Analóg digitális átalakítás

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Elektronika A/D és D/A átalakítók.
Advertisements

Elemi algoritmusok Páll Boglárka.
A videó digitalizálás könyvtári vonatkozásai
A könyvtári digitalizálás kézikönyve és honlapja
Shannon Tétel A sávszélesség egy négy pólus jellemző, amit hertzben mérnek. A sávszélesség alapvető jelentőséggel bír több területen, legfontosabbak ezek.
Gábor Dénes Főiskola Informatikai Rendszerek Intézete Informatikai Alkalmazások Tanszék Infokommunikáció Beszédjelek Házman DIGITÁLIS BESZÉDJEL ÁTVITEL.
Szélessávú jelfeldolgozás kihívásai Készítette : Fürjes János.
Információ és közlemény
Az analóg jelek digitalizálása, az ADC-k típusai működésük.
Az adatábrázolás, adattárolás módja a számítógépekben
Készítette: Mester Tamás METRABI.ELTE.  Egy bemeneten kapott szöveg(karakter sorozat) méretét csökkenteni, minél kisebb méretűre minél hatékonyabb algoritmussal.
Mérés és adatgyűjtés levelező tagozat
Algoritmus Az algoritmus problémamegoldásra szolgáló elemi lépések olyan sorozata, amely: véges – azaz véges számú lépés után befejeződik, és eredményt.
Műholdas hangátvitel Műholdas kapcsolatrendszer Előadó: Kovács Iván (MR Rt. Külső Közvetítések Osztálya)
Híranyagok tömörítése
Mintavételezési frekvencia
Multimédiás technikák 1. kérdés Melyik diszkrét médium? a)hang b)videó c)animáció d)kép.
Analóg jelek digitalizálása
Analóg és digitális jelek
XDSL hálózatok 17. Szóbeli tétel.
Forrás kódolás Feladat: -az információ tömörítése.
Hangtechnika I. 5-8 Schiffer Ádám
T.Gy. Beszedfelism es szint Beszédfelismerés és beszédszintézis Beszédjelek lineáris predikciója Takács György 4. előadás
A digitális számítás elmélete
Adaptív jelfeldolgozás Rádiócsatorna kiegyenlítése
III. előadás.
Fizikai átviteli jellemzők, átviteli módok
Audióállományok.
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
TÖRTÉNETI ÁTTEKINTÉS TÁVIRATOZÁS A TÁVBESZÉLÉS KEZDETEI
Gábor Dénes Főiskola Informatikai Rendszerek Intézete Informatikai Alkalmazások Tanszék Infokommunikáció Beszédjelek Spisák 1. példa Beszéd 4,5 s hosszú.
22. Távközlő Hálózatok előadás nov Az információközlő hálózatok alapismeretei 2 Az információközlő hálózati technológiák áttekintése 3.
"Igazi" jelfeldolgozás vezetéknélküli szenzorhálózatban Orosz György 1. éves PhD hallgató Konzulensek: Dr. Péceli Gábor Dr. Sujbert László.
Hiba-előjel alapú spektrális megfigyelő Orosz György Konzulensek: Sujbert László, Péceli Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika.
A hiba-előjel alapú FxLMS algoritmus analízise Orosz György Konzulensek: Péceli Gábor, Sujbert László Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika.
Balaton Marcell Balázs
Rendszám Felismerő Rendszer Fajt Péter Vácz István
Jelátalakítás Számok tízes számrendszerből kettes számrendszerbe (kettővel való maradékos osztás) 13:
MULTIMÉDIA. Az előadás rövid tartalma 4 Mi a multimédia ? (definíció) 4 A hang és kép 4 A sávszélesség kihívása (néhány szó a tömörítésről) 4 Néhány multimédia.
Kódelmélet 1. előadás. A tárgy célja Az infokommunikációs rendszerek és szolgáltatások központi kérdése: Mindenki sávszélességet akar: minél többet; minél.
Digitális jelfeldolgozás
Nagy Szilvia 4. I−Q-moduláció
Információ- és hírközléselmélet '991 Információ- és Hírközléselmélet Vassányi István, Információelmélet –forráskódolás –csatornakódolás.
Hangszerkesztés elmélet
MULTIMÉDIA. Az előadás rövid tartalma 4 Mi a multimédia ? (definíció) 4 A hang és kép 4 A sávszélesség kihívása (néhány szó a tömörítésről) 4 Néhány multimédia.
A hang digitalizálása.
Kommunikációs Rendszerek
Szabályozási Rendszerek 2014/2015, őszi szemeszter Előadás Automatizálási tanszék.
Jelek mintavételezése Mingesz Róbert
Nagy Szilvia 13. Konvolúciós kódolás
Adatátvitel elméleti alapjai
2005. Információelmélet Nagy Szilvia 12. A hibacsomók elleni védekezés.
A DIGITÁLIS HANG.
FARKAS VIVIEN. MINTAVÉTELEZÉSI FREKVENCIA  A digitalizálás során használt legfontosabb minőségi tényező a mintavételezési frekvencia, vagy mintavételezési.
Kommunikáció.
Beszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás Csapó Tamás Gábor 2015 tavasz.
LZW (Lempel-Ziv-Welch) tömörítő algoritmus
A DIGITÁLIS HANG Mi a hang? A hang valamilyen rugalmas közegben terjedő rezgéshullám ami az élőlényekben hangérzetet kelt. A hang terjedési sebessége.
Mintavételezési frekvencia A digitalizálás során használt legfontosabb minőségi tényező a mintavételezési frekvencia, vagy mintavételezési gyakoriság (angolul:
Adaptív jelfeldolgozás Rádiócsatorna kiegyenlítése
Multimédia.
Digitális alapáramkörök
III. előadás.
Kockázat és megbízhatóság
Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához VIHIAV 035
HANG Multimédia tananyag Huszár István.
A hang digitalizálása.
Digitális hangtechnikaH
IT hálózat biztonság Összeállította: Huszár István
Előadás másolata:

Analóg digitális átalakítás 2. előadás Analóg digitális átalakítás

Dig. Jelfeldolgozó rendszer A/D Digitális jelfeldolgozó architektúra D/A Bemeneti analóg jel Kívánt kimeneti analóg jel Algoritmus (program)

Intuitív koncepció

A digitalizálás lépései Mintavételező Kvantáló x(t) t x(k)

Alapkérdés Történik-e információveszteség a jelek digitalizálása során ? Mennyire kézebentartható ez az információveszteség ? Kárpótol-e az információveszteségért a digitális jelfeldolgozási algoritmusok (az analógot messze felülmúló) sokrétűsége ?

Diszkrét COS jelek tulajdonságai

Diszkért és folytonos jel frekvenciája közti kapcsolat 0.5 -0.5

Kvantálás

Hibakarakterisztika E(x)=Q(x)-x

Kvantálási hiba (zaj)

Digitalizált hang Kvantáló Mintavevő Analóg hang Digitalizált hang Kvantáló Mintavevő PCM beszéd: mintevétel 8 KHz, egy minta kvantálása 8 bit a beszédjel. digitális savszelessege 64Kbps CD zene: mintevétel 44.1 KHz, egy minta kvantlasa 16 bit a zene digitális savszelessege 705.6 Kbps (1 csatornás monoaural)

tét olajat a gép kenéséhez” Alapelv A múlt meghatározza a jövőt !!! Múlt: „Infokom Jövő: munikáció” Múlt: „Kérnék egy pohár sö Jövő: tét olajat a gép kenéséhez”

Statisztikai függőség A múlt csak bizonyos valószínűséggel határozza meg a jövőt Korreláltság Kérnék egy pohár sö rt 99% Kérnék egy pohár sö tét olajat a gép kenéséhez 1%

A korreláció Milyen hasonlóságot mutat a múlt a jövővel múlt jövő Ha adott -re mindig ugyanaz az akkor nagy a folyamat korreláltsága

A nagy korreláltságú folyamatot lehet hatékonyan tömöríteni Kérnék egy pohár sö rt 99% Kérnék egy pohár sötét olajat a gép kenéséhez 1% rt 1 bit tét olajat ... 99 bit

A tömörítés mint „jóslás” (predikció) Mintavételi időpontok 00 01 10 11 Kvan-tálási szin-tek A kapott bitsorozat 00 01 01 00 01 = 000101010001 Ha csak a változást kódoljuk 00 1 1 0 0 = 001100

Konklúzió Csak a változtatást érdemes kódolni. 12 bit helyett 6 bit elegendő

Delta modulátor Quantizer Sampler Predictor x(t) xn + - en

Pl. Delta Moduláció Elsőrendű predikot, plusz egy bites kvantáló (csak azt jelzi, hogy a jel nő-e, vagy csökken-e az előző mintához képest) Ezekkel a módszerekkel pl. a beszédjelsávszélessége 6,4 Kbps-re, azaz egy tizedére csökkenthető !!!! (Ennek ára a nagy jeldolgozási igény, ami drága DSP-ket tesz szükségessé - hangkártya)

Adaptív prediktív kódoló Prediktor A jósolt érték A múltbeli értékek A hiba Sokkal kevesebb bit is elegendő a kvantálásához Az eredeti jel (sok bit kell a kvantálásához)

Probléma Lassan változó jelek a jók (a minták közt nagy a korreláltság) Túlmintavételezés Erőforrásigény = minták száma x bitszám JÓ KOMPROMISSZUM ???