Цифровое представление композитного сигнала
|
| Рис.15 Кодирование компонентного видеосигнала (4fsc) |
Композитный сигнал по системам PAL и NTSC дискретизируется с частотой 4fsc, равной четвертой гармонике цветовой поднесущей. Рис. 15 иллюстрирует дискретизацию и квантование композитного телевизионного видеосигнала (в качестве сигнала показан сигнал цветных полос). В системе NTSC строка содержит 910 отсчетов, из которых 768 образуют активную часть цифровой строки. В системе PAL на интервал аналоговой строки приходится нецелое число отсчетов с частотой 4fsc. Это обусловлено тем, что в системе PAL помимо четвертьстрочного сдвига используется дополнительный сдвиг частоты поднесущей на частоту кадров (25 Гц). Для сохранения непрерывного цифрового потока отсчетов, следующих с постоянной частотой 4fsc, в системе PAL длительность цифровой строки принята не равной длительности аналоговой строки. Все строки поля (за исключением двух) содержат по 1135 отсчетов, а две - по 1137.
Длина кодового слова - 10 бит (в первоначальном варианте - 8). Необходимость цифрового кодирования фронта и среза синхроимпульсов композитного аналогового сигнала приводит к тому, что для диапазона от номинальной величины черного до номинального белого выделяется примерно на 30% меньше уровней квантования, чем для сигнала в компонентной форме. Скорость передачи данных для цифрового сигнала в системе NTSC составляет 143 Мбит/с, а в системе PAL - 177 Мбит/с.
|
|
|
Цифровое представление звукового сигнала
|
| Рис.16 Цифровое представление звукового сигнала AES/EBU |
Для передачи звукового сопровождения в телевидении применяются цифровые сигналы стандарта AES/EBU. В соответствии с этим стандартом при аналого-цифровом преобразовании звука используется импульсно-кодовая модуляция с линейной шкалой квантования, причем на один отсчет для собственно звуковых данных отводится до 24 бит (рис. 16). Форма представления кодовых слов - последовательная. К каждому слову звуковых данных добавляются биты корректности отсчета V, состояния канала C, данных пользователя U. Эта группа из 27 бит, дополненная битом четного паритета P и синхрословом из 4 бит, образует субкадр из 32 бит. Стандарт поддерживает два звуковых сигнала (например, 2 моно или 1 стерео канал), из отсчетов которых формируется кадр. 192 последовательных кадра объединяются в блок данных. Объединение в блок значимо лишь постольку, поскольку в пределах блока с помощью битов C передается информация, например, о характере сигнала (моно или стерео), о внесенных предискажениях. В пределах блока группируется и информация пользователя.
Стандарт AES/EBU допускает ряд частот дискретизации, из которых наиболее удобной для телевидения является частота 48 кГц, при которой длительность блока составляет 4 мс. При этом устанавливается простое соотношение между частотой дискретизации звука и частотой видеокадров, что упрощает синхронизацию и передачу цифровых сигналов видео и звука по одной линии связи. Скорость передачи звуковых данных при частоте 48 кГц составляет 3,072 Мбит/с.
|
|
|
Второй способ - сжатие (компрессия) данных при их передаче по низкоскоростным каналам. Именно компрессия позволяет значительно увеличить пропускную способность линий при относительно небольших затратах на приобретение специального оборудования и ПО. При этом "прозрачная" работа удаленного пользователя в сети корпорации может быть обеспечена даже при передаче данных по обычным аналоговым телефонным линиям. Помимо несомненного выигрыша в скорости передачи больших объемов данных на большие расстояния, компрессия также является дополнительной мерой обеспечения защиты конфиденциальной информации при попытке ее несанкционированного перехвата во время передачи по каналам WAN.
Виды компрессии данных
Разнообразные продукты для сжатия данных в системах коммуникаций LAN-WAN можно подразделить на два больших класса: программное обеспечение и аппаратные средства.
|
|
|
Объем продаж программных продуктов сжатия данных до последнего времени значительно отставал от объема продаж аппаратных средств, однако, по мере широкого распространения таких популярных программ, как, например, DoubleSpace, Stacker, а также утилит серии PkZip, Arc, Arj и др., на этом сегменте рынка начался настоящий бум. В связи с этим аналитики предсказывают существенный рост объемов продаж программных средств сжатия данных: с 25 млн.долл. в 1993 г. до 160 млн.долл. в 1997 г. [3]. В то же время, программные продукты сжатия данных используются в основном для экономии места на магнитных носителях и не пригодны для работы в сети в режиме on-line. Такое программное обеспечение используется в режиме off-line - по кабельным линиям передаются уже предварительно сжатые данные.
Аппаратные устройства сжатия данных обычно обеспечивают менее высокую степень компрессии, и их стоимость зачастую значительно выше стоимости программных продуктов. Кроме того, существенным недостатком большинства аппаратных устройств является их ориентация на работу только с каким-либо одним видом приложений или типом данных. Однако, на сегодняшний день только устройства аппаратного сжатия данных могут обеспечить работу в приложениях реального времени, когда компрессия и передача данных по сети происходит практически одновременно. Широкое применение аппаратные средства компрессии находят также в области передачи видео- и аудиосигналов (например, различные виды плат обработки видеоизображения).
|
|
|
Исходя из способности сохранять целостность данных, все виды алгоритмов сжатия можно подразделить на те, которые обеспечивают компрессию без потери информации, и те, в результате применения которых часть исходной информации теряется.
Методы сжатия данных с потерей части информации обладают наивысшей степенью сжатия данных и высокой скоростью компрессии. Они находят применение в тех областях, где потеря незначительной части информации не является критичной - например, при передаче видеоизображения или звука. Примерами таких алгоритмов являются JPEG и MPEG, обеспечивающие коэффициенты сжатия до 20:1.
Для сжатия аудиосигнала, например, компания Gandalf разработала высокоэффективный алгоритм CELP (Codebook Excited Linear Prediction), являющийся комбинацией волновых (waveform) методов и методов кодирования источника (source coding). Суть волновых методов состоит в цифровом кодировании амплитуды аналогового сигнала, а кодирование источника заключается в использовании двух типов генераторов звуковых сигналов и меняющегося во времени фильтра. Звуковой сигнал разбивается на блоки, для каждого из которых определяется набор параметров: установки фильтра, амплитуда и т.д. Являясь достаточно эффективным с точки зрения степени сжатия, кодирование источника в то же время обеспечивает худшее качество сигнала по сравнению с волновыми методами. Алгоритм CLEP, объединяя возможности обоих методов, позволяет достичь высокой производительности при сохранении хорошего качества сигнала. В технологии CLEP применяется также таблица образцов звуковых сигналов (codebook), записанных в цифровом виде, которые сравниваются с входящим звуковым сигналом. Наиболее подходящий образец сигнала затем и пересылается на удаленный узел сети.
Для доступа в режиме on-line потеря или изменение в процессе сжатия даже одного бита информации приводит к "фатальным" последствиям: невозможности прочесть файл, зависанию или некорректной работе программного обеспечения и т.д. В связи с этим в большинстве приложений, в том числе и в компьютерных сетях, используются методы компрессии без потери информации, краткий обзор которых мы и дадим ниже. (Читателю, желающему получить более фундаментальные представления об алгоритмах сжатия информации, рекомендуем обратиться к работам [4, 5, 6]).
Основные методы компрессии
Теоретические основы методов сжатия информации были заложены в конце сороковых годов, когда была опубликована статья Клода Шеннона (Claude Shannon) "Математическая теория коммуникаций". В ней впервые было сформулировано положение о том, что энтропия любого блока информации равна вероятности его появления во всем массиве данных. Соответственно, наиболее часто повторяющиеся блоки являются и наиболее "избыточными" (redundant) и могут быть представлены в более сжатом виде. На сегодняшний день существует множество различных алгоритмов сжатия данных, подразделяющихся на несколько основных групп:
* алгоритмы кодирования повторов;
* вероятностные методы;
* арифметические методы;
* "метод словарей" (dictionary).
Не вдаваясь глубоко в математические подробности, рассмотрим основные принципы и особенности каждого вида алгоритмов.
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 274; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!