Дискретизация сигналов. Теорема В.А. Котельникова.
Исходный физический сигнал является непрерывной функцией времени. Такие сигналы, определенные во все моменты времени, называют аналоговыми (analog). Последовательность чисел, представляющая сигнал при цифровой обработке, является дискретным рядом (discrete series) и не может полностью соответствовать аналоговому сигналу. Числа, составляющие последовательность, являются значениями сигнала в отдельные (дискретные) моменты времени и называются отсчетами сигнала (samples). Как правило, отсчеты берутся через равные промежутки времени Т, называемые периодом дискретизации (или интервалам, шагом дискретизации — sample time). Величина, обратная периоду дискретизации, называется частотой дискретизации (sampling frequency): fД=1/Т. Соответствующая ей круговая частота определяется следующим образом: ωД=2π/Т.
Процесс преобразования аналогового сигнала в последовательность от счетов называется дискретизацией (sampling), а результат такого преобразования — дискретным сигналом.
При обработке сигнала в вычислительных устройствах его отсчеты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Вследствие этого отсчеты могут принимать лишь конечное множество значений и, следовательно, при представлении сигнала неизбежно происходит его округление. Процесс преобразования отсчетов сигнала в числа называется квантованием по уровню (quantization), а возникающие при этом ошибки округления — ошибками (или шумами) квантования (quantization error, quantization noise). Сигнал, дискретный во времени, но не квантованный по уровню, называется дискретным (discrete-time) сигналом. Сигнал, дискретный во времени и квантованный по уровню, называют цифровым (digital) сигналом. Сигналы, квантованные по уровню, но непрерывные во времени, на практике встречаются редко. Разницу между аналоговыми, дискретными и цифровыми сигналами иллюстрирует рис. 7.1.
Рисунок 7.1. Аналоговый, дискретный и цифровой сигналы.
Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой предполагает последовательное выполнение следующих операций:
1. выборка значений исходной аналоговой величины в некоторые наперед заданные дискретные моменты времени, т. е. дискретизация сигнала по времени;
2. квантование (округление до некоторых известных величин) полученной в дискретные моменты времени последовательности значений исходной аналоговой величины по уровню;
3. кодирование — замена найденных квантованных значений некоторыми числовыми кодами.
Пусть задана некоторая аналоговая зависимость U(t). Для получения ее дискретного эквивалента U(nТД) = {U(0), U(ТД), U(2ТД), ... } необходимо провести выборку ее значений в дискретные моменты времени nТД, , где n = 0, 1, 2... целое число. Постоянная величина ТД— носит название периода выборки или периода дискретизации, а сам процесс замены исходной аналоговой функции u(t) некоторой дискретной функцией U(nТД)называется дискретизацией сигнала во времени. Следует отметить, что полученная дискретная функция U(nТД)относительно самого сигнала U(t) носит по-прежнему аналоговый характер, так как может принимать бесконечное число различных значений.
Период дискретизации должен быть таким, чтобы было возможно восстановление непрерывной функции по ее отсчетам с допустимой точностью.
При выборе периода дискретизации можно воспользоваться теоремой В.А.Котельникова, согласно которой всякий непрерывный сигнал, имеющий ограниченный частотный спектр, полностью определяется своими дискретными значениями в моменты отсчета, отстоящие друг от друга на интервалы времени:
Тд = 1/2Fmax ,
где Fmax – максимальная частота в частотном спектре сигнала.
Дискретизация по времени не связана с потерей информации, если частота дискретизации fД=1/ТД в 2 раза выше максимальной частоты сигнала Fmax. Однако почти все сигналы, используемые на практике, имеют неограниченный по частоте спектр, поэтому теорема Котельникова учитывает лишь 90% спектра сигнала. Для неограниченного по частоте спектра частоту дискретизации увеличивают в 2-3 раза:
fД = (2÷3)*2 Fmax = (4÷6) Fmax
Для устранения недостатка теоремы Котельникова применяют критерий Железнова (выполняется для случайных сигналов, имеющих конечную длительность Т и неограниченный частотный спектр), в соответствии с которым рекомендуется принимать период дискретизации ТД, равный максимальному интервалу корреляции сигнала τ0, т.е.
ТД = τ0
Параметр τ0 характеризует такой промежуток времени, в пределах которого отдельные значения случайного процесса можно считать статистически зависимыми (коррелированными). Таким образом, исходный непрерывный сигнал заменяется совокупностью W = Т/τ0 некоррелированных отсчетов (выборок), следующих с частотой
fД = 1/ ТД = 1/τ0 .
Кроме временной дискретизации необходимо производить еще квантование выборочных значений сигнала. Поскольку математической моделью непрерывного сигнала является случайный процесс U(t), мгновенные значения сигнала Uk = U(tk) представляют собой случайную величину. Диапазон ее изменения, называемый непрерывной шкалой мгновенных значений сигнала, ограничен значениями Umin и Umax , что отражает условие физической реализуемости сигнала. Непрерывную шкалу мгновенных значений Umax – Umin сигнала разбивают на m уровней. Отличительной особенностью дискретизации по уровню является замена непрерывной шкалы уровней сигнала U(t) дискретной шкалой Ūк{ к = 1,2, ...,М), в которой различные значения сигнала отличаются между собой на некоторое фиксированное (или выбираемое в процессе квантования ) значение ΔU, называемое шагом квантования. Таким образом, квантование представляет собой округление мгновенных значений преобразуемого сигнала. При равномерном квантовании (ΔU = const ) число разрешенных дискретных уровней составляет
Чем больше шаг квантования, тем больше получается ошибка – шум квантования:
ξ(U) = Uк - Ūк .
Если в результате квантования любое из мгновенных значений сигнала U(t) оказалось в интервале
(Ūк – ΔU/2 ; Ūк + ΔU/2),
то оно округляется до Ū, а возникающая при этом ошибка
| ξ(U)|max = ΔU/2 .
Рисунок 7.2. Выбор шага квантования сигнала
На практике ΔU выбирают следующим методом. Полагают ошибку квантования ξ(U) случайной величиной, подчиненной равномерному закону распределения. Плотность вероятности f(ξ) для случайной величины ξ принимает значение внутри интервала (– ΔU/2 ; + ΔU/2 ) и равна нулю вне этого интервала.
Дисперсия D[ξ] ошибки квантования ξ определяется как
Для выполнения последней операции необходимо выбрать некоторый код К = {K1, К2, ...}, способный отображать не менее (N+1)-го значения, и каждому дискретному значению Ūк поставить в соответствие некоторый код Ki. В простейшем случае в качестве кода может быть использована последовательность чисел, соответствующих порядковым номерам уровней квантования. При таком выборе кода функция U(t)может быть заменена последовательностью десятичных чисел: Кn= {0, 1, 3, 4, 4, 5, 4, 4, 3, 2, 2}, или в двоичной форме Кn = {000, 001, 011, 100, 100, 101, 100, 100, 011, 010, 010}.
Р.Хартли предложил в качестве меры количества информации использовать логарифм числа возможных сообщений
I = W loga m ,
Согласно этому логарифму, количество информации в дискретном сигнале зависит от числа отсчётов W= Т/τ0 и от числа уровней квантования m.
Часто принимают а = 2, при этом значение I измеряется в битах.
Количество информации, приходящееся на один отсчет сигнала, называют удельной информативностью сигнала, или энтропией сигнала
H = I/W .
Энтропия является мерой неопределенности исследуемого процесса.