multiplexaçãodianne/multiplex/aula_7.pdf · •sinal de voz permanece inteligível mesmo a taxas...
Post on 06-Nov-2020
4 Views
Preview:
TRANSCRIPT
MultiplexaçãoTET 00202
Profª. Dianne Scherly Varela de Medeiros
Transmissão Digital
Analógico x Digital
• Sinal analógico é sempre contínuo
• Sinal digital representado por estados discretos (símbolos) Mais tolerantes a ruído
• Sinal de voz permanece inteligível mesmo a taxas de erro de bit altas (por exemplo, 1 × 10−2)
Transmissão e recepção usa simples circuitos de decisão
Processo de regeneração mais simples
• Maior parte da RTPC é digital Necessário utilizar modulação por código de pulso (Pulse
Code Modulation – PCM)
22/09/2019 3
Evolução da RTPC
22/09/2019 4
Rede telefônica analógica
Rede telefônica híbrida
Rede digital de serviços integrados
Comutação analógica
Comutação analógica
Comutação analógica
A/DD/A
Comutação analógica
A/DD/A
Comutação digital
A/DD/A
Comutação digital
A/DD/A
Rede Digital de Serviços Integrados (RDSI)
• Rede digital de telefonia Integrated Services Digital Network (ISDN) ou Rede Digital de
Serviços Integrados (RDSI)
Sinal digital necessita de CODECs (Coder/Decoder)
Oferece ao usuário outros serviços além de voz
Nova infraestrutura para suportar transmissão de dados digitais através da rede de telefonia existente
22/09/2019 5
CentralUC540
LinhasRDSI
Linhasanalog.
Faxanalógico
Ethernet
TelefonesVoIP
Usuários
Pulse Code Modulation
• Técnica mais comum para converter sinais analógicos em dados digitais é o PCM
• PCM apresenta as seguintes vantagens Circuitos na recepção apenas precisam detectar presença ou
ausência de pulso
Ruído introduzido durante a transmissão pode ser removido através da regeneração do sinal• Aumenta a distância entre dispositivos
Sinal produzido é digital• Uso de equipamentos digitais e integração com outros serviços
(voz, imagem, dados, etc.)
22/09/2019 6
Pulse Code Modulation
• Modulação PCM é composta por três processos Amostragem
• Sinal é amostrado pela medição da sua amplitude em instantes de tempo discretos
Quantização• Valores de amplitude do sinal nos instantes de amostragem são
aproximados segundo um conjunto finito de níveis
• Quantização dos sinais de voz não é uniforme• Sinal quantizado não é uma função linear do sinal original
Codificação• Cada nível quantizado recebe um código diferente,
representando um símbolo binário
22/09/2019 7
22/09/2019 8
Puls
e C
od
eM
od
ula
tio
n
Amostragem
• Podem ser usados 3 métodos de amostragem Ideal
• Pulsos do sinal analógico são amostrados em intervalos de 𝑇𝑠segundos
• Função amostradora é um trem de impulsos (𝛿(𝑡))
Natural• Chave de alta velocidade é ativada no período reservado para
amostragem
• Função amostradora composta por pulsos com certa largura
Topo plano• Chave de alta velocidade é ativada no período reservado para
amostragem
• Função amostradora composta por pulsos com certa largura
• Não é o mesmo que o natural!!
22/09/2019 9
Amostragem Ideal
22/09/2019 10
Amostragens Natural e Topo Plano
22/09/2019 11
Natural Topo Plano
Amostragem
• Qual é o intervalo de tempo de amostragem necessário para que o sinal possa ser recuperado na recepção?
Teorema da amostragem de Nyquist
• Um sinal de banda limitada 𝐵𝑆 = 𝑓𝑚𝑎𝑥 − 𝑓0 amostrado em instantes de tempo regulares a uma frequência de amostragem 𝑓𝑠, pode serreconstruído sem perdas no destino desde que
𝑓𝑠 ≥ 2 × 𝑓𝑚𝑎𝑥
22/09/2019 12
Amostragem
Exemplo:
Ouvido humano escuta de 20 a 20.000 Hz, aproximadamente
Voz humana produz frequências de 200 a 9.000 Hz aproximadamente
Banda necessária para garantir a inteligibilidade e o reconhecimento de voz utilizando o telefone é de 300 a 3.400 Hz
Canal de voz usa na prática até 4.000 Hz (padrão)
Qual é a taxa de amostragem necessária?
𝑓𝑠 = 2 × 𝑓𝑚𝑎𝑥 ⇒ 𝑓𝑠 = 2 × 4.000 = 8.000 𝐻𝑧
São necessárias 8.000 amostras por segundo, isto é, a cada 125 𝜇s uma amostra é feita
22/09/2019 13
Amostragem
• Após a amostragem, forma-se um trem de pulsos periódicos com valores não inteiros
• O valor das amostras pode ser usado para variar os parâmetros do trem de pulsos
Pulse Amplitude Modulation (PAM) – Modulação por Amplitude de Pulso
• Amplitude dos pulsos é proporcional ao valor do sinal de informação no instante de amostragem
Pulse Width Modulation (PWM) – Modulação por Largura de Pulso
• Largura dos pulsos é proporcional ao valor do sinal de informação no instante de amostragem
Pulse Position Modulation (PPM) – Modulação por Posição de Pulso
• Posição dos pulsos é proporcional ao valor do sinal de informação no instante de amostragem
22/09/2019 14
Amostragem
22/09/2019 15
Quantização
• As amostras podem ser mapeadas em um conjunto finito de valores possíveis ⇒ níveis de quantização
• A utilização de um número finito de valores introduz erro de quantização (ruído de quantização)
• O conjunto de níveis possíveis é definido pelo número de bits que serão usados para a codificação
Depende também da flutuação da amplitude do sinal
𝑉 = 2𝑛
Δ𝑉 =max 𝑥 𝑡 − min 𝑥 𝑡
𝑉
22/09/2019 16
V: número de níveisn: número de bitsx(t): sinalΔV: passo de quantização
Ruído de Quantização
• Diferença entre o valor real do sinal e o valor aproximado pela quantização
𝐸𝑞 = 𝑥 𝑡 − 𝑥𝑞(𝑡)
• Limita o desempenho dos sistemas de codificação
22/09/2019 17
Ruído de Quantização
• Relação Sinal/Ruído de quantização (S/Nq)
Melhora com a diminuição do passo de quantização
Potência média do ruído de quantização é dada por ΔV2
12
• Na prática, o erro de quantização provoca um ruído branco de fundo durante a transmissão
22/09/2019 18
Ruído de Quantização
Exemplo: Considerando-se uma onda senoidal, qual é a 𝑆𝑁𝑅𝑞?
Potência média de uma onda senoidal: 𝑃 =𝐴𝑚2
2
Amplitude pico a pico de uma onda senoidal: 2𝐴𝑚
Número de níveis de quantização: 𝑉
Passo de quantização: Δ𝑉 =max 𝑥 𝑡 −min 𝑥 𝑡
𝑉=
2𝐴𝑚
𝑉
Potência de ruído de quantização: Pq =Δ𝑉2
12=
𝐴𝑚2
3𝑉2
Relação sinal-ruído de quantização: 𝑆𝑁𝑅𝑞 =𝐴𝑚2 /2
Am2 /3V2
=3V2
2⇒
𝑆𝑁𝑅𝑞𝑑𝐵 = 1,76 + 20 log 𝑉
22/09/2019 19
Ruído de Quantização
Exemplo:
𝑆𝑁𝑅𝑞𝑑𝐵 = 1,76 + 20 log 𝑉 = 𝑆𝑁𝑅𝑞 = 1,76 + 6,02𝑛
Para que haja uma inteligibilidade superior a 98% das palavras transmitidas em uma conversação telefônica, é necessário que 𝑆𝑁𝑅𝑞
𝑑𝐵 ≥ 35 𝑑𝐵. Quantos bits são necessários para codificar o sinal?
22/09/2019 20
Niveis Bits SNRq (dB)
32 5 31.86
64 6 37.88
128 7 43.90
256 8 49.92
Ruído de Quantização
𝑆𝑁𝑅𝑞 = 1,76 + 6,02𝑛
• Para cada bit utilizado, existe uma melhora de 6 dB na relação sinal ruído de quantização
22/09/2019 21
Quantização Uniforme
• Passo de quantização constante entre os intervalos dos níveis de quantização
• Se cada passo possui uma amplitude Δ𝑉, o maior erro que
pode surgir é de Δ𝑉
2
• Potência média do ruído de quantização é sempre constante
22/09/2019 22
Quantização Não-Uniforme
• Passo de quantização não é constante e depende da amplitude do sinal
• Sinal de voz é composto por mais componentes de baixa amplitude
• Amplitudes de sinal baixas são quantizadas com passos mais curtos
• O tamanho do intervalo de quantização é determinado pelos requisitos de SNR𝑞
22/09/2019 23
Quantização Não-Uniforme
• Amostras do sinal PAM são comprimidas com o objetivo de melhorar a transmissão (compansão)
Compansão: processos de compressão e expansão do sinal a ser processado
Compressão eleva níveis de sinal mais fracos
Compansão reduz o ruído de quantização
22/09/2019 24
Quantização Não-Uniforme
22/09/2019 25
Níveis de quantizaçãonão-uniforme
Resultado da quantizaçãonão-uniforme
Leis de Compressão/Compansão
• Grau de não-uniformidade na quantização é conhecido como lei de compressão (curvas de compressão)
Curvas obtidas experimentalmente
• Leis de compressão Lei 𝜇 na América do Norte e Japão
Lei A na Europa e América do Sul
• Resulta em um ganho na 𝑆𝑁𝑅𝑞 para os sinais de pequena amplitude ao mesmo tempo em que ocorre uma perda na 𝑆𝑁𝑅𝑞 de sinais com grande amplitude
22/09/2019 26
Lei 𝝁
• Grau de compressão varia de acordo com o valor de 𝜇
• Aumento no valor de 𝜇 implica no aumento da não linearidade da curva
• Sinais com valores pequenos são transformados na parte mais acentuada da curva
• Valores comuns para 𝜇 estão entre 100 e 255
𝑉0 =log 1+𝜇𝑉𝑖
log 1+𝜇, onde 0 ≤ 𝑉𝑖; 𝑉0 ≤ 1
22/09/2019 27
Lei 𝝁
• No receptor aplica-se a função inversa, chamada de expansão
• O valor 𝜇 = 250 é usado nos EUA e Japão
22/09/2019 28
Lei A
• Formato parecido com o da Lei 𝜇 mas a curva é mais acentuada para valores grandes de A
• 𝐴 = 1 corresponde à quantização linear (uniforme)
• Valor típico: 𝐴 = 87,6
𝑉0 =𝐴𝑉𝑖
1+ln 𝐴, para 0 ≤ 𝑉𝑖 ≤
1
𝐴
𝑉0 =1+ln 𝐴𝑉𝑖
1+ln 𝐴, para
1
𝐴≤ 𝑉𝑖 ≤ 1
22/09/2019 29
Comparação das Curvas de Compressão
22/09/2019 30
Codificação
• Última etapa do PCM
• Cada amostra é identificada por uma palavra código de 𝑛 bits
• Se o número de níveis na quantização é 𝑉, o número de bits 𝑛 usados na codificação será log2 𝑉
• A taxa de transmissão do sinal será dada por 𝑅 = 𝑓𝑠 × 𝑛
Exemplo:
Qual é a taxa de bits para transmissão da voz humano supondo-se a utilização de 8 bits por amostra?
𝑓𝑠 = 4.000 × 2 = 8.000 𝐻𝑧𝑅 = 8.000 × 8 = 64 𝑘𝑏/𝑠
22/09/2019 31
PCM
Exemplo:
22/09/2019 32
-0.28
max 𝑥 𝑡 = 20 𝑉
min 𝑥 𝑡 = −20 𝑉
𝑉 = 8 𝑛í𝑣𝑒𝑖𝑠
𝑥(𝑡)/Δ𝑉
𝑥 − 𝑥𝑞
Material Utilizado
• Notas de aula do Prof. Pedro Castellanos
• Pines, J., Barradas, O., “Sistemas Multiplex”, 3ª edição, Ed. LTC – Livros Técnicos e Científicos
• Forouzan, B. A., “Comunicação de Dados e Redes de Computadores”, 4ª edição, Ed. McGraw Hill
• Notas de aula do Prof. Miguel Elias Mitre Campista disponíveis em http://www.gta.ufrj.br/~miguel/redes.2016.3.html
• Notas de aula dos Profs. Kurose e Ross disponíveis emhttp://www-net.cs.umass.edu/kurose-ross-ppt-6e/
22/09/2019 33
top related