ანალოგური, დისკრეტული და ციფრული სიგნალები

ციფრული სიგნალის დამუშავების შესავალი

ციფრული სიგნალის დამუშავება (DSP ან ციფრული სიგნალის დამუშავება) არის ერთ-ერთი უახლესი და ყველაზე ძლიერი ტექნოლოგია, რომელიც აქტიურად გამოიყენება მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ფართო სპექტრში, როგორიცაა კომუნიკაციები, მეტეოროლოგია, რადარი და სონარი, სამედიცინო გამოსახულება, ციფრული აუდიო. და სატელევიზიო მაუწყებლობა, ნავთობისა და გაზის საბადოების კვლევა და ა.შ. შეიძლება ითქვას, რომ ციფრული სიგნალის დამუშავების ტექნოლოგიების ფართო და ღრმა შეღწევა ხდება ადამიანის საქმიანობის ყველა სფეროში. დღეს, DSP ტექნოლოგია არის ერთ-ერთი ძირითადი ცოდნა, რომელიც აუცილებელია მეცნიერებისა და ინჟინრებისთვის ყველა ინდუსტრიის გამონაკლისის გარეშე.

სიგნალები

რა არის სიგნალი? ყველაზე ზოგადი ფორმულირებით, ეს არის ერთი რაოდენობის დამოკიდებულება მეორეზე. ანუ, მათემატიკური თვალსაზრისით, სიგნალი არის ფუნქცია. ყველაზე ხშირად განიხილება დროზე დამოკიდებულება. სიგნალის ფიზიკური ბუნება შეიძლება განსხვავებული იყოს. ძალიან ხშირად ეს არის ელექტრული ძაბვა, ნაკლებად ხშირად - დენი.

სიგნალის პრეზენტაციის ფორმები:

1. დროებითი;

2. სპექტრული (სიხშირის დომენში).

ციფრული მონაცემების დამუშავების ღირებულება ანალოგზე ნაკლებია და მცირდება, ხოლო გამოთვლითი ოპერაციების შესრულება მუდმივად იზრდება. ასევე მნიშვნელოვანია, რომ DSP სისტემები იყოს ძალიან მოქნილი. ისინი შეიძლება დაემატოს ახალი პროგრამებით და გადაპროგრამდეს სხვადასხვა ოპერაციების შესასრულებლად აღჭურვილობის შეცვლის გარეშე. ამიტომ ციფრული სიგნალის დამუშავების სამეცნიერო და გამოყენებითი საკითხებისადმი ინტერესი იზრდება მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ყველა დარგში.

ციფრული სიგნალის დამუშავების წინასიტყვაობა

დისკრეტული სიგნალები

ციფრული დამუშავების არსი ის არის ფიზიკური სიგნალი(ძაბვა, დენი და ა.შ.) გარდაიქმნება მიმდევრობაში ნომრები, რომელიც შემდეგ ექვემდებარება მათემატიკურ გარდაქმნებს კომპიუტერში.

ანალოგური, დისკრეტული და ციფრული სიგნალები

ორიგინალური ფიზიკური სიგნალი დროის უწყვეტი ფუნქციაა. ასეთ სიგნალებს, რომლებიც განსაზღვრულია ნებისმიერ დროს t, ეწოდება ანალოგი.

რომელ სიგნალს ეწოდება ციფრული? განვიხილოთ რამდენიმე ანალოგური სიგნალი (ნახ. 1.1 ა). იგი მითითებულია განუწყვეტლივ მთელი განხილული დროის ინტერვალის განმავლობაში. ანალოგური სიგნალი ითვლება აბსოლუტურად ზუსტი, თუ გაზომვის შეცდომები არ არის გათვალისწინებული.

ბრინჯი. 1.1 ა) ანალოგური სიგნალი

ბრინჯი. 1.1 ბ) სინჯირებული სიგნალი

ბრინჯი. 1.1 გ) კვანტური სიგნალი

მიღების მიზნით ციფრულისიგნალი, თქვენ უნდა შეასრულოთ ორი ოპერაცია - სინჯის აღება და კვანტიზაცია. ანალოგური სიგნალის ნიმუშების თანმიმდევრობით გადაქცევის პროცესს ეწოდება ნიმუშის აღება,და ასეთი ტრანსფორმაციის შედეგია დისკრეტული სიგნალი.ტ. არრ., სინჯის აღებაშედგება ანალოგური სიგნალიდან ნიმუშის შედგენაში (ნახ. 1.1 ბ), რომლის თითოეულ ელემენტს ე.წ. უკუთვლა, დროში გამოიყოფა მეზობელი ნიმუშებისგან გარკვეული ინტერვალით თ, დაურეკა შერჩევის ინტერვალიან (რადგან შერჩევის ინტერვალი ხშირად უცვლელია) – შერჩევის პერიოდი. შერჩევის პერიოდის ორმხრივი ეწოდება შერჩევის მაჩვენებელიდა განისაზღვრება როგორც:

(1.1)

გამოთვლით მოწყობილობაში სიგნალის დამუშავებისას, მისი ნიმუშები წარმოდგენილია ბინარული რიცხვების სახით ბიტების შეზღუდული რაოდენობით. შედეგად, ნიმუშებს შეუძლიათ მიიღონ მხოლოდ მნიშვნელობების სასრული ნაკრები და, შესაბამისად, სიგნალის წარდგენისას ის აუცილებლად მრგვალდება. სიგნალის ნიმუშების რიცხვებად გადაქცევის პროცესს ეწოდება კვანტიზაცია. შედეგად დამრგვალების შეცდომებს უწოდებენ შეცდომებს ან კვანტიზაციის ხმაური. ამრიგად, კვანტიზაცია არის ნიმუშის აღებული სიგნალის დონის შემცირება გარკვეულ ბადემდე (ნახ. 1.1 გ), ყველაზე ხშირად ჩვეულებრივი დამრგვალებით. დროში დისკრეტული და კვანტური დონის სიგნალი ციფრული იქნება.

პირობები, რომლებშიც შესაძლებელია ანალოგური სიგნალის სრული აღდგენა მისი ციფრული ეკვივალენტიდან, სიგნალში თავდაპირველი ინფორმაციის შენარჩუნებით, გამოხატულია ნიკვისტის, კოტელნიკოვის და შენონის თეორემებით, რომელთა არსი თითქმის იგივეა. ანალოგური სიგნალის სინჯისთვის ინფორმაციის სრული შენარჩუნებით მის ციფრულ ეკვივალენტში, ანალოგური სიგნალის მაქსიმალური სიხშირეები უნდა იყოს არანაკლებ შერჩევის სიხშირის ნახევარზე, ანუ f max £ (1/2)f d, ე.ი. მაქსიმალური სიხშირის პერიოდში უნდა იყოს მინიმუმ ორი ნიმუში. თუ ეს პირობა ირღვევა, ციფრულ სიგნალში ხდება რეალური სიხშირეების ქვედა სიხშირით დაფარვის (ჩანაცვლების) ეფექტი. ამ შემთხვევაში, ფაქტობრივის ნაცვლად, ციფრულ სიგნალში იწერება „აშკარა“ სიხშირე და, შესაბამისად, ანალოგურ სიგნალში ფაქტობრივი სიხშირის აღდგენა შეუძლებელი ხდება. რეკონსტრუირებული სიგნალი გამოჩნდება ისე, თითქოს სიხშირეები, რომლებიც აღემატება სინჯის აღების სიხშირის ნახევარს, აისახება (1/2)f d სიხშირედან სპექტრის ქვედა ნაწილამდე და ზედმიწევნით ზემოქმედებს სპექტრის ამ ნაწილში უკვე არსებულ სიხშირეებზე. ამ ეფექტს ე.წ ალიასინგიან ალიასინგი(ალიასირება). ალიასინგის ნათელი მაგალითია ილუზია, რომელიც საკმაოდ ხშირად გვხვდება ფილმებში - მანქანის ბორბალი იწყებს ბრუნვას მისი მოძრაობის საწინააღმდეგოდ, თუ თანმიმდევრულ კადრებს შორის (ნიმუშების სიჩქარის ანალოგი) ბორბალი აკეთებს ნახევარზე მეტ ბრუნვას.

სიგნალის ციფრულ ფორმაში გადაყვანა შესრულებულია ანალოგური ციფრული გადამყვანებით (ADC). როგორც წესი, ისინი იყენებენ ბინარულ რიცხვთა სისტემას გარკვეული რაოდენობის ციფრებით ერთიანი მასშტაბით. ბიტების რაოდენობის გაზრდა აუმჯობესებს გაზომვების სიზუსტეს და აფართოებს გაზომილი სიგნალების დინამიურ დიაპაზონს. ADC ბიტების ნაკლებობის გამო დაკარგული ინფორმაცია გამოუსწორებელია და არსებობს მხოლოდ შეფასებები მიღებული შეცდომის შესახებ ნიმუშების „დამრგვალებაში“, მაგალითად, ბოლო ADC ბიტში შეცდომით წარმოქმნილი ხმაურის სიმძლავრის მეშვეობით. ამ მიზნით გამოიყენება სიგნალი-ხმაურის თანაფარდობის ცნება - სიგნალის სიმძლავრის თანაფარდობა ხმაურის სიმძლავრესთან (დეციბელებში). ყველაზე ხშირად გამოიყენება 8-, 10-, 12-, 16-, 20- და 24-ბიტიანი ADC-ები. ყოველი დამატებითი ციფრი აუმჯობესებს სიგნალისა და ხმაურის თანაფარდობას 6 დეციბელით. თუმცა, ბიტების რაოდენობის გაზრდა ამცირებს შერჩევის სიჩქარეს და ზრდის აღჭურვილობის ღირებულებას. მნიშვნელოვანი ასპექტია ასევე დინამიური დიაპაზონი, რომელიც განისაზღვრება სიგნალის მაქსიმალური და მინიმალური მნიშვნელობებით.

ციფრული სიგნალის დამუშავება შესრულებულია ან სპეციალური პროცესორებით ან მეინფრეიმ კომპიუტერებზე სპეციალური პროგრამების გამოყენებით. ყველაზე ადვილი გასათვალისწინებელია ხაზოვანისისტემები. ხაზოვანისისტემებს უწოდებენ, რომლებშიც ხდება სუპერპოზიციის პრინციპი (შემავალი სიგნალების ჯამზე პასუხი უდრის თითოეულ სიგნალზე ცალ-ცალკე პასუხის ჯამს) და ჰომოგენურობა (შემავალი სიგნალის ამპლიტუდის ცვლილება იწვევს პროპორციულ ცვლილებას. გამომავალი სიგნალი).

თუ შემავალი სიგნალი x(t-t 0) წარმოქმნის უნიკალურ გამომავალ სიგნალს y(t-t 0) ნებისმიერი გადანაცვლებისთვის t 0, მაშინ სისტემა ე.წ. დროში უცვლელი. მისი თვისებების შესწავლა შესაძლებელია ნებისმიერ თვითნებურ დროს. ხაზოვანი სისტემის აღსაწერად შემოტანილია სპეციალური შეყვანის სიგნალი - ერთი იმპულსი(იმპულსის ფუნქცია).

ერთჯერადი იმპულსი(ერთჯერადი რაოდენობა) u 0(ნ) (ნახ. 1.2):

ბრინჯი. 1.2. ერთჯერადი იმპულსი

სუპერპოზიციისა და ჰომოგენურობის თვისებებიდან გამომდინარე, ნებისმიერი შეყვანის სიგნალი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს სხვადასხვა დროს მიწოდებული ასეთი იმპულსების ჯამად და გამრავლებული შესაბამისი კოეფიციენტებით. სისტემის გამომავალი სიგნალი ამ შემთხვევაში არის ამ იმპულსების პასუხების ჯამი. პასუხი ერთეულ პულსზე (პულსი ერთეული ამპლიტუდით) ეწოდება სისტემის იმპულსური რეაქციაh(n).იმპულსური პასუხის ცოდნა საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ ნებისმიერი სიგნალის გავლა დისკრეტული სისტემის მეშვეობით. მართლაც, თვითნებური სიგნალი (x(n)) შეიძლება წარმოდგენილი იყოს როგორც ერთეული ნიმუშების წრფივი კომბინაცია.

საშუალო ადამიანი არ ფიქრობს სიგნალების ბუნებაზე, მაგრამ ზოგჯერ ფიქრობს განსხვავებაზე ანალოგურ და ციფრულ მაუწყებლობასა თუ ფორმატებს შორის. ნაგულისხმევად ითვლება, რომ ანალოგური ტექნოლოგიები წარსულის საგანი ხდება და მალე მთლიანად ციფრულით ჩანაცვლდება. ღირს ვიცოდეთ რაზე უარს ვამბობთ ახალი ტენდენციების სასარგებლოდ.

ანალოგური სიგნალი- მონაცემთა სიგნალი, რომელიც აღწერილია დროის უწყვეტი ფუნქციებით, ანუ მის რხევის ამპლიტუდას შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი მნიშვნელობა მაქსიმუმში.

ციფრული სიგნალი- მონაცემთა სიგნალი, რომელიც აღწერილია დროის დისკრეტული ფუნქციებით, ანუ რხევების ამპლიტუდა იღებს მხოლოდ მკაცრად განსაზღვრულ მნიშვნელობებს.

პრაქტიკაში ეს საშუალებას გვაძლევს ვთქვათ, რომ ანალოგურ სიგნალს თან ახლავს დიდი რაოდენობით ხმაური, ხოლო ციფრული სიგნალი წარმატებით ფილტრავს მას. ამ უკანასკნელს შეუძლია ორიგინალური მონაცემების აღდგენა. გარდა ამისა, უწყვეტი ანალოგური სიგნალი ხშირად ატარებს უამრავ არასაჭირო ინფორმაციას, რაც იწვევს მის სიჭარბეს - შესაძლებელია რამდენიმე ციფრული სიგნალის გადაცემა ერთი ანალოგური სიგნალის ნაცვლად.

თუ ვსაუბრობთ ტელევიზიაზე და სწორედ ეს სფერო აწუხებს მომხმარებელთა უმეტესობას „ციფრულზე“ გადასვლით, მაშინ შეგვიძლია ანალოგური სიგნალი სრულიად მოძველებულად მივიჩნიოთ. თუმცა, ამ დროისთვის ანალოგური სიგნალების მიღება შესაძლებელია ამ მიზნით შექმნილი ნებისმიერი აღჭურვილობით, ხოლო ციფრულ სიგნალებს სპეციალური აღჭურვილობა სჭირდება. მართალია, ციფრული ტელევიზიის გავრცელებასთან ერთად სულ უფრო და უფრო ნაკლებია ანალოგური ტელევიზიები და მათზე მოთხოვნა კატასტროფულად მცირდება.

სიგნალის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი მახასიათებელია უსაფრთხოება. ამასთან დაკავშირებით, ანალოგი აჩვენებს სრულ დაუცველობას გარე გავლენის ან შეჭრის წინააღმდეგ. ციფრული დაშიფრულია რადიო პულსებიდან კოდის მინიჭებით, რათა გამოირიცხოს ნებისმიერი ჩარევა. ძნელია ციფრული სიგნალების გადაცემა დიდ მანძილზე, ამიტომ გამოიყენება მოდულაცია-დემოდულაციის სქემა.

დასკვნების საიტი

1. ანალოგური სიგნალი უწყვეტია, ციფრული სიგნალი დისკრეტული.
2. ანალოგური სიგნალის გადაცემისას, არსებობს არხის ჩარევის მაღალი რისკი.
3. ანალოგური სიგნალი ზედმეტია.
4. ციფრული სიგნალი ფილტრავს ხმაურს და აღადგენს თავდაპირველ მონაცემებს.
5. ციფრული სიგნალი გადაიცემა დაშიფრული ფორმით.
6. შესაძლებელია მრავალი ციფრული სიგნალის გაგზავნა ერთი ანალოგური სიგნალის ნაცვლად.

ლექცია No1

"ანალოგური, დისკრეტული და ციფრული სიგნალები."

ამ კურსის ორი ყველაზე ფუნდამენტური კონცეფციაა სიგნალის და სისტემის ცნებები.

სიგნალის ქვეშეხება ფიზიკურ პროცესს (მაგალითად, დროში ცვალებად ძაბვას), რომელიც აჩვენებს გარკვეულ ინფორმაციას ან შეტყობინებას. მათემატიკურად, სიგნალი აღწერილია გარკვეული ტიპის ფუნქციით.

ერთგანზომილებიანი სიგნალები აღწერილია რეალური ან რთული ფუნქციით, რომელიც განისაზღვრება რეალური ღერძის ინტერვალზე (ჩვეულებრივ დროის ღერძზე). ერთგანზომილებიანი სიგნალის მაგალითია ელექტრული დენი მიკროფონის სადენში, რომელიც ატარებს ინფორმაციას აღქმული ბგერის შესახებ.

სიგნალი x(t ) შემოსაზღვრული ეწოდება, თუ არის დადებითი რიცხვია , ისეთი რომ ვინმესთვისტ.

სიგნალის ენერგია x(ტ ) რაოდენობას უწოდებენ

,(1.1)

თუ , მერე ამბობენ, რომ სიგნალი x(ტ ) აქვს შეზღუდული ენერგია. შეზღუდული ენერგიის მქონე სიგნალებს აქვთ ქონება

თუ სიგნალს აქვს შეზღუდული ენერგია, მაშინ ის შეზღუდულია.

Სიგნალის სიძლიერე x(ტ ) რაოდენობას უწოდებენ

,(1.2)

თუ , მაშინ ამბობენ, რომ სიგნალი x(ტ ) აქვს შეზღუდული სიმძლავრე. შეზღუდული სიმძლავრის მქონე სიგნალებს შეუძლიათ განუსაზღვრელი ვადით მიიღონ არა-ნულოვანი მნიშვნელობები.

სინამდვილეში, შეუზღუდავი ენერგიითა და სიმძლავრით სიგნალები არ არსებობს. უმრავლესობა სიგნალები, რომლებიც რეალურ ბუნებაში არსებობსანალოგი.

ანალოგური სიგნალები აღწერილია უწყვეტი (ან ნაწილებად უწყვეტი) ფუნქციით და თავად ფუნქცია და არგუმენტიტ შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი მნიშვნელობა გარკვეული ინტერვალებით . ნახ. 1.1a გვიჩვენებს ანალოგური სიგნალის მაგალითს, რომელიც დროთა განმავლობაში იცვლება კანონის მიხედვით, სადაც . ანალოგური სიგნალის კიდევ ერთი მაგალითი, რომელიც ნაჩვენებია სურათზე 1.1b, იცვლება დროთა განმავლობაში კანონის მიხედვით.

ანალოგური სიგნალის მნიშვნელოვანი მაგალითია სიგნალი, რომელიც აღწერილია ე.წ. "ერთეულის ფუნქცია", რომელიც აღწერილია გამონათქვამით

(1.3),

სად .

ერთეულის ფუნქციის გრაფიკი ნაჩვენებია ნახ. 1.2-ზე.

ფუნქცია 1 (ტ ) შეიძლება ჩაითვალოს უწყვეტი ფუნქციების ოჯახის ზღვრად 1(ა, ტ ) ამ ოჯახის პარამეტრის შეცვლისასა.

(1.4).

დიაგრამის ოჯახი 1(ა, ტ ) სხვადასხვა მნიშვნელობებზეაწარმოდგენილი ნახ. 1.3.

ამ შემთხვევაში, ფუნქცია 1 (ტ ) შეიძლება დაიწეროს როგორც

(1.5).

მოდით აღვნიშნოთ 1-ის წარმოებულია, ტ ) როგორც დ(ა,ტ).

(1.6).

გრაფიკების ოჯახიდ(ა, ტ ) წარმოდგენილია ნახ. 1.4.

ფართობი მრუდის ქვეშდ(ა, ტ ) არ არის დამოკიდებულიადა ყოველთვის უდრის 1. მართლაც

(1.7).

ფუნქცია

(1.8)

დაურეკა დირაკის იმპულსური ფუნქციაანდ - ფუნქცია.ღირებულებები დ - ფუნქციებინულის ტოლია ყველა წერტილში გარდა t =0. t =0-ზე დ-ფუნქცია უდრის უსასრულობას, მაგრამ ისე, რომ მრუდის ქვეშ არსებული ფართობიდ- ფუნქცია უდრის 1-ს. ნახაზი 1.5 გვიჩვენებს ფუნქციის გრაფიკსდ(ტ) და დ(ტ - ტ).

მოდით აღვნიშნოთ რამდენიმე თვისებად- Მახასიათებლები:

1. (1.9).

ეს გამომდინარეობს იქიდან, რომმხოლოდ t = ტ.

2. (1.10) .

ინტეგრალში უსასრულო საზღვრები შეიძლება შეიცვალოს სასრულით, მაგრამ ისე, რომ ფუნქციის არგუმენტიდ(ტ - ტ) გაქრა ამ საზღვრებში.

(1.11).

3. კონვერტაცია ლაპლასიდ-ფუნქციები

(1.12).

IN კერძოდ, როცატ=0

(1.13).

4. ფურიეს ტრანსფორმაციად- ფუნქციები. როდესაც p = j ვ 1.13-დან ვიღებთ

(1.14)

ზე ტ=0

(1.15),

იმათ. დიაპაზონი დ- ფუნქცია უდრის 1-ს.

ანალოგური სიგნალივ(ტ ) ეწოდება პერიოდული თუ არსებობს რეალური რიცხვი T, ისეთი, რომ f (t + T)= f (t) ნებისმიერი t. ამ შემთხვევაში თ სიგნალის პერიოდს უწოდებენ. პერიოდული სიგნალის მაგალითია 1.2a-ზე წარმოდგენილი სიგნალი და T =1/f . პერიოდული სიგნალის კიდევ ერთი მაგალითია თანმიმდევრობად- განტოლებით აღწერილი ფუნქციები

(1.16)

განრიგირომელიც ნაჩვენებია ნახ.1.6.

დისკრეტული სიგნალები განსხვავდება ანალოგური სიგნალებისგან იმით, რომ მათი მნიშვნელობები ცნობილია მხოლოდ დროის დისკრეტულ მომენტებში.x დ(nT), სადაც T = const - შერჩევის ინტერვალი (პერიოდი),ნ =0,1,2,…. თავად ფუნქცია x დ(nT) შეუძლია დისკრეტულ მომენტებში მიიღოს თვითნებური მნიშვნელობები გარკვეული ინტერვალით. ამ ფუნქციის მნიშვნელობებს უწოდებენ ნიმუშებს ან ფუნქციის ნიმუშებს. გისოსების ფუნქციის კიდევ ერთი აღნიშვნა x ( nT) არის x(n) ან x n. ნახ. 1.7a და 1.7b გვიჩვენებს გისოსების ფუნქციების მაგალითებს და . ქვემიმდევრობა x(n ) შეიძლება იყოს სასრული ან უსასრულო, რაც დამოკიდებულია ფუნქციის განსაზღვრის ინტერვალზე.

ანალოგური სიგნალის დისკრეტულად გადაქცევის პროცესს ეწოდება დროის შერჩევა.მათემატიკურად, დროის შერჩევის პროცესი შეიძლება აღწერილი იყოს, როგორც მოდულაცია მიმდევრობის შეყვანის ანალოგური სიგნალით.დ- ფუნქციები დ T(t)

(1.17)

დისკრეტული სიგნალის ანალოგური სიგნალის აღდგენის პროცესს ეწოდება დროის ექსტრაპოლაცია.

დისკრეტული მიმდევრობისთვის ასევე შემოღებულია ენერგიისა და სიმძლავრის ცნებები. მიმდევრობის ენერგია x(n ) რაოდენობას უწოდებენ

,(1.18)

დენის თანმიმდევრობა x(n ) რაოდენობას უწოდებენ

,(1.19)

დისკრეტული მიმდევრებისთვის, ძალაუფლებისა და ენერგიის შეზღუდვის იგივე შაბლონები რჩება როგორც უწყვეტი სიგნალებისთვის.

პერიოდულითანმიმდევრობას უწოდებენ x ( nT), აკმაყოფილებს პირობას x ( nT)= x ( nT+ mNT), სადაც m და N - მთელი რიცხვები. სადაცნ თანმიმდევრობის პერიოდს უწოდებენ. საკმარისია პერიოდული მიმდევრობის დაყენება პერიოდულ ინტერვალზე, მაგალითად .

ციფრული სიგნალებიარის დისკრეტული სიგნალები, რომლებიც დროის დისკრეტულ მომენტებში შეიძლება აიღოს დისკრეტული მნიშვნელობების მხოლოდ სასრული სერია - კვანტიზაციის დონეები. დისკრეტული სიგნალის ციფრულში გადაქცევის პროცესს ეწოდება კვანტიზაცია დონის მიხედვით.ციფრული სიგნალები აღწერილია კვანტური გისოსების ფუნქციებითx ც(nT). ციფრული სიგნალების მაგალითები ნაჩვენებია ნახ. 1.8a და 1.8b.

კავშირი გისოსების ფუნქციას შორისx დ(nT) და კვანტური მედის ფუნქცია x ც(nT) განისაზღვრება არაწრფივი კვანტიზაციის ფუნქციით x ც(nT)= ფ კ(x დ(nT)). თითოეული კვანტიზაციის დონე კოდირებულია რიცხვით. როგორც წესი, ორობითი კოდირება გამოიყენება ამ მიზნებისათვის, რათა კვანტიზირებული ნიმუშებიx ც(nT) დაშიფრულია ორობითი რიცხვების სახითნ გამონადენები. კვანტიზაციის დონეების რაოდენობან და ორობითი ციფრების უმცირესი რაოდენობამ , რომელთანაც ყველა ეს დონე შეიძლება იყოს კოდირებული, დაკავშირებულია მიმართებით

,(1.20)

სად ინტ(x ) – უმცირესი მთელი რიცხვი არანაკლებ x.

ამრიგად, დისკრეტული სიგნალების კვანტიზაცია შედგება სიგნალის ნიმუშის წარმოდგენისგანx დ(nT) ორობითი რიცხვის გამოყენებით, რომელიც შეიცავსმ გამონადენები. კვანტიზაციის შედეგად ნიმუში წარმოდგენილია შეცდომით, რომელსაც ეწოდება კვანტიზაციის შეცდომა

.(1.21)

კვანტიზაციის ნაბიჯი Q განისაზღვრება მიღებული რიცხვის ყველაზე ნაკლებად მნიშვნელოვანი ორობითი ციფრის წონით

.(1.22)

კვანტიზაციის ძირითადი მეთოდებია შეკვეცა და დამრგვალება.

შეკვეცა მ -ბიტიანი ორობითი რიცხვი შედგება რიცხვის ყველა დაბალი რიგის ბიტის გაუქმებისგან, გარდან უფროსები ამ შემთხვევაში, შეკვეცის შეცდომა. დადებითი რიცხვებისთვის ნებისმიერი კოდირების მეთოდით . უარყოფითი რიცხვებისთვის, შეკვეცის შეცდომა არის არაუარყოფითი პირდაპირი კოდის გამოყენებისას, ხოლო შეკვეცის შეცდომა არაპოზიტიურია ამ ორი კომპლემენტის კოდის გამოყენებისას. ამრიგად, ყველა შემთხვევაში, შეკვეცის შეცდომის აბსოლუტური მნიშვნელობა არ აღემატება კვანტიზაციის საფეხურს:

.(1.23)

დამატებითი კოდის შეკვეცის ფუნქციის გრაფიკი ნაჩვენებია სურ. 1.9-ზე, ხოლო პირდაპირი კოდი – ნახ. 1.10-ზე.

დამრგვალება განსხვავდება შეკვეცისგან იმით, რომ გარდა ნომრის ქვედა ციფრების უგულებელყოფისა, ის ასევე ცვლისმ- ე (უმცროსი გაუქმებადი) ნომრის ციფრი. მისი მოდიფიკაცია არის ის, რომ ის ან რჩება უცვლელი ან იზრდება ერთით, იმისდა მიხედვით, რიცხვის გაუქმებული ნაწილი უფრო დიდია თუ პატარა. დამრგვალება პრაქტიკულად შეიძლება განხორციელდეს ერთის დამატებით (მ +1) – რიცხვის მურიციფი, შედეგად მიღებული რიცხვის შემდგომი შეკვეცითნ გამონადენები. დამრგვალების შეცდომა ყველა კოდირების მეთოდის შიგნით დევს და, შესაბამისად

.(1.24)

დამრგვალების ფუნქციის გრაფიკი ნაჩვენებია ნახ. 1.11.

სხვადასხვა სიგნალების გათვალისწინება და გამოყენება გულისხმობს ამ სიგნალების მნიშვნელობის გაზომვის შესაძლებლობას დროის მოცემულ მომენტებში. ბუნებრივია, ჩნდება კითხვა სიგნალების მნიშვნელობის გაზომვის საიმედოობის (ან, პირიქით, გაურკვევლობის) შესახებ. ეწევა ამ საკითხებს ინფორმაციის თეორია, რომლის დამაარსებელია კ.შენონი. ინფორმაციის თეორიის მთავარი იდეა არის ის, რომ ინფორმაცია შეიძლება განიხილებოდეს ისევე, როგორც ფიზიკური რაოდენობები, როგორიცაა მასა და ენერგია.

ჩვენ ჩვეულებრივ ვახასიათებთ გაზომვების სიზუსტეს გაზომვის დროს მიღებული შეცდომების რიცხვითი მნიშვნელობებით ან სავარაუდო შეცდომებით. ამ შემთხვევაში გამოიყენება აბსოლუტური და ფარდობითი შეცდომების ცნებები. თუ საზომ მოწყობილობას აქვს საზომი დიაპაზონი x 1-დან x 2-მდე აბსოლუტური შეცდომით± დ, მიმდინარე მნიშვნელობისგან დამოუკიდებლად x გაზომილი რაოდენობა, მაშინ მიიღო გაზომვის შედეგი ფორმაში x nჩვენ ვწერთროგორ არისx n± დდა ხასიათდება ფარდობითი შეცდომით.

ინფორმაციის თეორიის პერსპექტივიდან იგივე მოქმედებების განხილვა ოდნავ განსხვავებული ხასიათისაა, განსხვავდება იმით, რომ ყველა ჩამოთვლილ კონცეფციას ენიჭება ალბათური, სტატისტიკური მნიშვნელობა და გაზომვის შედეგი ინტერპრეტირებულია, როგორც არეალის შემცირება. გაზომილი მნიშვნელობის გაურკვევლობა. ინფორმაციის თეორიაში ის ფაქტი, რომ საზომი მოწყობილობა აქვს საზომი დიაპაზონი x 1-დან x 2-მდერომ ამ ხელსაწყოს გამოყენებისას ჩვენება შეიძლება მიღებულ იქნეს მხოლოდ დიაპაზონში x 1-დან x 2-მდე . სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ნიმუშების მიღების ალბათობა ნაკლებია x 1 ან დიდი x 2 , უდრის 0. ნიმუშების მიღების ალბათობა სადღაც დიაპაზონშია x 1-დან x 2-მდე უდრის 1-ს.

თუ დავუშვებთ, რომ ყველა გაზომვის შედეგი x 1-დან x 2-მდე დიაპაზონში თანაბრად სავარაუდოა, ე.ი. იმის გამო, რომ გაზომილი სიდიდის სხვადასხვა მნიშვნელობების ალბათობის განაწილების სიმკვრივე მოწყობილობის მთელ მასშტაბზე იგივეა, მაშინ ინფორმაციის თეორიის თვალსაზრისით, ჩვენი ცოდნა გაზომვის წინ გაზომილი სიდიდის მნიშვნელობის შესახებ შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ალბათობის სიმკვრივის განაწილების გრაფიკი p (x).

ვინაიდან წაკითხვის სრული ალბათობა სადღაც შორისაა x 1-დან x 2-მდე უდრის 1-ს, მაშინ მრუდი უნდა შეიცავდეს 1-ის ტოლ ფართობს, რაც იმას ნიშნავს, რომ

(1.25).

გაზომვის შემდეგ ვიღებთ მოწყობილობის კითხვას ტოლიx n. თუმცა, იმის გამო, რომ ინსტრუმენტის შეცდომა ტოლია± დ, ჩვენ ვერ ვიტყვით, რომ გაზომილი რაოდენობა ზუსტად ტოლიაx n. ამიტომ ჩვენ ვწერთ შედეგს ფორმაშიx n± დ. ეს ნიშნავს, რომ გაზომილი რაოდენობის ფაქტობრივი მნიშვნელობა x დევს სადღაც შორისx n- დადრე x n+ დ. ინფორმაციის თეორიის თვალსაზრისით, ჩვენი გაზომვის შედეგია მხოლოდ ის, რომ გაურკვევლობის ფართობი შემცირდა 2-მდე.დდა ახასიათებდაგაცილებით მაღალი ალბათობის სიმკვრივე

(1.26).

ჩვენთვის საინტერესო რაოდენობის შესახებ ნებისმიერი ინფორმაციის მიღება, შესაბამისად, მისი ღირებულების გაურკვევლობის შემცირებაშია.

როგორც შემთხვევითი ცვლადის მნიშვნელობის გაურკვევლობის მახასიათებელი, კ. შენონმა შემოიტანა კონცეფცია. ენტროპიარაოდენობები x , რომელიც გამოითვლება როგორც

(1.27).

ენტროპიის გასაზომად გამოყენებული ერთეულები დამოკიდებულია მოცემულ გამონათქვამებში ლოგარითმის ბაზის არჩევანზე. ათობითი ლოგარითმების გამოყენებისას ენტროპია იზომება ე.წ. ათობითი ერთეული ან დიტაჰ. ორობითი ლოგარითმების გამოყენების შემთხვევაში ენტროპია გამოიხატება ორობითი ერთეულებით ან ბიტები.

უმეტეს შემთხვევაში, სიგნალის მნიშვნელობის შესახებ ცოდნის გაურკვევლობა განისაზღვრება ჩარევის ან ხმაურის მოქმედებით. ხმაურის დეზინფორმაციული ეფექტი სიგნალის გადაცემის დროს განისაზღვრება ხმაურის ენტროპიით, როგორც შემთხვევითი ცვლადი. თუ ხმაური ალბათური გაგებით არ არის დამოკიდებული გადაცემულ სიგნალზე, მაშინ, სიგნალის სტატისტიკის მიუხედავად, გარკვეული რაოდენობის ენტროპია შეიძლება მიენიჭოს ხმაურს, რაც ახასიათებს მის დეზინფორმაციულ ეფექტს. ამ შემთხვევაში, სისტემა შეიძლება ცალკე გაანალიზდეს ხმაურისა და სიგნალისთვის, რაც მნიშვნელოვნად ამარტივებს ამ პრობლემის გადაჭრას.

შენონის თეორემა ინფორმაციის მოცულობის შესახებ. თუ ინფორმაციის გადაცემის არხის შესასვლელზე გამოიყენება ენტროპიის მქონე სიგნალი ჰ( x), და არხში ხმაურს აქვს ენტროპია H(დ ) , მაშინ არხის გამომავალზე ინფორმაციის რაოდენობა განისაზღვრება როგორც

(1.28).

თუ ძირითადი სიგნალის გადამცემი არხის გარდა არის დამატებითი არხი, მაშინ ხმაურისგან წარმოქმნილი შეცდომების გამოსწორება ენტროპიით H ( დ), ამ არხის მეშვეობით საჭიროა დამატებითი რაოდენობის ინფორმაციის გადაცემა, არანაკლებ

(1.29).

ეს მონაცემები შეიძლება იყოს კოდირებული ისე, რომ შესაძლებელი იქნება ხმაურით გამოწვეული ყველა შეცდომის გამოსწორება, გარდა ამ შეცდომების თვითნებურად მცირე ნაწილისა.

ჩვენს შემთხვევაში, ერთნაირად განაწილებული შემთხვევითი ცვლადისთვის, ენტროპია განისაზღვრება როგორც

(1.30),

ხოლო დანარჩენი ან პირობითი ენტროპიაგაზომვის შედეგი წაკითხვის მიღების შემდეგx nტოლია

(1.31).

მაშასადამე, ინფორმაციის მიღებული რაოდენობა, რომელიც ტოლია ორიგინალსა და დარჩენილ ენტროპიას შორის სხვაობის ტოლია

(1.32).

ციფრული სიგნალებით სისტემების გაანალიზებისას, კვანტიზაციის შეცდომები განიხილება, როგორც სტაციონარული შემთხვევითი პროცესი, ალბათობის ერთგვაროვანი განაწილებით კვანტიზაციის შეცდომის განაწილების დიაპაზონში. ნახ. 1.12a, b და c გვიჩვენებს კვანტიზაციის შეცდომის ალბათობის სიმკვრივეს დამატებითი კოდის დამრგვალებისას, პირდაპირი კოდის და შეკვეცის შესაბამისად.

ცხადია, კვანტიზაცია არაწრფივი ოპერაციაა. თუმცა, ანალიზი იყენებს სიგნალის კვანტიზაციის ხაზოვან მოდელს, რომელიც წარმოდგენილია ნახ. 1.13.

		მ - ბიტი ციფრული სიგნალი,ე ( nT) – კვანტიზაციის შეცდომა. კვანტიზაციის შეცდომების ალბათური შეფასებები კეთდება მათემატიკური მოლოდინის გაანგარიშებით (1.33) და დისპერსიას (1.34), სადპ ე- შეცდომის ალბათობის სიმკვრივე. დამრგვალებისა და შეკვეცის შემთხვევებისთვის გვექნება (1.35), (1.36). დროის შერჩევა და კვანტიზაცია სიგნალის დონის მიხედვით არის ყველა მიკროპროცესორული მართვის სისტემის განუყოფელი მახასიათებელი, რომელიც განისაზღვრება გამოყენებული მიკროპროცესორების შეზღუდული სიჩქარითა და სასრული ბიტის სიმძლავრით.

ადამიანი ყოველდღიურად საუბრობს ტელეფონზე, უყურებს სხვადასხვა ტელეარხებს, უსმენს მუსიკას და დადის ინტერნეტში. ყველა საკომუნიკაციო და სხვა საინფორმაციო გარემო ეფუძნება სხვადასხვა ტიპის სიგნალების გადაცემას. ბევრი ადამიანი სვამს კითხვებს იმის შესახებ, თუ როგორ განსხვავდება ანალოგური ინფორმაცია სხვა ტიპის მონაცემებისგან, რა არის ციფრული სიგნალი. მათზე პასუხის მიღება შესაძლებელია სხვადასხვა ელექტრული სიგნალების განმარტებისა და მათი ფუნდამენტური განსხვავებების შესწავლით.

ანალოგური სიგნალი

ანალოგური სიგნალი (უწყვეტი) არის ბუნებრივი ინფორმაციის სიგნალი, რომელსაც აქვს გარკვეული რაოდენობის პარამეტრები, რომლებიც აღწერილია დროის ფუნქციით და ყველა შესაძლო მნიშვნელობის უწყვეტი ნაკრებით.

ადამიანის გრძნობები იჭერს ყველა ინფორმაციას გარემოდან ანალოგური ფორმით. მაგალითად, თუ ადამიანი ხედავს სატვირთო მანქანას, რომელიც ახლოს გადის, მაშინ მისი მოძრაობა შეინიშნება და მუდმივად იცვლება. თუ ტვინი ყოველ 15 წამში ერთხელ იღებდა ინფორმაციას მანქანების მოძრაობის შესახებ, მაშინ ადამიანები ყოველთვის მის ბორბლებს ქვეშ დაეცემა. ადამიანი მყისიერად აფასებს მანძილს და დროის თითოეულ მომენტში ის არის განსაზღვრული და განსხვავებული.

იგივე ხდება სხვა ინფორმაციასთან დაკავშირებით - ხალხი ესმის ხმას და აფასებს მის ხმას, აფასებს ვიდეო სიგნალის ხარისხს და ა.შ. შესაბამისად, ყველა ტიპის მონაცემი ანალოგური ხასიათისაა და მუდმივად იცვლება.

შენიშვნაზე.ანალოგური და ციფრული სიგნალები ჩართულია თანამოსაუბრეების მეტყველების გადაცემაში, რომლებიც კომუნიკაციას უწევენ ტელეფონს, ფუნქციონირებს ამ სიგნალის არხების ქსელის კაბელის გაცვლის საფუძველზე. ამ ტიპის სიგნალები ბუნებით ელექტრულია.

ანალოგური სიგნალი აღწერილია მათემატიკური დროის ფუნქციით სინუსუსური ტალღის მსგავსი. თუ გაზომავთ, მაგალითად, წყლის ტემპერატურას, პერიოდულად აცხელებთ და გაგრილებთ მას, მაშინ ფუნქციის გრაფიკზე გამოჩნდება უწყვეტი ხაზი, რომელიც ასახავს მის მნიშვნელობას ყოველ პერიოდში.

ჩარევის თავიდან ასაცილებლად, ასეთი სიგნალები უნდა გაძლიერდეს სპეციალური საშუალებებისა და მოწყობილობების გამოყენებით. თუ სიგნალის ჩარევის დონე მაღალია, მაშინ საჭიროა მისი გაძლიერება. ამ პროცესს თან ახლავს ენერგიის დიდი ხარჯვა. გაძლიერებული რადიოსიგნალი, მაგალითად, ხშირად თავად შეიძლება გახდეს ჩარევა სხვა საკომუნიკაციო არხებისთვის.

საინტერესოა იცოდე.ანალოგური სიგნალები ადრე გამოიყენებოდა ყველა სახის კომუნიკაციაში. თუმცა, ახლა ის ყველგან იცვლება ან უკვე შეიცვალა (მობილური კომუნიკაციები და ინტერნეტი) უფრო მოწინავე ციფრული სიგნალებით.

ანალოგური და ციფრული ტელევიზია ჯერ კიდევ თანაარსებობს, მაგრამ სატელევიზიო და რადიო მაუწყებლობის ციფრული ტიპი სწრაფად ანაცვლებს მონაცემთა გადაცემის ანალოგურ მეთოდს მისი მნიშვნელოვანი უპირატესობების გამო.

ამ ტიპის საინფორმაციო სიგნალის აღწერისთვის გამოიყენება სამი ძირითადი პარამეტრი:

• სიხშირე;
• ტალღის სიგრძე;
• დიაპაზონი.

ანალოგური სიგნალის ნაკლოვანებები

ანალოგურ სიგნალს აქვს შემდეგი თვისებები, რაც აჩვენებს მათ განსხვავებას ციფრული ვერსიისგან:

1. ამ ტიპის სიგნალი ხასიათდება სიჭარბით. ანუ მათში არსებული ანალოგური ინფორმაცია არ არის გაფილტრული – ისინი ატარებენ უამრავ არასაჭირო ინფორმაციულ მონაცემს. თუმცა, შესაძლებელია ინფორმაციის გადაცემა ფილტრის მეშვეობით, დამატებითი პარამეტრების და სიგნალის ხასიათის ცოდნით, მაგალითად, სიხშირის მეთოდის გამოყენებით;
2. Უსაფრთხოება. ის თითქმის სრულიად უმწეოა გარედან არასანქცირებული შეჭრის წინააღმდეგ;
3. აბსოლუტური უმწეობა სხვადასხვა სახის ჩარევის წინაშე. თუ რაიმე ჩარევა დაწესდება მონაცემთა გადაცემის არხზე, ის უცვლელად გადაიცემა სიგნალის მიმღების მიერ;
4. არ არსებობს შერჩევის დონეების კონკრეტული დიფერენციაცია - გადაცემული ინფორმაციის ხარისხი და რაოდენობა არანაირად არ არის შეზღუდული.

ზემოაღნიშნული თვისებები მონაცემთა გადაცემის ანალოგური მეთოდის ნაკლოვანებებია, რის საფუძველზეც იგი შეიძლება ჩაითვალოს სრულიად მოძველებულად.

ციფრული და დისკრეტული სიგნალები

ციფრული სიგნალები არის ხელოვნური ინფორმაციის სიგნალები, წარმოდგენილი რეგულარული ციფრული მნიშვნელობების სახით, რომლებიც აღწერს გადაცემული ინფორმაციის სპეციფიკურ პარამეტრებს.

Ინფორმაციისთვის.დღესდღეობით, უპირატესად გამოიყენება მარტივი კოდირებადი ბიტის ნაკადი - ბინარული ციფრული სიგნალი. ეს არის ის ტიპი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ორობით ელექტრონიკაში.

განსხვავება მონაცემთა გადაცემის ციფრულ ტიპსა და ანალოგურ ვერსიას შორის არის ის, რომ ასეთ სიგნალს აქვს მნიშვნელობების კონკრეტული რაოდენობა. ბიტის ნაკადის შემთხვევაში ორი მათგანია: „0“ და „1“.

ციფრულ სიგნალში ნულიდან მაქსიმუმზე გადასვლა მკვეთრად ხდება, რაც მიმღებ მოწყობილობას საშუალებას აძლევს უფრო ნათლად წაიკითხოს იგი. თუ გარკვეული ხმაური და ჩარევა მოხდება, მიმღებს გაუადვილდება ციფრული ელექტრული სიგნალის გაშიფვრა, ვიდრე ანალოგური ინფორმაციის გადაცემით.

თუმცა, ციფრული სიგნალები განსხვავდება ანალოგური ვერსიისგან ერთი ნაკლით: ჩარევის მაღალი დონით, მათი აღდგენა შეუძლებელია, მაგრამ შესაძლებელია ინფორმაციის ამოღება უწყვეტი სიგნალიდან. ამის მაგალითი იქნება სატელეფონო საუბარი ორ ადამიანს შორის, რომლის დროსაც შესაძლოა გაქრეს ერთ-ერთი თანამოსაუბრის მთელი სიტყვები და ფრაზებიც კი.

ციფრულ გარემოში ამ ეფექტს უწოდებენ შესვენების ეფექტს, რომლის ლოკალიზება შესაძლებელია საკომუნიკაციო ხაზის სიგრძის შემცირებით ან რეპეტიტორის დაყენებით, რომელიც მთლიანად აკოპირებს ორიგინალური ტიპის სიგნალს და გადასცემს მას შემდგომში.

ანალოგური ინფორმაციის გადაცემა შესაძლებელია ციფრული არხებით სპეციალური მოწყობილობებით დიგიტალიზაციის პროცესის გავლის შემდეგ. ამ პროცესს ეწოდება ანალოგური ციფრულ კონვერტაციას (ADC). ეს პროცესი ასევე შეიძლება შეიცვალოს - ციფრული ანალოგური კონვერტაცია (DAC). DAC მოწყობილობის მაგალითი იქნება ციფრული ტელევიზორის მიმღები.

ციფრული სისტემები ასევე გამოირჩევიან მონაცემთა დაშიფვრისა და დაშიფვრის შესაძლებლობით, რაც გახდა მობილური კომუნიკაციებისა და ინტერნეტის დიგიტალიზაციის მნიშვნელოვანი მიზეზი.

დისკრეტული სიგნალი

არსებობს მესამე ტიპის ინფორმაცია - დისკრეტული. ამ ტიპის სიგნალი არის წყვეტილი და იცვლება დროთა განმავლობაში, იღებს ნებისმიერ შესაძლო (წინასწარ დადგენილ) მნიშვნელობას.

ინფორმაციის დისკრეტული გადაცემა ხასიათდება იმით, რომ ცვლილებები ხდება სამი სცენარის მიხედვით:

1. ელექტრული სიგნალი იცვლება მხოლოდ დროში, რჩება უწყვეტი (უცვლელი) სიდიდით;
2. ის იცვლება მხოლოდ სიდიდით, ხოლო დროში უწყვეტი რჩება;
3. ის ასევე შეიძლება შეიცვალოს ერთდროულად როგორც სიდიდით, ასევე დროით.

დისკრეტულობამ იპოვა გამოყენება კომპიუტერულ სისტემებში დიდი რაოდენობით მონაცემთა ჯგუფური გადაცემისას.

ნებისმიერი სიგნალი, ანალოგური თუ ციფრული, არის ელექტრომაგნიტური რხევა, რომელიც ვრცელდება გარკვეული სიხშირით, იმისდა მიხედვით, თუ რა სიგნალი გადაიცემა, მოწყობილობა, რომელიც იღებს ამ სიგნალს, თარგმნის მას ტექსტურ, გრაფიკულ ან აუდიო ინფორმაციას, რომელიც მოსახერხებელია მომხმარებლის ან მოწყობილობის აღქმისთვის. თავად. მაგალითად, სატელევიზიო ან რადიო სიგნალს, კოშკს ან რადიოსადგურს შეუძლია გადასცეს როგორც ანალოგური, ასევე, ამ მომენტში, ციფრული სიგნალი. მიმღები მოწყობილობა, რომელიც იღებს ამ სიგნალს, გარდაქმნის მას სურათად ან ხმად, ავსებს მას ტექსტურ ინფორმაციას (თანამედროვე რადიო მიმღებები).

ხმა გადაიცემა ანალოგური სახით და მიმღები მოწყობილობის მეშვეობით გარდაიქმნება ელექტრომაგნიტურ ვიბრაციად და როგორც უკვე აღვნიშნეთ ვიბრაცია ვრცელდება გარკვეული სიხშირით. რაც უფრო მაღალია ხმის სიხშირე, მით უფრო მაღალი იქნება ვიბრაცია, რაც ნიშნავს, რომ გამომავალი ხმა უფრო მაღალი იქნება. ზოგადად, ანალოგური სიგნალი ვრცელდება განუწყვეტლივ, ხოლო ციფრული სიგნალი წყვეტს (დისკრეტულად).

ვინაიდან ანალოგური სიგნალი მუდმივად ვრცელდება, რხევები ჯამდება და გამოსავალზე ჩნდება გადამზიდავი სიხშირე, რომელიც ამ შემთხვევაში არის მთავარი და მიმღები მასზეა მორგებული. თავად მიმღებში ეს სიხშირე გამოყოფილია სხვა ვიბრაციებისგან, რომლებიც უკვე გარდაიქმნება ბგერად. ანალოგური სიგნალის გამოყენებით გადაცემის აშკარა ნაკლოვანებები მოიცავს დიდი რაოდენობით ჩარევას, გადაცემული სიგნალის დაბალ უსაფრთხოებას, ასევე გადაცემული ინფორმაციის დიდ რაოდენობას, რომელთაგან ზოგიერთი ზედმეტია.

თუ ვსაუბრობთ ციფრულ სიგნალზე, სადაც მონაცემები გადაცემულია დისკრეტულად, ღირს ხაზი გავუსვა მის აშკარა უპირატესობებს:

• გადაცემული ინფორმაციის დაცვის მაღალი დონე მისი დაშიფვრის გამო;
• ციფრული სიგნალის მიღების სიმარტივე;
• ზედმეტი "ხმაურის" არარსებობა;
• ციფრულ მაუწყებლობას შეუძლია უზრუნველყოს არხების დიდი რაოდენობა;
• გადაცემის მაღალი ხარისხი - ციფრული სიგნალი უზრუნველყოფს მიღებული მონაცემების ფილტრაციას;

ანალოგური სიგნალის ციფრულ სიგნალად გადასაყვანად და პირიქით, გამოიყენება სპეციალური მოწყობილობები - ანალოგური ციფრული გადამყვანი (ADC) და ციფრული ანალოგური გადამყვანი (DAC). ADC დამონტაჟებულია გადამცემში, DAC დამონტაჟებულია მიმღებში და გარდაქმნის დისკრეტულ სიგნალს ანალოგად.

რაც შეეხება უსაფრთხოებას, რატომ არის ციფრული სიგნალი უფრო უსაფრთხო ვიდრე ანალოგური სიგნალი? ციფრული სიგნალი გადაიცემა დაშიფრული სახით და მოწყობილობას, რომელიც სიგნალს იღებს, უნდა ჰქონდეს კოდი სიგნალის გასაშიფრად. აღსანიშნავია ისიც, რომ ADC-ს შეუძლია მიმღების ციფრული მისამართის გადაცემაც, თუ სიგნალი ჩაიშლება, მისი სრული გაშიფვრა შეუძლებელი იქნება, რადგან კოდის ნაწილი აკლია - ეს მიდგომა ფართოდ გამოიყენება მობილურ კომუნიკაციებში.

მოკლედ რომ ვთქვათ, მთავარი განსხვავება ანალოგურ და ციფრულ სიგნალს შორის არის გადაცემული სიგნალის სტრუქტურა. ანალოგური სიგნალები არის რხევების უწყვეტი ნაკადი, განსხვავებული ამპლიტუდითა და სიხშირით. ციფრული სიგნალი შედგება დისკრეტული რხევებისგან, რომელთა მნიშვნელობები დამოკიდებულია გადამცემ გარემოზე.