2.2. Классификация дискретных представлений

Дискретно-аналоговые и цифровые представления могут быть классифицированы следующим образом (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1

Дискретные представления – это процесс замены непрерывного сообщения x(t) (первичный сигнал) функцией дискретного времени . В общем случае дискретное представление может быть описано выражением:

Х1,Х2,…,Хn = АХ(t), (2.1)

где Х1…Хn – координаты сообщения; А – оператор представления.

При линейности оператора представления справедливо равенство:

, i = 1,2,...n , (2.2)

где Vi(t) – весовая функция ; Т – интервал представления.

Исходное сообщение восстанавливается с помощью оператора восстановления В по формуле:

, (2.3)

где Wi(t) – координатная (восстанавливающая, синтезирующая) функция, знак * указывает отличие восстановленного сообщения от исходного за счет искажений и шумов.

При представлении выборками весовые функции Vi(t)= δ(t – ti) , при этом Xi =X(ti).

При обобщенном дискретном представлении координаты сообщения представляют собой коэффициенты некоторого ряда, это позволяет сократить количество координат, т.е. объем выборки. В качестве координат функций могут использоваться полиномы Чебышева, Лежандра, Уолша и др.

При регулярных дискретных представлениях координаты X1, Xn формируются через одинаковые промежутки времени. Такие системы наиболее широко распространены благодаря простоте технической реализации.

Определим основные особенности классов дискретных представлений.

Программируемые дискретные представления предусматривают возможность изменения алгоритма представления, объема координат, показателя точности и других характеристик по определенной априори установленной программе.

Адаптивные дискретные представления дают возможность изменять те же характеристики автоматически на основе анализа данных об изменяемом сообщении и имеют цель приспособиться к этим изменениям.

Приведем классификацию адаптивных алгоритмов дискретизации (рисунок 2.2).

Рисунок 2.2

Адаптивные дискретные представления с переменным диапазоном квантования позволяют уменьшить объем сообщения при заданном показателе верности путем согласования динамического диапазона характеристики квантования и диапазона сигнала (например система адаптивной импульсно – кодовой модуляции).

Система с переменным интервалом дискретизации (например, система адаптивной дискретизации) используется, когда в процессе передачи изменяется полоса спектра частоты сообщения. Введение такой адаптации позволяет в несколько раз уменьшить среднюю частоту дискретизации.

Система с переменным шагом квантования (например, система адаптивной δ – модуляцией) позволяет уменьшить, по сравнению с равномерным квантованием, среднеквадратическую погрешность представления или уменьшить требуемую скорость передачи.

Система с переменным уровнем начала отсчета обычно использует разностные виды модуляции, например разностную импульсно – кодовую модуляцию. Формирование разностей значений выборок равноценно перемещению уровня начала отсчетов, что позволяет уменьшить число уровней квантования.

Стохастические дискретные представления предполагают преднамеренное введение элемента случайности в процесс преобразования сообщения для увеличения точности представления исходного процесса. В псевдослучайный шум добавляют сигнал перед квантованием, а на приемной стороне осуществляется подсчет квантованных значений двух соседних уровней в интересах увеличения точности представления.

При квазистохастических ДП используется комбинация детерминированного и случайного элемента в процессе формирования координат сообщения.

Адаптивные стохастические представления – результат соединения адаптивных и стохастических представлений, при которых одна группа характеристик изменяется стохастически, а другая адаптируется к измененному сообщению.

Радиосистемы передачи информации


*****
© Банк лекций Siblec.ru
Формальные, технические, естественные, общественные, гуманитарные, и другие науки.