Как представляется информация в цифровом виде?

Продолжаю изучать курс “беспроводная связь для всех” (Wireless Communications for Everybody) и излагать основные его моменты. После описания систем 1G-5G настала очередь рассказать о принципах функционирования сотовых сетей.

Сегодня большинство из нас пользуется гаджетами для множества обыденных действий - скачивания песен, просмотра роликов и т.д. Но тот, кто любопытен, задаётся вопросами - как это всё происходит. Об этом сегодняшняя и следующие лекции.

Начнём с того, что вся передаваемая сейчас посредством сотовых сетей четвёртого поколения информация кодируется в цифровой формат. И передаются нам на смартфоны биты - набор ноликов и единиц.

Это первый фундаментальный вопрос, за счёт чего работают 4G сети.

Он и остальные четыре выглядят следующим образом:

• Как представить информацию в цифровом виде?
• Как можно передать информацию?
• Как реализуются теоретические принципы передачи информации в цифровом модеме?
• Как сделать возможным большому числу пользователей на большой территории одновременно передавать данные?
• Как наиболее эффективно обеспечить множеству абонентов сотовой сети доступ?

Сегодня ответ на первый вопрос.

В повседневной жизни мы воспринимаем информацию посредством органов чувств. С помощью слуха мы получаем аудио-информацию, например чужую речь. Визуальная информация воспринимается нашим зрением.

Чтобы сохранить и передать подобного рода данные, нужно переслать пластинку или картину, чертёж и т.п. другому человеку.

Но сегодня есть способ гораздо лучше: хранить и передавать информацию можно в цифровом виде, с помощью набора нулей и единиц. Каждая секунда видео, каждая минута аудио-ролика, каждая картинка в Интернете - это всего лишь набор битов (минимальная единица информации, принимающее значение ноль или единица).

Как же перевести информацию в цифровой вид и как передать её?

Возьмём элементарный пример: в комнате, где вас нет, подбрасывается монета. Вы это не видите, но это видит ваш друг, который кричит вам из окна, какой выпал результат - орёл или решка. Эти два состояния можно обозначить цифрами “0” и “1” - таким образом информация о событии будет оцифрована и передана в цифровом виде. Вы, приняв её, будете точно знать её первоначальный вид.
И если вы за секунду можете два раза подкинуть монетку и успеть прокричать результаты, то скорость передачи в этом случае будет два бита в секунду. (иногда этот параметр называют бод, но чаще - именно бит в секунду, bps)

И если вы сейчас скачиваете видео со скоростью 2 мегабит в секунду, то это эквивалентно тому, что в секунду монету подбросили 20 000 000 раз, записали результат и передали его дальше.

Теперь давайте посмотрим, как же обычная визуальная и аудио информация могут приведены в такой вид? Ведь они имеют аналоговый вид, то есть могут быть описаны в виде плавных кривых. В первую очередь работа над этим шла с передачей звука, ещё в телефонных сетях прошлого века.

И первое что нужно упомянуть - это понятие частоты - то есть количество повторений в секунду. Измеряется частота в герцах. Если вы можете постучать по барабану 10 раз в секунду, то это частота 10 герц.

Любой аналоговый сигнал может быть разложен, передан и восстановлен в исходном виде, и процесс этот зависит от частоты исходного сигнала. Низкая частота означает, что компонент сигнала меняется медленно, высокая частота показывает быстро меняющийся сигнал. Итак, исходные данные нам нужно разложить на маленькие составляющие (сэмплировать) и посмотреть, на каком отрезке (на какой частоте) перестают быть заметными изменения.

Дальше нам нужно записать значение сигнала в каждый из этих маленьких отрезков и передать эти значения. Таким образом передав последовательность дискретных значений, мы сможем на “дальнем конце” восстановить исходный сигнал без существенных потерь.

Если у нас быстро меняющийся сигнал, то нам нужна большая частота для его записи в цифровом виде и наоборот.

И учёные выяснили, что частотой дискретизации (то есть дробления) аналогового сигнала при которой не будет потерь данных, будет так называемая частота Найквиста - она в два раза больше частоты максимальной частотной составляющей сигнала (максимальной частоты спектра сигнала). В русскоязычной литературе часто используют название теоремы Котельникова, в англоязычной - Найквиста-Шеннона (sampling theorem), которая как раз описывает это:

После такой разбивки аналоговой функции, мы получаем набор отрезков - эту операцию называют сэмплированием. А следующую операцию выбора конечного значения заранее назначенной точности амплитуды функции на каждом их отрезков называют квантованием. Мы не можем записать значение аналоговой функции идеально точно - если значение 12,333(3), то нужно бесконечное число разрядов чтобы сохранить его абсолютно верно, но можно записать “12”, если точность до целых чисел, 12,3 - если точность до десятых и так далее.

Таким образом, чем больше разрядность квантования, тем точнее будет передан аналоговый сигнал, но тем больше потребуется бит для записи информации.

Суммируя сказанное, можно построить такую такую диаграмму:

На сэмплировании и квантовании и построена вся система оцифровки и передачи аналоговых сигналов.

Лекции по-прежнему мне нравятся,они заставляют и вспоминать пройденное, и искать новую информацию, анализировать сказанное.

Человеческое ухо может воспринимать звук частотой до 20 000 Герц, по теореме Котельникова это означает, что нам нужна частота в 40 000 Герц, чтобы точно оцифровать аудио-информацию, принимаемую нами и передать её без потери качества.

Именно формат 44КГц стал основным при записи аудио CD-дисков. (он перекрывает необходимую частоту с небольшим запасом). Некоторые говорят, что качество такой оцифровки недостаточно хорошо для аудиофилов, но в реальности человеческое ухо не услышит различия с большей частотой дискретизации.

Если со звуком это очень наглядно - есть какая-то кривая и её заменяем точками, то с графической информацией, наверняка у читателей конспекта возникли вопросы - какую же функцию надо передавать, ведь не заменишь картину графиком?!

Тут всё достаточно просто. Например мы можем разложить любое изображение на точки (то самое сэмплирование). Частоту этого разложения называют dots per inch (dpi), и каждой точке можно определить цвет (заменив аналоговое значение квантованным, от 2, 16, 256 цветов до 16,7 миллионов цветов и более). Таким образом можно преобразовать в электронный вид любую графическую информацию.

Конспект подготовлен для Академии Голоса @academy

Фотографии бесплатны в использовании с https://www.canva.com