Традиционное аналоговое представление сигналов основано на подобии (аналогичности) электрических сигналов (изменений тока и напряжения) представленным ими исходным сигналам (звуковому давлению, температуре, скорости и т.п.), а также подобии форм электрических сигналов в различных точках усилительного или передающего тракта. Форма электрической кривой, описывающей (также говорят — переносящей) исходный сигнал, максимально приближена к форме кривой этого сигнала.
Такое представление наиболее точно, однако малейшее искажение формы несущего электрического сигнала неизбежно повлечет за собой такое же искажение формы и сигнала переносимого. В терминах теории информации, количество информации в несущем сигнале в точности равно количеству информации в сигнале исходном, и электрическое представление не содержит избыточности, которая могла бы защитить переносимый сигнал от искажений при хранении, передаче и усилении.
Цифровое представление электрических сигналов призвано внести в них избыточность, предохраняющую от воздействия паразитных помех. Для этого на несущий электрический сигнал накладываются серьезные ограничения — его амплитуда может принимать только два предельных значения — 0 и 1.
Виды модуляции
Вся зона возможных амплитуд в этом случае делится на три зоны: нижняя представляет нулевые значения, верхняя — единичные, а промежуточная является запрещенной — внутрь нее могут попадать только помехи. Таким образом, любая помеха, амплитуда которой меньше половины амплитуды несущего сигнала, не оказывает влияния на правильность передачи значений 0 и 1. Помехи с большей амплитудой также не оказывают влияния, если длительность импульса помехи ощутимо меньше длительности информационного импульса, а на входе приемника установлен фильтр импульсных помех.
Сформированный таким образом цифровой сигнал может переносить любую полезную информацию, которая закодирована в виде последовательности битов — нулей и единиц; частным случаем такой информации являются электрические и звуковые сигналы. Здесь количество информации в несущем цифровом сигнале значительно больше, нежели в кодированном исходном, так что несущий сигнал имеет определенную избыточность относительно исходного, и любые искажения формы кривой несущего сигнала, при которых еще сохраняется способность приемника правильно различать нули и единицы, не влияют на достоверность передаваемой этим сигналом информации.
Однако в случае воздействия значительных помех форма сигнала может искажаться настолько, что точная передача переносимой информации становится невозможной — в ней появляются ошибки, которые при простом способе кодирования приемник не сможет не только исправить, но и обнаружить. Для еще большего повышения стойкости цифрового сигнала к помехам и искажениям применяется цифровое избыточное кодирование двух типов: проверочные (EDC — Error Detection Code, обнаруживающий ошибку код) и корректирующие (ECC — Error Correction Code, исправляющий ошибку код) коды. Цифровое кодирование состоит в простом добавлении к исходной информации дополнительных битов и/или преобразовании исходной битовой цепочки в цепочку большей длины и другой структуры. EDC позволяет просто обнаружить факт ошибки — искажение или выпадение полезной либо появление ложной цифры, однако переносимая информация в этом случае также искажается; ECC позволяет сразу же исправлять обнаруженные ошибки, сохраняя переносимую информацию неизменной. Для удобства и надежности передаваемую информацию разбивают на блоки (кадры), каждый из которых снабжается собственным набором этих кодов.
Аналоговые дискретные и цифровые сигналы
Каждый вид EDC/ECC имеет свой предел способности обнаруживать и исправлять ошибки, за которым опять начинаются необнаруженные ошибки и искажения переносимой информации. Увеличение объема EDC/ECC относительно объема исходной информации в общем случае повышает обнаруживающую и корректирующую способность этих кодов.
В качестве EDC популярен циклический избыточный код CRC (Cyclic Redundancy Check), суть которого состоит в сложном перемешивании исходной информации в блоке и формированию коротких двоичных слов, разряды которых находятся в сильной перекрестной зависимости от каждого бита блока. Изменение даже одного бита в блоке вызывает значительное изменение вычисленного по нему CRC, и вероятность такого искажения битов, при котором CRC не изменится, исчезающе мала даже при коротких (единицы процентов от длины блока) словах CRC. В качестве ECC используются коды Хэмминга (Hamming) и Рида-Соломона (Reed-Solomon), которые также включают в себя и функции EDC.
Информационная избыточность несущего цифрового сигнала приводит к значительному (на порядок и более) расширению полосы частот, требуемой для его успешной передачи, по сравнению с передачей исходного сигнала в аналоговой форме. Кроме собственно информационной избыточности, к расширению полосы приводит необходимость сохранения достаточно крутых фронтов цифровых импульсов.
Кроме целей помехозащиты, информация в цифровом сигнале может быть подвергнута также линейному или канальному кодированию, задача которого — оптимизировать электрические параметры сигнала (полосу частот, постоянную составляющую, минимальное и максимальное количество нулевых/единичных импульсов в серии и т.п.) под характеристики реального канала передачи или записи сигнала.
Полученный несущий сигнал, в свою очередь, также является обычным электрическим сигналом, и к нему применимы любые операции с такими сигналами — передача по кабелю, усиление, фильтрование, модуляция, запись на магнитный, оптический или другой носитель и т.п. Единственным ограничением является сохранение информационного содержимого — так, чтобы при последующем анализе можно было однозначно выделить и декоди- ровать переносимую информацию, а из нее — исходный сигнал.
Источник: audioakustika.ru
Виды избыточности в тв сигнале
ван на медленном изменении уровней мощности. Этот режим работы иногда называют задержанной оценкой .
Другой режим работы предусматривает измерение уровня мощности отрезка речи и использование полученного на его основе коэффициента усиления для приспособления кодера к тому же самому отрезку речи. Этот подход, называемый прямой оценкой , имеет то очевидное преимущество, что в кодере и декодере используются коэффициенты усиления именно для тех отрезков речи, из которых эти коэффициенты получены. Недостаток этого режима состоит в том, что каждый отрезок речи необходимо задерживать на время определения коэффициента усиления. Однако этот недостаток становится менее неприятным благодаря использованию таких новых достижений технологии, как приборы с зарядовой связью для аналоговой задержки или цифровой памяти и регистров сдвига для цифровой задержки.
Адаптивная регулировка усиления с явной передачей коэффициентов усиления также не лишена недостатков. Во-первых, когда периодическая информация об усилении вводится в передаваемый цифровой сигнал, необходимы некоторые средства для образования блоков в цифровом потоке таким образом, чтобы было возможно отличить информацию об усилении от кодированного сигнала. Во-вторых, периодическое введение информации об усилении разрывает поток информации, приводя к повышенным тактовым частотам, которые зачастую находятся в неудобном соотношении с частотой дискретизации сигнала. В-третьих, качество речи критично к правильному приему коэффициентов усиления, что указывает на необходимость избыточного кодирования информации об усилении.
В [15] описан модифицированный вариант ИКМ, использующий прямую оценку коэффициентов усиления и называемый ИКМ с почти мгновенным компандированием . Необходимость в блочной передаче отрезков речи в упомянутом в [15] применении (телефонная связь с подвижными объектами) не является недостатком, поскольку повторяющиеся блоки с контролем ошибок используются как средство преодоления кратковременных замираний из-за многолу-чевости.
Адаптивная регулировка усиления с явной передачей информации об усилении для цифровой передачи речи широко не использовалась. Единственное исключение представляет аппаратура абонентского каналообразования фирмы Bell System [16], которая в настоящее время вышла из употребления.
Разновидность регулировки усиления, использующая задержанную оценку для получения информации об усилении при кодировании сигнала, используется успешно в большинстве систем с дельта-модуляцией. В этих системах не осуществляется непосредственная подстройка уровней мощности, показанная на рис. 3.21, а реализуется эквивалентная функция подстройки размеров шагов квантования в кодерах и декодерах. Эти способы более полно описаны в разд. 3.5.3.
3.3. ИЗБЫТОЧНОСТЬ РЕЧИ
Как уже упоминалось в предыдущих разделах, в обычной системе с ИКМ каждый дискрет входного сигнала кодируется независимо от всех остальных. Таким образом, система с ИКМ, по существу, способна кодировать произвольные случайные сигналы, в которых частоты компонент не превышают половину частоты дискретизации.
Анализ речевых сигналов показывает, однако, что при переходе от одного дискрета к другому проявляется значительная избыточность. В действительности, как показано в [7], коэффициент корреляции (мера предсказуемости) между соседними дискретами, следующими с частотой 8 кГц, составляет в общем случае 0,85 или больше. Следовательно, избыточность при обычном, ИКМ-кодирова-нии указывает на возможность значительной экономии полосы передачи, что можно осуществить за счет более эффективных методов кодирования. Все методы аналого-цифрового преобразования, описанные в последующей части этой главы, с целью уменьшения скорости передачи приспособлены в той или иной степени к характеристикам речевых сигналов.
Таблица 3.3. Виды избыточности речевого сигнала
Во временной области
1. Неравномерное амплитудное распределение
2. Корреляция между дискретами
3. Корреляция, связанная с периодичностью в сигнале
4. Корреляция между периодами основного тона
5. Избыточность, связанная с неактивностыо речи (паузы)
В частотной области
6. Неравномерный усредненный спектр
7. Кратковременный спектр звука
В дополнение к корреляции, существующей между соседними дискретами речевого сигнала, для уменьшения скорости передачи кодированного сигнала можно использовать и несколько других видов избыточности. Они перечислены в табл. 3.3. В нее не включены виды избыточности высокого уровня, относящиеся к контексту передаваемой речи и обусловленные интерпретацией звуков речи (фонем), слов и предложений. Эти вопросы здесь не освещаются, поскольку способы, в которых речевые сигналы анализируются только для извлечения информационного содержания, устраняют субъективные качества, существенные для обычной телефонной связи.
3.3.1. Неравномерное распределение амплитуд
Как уже упоминалось при определении понятия компандирования, дискреты с меньшими значениями встречаются чаще, чем дискреты с большими значениями. Большая часть дискретов с малыми значениями обусловлена паузами в разговоре. Однако и в актив-
ных сигналах речи вероятность появления уровней мощности вблизи нижнего края диапазона кодирования также велика. Процедуры компандирования, описанные в предыдущем параграфе, дают слегка пониженное качество (т. е. пониженное отношение сигнал-шум) для малых сигналов по сравнению с большими сигналами. Вследствие этого среднее качество речи при ИКМ-преобразовании может быть улучшено за счет дальнейшего уменьшения размеров шагов квантования для низких уровней и увеличения шагов квантования для высоких уровней. Однако степень улучшения, которую можно было бы получить за счет этого, вероятно, не была бы оправдана из-за дополнительных сложностей, особенно при необходимости сохранить реализуемость линейно-ломаных характеристик для современных компандеров.
Наиболее выгодный подход к обработке амплитуд сигналов для уменьшения скорости передачи на выходе кодера заключается в использовании некоторых видов адаптивной регулировки усиления, которые рассматривались выше. При усреднении за большой период уровень мощности речи одиночного телефонного абонента ограничен диапазоном более узким, чем диапазон для всех абонентов.
При рассмотрении меньших отрезков времени в течение длительности отдельных отрезков речи (слогов) поддерживается довольно постоянный уровень мощности. Поскольку слог длится примерно 30 мс, в типовом случае за время между изменениями уровня мощности в цифровом сигнале речи со скоростью передачи 64 кбит/с формируется 1920 битов. Таким образом, добавка скорости для передачи значения уровня мощности незначительна с точки зрения требований к полосе. Системы с ИКМ и почти мгновенным компандированием, упомянутые выше [15], позволяют уменьшить скорость передачи примерно на 30% по сравнению с обычной ИКМ.
3.3.3. Корреляция, связанная с периодичностью в сигнале
Хотя для передачи речевого сигнала и требуется вся полоса от 300 до 3400 Гц, предоставляемая каналом ТЧ, в любой конкретный момент времени определенные звуки могут быть построены только из колебаний нескольких частот в пределах этой полосы. Если звук имеет только несколько основных частот, то в сигнале наблюдается сильная корреляция между большим числом дискретов, относящихся к нескольким периодам колебаний. Периодический характер гласных и звонких согласных звуков виден на рис. 3.22.
Рис. 3.22. Сигнал гласного или звонкого согласного звука
Кодеры, использующие избыточность, обусловленную периодичностью речи, являются существенно более сложными устройствами, чем кодеры, предназначенные только для удаления избыточности в соседних дискретах. Фактически эти кодеры представляют собой более или менее переходную форму от кодеров сигнала, работающих с относительно высокой скоростью передачи и обеспечивающих натургипь-ное звучание, к вокодерам, работающим с относительно низкой скоростью передачи и дающим синтетическое звучание.
3.3.2. Корреляция между дискретами
Высокий коэффициент корреляции порядка 0,85 (см. разд. 3.3) показывает, что при любой попытке существенно уменьшить скорость передачи необходимо учитывать корреляцию между соседними дискретами. Фактически при частоте дискретизации 8 кГц существует также значительная корреляция между дискретами, расположенными через один и через два дискрета. Естественно, что корреляция между дискретами возрастает с увеличением частоты дискретизации.
Простейшим способом использования корреляции между дискретами речи является кодирование только разностей между соседними дискретами. Результаты измерений разностей накапливаются затем в декодере для восстановления сигнала. По существу, эти системы кодируют крутизну или производную сигнала на передающей стороне и восстанавливают сигнал путем интегрирования на приемной стороне. Алгоритмы аналого-цифровых преобразований такого типа рассматриваются в последующих разделах.
3.3.4. Корреляция между периодами основного тона
По способам генерации звуки человеческой речи часто относят к одной из двух категорий. Первая категория охватывает звуки, которые создаются в результате вибрации голосовых связок. При каждой вибрации поток выдыхаемого воздуха пропускается из легких в речеобразующий тракт.
Интервал времени между прохождением струй воздуха, возбуждающих речеобразующий тракт, называется периодом основного тона, или, более просто: частота возбуждения соответствует основному тону. В общем смысле такие звуки возникают при генерации гласных звуков и некоторой части согласных. Пример реализации такого звука представлен на рис. 3.22.
Вторая категория звуков включает в себя щелевые, или глухие звуки. Глухие звуки возникают при непрерывном протекании воздуха от легких через речеобразующий тракт, суженный в некоторой точке для образования турбулентностей воздуха. Глухие звуки относятся к некоторым согласным, таким как ф, с. Пример сигнала глухого звука представлен на рис. 3.23. Отметим, что
Рис. 3.23. Сигнал глухого звука
глухой звук существенно больше похож на случайный сигнал, чем гласный или звонкий согласный.
Как показано на рис. 3.22, на гласных или звонких согласных звуках заметна не только избыточность, связанная с периодичностью в сигнале и упомянутая в разд. 3.3.3, но и долговременная периодичность, относящаяся к основному тону.
Вследствие этого одним из наиболее эффективных способов кодирования звонких отрезков речи является кодирование сигнала на одном периоде основного тона и использование результатов этого кодирования как шаблона на каждом последующем периоде основного тона в одном и том же звуке. Периоды основного тона составляют обычно от 5 до 20 мс для мужчин и от 2,5 до 10 мс для женщин. Поскольку типовой гласный или звонкий согласный звук длится примерно 100 мс , в один звук может уложиться 20-40 периодов основного тона. Хотя кодирование на периоде основного тона может значительно уменьшить скорость передачи, иногда основной тон очень трудно выделить. (Отнюдь не все звонкие согласные звуки содержат четко идентифи-Щ1руемый период основного тона, какой показан на рис. 3.22.) Если же закодировать сигнал на периоде основного тона с ошибками, то это приводит к созданию необычных звуков.
Интересный аспект кодирования на периоде основного тона состоит в том, что это дает средства для ускорения речи при сохранении разборчивости. При удалении некоторой части периодов основного тона из каждого звука (фонемы) частота генерации речи существенно возрастает, что в некоторой степени аналогично более быстрому формированию слов. Основной тон звуков остается неизменным.
В противоположность этому, если просто увеличить скорость восстановления, то все частоты, включая и основной тон, пропорционально увеличатся. Небольшое ускорение дает заметные искажения, а при значительном ускорении речь становится неразборчивой. Устройства, предназначенные для имитации ускоренного формирования слов, показали, что люди способны воспринимать речевую информацию намного быстрее, чем нормально ее производят.
3.3.5. Избыточность, связанная с неактивностью речи
Анализ телефонных переговоров показал, что активная часть разговора в типовом случае составляет около 40% его длительности. Большая часть неактивных участков является результатом того, что один человек слушает, когда другой говорит. В результате
Имеется противоречие между длительностью гласного звука (100 мс) и длительностью слога (30 мс), указанной на с. 132 и 152. — Прим. перев.
этого обычное дуплексное соединение (при коммутации каналов) существенно недоиспользуется. Метод TAS1 (Time Assignment Speech Interpolation), описанный в гл. 1, реализует улучшение использования каналов дорогих аналоговых линий. Термин цифровое статистическое уплотнение речевого сигнала представляет собой термин, применяемый, когда речь идет об аналоге метода TASI для цифровых каналов. По сути, цифровое статистическое уплотнение речевого сигнала включает в себя: определение речевой активности, занятие канала, кодирование и передачу отрезков речи и освобождение канала по завершению каждого отрезка.
Очевидно, что цифровое статистическое уплотнение речевого сигнала можно применить к цифровым системам запоминания речи, где длину паузы можно закодировать и передать более эффективно, чем саму паузу. Однако в записанных сообщениях длительности пауз, как правило, невелики, так как здесь нет полудуплексного разговора. Цифровое статистическое уплотнение речевого сигнала было предложено для многочисленных систем передачи, обсуждаемых в гл. 8.
3.3.6. Неравномерный усредненный спектр
Виды избыточности во временной области, описанные в предыдущих разделах, указывают на такие характеристики в частотной области, которые можно в определенной мере использовать для уменьшения скорости передачи кодированного сигнала. Избыточность в частотной области не является независимой от избыточности во временной области. Способы, основанные на обработке в частотной области, просто являются другим подходом к анализу и обработке избыточности.
Полностью независимый или непредсказуемый сигнал во временной области создает плоский частотный спектр во всей полосе, представляющей интерес. Таким образом, для сигнала, в котором дискреты не коррелированы во временной области, полоса используется в максимальной степени.
С другой стороны, неравномерный спектр сигнала соответствует неэффективному использованию полосы и указывает на избыточность в сигнале во временной области. На рис. 3.24 представлен спектр речевого сигнала, усредненный для мужчин и женщин [17]. Отметим, что уровни мощности на верхних частотах полосы шириной 3 кГц, предоставляемой телефонной сетью, значительно уменьшаются. Пониженные уровни моищости на верхних частотах являются прямым следствием рассмотренной выше корреляции между дискретами во временной облас-
1000 2000 Частота, Гц
Рис. 3.24. Усредненный спектр речи
Источник: www.ecarder.ru
Цифровое и аналоговое вещание. Пути развития. IP-вещание. Часть III
В предыдущей статье “Цифровое и аналоговое вещание. Пути развития. IP-вещание. Часть II” были изложены физико-математические основы создания цифровых телевизионных систем. Работа закончилась на необходимости сжатия ТВ-информации при ее передаче по каналу связи.
Однако для того, чтобы оценить правильно эффективность и целесообразность способа и стандарта сжатия при передаче информации по каналам связи, необходимо вспомнить о показателях информационной эффективности телекоммуникационных систем.
Эффективность телекоммуникационных систем
По определению эффективность информационной системы является характеристикой ее потенциальной способности обеспечить качественной информацией в наименьшей полосе частот, с наименьшими затратами времени, мощности сигнала и т.д. Если это цифровая система передачи сигнала, то есть цифровая линия связи, то ее характеристикой является средняя скорость передачи цифровой информации R, измеряемой в бит/с. Совершенно естественно, что R должна быть меньше пропускной способности канала C, для обеспечения передачи информации с минимальными ошибками менее Wдоп.
В теории электрической связи теорема оптимального кодирования говорит, что всегда можно обеспечить вероятность ошибки при передаче информаций по каналу связи W < Wдоп. (где Wдоп. – допустимое значение ошибки).
Канал связи можно охарактеризовать степенью использования пропускной способности, показателем п, называемым информационной эффективностью канала:
Использование канала по частотному спектру aF характеризуется частотной эффективностью использования канала передачи:
Характеристикой использования канала по мощности является коэффициент
где Pc – мощность полезного сигнала и N0 – спектральная плотность шума на положительных частотах.
Между приведенными характеристиками эффективности информационного канала, для гауссовского распределения частот – F в непрерывном канале
И квазибелого шума Рш = N0F
Откуда можно показать, что значения η могут быть сколь угодно близки к 1, то есть согласно теореме Шенона η = 1 при соответствующих эффективных способах передачи и приема информации. Остальные характеристики канала могут принимать значения γ ÷ ∞ и βmax ≈ 1,443.
В целом теория информации является очень любопытным разделом человеческого познания природы, и само понятие информации может быть интерпретировано по-разному.
Но одну из интерпретаций можно представить в очень простом виде, в качестве островков возмущения среды, в которой человек наблюдает эти возмущения, которые распространяются во всех направлениях. Если это материя Вселенной, в диапазоне частот, доступном наблюдателю — homo sapiens, он наблюдает возмущения в виде импульсов света, гравитационных волн и т.д. Можно доказать, что если во всех пределах Вселенной выполняются законы сохранения энергии и массы материи, то она замкнута. А это означает, что в данных пределах должен существовать закон сохранения информации. Но мы не будем углубляться в рассмотрение физической сущности информации и продолжим рассматривать способы повышения эффективности телекоммуникационных систем как части общего.
Из выражений (1), (2) и (3) видно, что повысить эффективность системы за счет мощности, частоты и длительности импульса, при условии, что они заданы, невозможно. Эффективность может быть повышена только через увеличение скорости передачи информации, то есть путем увеличения энтропии сообщений. Энтропия, в свою очередь, есть функция закона распределения вероятностей. Таким образом, для повышения эффективности телекоммуникационных систем необходимо изменить правило распределения плотности вероятностей элементов сообщения. Исследования этого вопроса показали, что наибольшей энтропией обладают сообщения, построенные на равновероятном и независимом появлении их элементов.
При ограничении мощности сигнала нормальное симметричное распределение дает максимальное значение энтропии. Поэтому, если передатчик вырабатывает сообщения с распределением сообщений, отличным от нормального, необходимо распределение вероятностей изменить так, чтобы оно приблизилось к нормальному.
Существуют еще два фактора, делающих более эффективной систему передачи информации.
Первый заключается в том, что между элементами сообщений существует корреляционная связь, поэтому энтропия такой системы распределения сообщений уменьшается тем больше, чем больше связь. То есть в процессе появления элементов сообщений больше порядка, чем хаоса. В связи с этим повышение эффективности информационной системы можно осуществить, ослабляя или устраняя корреляцию между элементами сообщений, то есть осуществляя декорреляцию сообщений. Для этого разработаны такие методы, как метод укрупнения, метод предсказания и т.д.
Декорреляция по методу укрупнения, например, заключается в том, что сигнал разбивается на отдельные более крупные фрагменты, каждый из которых содержит группу элементов сообщения. То есть сам сигнал структурно перестраивается и рассматривается как новый, в котором корреляционные связи будут слабее, чем между элементами сообщения исходного сигнала. При укрупнении сигнала кодированию подвергаются не отдельные элементы, а их группы.
Если среднюю энтропию на элемент исходного сообщения обозначить через h0, то в силу аддитивности энтропии после укрупнения средняя энтропия на новый элемент будет равна hн = r h0, где r – число элементов в новообразованном элементе. Максимальная энтропия сообщения из новых элементов
где L0 – объем первичного алфавита сообщения, Lн – объем нового укрупненного алфавита и hнmax – max энтропии первичного сообщения. Избыточность сообщения при этом
не изменяется. Это говорит о том, что укрупнение элементов должно сочетаться, например, с оптимальным статическим кодированием для кодирования укрупненного алфавита.
Оптимальное статическое кодирование минимизирует среднее количество символов кода на один элемент сообщения. При этом при заданной длительности работы канала обеспечивается прохождение максимально возможного количества информации, передаваемой кодовыми комбинациями.
Выбор оптимального способа кодирования обеспечивает экономию по времени при передаче сообщений. Очевидно, что самый оптимальный код, обеспечивающий наибольшую эффективность системы, – это код, при котором количество кодовых символов, приходящихся на один элемент сообщения, будет минимальным, то есть тогда может назваться эффективным.
Второй фактор, делающий более эффективной систему передачи информации, – это учет того, что между отдельными последующими сообщениями существуют взаимные связи. Это позволяет по данным наблюдения за предыдущими сообщениями предсказать последующие сообщения. Вычитая из предсказанного сообщения истинное, можно в канал связи посылать разницу, называемую сигналом ошибки. Разностный сигнал несет новые сведения, но только в уменьшенном объеме сигнала. При этом, естественно, увеличивается эффективность информационной системы.
Часто на практике эффективность информационных систем характеризуются скоростью
которая называется удельной содержательностью сигнала, определяющей количество сведений в единице объема информационного сигнала. Согласно этому показателю наибольшим быстродействием обладает телевизионный информационный канал, а наиболее экономичной информационной системой является телефон.
Телевизионный цифровой информационный канал
Из теории связи известно, что по каналу связи с частотной полосой пропускания ΔF можно передавать ΔF бит/с. То есть частотная эффективность использования полосы частот канала связи составляет γ = 2 бит/с/Гц. Отсюда следует, что для передачи цветного цифрового телевизионного сигнала с двоичной кодировкой со скоростью 216 Мбит/с необходим канал связи с шириной ΔF = 108 мГц. Конечно, ни ширина канала аналогового наземного телевидения ΔFA = 8 мГц, ни ширина полосы спутникового канала ΔFS = 27 мГц не пригодны для передачи цифрового телевизионного канала. Поэтому первостатейной задачей в области цифрового телевидения является задача сокращения скорости передачи цифрового сигнала, то есть уменьшение требуемой полосы частот пропускания канала связи.
Естественно, что эффективность использования полосы частот зависит от метода модуляции несущей.
Задача сужения полосы частот телевизионного канала – это часть более общей проблематики. Это задача уменьшения избыточности информации, передаваемой по телевизионному каналу. Одним из методов достижения желаемого является сжатие телевизионной информации.
Методы сжатия основаны на особенностях восприятия человеком телевизионной или видеокартинки. Как показали исследования, ТВ-картинка обладает информационной избыточностью для человеческого зрения, то есть в ней есть элементы, которые не особенно повлияют, при идентификации с оригиналом, на ее восприятие как оригинал, если их удалить (то есть не передавать). Эту самую избыточность условно разделяют на две категории: статистическую и физиологическую.
Статистическая избыточность связана с некими закономерностями в распределении яркостного сигнала на ТВ-картинке в пространстве и во времени. Зрительный анализатор человека содержит рецептивные поля, кодирующие одновременно большие группы элементов, из которых состоит картинка.
При этом регистрируется не столько яркость, сколько некие особенности ее распределения, то есть распределение элементов, отличающихся по яркости в пространстве и во времени. Обеспечивается выделение по отношению к фону наиболее информативных элементов, составляющих в структуре изображения перепады яркости и контуры, изменяющиеся во времени или в пространстве, или по цвету.
Подобная обработка сигнала изображения позволяет зрительному аппарату идентифицировать целостные контуры изображения, даже при его распаде на отдельные элементы вследствие дискретизации или из-за действия случайных помех. Между яркостными элементами картинки существует корреляция. Статистическая избыточность в последовательности телевизионных кадров вызывается наличием корреляционных связей между значениями уровня сигналов в одной строке, в соседних строках и в соседних кадрах. Знание корреляционных связей между элементами позволяет устранить избыточность в картинке и не передавать повторно практически одну и ту же информацию и тем самым сократить цифровой поток.
Физиологическая избыточность основана на ограниченных возможностях зрительного аппарата человека. Физиологи обнаружили явления материального торможения, когда фоновая составляющая подавляется и подчеркиваются детали, выделяя более информативную часть изображения. Устранить эту избыточность можно тем, что не передавать ту информацию, которая не воспринимается зрением. Примером сокращения физиологической избыточности служит метод кодирования Кретцмера, когда при передаче крупных деталей изображения количество градаций яркости увеличивается, а при передаче мелких уменьшается. Зрительный аппарат хуже различает яркость мелких деталей. Пороговое превышение яркости элемента ΔВпор над фоном, при котором наблюдатель начинает различать объект в первом приближении, подчиняется закону Вебера Фехнера, из которого выводится коэффициент относительного превышения
Отсюда следует, что с ростом значения E0 – яркости фона – растет и Ei – значение уровня яркости элемента, то есть растет порог ΔЕпор.
Для соблюдения правильного восприятия картинки видеосигнала при оцифровке шаг квантования в области значений сигнала, близкой к уровню “черного”, должен быть меньше, чем шаг квантования в области, близкой к уровню “белого”. То есть квантование должно быть неравномерным. Однако техническая реализация неравномерного квантования проблематичнее, чем реализация равномерного квантования, поэтому вместо использования переменного шага квантования выполняют нелинейное преобразование видеосигнала с передаточной характеристикой, изображенной на рис. 1.
Существует еще структурная избыточность телевизионного сигнала, которая связана с наличием в телевизионном цифровом сигнале не занятых полезной информацией составляющих. Например, в телевизионном сигнале присутствуют гасящие импульсы, которые не передают информацию об изображении.
Такая избыточность компенсируется путем передачи во время гасящих импульсов полезной информации в виде звукового сопровождения.
Необходимо отметить, что физиологическая и статистическая избыточность имеет два аспекта в рассмотрении. Это временная избыточность и пространственная избыточность.
Временная избыточность картинки проявляется в малом отличии двух кадров ТВ-изображения. Передаваемый информационный массив можно сократить, выбрав один полный кадр либо картинку за “опорный”, и его не изменять, а остальные кадры передавать только с информацией о перемещении объектов в новые позиции и т.д. Если временная корреляция между кадрами низка, то главенствующую роль в устранении избыточности играет внутрикадровая корреляция фрагментов изображения.
Пространственная избыточность обусловлена наличием глубокой корреляции в изображении деталей на картинке. Отсчеты по уровню видеосигнала в соседних точках практически одинаковы, что приводит к сокращению числа отсчетов, отображающих картину.
На этом мы прервем начало повествования о сжатии цифрового информационного потока при передаче по каналу связи и попытаемся закончить рассказ на эту тему в следующей части статьи.
Технологические и маркетинговые тренды рынка спутниковых телекоммуникаций и перспективы спутникового ШПД
Юрий Фомин
Директор по продажам Россия и СНГ “Хьюз Нетворк Системс”
Современный этап развития рынка и технологических решений в значительной степени обусловлен коммерциализацией Ka-диапазона, распространением спутников высокой пропускной способности HTS и характеризуется появлением VSAT-систем нового поколения, способных эффективно работать с широкополосными транспондерами, обслуживать многолучевые зоны покрытия
s спутников HTS и обеспечивать высокую пропускную способность, в десятки раз превосходящую возможности первых VSAT-систем.Сегодня мы являемся свидетелями фактического начала изменений в традиционной VSAT-экосистеме, которые можно назвать прямым следствием технологической эволюции отрасли. Наиболее наглядно эти изменения заметны при реализации проектов на спутниках высокой пропускной способности, где единственной экономически эффективной бизнес-моделью является закрытая система с предоставлением услуг конечным пользователям виртуальными операторами. Это обусловлено прежде всего необходимостью эффективного обслуживания многолучевых зон покрытия спутников HTS, с одной стороны, и обеспечения максимально возможной утилизации ресурса КА – с другой.
Операторский опыт компании Hughes Network Systems красноречивей всего свидетельствует о перспективности спутникового ШПД. Спутниковая связь/ШПД является фактически безальтернативной в сельской местности, а также в удаленных и труднодоступных районах, которых и в нашей необъятной стране немало и куда тянуть оптику с экономической точки зрения не имеет никакого смысла.
Теги: IPTV, ТВ, Телевидение, Технологии
Поделиться записью
- Поделиться Facebook
- Поделиться Twitter
- Share on WhatsApp
- Поделиться Vk
Источник: adview.ru