตแบบอะนาล็อก

เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลมีหลายประเภทและยังมีการผสมผสานกันขึ้นอยู่กับความต้องการ ในบรรดาทั้งหมดนี้เราจะพูดถึงเรื่องเด่น ๆ

ถาม - การเปลี่ยนคีย์แอมพลิจูด

แอมพลิจูดของเอาต์พุตผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตว่าควรเป็นระดับศูนย์หรือรูปแบบของบวกและลบขึ้นอยู่กับความถี่ของพาหะ

FSK - การเปลี่ยนความถี่คีย์

ความถี่ของสัญญาณเอาต์พุตจะสูงหรือต่ำขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตที่ใช้

PSK - การคีย์ Shift เฟส

เฟสของสัญญาณเอาท์พุตจะเลื่อนขึ้นอยู่กับอินพุต ส่วนใหญ่มีสองประเภท ได้แก่ Binary Phase Shift Keying (BPSK) และ Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) ตามจำนวนการเลื่อนเฟส อีกอันคือ Differential Phase Shift Keying (DPSK) ซึ่งเปลี่ยนเฟสตามค่าก่อนหน้า

การเข้ารหัส M-ary

เทคนิคการเข้ารหัส M-ary เป็นวิธีการที่สร้างมากกว่าสองบิตในการส่งสัญญาณพร้อมกันบนสัญญาณเดียว ซึ่งช่วยในการลดแบนด์วิดท์

ประเภทของเทคนิค M-ary ได้แก่ -

  • M-ary ถาม
  • M-ary FSK
  • M-ary PSK

ทั้งหมดนี้จะกล่าวถึงในบทต่อ ๆ ไป

Amplitude Shift Keying (ASK) เป็นประเภทของ Amplitude Modulation ซึ่งแสดงถึงข้อมูลไบนารีในรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงในแอมพลิจูดของสัญญาณ

สัญญาณมอดูเลตใด ๆ มีพาหะความถี่สูง สัญญาณไบนารีเมื่อ ASK มอดูเลตจะให้zero คุ้มค่าสำหรับ Low อินพุตในขณะที่ให้ไฟล์ carrier output สำหรับ High อินพุต.

รูปต่อไปนี้แสดงถึงรูปคลื่นที่มอดูเลต ASK พร้อมกับอินพุต

หากต้องการค้นหากระบวนการรับคลื่นมอดูเลต ASK นี้ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับการทำงานของโมดูเลเตอร์ ASK

ถาม Modulator

แผนภาพบล็อกโมดูเลเตอร์ของ ASK ประกอบด้วยตัวสร้างสัญญาณพาหะลำดับไบนารีจากสัญญาณข้อความและตัวกรองแบบ จำกัด วง ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ ASK Modulator

เครื่องกำเนิดพาหะส่งผู้ให้บริการความถี่สูงอย่างต่อเนื่อง ลำดับไบนารีจากสัญญาณข้อความทำให้อินพุตแบบ unipolar เป็น High หรือ Low สัญญาณสูงจะปิดสวิตช์ทำให้มีคลื่นพาหะ ดังนั้นเอาต์พุตจะเป็นสัญญาณพาหะที่อินพุตสูง เมื่อมีอินพุตต่ำสวิตช์จะเปิดขึ้นทำให้ไม่มีแรงดันไฟฟ้าปรากฏขึ้น ดังนั้นผลผลิตจะต่ำ

ฟิลเตอร์ จำกัด วงจะกำหนดรูปร่างของพัลส์โดยขึ้นอยู่กับแอมพลิจูดและลักษณะเฟสของฟิลเตอร์ จำกัด แบนด์หรือฟิลเตอร์สร้างพัลส์

ขอ Demodulator

เทคนิค ASK Demodulation มีสองประเภท พวกเขาคือ -

  • Asynchronous ASK Demodulation / detection
  • Synchronous ASK Demodulation / detection

ความถี่สัญญาณนาฬิกาที่เครื่องส่งเมื่อตรงกับความถี่สัญญาณนาฬิกาที่เครื่องรับเรียกว่าก Synchronous methodเนื่องจากความถี่ได้รับการซิงโครไนซ์ มิฉะนั้นจะเรียกว่าAsynchronous.

Asynchronous ASK Demodulator

เครื่องตรวจจับ ASK แบบอะซิงโครนัสประกอบด้วยวงจรเรียงกระแสครึ่งคลื่นตัวกรองความถี่ต่ำและตัวเปรียบเทียบ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน

สัญญาณ ASK แบบมอดูเลตจะถูกกำหนดให้กับวงจรเรียงกระแสครึ่งคลื่นซึ่งให้เอาต์พุตครึ่งบวก ตัวกรองความถี่ต่ำจะยับยั้งความถี่ที่สูงขึ้นและให้เอาต์พุตที่ตรวจพบซองจดหมายซึ่งตัวเปรียบเทียบส่งเอาต์พุตดิจิตอล

Synchronous ASK Demodulator

เครื่องตรวจจับ ASK แบบซิงโครนัสประกอบด้วยเครื่องตรวจจับกฎสี่เหลี่ยมตัวกรองความถี่ต่ำเครื่องเปรียบเทียบและตัว จำกัด แรงดันไฟฟ้า ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน

สัญญาณอินพุตแบบมอดูเลตของ ASK มอบให้กับเครื่องตรวจจับกฎ Square เครื่องตรวจจับกฎกำลังสองคือเครื่องที่มีแรงดันขาออกเป็นสัดส่วนกับกำลังสองของแรงดันไฟฟ้าขาเข้าที่มอดูเลตแอมพลิจูด ตัวกรองความถี่ต่ำจะลดความถี่ที่สูงขึ้น ตัวเปรียบเทียบและตัว จำกัด แรงดันไฟฟ้าช่วยให้ได้เอาต์พุตดิจิตอลที่สะอาด

Frequency Shift Keying (FSK)เป็นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ความถี่ของสัญญาณพาหะแตกต่างกันไปตามการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณดิจิทัล FSK เป็นรูปแบบของการมอดูเลตความถี่

เอาต์พุตของคลื่นมอดูเลต FSK มีความถี่สูงสำหรับไบนารีอินพุตสูงและมีความถี่ต่ำสำหรับอินพุตต่ำแบบไบนารี ไบนารี1s และ 0s เรียกว่าความถี่ Mark และ Space

ภาพต่อไปนี้คือการแสดงรูปคลื่นแบบมอดูเลต FSK แบบไดอะแกรมพร้อมกับอินพุต

หากต้องการค้นหากระบวนการรับคลื่นมอดูเลต FSK โปรดแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับการทำงานของโมดูเลเตอร์ FSK

FSK โมดูเลเตอร์

แผนภาพบล็อกโมดูเลเตอร์ FSK ประกอบด้วยออสซิลเลเตอร์สองตัวพร้อมนาฬิกาและลำดับไบนารีอินพุต ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อก

ออสซิลเลเตอร์สองตัวซึ่งผลิตสัญญาณความถี่ที่สูงขึ้นและต่ำลงเชื่อมต่อกับสวิตช์พร้อมกับนาฬิกาภายใน เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่ต่อเนื่องของเฟสที่หยุดชะงักอย่างกะทันหันของรูปคลื่นเอาท์พุตระหว่างการส่งข้อความนาฬิกาจะถูกนำไปใช้กับออสซิลเลเตอร์ทั้งภายใน ลำดับอินพุตไบนารีถูกนำไปใช้กับเครื่องส่งสัญญาณเพื่อเลือกความถี่ตามอินพุตไบนารี

FSK Demodulator

มีวิธีการที่แตกต่างกันในการแยกสัญญาณ FSK wave วิธีการหลักในการตรวจจับ FSK คือasynchronous detector และ synchronous detector. เครื่องตรวจจับแบบซิงโครนัสเป็นเครื่องตรวจจับที่สอดคล้องกันในขณะที่เครื่องตรวจจับแบบอะซิงโครนัสเป็นเครื่องตรวจจับที่ไม่เชื่อมโยงกัน

เครื่องตรวจจับ FSK แบบอะซิงโครนัส

แผนภาพบล็อกของเครื่องตรวจจับ FSK แบบอะซิงโครนัสประกอบด้วยตัวกรองแบบแบนด์สองตัวเครื่องตรวจจับซองจดหมายสองตัวและวงจรการตัดสินใจ ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ

สัญญาณ FSK จะถูกส่งผ่าน Band Pass Filters (BPF) สองตัวที่ปรับเป็น Space และ Markความถี่. เอาต์พุตจาก BPF ทั้งสองนี้มีลักษณะเหมือนสัญญาณ ASK ซึ่งมอบให้กับเครื่องตรวจจับซองจดหมาย สัญญาณในเครื่องตรวจจับซองจดหมายแต่ละตัวจะถูกปรับแบบอะซิงโครนัส

วงจรการตัดสินใจจะเลือกเอาท์พุทที่มีความเป็นไปได้มากกว่าและเลือกจากเครื่องตรวจจับซองจดหมายตัวใดตัวหนึ่ง นอกจากนี้ยังปรับรูปคลื่นให้เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าอีกครั้ง

เครื่องตรวจจับ FSK แบบซิงโครนัส

แผนภาพบล็อกของเครื่องตรวจจับ FSK แบบซิงโครนัสประกอบด้วยเครื่องผสมสองเครื่องที่มีวงจรออสซิลเลเตอร์ในพื้นที่ตัวกรองสัญญาณสองวงและวงจรการตัดสินใจ ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ

อินพุตสัญญาณ FSK มอบให้กับมิกเซอร์สองตัวที่มีวงจรออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่น สองตัวนี้เชื่อมต่อกับตัวกรองแบนด์พาสสองตัว ชุดค่าผสมเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวแยกสัญญาณและวงจรการตัดสินใจจะเลือกเอาท์พุทที่เป็นไปได้มากกว่าและเลือกจากเครื่องตรวจจับตัวใดตัวหนึ่ง สัญญาณทั้งสองมีการแยกความถี่ขั้นต่ำ

สำหรับทั้งสอง demodulators แบนด์วิดท์ของแต่ละตัวจะขึ้นอยู่กับอัตราบิต demodulator แบบซิงโครนัสนี้ซับซ้อนกว่า demodulators ประเภทอะซิงโครนัสเล็กน้อย

Phase Shift Keying (PSK)เป็นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลซึ่งเฟสของสัญญาณพาหะมีการเปลี่ยนแปลงโดยการเปลี่ยนอินพุตไซน์และโคไซน์ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง เทคนิค PSK ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ LAN ไร้สายไบโอเมตริกการทำงานแบบไม่สัมผัสพร้อมกับการสื่อสาร RFID และ Bluetooth

PSK มีสองประเภทขึ้นอยู่กับระยะที่สัญญาณจะเปลี่ยนไป พวกเขาคือ -

คีย์กะไบนารีเฟส (BPSK)

เรียกอีกอย่างว่า PSK 2 เฟสหรือ Phase Reversal Keying ในเทคนิคนี้ผู้ให้บริการคลื่นไซน์ใช้การย้อนกลับสองเฟสเช่น 0 °และ 180 °

BPSK เป็นโครงร่างการมอดูเลตแบบ Double Side Band Suppressed Carrier (DSBSC) สำหรับข้อความที่เป็นข้อมูลดิจิทัล

การคีย์ Shift เฟสกำลังสอง (QPSK)

นี่คือเทคนิคการเปลี่ยนเฟสซึ่งผู้ให้บริการคลื่นไซน์ใช้การย้อนกลับสี่เฟสเช่น 0 °, 90 °, 180 °และ 270 °

หากมีการขยายเทคนิคประเภทนี้เพิ่มเติม PSK สามารถทำได้โดยใช้ค่าแปดหรือสิบหกค่าขึ้นอยู่กับข้อกำหนด

BPSK Modulator

แผนภาพบล็อกของ Binary Phase Shift Keying ประกอบด้วยตัวปรับสมดุลซึ่งมีคลื่นไซน์ผู้ให้บริการเป็นอินพุตเดียวและลำดับไบนารีเป็นอินพุตอื่น ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ

การมอดูเลตของ BPSK ทำได้โดยใช้ตัวปรับสมดุลซึ่งจะคูณสัญญาณทั้งสองที่ใช้ที่อินพุต สำหรับอินพุตไบนารีเป็นศูนย์เฟสจะเป็น และสำหรับอินพุตสูงการกลับเฟสเป็นของ 180°.

ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพของคลื่นเอาต์พุต BPSK Modulated พร้อมกับอินพุตที่กำหนด

คลื่นไซน์เอาท์พุตของโมดูเลเตอร์จะเป็นพาหะนำเข้าโดยตรงหรือพาหะนำเข้าแบบกลับหัว (เปลี่ยนเฟส 180 °) ซึ่งเป็นหน้าที่ของสัญญาณข้อมูล

BPSK Demodulator

แผนภาพบล็อกของ BPSK demodulator ประกอบด้วยมิกเซอร์พร้อมวงจรออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวกรองแบนด์พาสวงจรตรวจจับสองอินพุต แผนภาพเป็นดังนี้

ด้วยการกู้คืนสัญญาณข้อความแบบ จำกัด วงด้วยความช่วยเหลือของวงจรมิกเซอร์และตัวกรองสัญญาณแบนด์ขั้นตอนแรกของการดีมอดูเลตจะเสร็จสมบูรณ์ ได้รับสัญญาณแบนด์ฐานที่ จำกัด แบนด์และสัญญาณนี้ใช้เพื่อสร้างสตรีมบิตข้อความไบนารี

ในขั้นตอนต่อไปของการดีมอดูเลตอัตราบิตนาฬิกาเป็นสิ่งจำเป็นที่วงจรตรวจจับเพื่อสร้างสัญญาณข้อความไบนารีดั้งเดิม หากอัตราบิตเป็นตัวคูณย่อยของความถี่พาหะการสร้างนาฬิกาบิตจะง่ายขึ้น ที่จะทำให้วงจรเข้าใจได้ง่าย, วงจรการตัดสินใจนอกจากนี้ยังอาจจะแทรกที่ 2 ครั้งที่ขั้นตอนของการตรวจสอบ

Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) เป็นรูปแบบของ BPSK และยังเป็นรูปแบบการมอดูเลตแบบ Double Side Band Suppressed Carrier (DSBSC) ซึ่งส่งข้อมูลดิจิทัลสองบิตพร้อมกันเรียกว่า bigits.

แทนที่จะแปลงบิตดิจิทัลเป็นชุดของสตรีมดิจิทัลจะแปลงเป็นคู่บิต ซึ่งจะลดอัตราบิตข้อมูลลงเหลือครึ่งหนึ่งซึ่งทำให้มีพื้นที่ว่างสำหรับผู้ใช้รายอื่น

QPSK Modulator

QPSK Modulator ใช้ตัวแยกบิตตัวคูณสองตัวพร้อมออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวแปลงอนุกรมเป็นแบบขนาน 2 บิตและวงจรฤดูร้อน ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน

ในการป้อนข้อมูลเปลี่ยนเสียงของสัญญาณข้อความแม้บิต (เช่น 2 ครั้งบิต 4 THบิต 6 THบิต, ฯลฯ ) และบิตคี่ (เช่น 1 บิต 3 บิต 5 THบิต ฯลฯ ) จะแยกออกจากกัน โดยตัวแยกบิตและคูณกับผู้ให้บริการรายเดียวกันเพื่อสร้าง BPSK แปลก ๆ (เรียกว่าPSKI) และแม้แต่ BPSK (เรียกว่า PSKQ). PSKQ สัญญาณคือเฟสใด ๆ ที่เลื่อนไป 90 °ก่อนที่จะถูกมอดูเลต

รูปคลื่น QPSK สำหรับอินพุตสองบิตมีดังต่อไปนี้ซึ่งแสดงผลการมอดูเลตสำหรับอินสแตนซ์ต่างๆของอินพุตไบนารี

QPSK Demodulator

QPSK Demodulator ใช้วงจรดีโมดูเลเตอร์ของผลิตภัณฑ์สองตัวพร้อมออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวกรองสัญญาณแบนด์สองตัววงจรอินทิเกรเตอร์สองตัวและตัวแปลงอนุกรมแบบขนาน 2 บิต ต่อไปนี้เป็นแผนภาพเดียวกัน

เครื่องตรวจจับผลิตภัณฑ์สองเครื่องที่อินพุตของเครื่องแยกสัญญาณพร้อมกันจะแยกสัญญาณ BPSK สองตัว คู่ของบิตจะถูกกู้คืนที่นี่จากข้อมูลต้นฉบับ สัญญาณเหล่านี้หลังจากการประมวลผลจะถูกส่งไปยังตัวแปลงขนานกับอนุกรม

ใน Differential Phase Shift Keying (DPSK)เฟสของสัญญาณมอดูเลตจะเปลี่ยนไปเมื่อเทียบกับองค์ประกอบสัญญาณก่อนหน้า ไม่มีการพิจารณาสัญญาณอ้างอิงที่นี่ เฟสสัญญาณเป็นไปตามสถานะสูงหรือต่ำขององค์ประกอบก่อนหน้า เทคนิค DPSK นี้ไม่จำเป็นต้องมีออสซิลเลเตอร์อ้างอิง

รูปต่อไปนี้แสดงถึงรูปคลื่นโมเดลของ DPSK

จะเห็นได้จากรูปด้านบนว่าถ้าบิตข้อมูลต่ำเช่น 0 แสดงว่าเฟสของสัญญาณจะไม่ย้อนกลับ แต่ยังคงดำเนินต่อไปเหมือนเดิม หากข้อมูลมีค่าสูงเช่น 1 เฟสของสัญญาณจะกลับด้านเช่นเดียวกับ NRZI จะกลับด้าน 1 (รูปแบบของการเข้ารหัสที่แตกต่างกัน)

หากเราสังเกตรูปคลื่นข้างต้นเราสามารถพูดได้ว่า High state หมายถึง M ในสัญญาณมอดูเลตและสถานะต่ำแสดงถึง W ในสัญญาณมอดูเลต

DPSK Modulator

DPSK เป็นเทคนิคของ BPSK ซึ่งไม่มีสัญญาณเฟสอ้างอิง ที่นี่สัญญาณที่ส่งสามารถใช้เป็นสัญญาณอ้างอิงได้ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพของ DPSK Modulator

DPSK เข้ารหัสสัญญาณสองสัญญาณที่แตกต่างกันคือพาหะและสัญญาณมอดูเลตด้วยการกะระยะ 180 ° อินพุตข้อมูลอนุกรมถูกกำหนดให้กับประตู XNOR และเอาต์พุตจะถูกป้อนกลับไปยังอินพุตอื่นอีกครั้งผ่านการหน่วงเวลา 1 บิต เอาต์พุตของประตู XNOR พร้อมกับสัญญาณพาหะจะถูกมอบให้กับตัวปรับสมดุลเพื่อสร้างสัญญาณมอดูเลต DPSK

DPSK Demodulator

ใน DPSK demodulator เฟสของบิตย้อนกลับจะถูกเปรียบเทียบกับเฟสของบิตก่อนหน้า ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ DPSK demodulator

จากรูปด้านบนจะเห็นว่าโมดูเลเตอร์บาลานซ์ได้รับสัญญาณ DPSK พร้อมกับอินพุตหน่วงเวลา 1 บิต สัญญาณนั้นถูกสร้างขึ้นเพื่อ จำกัด ความถี่ที่ต่ำลงด้วยความช่วยเหลือของ LPF จากนั้นจะถูกส่งไปยังวงจร shaper ซึ่งเป็นตัวเปรียบเทียบหรือวงจรทริกเกอร์ Schmitt เพื่อกู้คืนข้อมูลไบนารีดั้งเดิมเป็นเอาต์พุต

คำว่าไบนารีหมายถึงสองบิต M แสดงถึงตัวเลขที่สอดคล้องกับจำนวนเงื่อนไขระดับหรือชุดค่าผสมที่เป็นไปได้สำหรับตัวแปรไบนารีจำนวนหนึ่ง

นี่คือเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูลซึ่งแทนที่จะเป็นหนึ่งบิตจะมีการส่งครั้งละสองบิตขึ้นไป เนื่องจากสัญญาณเดียวใช้สำหรับการส่งหลายบิตแบนด์วิดท์ของช่องสัญญาณจึงลดลง

สมการ M-ary

หากได้รับสัญญาณดิจิตอลภายใต้เงื่อนไขสี่ประการเช่นระดับแรงดันไฟฟ้าความถี่เฟสและแอมพลิจูดแล้ว M = 4.

จำนวนบิตที่จำเป็นในการสร้างเงื่อนไขตามจำนวนที่กำหนดจะแสดงทางคณิตศาสตร์เป็น

$$ N = \ log_ {2} {M} $$

ที่ไหน

N คือจำนวนบิตที่จำเป็น

M คือจำนวนเงื่อนไขระดับหรือชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ด้วย N บิต

สมการข้างต้นสามารถจัดเรียงใหม่เป็น

$$ 2 ^ N = M $$

ตัวอย่างเช่นด้วยสองบิต 22 = 4 เงื่อนไขเป็นไปได้

ประเภทของเทคนิค M-ary

โดยทั่วไปเทคนิคการมอดูเลตแบบหลายระดับ (M-ary) ใช้ในการสื่อสารแบบดิจิทัลเนื่องจากอินพุตดิจิทัลที่มีระดับการมอดูเลตมากกว่าสองระดับจะได้รับอนุญาตในอินพุตของเครื่องส่งสัญญาณ ดังนั้นเทคนิคเหล่านี้จึงมีประสิทธิภาพแบนด์วิดท์

มีเทคนิคการมอดูเลต M-ary มากมาย เทคนิคเหล่านี้บางส่วนปรับค่าพารามิเตอร์หนึ่งของสัญญาณพาหะเช่นแอมพลิจูดเฟสและความถี่

M-ary ถาม

เรียกว่า M-ary Amplitude Shift Keying (M-ASK) หรือ M-ary Pulse Amplitude Modulation (PAM)

amplitude ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน

การเป็นตัวแทนของ M-ary ASK

$ S_m (t) = A_mcos (2 \ pi f_ct) \ quad A_m \ epsilon {(2m - 1 - M) \ Delta, m = 1,2 ... \: .M} \ quad และ \ quad 0 \ leq t \ leq T_s $

คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary ASK ได้แก่ -

  • วิธีนี้ยังใช้ใน PAM
  • การใช้งานทำได้ง่าย
  • M-ary ASK เสี่ยงต่อเสียงรบกวนและการบิดเบือน

M-ary FSK

สิ่งนี้เรียกว่า M-ary Frequency Shift Keying (M-ary FSK)

frequency ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน

การเป็นตัวแทนของ M-ary FSK

$ S_i (t) = \ sqrt {\ frac {2E_s} {T_s}} \ cos \ left (\ frac {\ pi} {T_s} \ left (n_c + i \ right) t \ right) $ 0 \ leq t \ leq T_s \ quad และ \ quad i = 1,2,3 ... \: ..M $

โดยที่ $ f_c = \ frac {n_c} {2T_s} $ สำหรับจำนวนเต็มคงที่ n

คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary FSK ได้แก่ -

  • ไม่ไวต่อเสียงรบกวนมากเท่า ASK

  • ที่ส่ง M จำนวนสัญญาณมีพลังงานและระยะเวลาเท่ากัน

  • สัญญาณจะถูกคั่นด้วย $ \ frac {1} {2T_s} $ Hz ทำให้สัญญาณตั้งฉากกัน

  • ตั้งแต่ M สัญญาณตั้งฉากกันไม่มีความแออัดในพื้นที่สัญญาณ

  • ประสิทธิภาพแบนด์วิธของ M-ary FSK ลดลงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะเพิ่มขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของ M.

M-ary PSK

สิ่งนี้เรียกว่า M-ary Phase Shift Keying (M-ary PSK)

phase ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน

การเป็นตัวแทนของ M-ary PSK

$ S_i (t) = \ sqrt {\ frac {2E} {T}} \ cos \ left (w_o t + \ phi _it \ right) $ $ 0 \ leq t \ leq T \ quad และ \ quad i = 1,2 ... M $

$$ \ phi _i \ left (t \ right) = \ frac {2 \ pi i} {M} \ quad โดยที่ \ quad i = 1,2,3 ... \: ... M $$

คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary PSK ได้แก่ -

  • ซองจดหมายจะคงที่และมีความเป็นไปได้ของเฟสมากขึ้น

  • วิธีนี้ใช้ในช่วงแรกของการสื่อสารในอวกาศ

  • ประสิทธิภาพดีกว่า ASK และ FSK

  • ข้อผิดพลาดในการประมาณเฟสน้อยที่สุดที่เครื่องรับ

  • ประสิทธิภาพแบนด์วิธของ M-ary PSK จะลดลงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะเพิ่มขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของ M.

จนถึงตอนนี้เราได้พูดถึงเทคนิคการมอดูเลตที่แตกต่างกัน ผลลัพธ์ของเทคนิคเหล่านี้ทั้งหมดเป็นลำดับไบนารีซึ่งแสดงเป็น1s และ 0s. ข้อมูลไบนารีหรือดิจิทัลนี้มีหลายประเภทและหลายรูปแบบซึ่งจะกล่าวถึงต่อไป

ข้อมูลเป็นแหล่งที่มาของระบบการสื่อสารไม่ว่าจะเป็นอนาล็อกหรือดิจิทัล Information theory เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ในการศึกษาการเข้ารหัสข้อมูลพร้อมกับการหาปริมาณการจัดเก็บและการสื่อสารข้อมูล

เงื่อนไขการเกิดเหตุการณ์

หากเราพิจารณาเหตุการณ์มีสามเงื่อนไขของการเกิดขึ้น

  • หากเหตุการณ์ยังไม่เกิดขึ้นแสดงว่ามีเงื่อนไข uncertainty.

  • หากเหตุการณ์เพิ่งเกิดขึ้นมีเงื่อนไขของ surprise.

  • หากเหตุการณ์ได้เกิดขึ้นย้อนเวลามีเงื่อนไขของการมีบางอย่าง information.

ทั้งสามเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ต่างกัน ความแตกต่างของเงื่อนไขเหล่านี้ช่วยให้เราได้รับความรู้เกี่ยวกับความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์

เอนโทรปี

เมื่อเราสังเกตความเป็นไปได้ของการเกิดเหตุการณ์ว่ามันจะน่าประหลาดใจหรือไม่แน่ใจเพียงใดนั่นหมายความว่าเราพยายามที่จะมีความคิดเกี่ยวกับเนื้อหาโดยเฉลี่ยของข้อมูลจากแหล่งที่มาของเหตุการณ์

Entropy สามารถกำหนดเป็นการวัดเนื้อหาข้อมูลโดยเฉลี่ยต่อสัญลักษณ์แหล่งที่มา Claude Shannonซึ่งเป็น“ บิดาแห่งทฤษฎีสารสนเทศ” ได้จัดเตรียมสูตรไว้เป็น -

$$ H = - \ sum_ {i} p_i \ log_ {b} p_i $$

ที่ไหน pi คือความน่าจะเป็นของการเกิดจำนวนอักขระ i จากสตรีมตัวละครและ bเป็นฐานของอัลกอริทึมที่ใช้ ดังนั้นจึงเรียกอีกอย่างว่าShannon’s Entropy.

จำนวนความไม่แน่นอนที่เหลืออยู่เกี่ยวกับอินพุตช่องหลังจากสังเกตเอาต์พุตช่องเรียกว่า as Conditional Entropy. แสดงโดย $ H (x \ mid y) $

ข้อมูลร่วมกัน

ให้เราพิจารณาช่องที่มีเอาต์พุต Y และอินพุตคือ X

ปล่อยให้เอนโทรปีสำหรับความไม่แน่นอนก่อนหน้านี้ X = H(x)

(สิ่งนี้สันนิษฐานก่อนที่จะใช้อินพุต)

หากต้องการทราบเกี่ยวกับความไม่แน่นอนของผลลัพธ์หลังจากใช้อินพุตแล้วให้เราพิจารณาเอนโทรปีแบบมีเงื่อนไขตามที่ระบุ Y = yk

$$ H \ left (x \ mid y_k \ right) = \ sum_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j \ mid y_k \ right) \ log_ {2} \ left [\ frac {1 } {p (x_j \ mid y_k)} \ right] $$

นี่คือตัวแปรสุ่มสำหรับ $ H (X \ mid y = y_0) \: ... \: ... \: ... \: ... \: ... \: H (X \ mid y = y_k) $ พร้อมความน่าจะเป็น $ p (y_0) \: ... \: ... \: ... \: ... \: p (y_ {k-1)} $ ตามลำดับ

ค่าเฉลี่ยของ $ H (X \ mid y = y_k) $ สำหรับอักษรเอาต์พุต y คือ -

$ H \ left (X \ กลาง Y \ right) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} H \ left (X \ mid y = y_k \ right) p \ left (y_k \ right ) $

$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j \ mid y_k \ right) p \ left (y_k \ right) \ log_ {2} \ left [\ frac {1} {p \ left (x_j \ mid y_k \ right)} \ right] $

$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j, y_k \ right) \ log_ {2 } \ left [\ frac {1} {p \ left (x_j \ mid y_k \ right)} \ right] $

ตอนนี้เมื่อพิจารณาถึงเงื่อนไขความไม่แน่นอนทั้งสอง (ก่อนและหลังการใช้ปัจจัยการผลิต) เรามารู้ว่าความแตกต่างเช่น $ H (x) - H (x \ mid y) $ ต้องแสดงถึงความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอินพุตช่องที่ได้รับการแก้ไข โดยสังเกตช่องเอาท์พุท

ซึ่งเรียกว่าเป็นไฟล์ Mutual Information ของช่อง

การแสดงข้อมูลร่วมกันเป็น $ I (x; y) $ เราสามารถเขียนสิ่งทั้งหมดในสมการได้ดังนี้

$$ I (x; y) = H (x) - H (x \ mid y) $$

ดังนั้นนี่คือการแสดงข้อมูลร่วมกันอย่างเท่าเทียมกัน

คุณสมบัติของข้อมูลร่วมกัน

นี่คือคุณสมบัติของข้อมูลร่วมกัน

  • ข้อมูลร่วมกันของช่องเป็นแบบสมมาตร

    $$ ฉัน (x; y) = ฉัน (y; x) $$

  • ข้อมูลร่วมกันไม่เป็นลบ

    $$ ฉัน (x; y) \ geq 0 $$

  • ข้อมูลร่วมกันสามารถแสดงในรูปของเอนโทรปีของเอาต์พุตช่องสัญญาณ

    $$ I (x; y) = H (y) - H (y \ mid x) $$

    โดยที่ $ H (y \ mid x) $ เป็นเอนโทรปีแบบมีเงื่อนไข

  • ข้อมูลร่วมกันของช่องสัญญาณเกี่ยวข้องกับเอนโทรปีร่วมของอินพุตช่องสัญญาณและเอาต์พุตช่องสัญญาณ

    $$ I (x; y) = H (x) + H (y) - H (x, y) $$

    โดยที่เอนโทรปีร่วม $ H (x, y) $ ถูกกำหนดโดย

    $$ H (x, y) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j-1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k-1} p (x_j, y_k) \ log_ {2} \ left (\ frac {1} {p \ left (x_i, y_k \ right)} \ right) $$

ความจุช่อง

เราได้พูดคุยถึงข้อมูลซึ่งกันและกันแล้ว ข้อมูลร่วมกันโดยเฉลี่ยสูงสุดในช่วงเวลาการส่งสัญญาณเมื่อส่งโดยช่องสัญญาณที่ไม่ต่อเนื่องหน่วยความจำความน่าจะเป็นของอัตราการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้สูงสุดสามารถเข้าใจได้ว่าchannel capacity.

แสดงโดย C และวัดเป็น bits per channel ใช้.

แหล่งที่มาของหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่อง

แหล่งที่มาซึ่งข้อมูลถูกปล่อยออกมาในช่วงเวลาต่อเนื่องกันซึ่งไม่ขึ้นกับค่าก่อนหน้านี้สามารถเรียกได้ว่าเป็น discrete memoryless source.

แหล่งที่มานี้ไม่ต่อเนื่องเนื่องจากไม่ได้รับการพิจารณาสำหรับช่วงเวลาต่อเนื่อง แต่เป็นช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง แหล่งที่มานี้ไม่มีหน่วยความจำเนื่องจากเป็นแหล่งข้อมูลใหม่ในแต่ละช่วงเวลาโดยไม่พิจารณาค่าก่อนหน้า

รหัสที่ผลิตโดยแหล่งหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่องจะต้องแสดงอย่างมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นปัญหาสำคัญในการสื่อสาร เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นมีคำรหัสซึ่งแสดงถึงรหัสที่มาเหล่านี้

ตัวอย่างเช่นในการโทรเลขเราใช้รหัสมอร์สซึ่งตัวอักษรจะแสดงด้วย Marks และ Spaces. ถ้าตัวอักษรE ได้รับการพิจารณาซึ่งส่วนใหญ่จะใช้แสดงโดย “.” ในขณะที่จดหมาย Q ซึ่งไม่ค่อยได้ใช้แสดงโดย “--.-”

ให้เราดูที่แผนภาพบล็อก

ที่ไหน Sk คือเอาต์พุตของแหล่งที่มาของหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่องและ bk คือเอาต์พุตของตัวเข้ารหัสต้นทางซึ่งแสดงโดย 0s และ 1s.

ลำดับที่เข้ารหัสนั้นจะถูกถอดรหัสอย่างสะดวกที่เครื่องรับ

ให้เราสมมติว่าแหล่งที่มามีตัวอักษรด้วย k สัญลักษณ์ที่แตกต่างกันและ kth สัญลักษณ์ Sk เกิดขึ้นกับความน่าจะเป็น Pk, ที่ไหน k = 0, 1…k-1.

ให้คำรหัสไบนารีกำหนดให้กับสัญลักษณ์ Skโดยตัวเข้ารหัสมีความยาว lkวัดเป็นบิต

ดังนั้นเราจึงกำหนดความยาวคำรหัสเฉลี่ยLของตัวเข้ารหัสต้นทางเป็น

$$ \ overline {L} = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k-1} p_kl_k $$

L แสดงจำนวนบิตเฉลี่ยต่อสัญลักษณ์ต้นทาง

ถ้า $ L_ {min} = \: Minimum \: possible \: value \: of \: \ overline {L} $

แล้ว coding efficiency สามารถกำหนดเป็น

$$ \ eta = \ frac {L {min}} {\ overline {L}} $$

ด้วย $ \ overline {L} \ geq L_ {min} $ เราจะมี $ \ eta \ leq 1 $

อย่างไรก็ตามตัวเข้ารหัสต้นทางถือว่ามีประสิทธิภาพเมื่อ $ \ eta = 1 $

สำหรับสิ่งนี้จะต้องกำหนดมูลค่า $ L_ {min} $

ให้เราอ้างถึงคำจำกัดความที่ว่า"ให้แหล่งที่มาของเอนโทรปีแบบไม่ต่อเนื่องหน่วยความจำ $ H (\ delta) $ ความยาวรหัส - คำโดยเฉลี่ยL สำหรับการเข้ารหัสแหล่งที่มาใด ๆ จะมีขอบเขตเป็น $ \ overline {L} \ geq H (\ delta) $ "

ในคำที่ง่ายกว่านั้นคำรหัส (ตัวอย่าง: รหัสมอร์สสำหรับคำว่า QUEUE คือ -.- ..-. ..-.) จะมากกว่าหรือเท่ากับซอร์สโค้ดเสมอ (ตัวอย่างเช่น QUEUE) ซึ่งหมายความว่าสัญลักษณ์ในคำรหัสมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับตัวอักษรในซอร์สโค้ด

ดังนั้นด้วย $ L_ {min} = H (\ delta) $ ประสิทธิภาพของตัวเข้ารหัสต้นทางในแง่ของเอนโทรปี $ H (\ delta) $ อาจเขียนเป็น

$$ \ eta = \ frac {H (\ delta)} {\ overline {L}} $$

ทฤษฎีบทการเข้ารหัสแหล่งที่มานี้เรียกว่า as noiseless coding theoremเนื่องจากสร้างการเข้ารหัสที่ปราศจากข้อผิดพลาด จะเรียกอีกอย่างว่าShannon’s first theorem.

สัญญาณรบกวนที่ปรากฏในช่องสัญญาณทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ไม่ต้องการระหว่างอินพุตและลำดับเอาต์พุตของระบบสื่อสารดิจิทัล ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดควรต่ำมากnearly ≤ 10-6 เพื่อการสื่อสารที่เชื่อถือได้

การเข้ารหัสช่องสัญญาณในระบบการสื่อสารแนะนำความซ้ำซ้อนด้วยการควบคุมเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ การเข้ารหัสแหล่งที่มาช่วยลดความซ้ำซ้อนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ

การเข้ารหัสช่องประกอบด้วยการดำเนินการสองส่วน

  • Mapping ลำดับข้อมูลขาเข้าในลำดับอินพุตช่อง

  • Inverse Mapping ลำดับช่องสัญญาณออกเป็นลำดับข้อมูลเอาต์พุต

เป้าหมายสุดท้ายคือผลกระทบโดยรวมของไฟล์ channel noise ควรย่อให้เล็กที่สุด

การทำแผนที่ทำได้โดยเครื่องส่งสัญญาณด้วยความช่วยเหลือของตัวเข้ารหัสในขณะที่การทำแผนที่ผกผันจะกระทำโดยตัวถอดรหัสในเครื่องรับ

การเข้ารหัสช่อง

ให้เราพิจารณาช่องที่ไม่ต่อเนื่องของหน่วยความจำ (δ) กับเอนโทรปี H (δ)

Ts แสดงสัญลักษณ์ที่δให้ต่อวินาที

ความจุของช่องแสดงโดย C

ช่องสามารถใช้ได้กับทุกๆ Tc วินาที

ดังนั้นความสามารถสูงสุดของช่องสัญญาณคือ C/Tc

ข้อมูลที่ส่งไป = $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} $

ถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} \ leq \ frac {C} {T_c} $ หมายความว่าการส่งข้อมูลนั้นดีและสามารถทำซ้ำได้โดยมีโอกาสผิดพลาดเล็กน้อย

ในกรณีนี้ $ \ frac {C} {T_c} $ คืออัตราวิกฤตของความจุช่อง

ถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} = \ frac {C} {T_c} $ ระบบจะบอกว่าส่งสัญญาณในอัตราวิกฤต

ในทางกลับกันถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s}> \ frac {C} {T_c} $ ก็จะไม่สามารถส่งได้

ดังนั้นอัตราสูงสุดของการส่งข้อมูลจึงเท่ากับอัตราวิกฤตของความจุช่องสัญญาณสำหรับข้อความที่ปราศจากข้อผิดพลาดที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้บนช่องสัญญาณที่ไม่มีหน่วยความจำแยก นี้เรียกว่าเป็นChannel coding theorem.

สัญญาณรบกวนหรือข้อผิดพลาดเป็นปัญหาหลักในสัญญาณซึ่งรบกวนความน่าเชื่อถือของระบบการสื่อสาร Error control codingเป็นขั้นตอนการเข้ารหัสที่ทำขึ้นเพื่อควบคุมการเกิดข้อผิดพลาด เทคนิคเหล่านี้ช่วยในการตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขข้อผิดพลาด

มีรหัสแก้ไขข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันมากมายขึ้นอยู่กับหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กับรหัสเหล่านี้ แต่ในอดีตรหัสเหล่านี้ถูกแบ่งออกเป็นLinear block codes และ Convolution codes.

รหัสบล็อกเชิงเส้น

ในรหัสบล็อกเชิงเส้นพาริตีบิตและบิตข้อความมีการรวมเชิงเส้นซึ่งหมายความว่าคำรหัสผลลัพธ์คือการรวมเชิงเส้นของคำรหัสสองคำใด ๆ

ให้เราพิจารณาบล็อกข้อมูลบางส่วนซึ่งมี kบิตในแต่ละบล็อก บิตเหล่านี้ถูกแมปกับบล็อกที่มีnบิตในแต่ละบล็อก ที่นี่n มากกว่า k. เครื่องส่งจะเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อนซึ่ง ได้แก่(n-k)บิต วิทยุk/n คือ code rate. แสดงโดยr และค่าของ r คือ r < 1.

(n-k) เพิ่มบิตที่นี่คือ parity bits. พาริตีบิตช่วยในการตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขข้อผิดพลาดและในการค้นหาข้อมูล ในข้อมูลที่กำลังส่งบิตส่วนใหญ่ด้านซ้ายของคำรหัสจะตรงกับบิตข้อความและบิตส่วนใหญ่ทางขวาของคำรหัสจะตรงกับพาริตีบิต

รหัสระบบ

รหัสบล็อกเชิงเส้นใด ๆ สามารถเป็นรหัสระบบได้จนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง ดังนั้นรหัสบล็อกที่ไม่เปลี่ยนแปลงจึงถูกเรียกว่าเป็นไฟล์systematic code.

ต่อไปนี้เป็นตัวแทนของไฟล์ structure of code wordตามการจัดสรร

หากข้อความไม่ได้รับการเปลี่ยนแปลงจะเรียกว่าเป็นรหัสระบบ หมายความว่าการเข้ารหัสของข้อมูลไม่ควรเปลี่ยนแปลงข้อมูล

รหัส Convolution

จนถึงตอนนี้ในรหัสเชิงเส้นเราได้พูดคุยกันว่าควรใช้รหัสที่ไม่เปลี่ยนแปลงอย่างเป็นระบบ นี่คือข้อมูลทั้งหมดn บิตถ้าส่ง k บิตคือบิตข้อความและ (n-k) บิตเป็นพาริตีบิต

ในกระบวนการเข้ารหัสบิตพาริตีจะถูกลบออกจากข้อมูลทั้งหมดและมีการเข้ารหัสบิตข้อความ ตอนนี้พาริตีบิตถูกเพิ่มอีกครั้งและข้อมูลทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสอีกครั้ง

รูปต่อไปนี้เป็นตัวอย่างสำหรับบล็อกข้อมูลและกระแสข้อมูลที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูล

กระบวนการทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้นน่าเบื่อซึ่งมีข้อบกพร่อง การจัดสรรบัฟเฟอร์เป็นปัญหาหลักที่นี่เมื่อระบบไม่ว่าง

ข้อเสียเปรียบนี้ถูกหักล้างด้วยรหัส Convolution โดยที่กระแสข้อมูลทั้งหมดจะถูกกำหนดสัญลักษณ์แล้วส่ง เนื่องจากข้อมูลเป็นสตรีมบิตจึงไม่จำเป็นต้องมีบัฟเฟอร์สำหรับการจัดเก็บ

รหัส Hamming

คุณสมบัติเชิงเส้นของคำรหัสคือผลรวมของคำรหัสสองคำก็เป็นคำรหัสเช่นกัน รหัส Hamming คือประเภทของlinear error correcting รหัสซึ่งสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้ถึงสองบิตหรือสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดหนึ่งบิตได้โดยไม่ต้องตรวจพบข้อผิดพลาดที่ไม่ได้แก้ไข

ในขณะที่ใช้โค้ด hamming จะใช้พาริตีบิตพิเศษเพื่อระบุข้อผิดพลาดบิตเดียว ในการรับจากรูปแบบหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่งจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงไม่กี่บิตในข้อมูล จำนวนบิตดังกล่าวสามารถเรียกได้ว่าเป็นHamming distance. หากพาริตีมีระยะห่าง 2 จะตรวจพบการพลิกหนึ่งบิตได้ แต่ไม่สามารถแก้ไขได้ นอกจากนี้ไม่สามารถตรวจพบการพลิกสองบิตใด ๆ

อย่างไรก็ตามโค้ด Hamming เป็นขั้นตอนที่ดีกว่าขั้นตอนที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาด

รหัส BCH

รหัส BCH ตั้งชื่อตามผู้ประดิษฐ์ Bโอเซ่ Chaudari และ Hocquenghem. ในระหว่างการออกแบบรหัส BCH มีการควบคุมจำนวนสัญลักษณ์ที่ต้องแก้ไขและด้วยเหตุนี้การแก้ไขบิตหลายรายการจึงเป็นไปได้ รหัส BCH เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขรหัสผิดพลาด

สำหรับจำนวนเต็มบวกใด ๆ m ≥ 3 และ t < 2m-1มีรหัสไบนารี BCH อยู่ ต่อไปนี้เป็นพารามิเตอร์ของรหัสดังกล่าว

ความยาวบล็อก n = 2m-1

จำนวนของตัวเลขตรวจสอบความเท่าเทียมกัน n - k ≤ mt

ระยะทางขั้นต่ำ dmin ≥ 2t + 1

รหัสนี้สามารถเรียกได้ว่าเป็น t-error-correcting BCH code.

รหัสวงจร

คุณสมบัติแบบวนรอบของคำรหัสคือการเปลี่ยนวงจรของคำรหัสใด ๆ ก็เป็นคำรหัสเช่นกัน รหัสวงจรเป็นไปตามคุณสมบัติของวงจรนี้

สำหรับรหัสเชิงเส้น Cถ้าทุกคำรหัสคือ C = (C1, C2, ...... Cn)จาก C มีการเลื่อนองค์ประกอบไปทางขวาของวงจรกลายเป็นคำรหัส การเลื่อนทางขวานี้เท่ากับn-1เลื่อนไปทางซ้าย ดังนั้นจึงไม่เปลี่ยนแปลงภายใต้การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ดังนั้นรหัสเชิงเส้นCเนื่องจากไม่เปลี่ยนแปลงภายใต้การเปลี่ยนแปลงใด ๆ จึงสามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์ Cyclic code.

รหัสวงจรใช้สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดในการระเบิด

ดังนั้นนี่คือข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการแก้ไขรหัสซึ่งจะต้องตรวจพบที่เครื่องรับ รหัสเหล่านี้ป้องกันข้อผิดพลาดจากการแนะนำและรบกวนการสื่อสาร นอกจากนี้ยังป้องกันไม่ให้สัญญาณถูกแตะโดยเครื่องรับที่ไม่ต้องการ มีคลาสของเทคนิคการส่งสัญญาณเพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ซึ่งจะกล่าวถึงในบทถัดไป

มีการใช้เทคนิคการส่งสัญญาณแบบรวมกลุ่มก่อนที่จะส่งสัญญาณเพื่อให้การสื่อสารที่ปลอดภัยหรือที่เรียกว่า Spread Spectrum Modulation. ข้อได้เปรียบหลักของเทคนิคการสื่อสารแบบกระจายสเปกตรัมคือการป้องกัน "การรบกวน" ไม่ว่าจะเป็นโดยเจตนาหรือไม่เจตนาก็ตาม

สัญญาณที่ปรับด้วยเทคนิคเหล่านี้ยากที่จะรบกวนและไม่สามารถติดขัดได้ ผู้บุกรุกที่ไม่มีการเข้าถึงอย่างเป็นทางการจะไม่ได้รับอนุญาตให้ถอดรหัสได้ ดังนั้นเทคนิคเหล่านี้จึงถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการทหาร สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายเหล่านี้ส่งที่ความหนาแน่นของพลังงานต่ำและมีการแพร่กระจายสัญญาณอย่างกว้างขวาง

ลำดับเสียงหลอก

ลำดับรหัสของ 1s และ 0s ด้วยคุณสมบัติความสัมพันธ์อัตโนมัติบางอย่างเรียกว่า Pseudo-Noise coding sequenceใช้ในเทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัม เป็นลำดับความยาวสูงสุดซึ่งเป็นรหัสวงจรประเภทหนึ่ง

สัญญาณวงแคบและสเปกตรัมการแพร่กระจาย

ทั้งสัญญาณวงแคบและสเปกตรัมการแพร่กระจายสามารถเข้าใจได้ง่ายโดยการสังเกตสเปกตรัมความถี่ดังแสดงในรูปต่อไปนี้

สัญญาณวงแคบ

สัญญาณวงแคบมีความเข้มข้นของสัญญาณดังแสดงในรูปสเปกตรัมความถี่ต่อไปนี้

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการ -

  • แถบสัญญาณใช้ช่วงความถี่ที่แคบ
  • ความหนาแน่นของพลังงานสูง
  • การแพร่กระจายของพลังงานต่ำและเข้มข้น

แม้ว่าคุณสมบัติจะดี แต่สัญญาณเหล่านี้ก็มีแนวโน้มที่จะรบกวน

กระจายสัญญาณสเปกตรัม

สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายมีความแรงของสัญญาณกระจายดังแสดงในรูปสเปกตรัมความถี่ต่อไปนี้

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการ -

  • แถบสัญญาณใช้ความถี่ที่หลากหลาย
  • ความหนาแน่นของพลังงานต่ำมาก
  • พลังงานมีการแพร่กระจายอย่างกว้างขวาง

ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายจึงมีความทนทานต่อสัญญาณรบกวนหรือการรบกวนสูง เนื่องจากผู้ใช้หลายคนสามารถแชร์แบนด์วิดท์สเปกตรัมการแพร่กระจายเดียวกันได้โดยไม่รบกวนกันและกันจึงสามารถเรียกสิ่งเหล่านี้ว่าเป็นmultiple access techniques.

FHSS และ DSSS / CDMA

เทคนิคการเข้าถึงหลายสเปกตรัมการแพร่กระจายใช้สัญญาณที่มีแบนด์วิดท์การส่งผ่านขนาดที่มากกว่าแบนด์วิดท์ RF ที่ต้องการขั้นต่ำ

มีสองประเภท

  • ความถี่ในการแพร่กระจายสเปกตรัม (FHSS)
  • Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)

ความถี่ในการแพร่กระจายสเปกตรัม (FHSS)

นี่คือเทคนิคการกระโดดความถี่ซึ่งผู้ใช้ถูกสร้างขึ้นเพื่อเปลี่ยนความถี่ของการใช้งานจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งในช่วงเวลาที่กำหนดจึงเรียกว่า frequency hopping. ตัวอย่างเช่นความถี่ถูกกำหนดให้กับผู้ส่ง 1 ในช่วงเวลาหนึ่ง หลังจากนั้นสักครู่ผู้ส่ง 1 จะกระโดดไปยังความถี่อื่นและผู้ส่ง 2 ใช้ความถี่แรกซึ่งก่อนหน้านี้ผู้ส่ง 1 ใช้เรียกว่าfrequency reuse.

ความถี่ของข้อมูลจะถูกกระโดดจากกันเพื่อให้มีการส่งผ่านที่ปลอดภัย ระยะเวลาที่ใช้ในการกระโดดแต่ละความถี่เรียกว่าเป็นDwell time.

Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)

เมื่อใดก็ตามที่ผู้ใช้ต้องการส่งข้อมูลโดยใช้เทคนิค DSSS นี้ข้อมูลผู้ใช้แต่ละบิตจะถูกคูณด้วยรหัสลับที่เรียกว่า chipping code. รหัสบิ่นนี้ไม่ใช่อะไรนอกจากรหัสการแพร่กระจายซึ่งคูณกับข้อความต้นฉบับและส่ง ผู้รับใช้รหัสเดียวกันในการดึงข้อความต้นฉบับ

การเปรียบเทียบระหว่าง FHSS และ DSSS / CDMA

เทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมทั้งสองเป็นที่นิยมสำหรับลักษณะของพวกเขา เพื่อความเข้าใจที่ชัดเจนให้เรามาดูการเปรียบเทียบของพวกเขา

FHSS DSSS / CDMA
ใช้หลายความถี่ ใช้ความถี่เดียว
ยากที่จะค้นหาความถี่ของผู้ใช้ในเวลาใดก็ได้ ความถี่ของผู้ใช้เมื่อจัดสรรแล้วจะเท่ากันเสมอ
อนุญาตให้ใช้ซ้ำความถี่ได้ ไม่อนุญาตให้ใช้ซ้ำความถี่
ผู้ส่งไม่ต้องรอ ผู้ส่งต้องรอหากคลื่นความถี่ไม่ว่าง
ความแรงของสัญญาณสูง ความแรงของสัญญาณต่ำ
แข็งแกร่งขึ้นและทะลุผ่านอุปสรรค มันอ่อนแอกว่าเมื่อเทียบกับ FHSS
ไม่เคยได้รับผลกระทบจากการรบกวน อาจได้รับผลกระทบจากสัญญาณรบกวน
มันถูกกว่า มันแพง
นี่คือเทคนิคที่ใช้กันทั่วไป เทคนิคนี้ไม่ได้ใช้บ่อย

ข้อดีของการแพร่กระจายสเปกตรัม

ต่อไปนี้เป็นข้อดีของการแพร่กระจายสเปกตรัม -

  • การกำจัดการพูดคุยข้ามสาย
  • ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นพร้อมความสมบูรณ์ของข้อมูล
  • ลดผลกระทบของการซีดจางหลายเส้นทาง
  • ความปลอดภัยที่ดีขึ้น
  • ลดสัญญาณรบกวน
  • การอยู่ร่วมกับระบบอื่น ๆ
  • ระยะการผ่าตัดที่ไกลขึ้น
  • ยากที่จะตรวจจับ
  • ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะ demodulate / ถอดรหัส
  • สัญญาณติดขัดยาก

แม้ว่าเทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานทางทหาร แต่ตอนนี้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า