数据编码和信号调制

下面两种信号是对信号以一个不同的角度再次分类

  • 基带信号:

来自信源的信号可以称作基带信号。基带信号直接表达了要传输信息的信号 (基带传输)

比如计算机网卡直接发送的数字信号可以是基带信号;人说话的声音信号也可以是基带信号

但是在计算机中一般基带信号就对应的是数字信号

  • 宽带信号:

将基带信号进行调制后,形成的模拟信号,在传送到模拟信道

调制到高频,就能进行传输。高频可以应对衰减很大的环境,低频容易被干扰。

编码

对计算机中01数字串规定1用什么波形表示,0用什么波形表示

比如:

高电平1低电平0的编码方式;

曼彻斯特编码:0-1编码为1;1-0编码为0

编码:把数据转成数字信号

调制:把数据转成模拟信号

数字数据 通过 数字发送器 转成数字信号 编码过程

数字数据 通过 调制器 转成模拟信号 调制过程

模拟数据 通过 PCM编码器 转成数字信号 编码过程

模拟数据 通过 (频率)放大器调制器 转成模拟信号 调制过程

数字数据转数字信号:

编码方式:

  1. 非归零编码
  2. 曼彻斯特编码
  3. 差分曼彻斯特编码 (4 5 6考过)
  4. 归零编码
  5. 反向不归零编码
  6. 4B/5B编码
  • 非归零编码:

    实现简单,高1低0 ;

    但是缺点非常明显,发一条111111111111……,波形上是一条直线,无法区分一个码元是多长,因此需要额外建立一条信道,告诉收发双方码元的时钟周期

  • 归零编码:

    信号在一个码元之内要恢复到0;

    归零编码能用是能用,但是0状态太多,信道浪费。

  • 反向不归零编码:

    是0翻转,是1不变

    信号是全0的话,波形就是间隔翻转;但是信号是全1的话,波形还是一条水平直线,还是不知道一个码元的长度,仍然需要额外信道建立码元周期。

    综上归零编码、不归零编码、反向不归零编码我们总结出更加优秀的编码——曼彻斯特编码

    曼彻斯特编码可以很好的解决全0或者全1信号,不需要为了处理全0\1信号额外建立信道传输确定码元周期长度的信号。

  • 曼彻斯特编码

    曼彻斯特编码将一个码元分隔为2个间隔。前1/2间隔为低电平,后1/2间隔为高电平表示码元1; 前1/2间隔为高电平,后1/2间隔为低电平表示码元0.

    曼彻斯特编码一个码元(或者叫一个时钟周期内)脉冲变化了两次,按照码元的2号定义,二进制码元的码元速率就是信息传输速率(我已经强调是二进制码元)2倍。 !!!这里是曼彻斯特编码比较特殊的地方。2次脉冲,一次脉冲比较清晰的看一看见在时钟周期中间,还有一次还有一次是在每一个时钟周期开始的地方。

    码元传输速率是40baud,那么二进制下信息传输速率就是20b/s

  • 差分曼彻斯特编码

    差分曼彻斯特编码是以虚线为基准,该码元的前半部分与上一个码元的后半部分相同就是1;该码元的前半部分与上一个码元的后半部分不同就是0 同1异0

    曼彻斯特编码中每一个编码中间都会有电平的跳变,实现自同步的关键
  • 4B/5B编码

    比特流中间会插入额外的比特,来打破一连串的0或者1。

    用5个比特来表示4个比特,因此称为4B/5B编码。编码效率80%。

    数字数据转模拟信号调幅

  • 调幅:幅移键控法 2ASK

  • 调频:频移键控法 2FSK

  • 调相:相移键控法 2PSK 一般直接用最清晰简单的相位图,0代表正弦,1代表余弦

  • QAM 调幅+调相 正交振幅调制

模拟数据编码为数字信号

需要将模拟音频采样、量化转化成数字信号

计算机应用中,最高保真水平就是PCM编码 。PCM编码就是对音频信号的脉码调制。CD、DVD、WAV文件中均有使用PCM编码。

它主要包括三步:采样、量化、编码

  • 采样

    \(f_{采样频率} = 2f_{信号最高频率}\)

  • 量化 抽样得到的电平值,按照一定的分级标度转化成对应的数字值。分级取整,这样连续的电平值就能转化成离散的数字量

  • 编码 整数电平值转化成对应的二进制(码元到二进制的编码)

音乐播放器中通常有这个,人能听到的声音频率通常是20hz——20khz,所以按照采样频率和最高频率的关系,我们的采样频率就是\(2*20khz=40khz\) 采样频率越高,对模拟信号的还近似也就越精准

一般所示的高频失真,就是指采样频率达不到2倍的最高频率

模拟数据调制成模拟信号

一般是低频模拟数据搬到高频模拟数据,这样可以减少信号衰弱。

人说出的话一般频率比较低,要通过调制,成高频模拟信号

posted @ 2020-07-31 21:44  _Sandman  阅读(1348)  评论(0编辑  收藏  举报