Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лек2 ОТСПС 09. 2010.doc
Скачиваний:
10
Добавлен:
20.09.2019
Размер:
1.49 Mб
Скачать

2.1.3. Кодирование (сжатие) аналогового источника сообщений.

Аналоговый источник, например речь, является основной услугой в цифровых мобильных системах связи. Речь является случайным нестационарным процессом с меняющейся во времени дисперсией σ2 и формой спектральной плотности мощности. Реальные системы построены на упрощенной усредненной стационарной гауссовской модели распределения амплитуд сигнала с нулевым средним и корреляционной функцией (рис.2.2)

(2.12)

где R(τ) -коэффициент корреляции; τк =2·10-3с; α ≈1,2мс; f0 =500Гц - частота с максимальной амплитудой в спектре речевого сообщения.

Рис.2.2. Корреляционная функция речевого сообщения.

Спектр речевого сообщения (СПА)

а односторонняя (физическая) спектральная плотность мощности (СПМ) дана на рис.2.3

Рис.2.3. СПМ речевого сообщения.

Динамический диапазон речевого сигнала в дБ

D=10 lg(σ2max/ σ2min) (2.14)

При цифровой передаче для кодирования со сжатием такого ограниченного по спектру частотой FB=3кГц сигнала производится его дискретизация по времени и по уровню в преобразователях аналог-код (АЦП).

Дискретизация непрерывных сообщений по времени.

Процесс дискретизации по времени изображен на рис.2.4 и можно представить математической моделью

(2.15)

Если интервалы времени взятия выборок Dt=const, то дискретизация называется равномерной.

Рис.2.4. Процесс реализации дискретизации по времени.

Для дискретизации сигналов с ограниченным (финитным) спектром известна теореме Котельникова (Найквиста):

Непрерывная функция времени и(t) со спектром, ограниченным полосой частот от 0 до FB, полностью определяется последовательностью своих мгновенных значений, взятых в моменты времени, отсчитываемые через интервалы ”,

т. е. рядом Котельникова:

, (2.16)

где u(kDt) - значения выборок сообщения в моменты времени kDt, k=0, ±1, ±2 ...; - функция отсчётов; в=2πFв

Эта функция определена преобразованием Фурье от ортонормированного базиса пространства финитных спектров

,т.е.

Функция только в точке отсчёта t= kDt рис.2.5.

Во всех остальных точках отсчёта t= lDt (l ¹ k) она равна нулю, т.е.

функции отсчётов jk(t) являются ортогональными

Рис.2.5. Функция jk(t).

Реальные сообщения имеют конечную протяжённость по времени (финитны), поэтому, с этой точки зрения, модель с ограниченным спектром некорректна. Однако, погрешности дискретизации реальных сигналов незначительны. На практике часто берут значение , что повышает точность дискретизации с учётом технической реализации.

Для сообщения длительностью T число независимых отсчётов

,

называют числом степеней свободы сообщения.

Уместно отметить, что для случайного процесса W(t) с прямоугольным финитным энергетическим спектром (СПМ)

отсчеты U(kt) являются случайными величинами с корреляционной функцией (КФ) согласно преобразованию Винера-Хинчина для четной функции:

,

Рис.2.6. КФ сигнала с прямоугольной СПМ.

КФ совпадает с функцией отсчетов по Котельникову и равна 0 при τ=±kDt =±k/2F. Таким образом, если спектр сигнала в полосе 0<│f│<F равномерный, то отсчеты случайного сигнала не коррелированны и разложение в ряд Котельникова является каноническим. При неравномерном спектре нельзя утверждать о абсолютной некоррелированности отсчетов, тем более об их независимости для не гауссовских процессов.

Сигнал с финитным спектром u(t) можно точно восстановить по его отсчетам (на выходе ЦАП) в декодере сообщения, если их пропустить через ФНЧ с АЧХ:

(2.16´)

Импульсная характеристика такого ФНЧ имеет вид

.

Найдем выходной сигнал ФНЧ согласно интегралу Дюамеля, используя модель (2.15):

т. е. получили на основе фильтрующих свойств δ-функции ряд (2.16) для u(t).

Равномерное скалярное квантование по уровню.

Задачей квантования АЦП является преобразование отсчета

непрерывной СВ U(t) в дискретную по уровню СВ Uд(ti) с конечным

числом возможных случайных значений {Uдк , k=1,2…M}. При этом используется дискретная характеристика АЦП. Принцип квантования представлен на рис.2.7.

Рис. 2.7. Принцип квантования по уровню и кодирования в АЦП.

Вероятности этих дискретных значений квантователя равны:

где Uk –уровни квантования по входу квантователя;

Uдk=(Uk+Uk-1)/2 – выходные уровни квантователя;

h k= Δ = (Uk -Uk-1) –шаг квантования k-го уровня;

W1(U,ti)- одномерная плотность вероятности амплитуд отсчета Ui(ti).

При равномерном квантовании hk - const для всех k и ошибка квантования

ξ(ti)=U(ti)-Uд(ti)

не зависит от k. Она принимает значения в интервале {-h/2,+h/2} и является непрерывной случайной величиной с распределением, аппроксимируемым равномерным законом на этом интервале. В этом случае среднее значение M[ξ(ti)]=0 , а дисперсия ξ2=h2/12.

В этом случае цифровую последовательность кодового слова АЦП длиной n=log2М можно представить в виде

Uд(ti)=U(ti)+ξ(ti),

а ошибку квантования рассматривать как аддитивный шум.

Поэтому квантователь (АЦП) характеризуют отношением сигнал/шум квантования (ОСШК, дБ):

ОСШК=10 lg(σ2/ ξ2), (2.17)

где σ2 -дисперсия сигнала, например, речевого (2.12) на входе АЦП.

Потенциальные возможности сжатия при скалярном равномерном квантовании речевого сигнала с простой гауссовской моделью (0, σ2) и независимыми отсчетами при заданном значении дисперсии ξ2 ошибки квантования определены нижней границей Шеннона для скорости кодирования (числа бит n КС АЦП на отсчет)

(2.18)

Для этой границы найдем зависимость ОСШК от разрядности АЦП. По определению log2b=a, где b=2a. Выразим в (2.18) дисперсию ξ2 через остальные величины, а результат в дБ.

10lg2)=10lg(2-2Rs·σ2)= -2Rs 10lg2+10lgσ2 = -6Rs+10lgσ2 .

Тогда ОСШК (2.17) равно:

ОСШК=10 lg σ2-10 lg ξ2=6R s= 6n., дБ, (2.19)

где n – разрядность АЦП.

Для стандарта ИКМ со скоростью 64 кбит/с, n=8, fg =8 кГц

ОСШК=6,02 n+α, где α=4,77 для максимального значения и α=0 для среднего значения этого отношения.

Неравномерное по уровню скалярное квантование.

Если известна плотность вероятности речевого сигнала, то дисперсию ошибки квантования ξ2 можно уменьшить неравно-мерным квантованием, т.е. расположением Uд(ti)=fкв[U(ti)].

Тогда дисперсию ошибки квантования можно записать в виде

Из этого выражения следует, что для уменьшения дисперсии следует располагать уровни квантования более плотно в участках, где плотность вероятности входного сигнала имеет наибольшее значение и наоборот. Известно, что для речевого сигнала наиболее вероятны малые уровни сигнала. На практике неравномерное квантование реализуют с помощью последовательных операций рис.2.8:

Рис.2.8.Скалярный квантователь с неравномерным шагом квантования.

-равномерное квантование с n =12, f0=8 кГц;

-цифровая компрессия до n =8 (компандирование) с помощью

нелинейного безинерционного преобразователя

y=fкомп (x) ,

где x -значение цифрового сигнала на входе компандера.

Характеристика сжатия компандера по μ-закону имеет вид

и представлена на рис.2.9.

Рис.2.9. Характеристика сжатия компандера по μ-закону.

Согласно этому закону при малых значениях речевого сигнала характеристика преобразования близка к линейной и имеет максимальную производную. При больших значениях она является логарифмической или близкой к ней. При восстановлении речевого сигнала в приемнике осуществляется декомпрессия с помощью функции, обратной функции рис.2.9. Такие преобразования эквивалентны неравномерному расположению уровней квантования, т.е. при наиболее вероятных малых уровнях шаг квантования меньше.

Более эффективное сжатие речи реализуется методами ДИКМ и АДИКМ.

Следует отметить:

1. Поскольку скалярный квантователь превращает непрерывную амплитуду отсчета в дискретную, можно трактовать дискретные амплитуды как символы с соответствующими вероятностями {Рk}. Если они независимы, то на выходе имеем ДИБП с энтропией (2.3)

.

2. На основании теоремы об асимптотической равной вероятности укрупненного источника можно ожидать, что блоковое кодирование укрупненного источника приведет к равной вероятности появления слов на выходе такого источника. Это свойство укрупненного источника положено в основу блочного, в частности, векторного квантования речи. Блок из m отсчетов (кодовых слов скалярного квантователя) речевого сигнала на интервале mt образует входной вектор квантователя.

Блочное квантование речевого сигнала.

а) Векторное квантование.

Более высокая эффективность векторного квантования (более низкая битовая скорость) по сравнению со скалярным квантованием достигается за счет модельного кодирования с предсказанием (ЛПК) источника речи и учета статистической зависимости между отсчетами сигнала.

При модельном кодировании источник речи моделируется на основе метода переменных состояния линейным всеполюсным порождающим фильтром с передаточной функцией в Z плоскости

где K -коэффициент усиления фильтра;

- ak -параметры фильтра (коэффициенты).

Возбуждающими функциями Vn, n=0,1… порождающего фильтра являются последовательности импульсов с периодом Т основного тона для вокализованных блоков или последовательность отсчетов белого гауссовского шума с единичной спектральной плотностью N0 для не вокализированных блоков (фрагментов речи).

Техническая реализация векторного квантования осуществляется с использованием кодовой книги, в которой хранятся все возможные выходные слова вектора коэффициентов с ортогональными компонентами (независимыми ak). По входному коррелированному вектору коэффициентов осуществляется поиск в кодовой книге такого выходного вектора коэффициентов, который более близок входному. Векторное квантование может обеспечить меньшую ошибку даже для сигнала с независимыми отсчетами. Выигрыш по сравнению со скалярным возрастает для коррелированных в блоке отсчетов.

б) Адаптивно-преобразующее кодирование (АПК) речи в частотной области.

АПК кодирование речи является разновидностью блочного кодирования. Блок отсчетов речевого источника размером m (с выхода скалярного АЦП) преобразуется на основе, например, БПФ в частотную область. При таком преобразовании отсчеты в частотной области являются близкими к некоррелированным, которые повторно квантуются по уровню и передаются. В декодере приемника декодированная группа спектральных отсчетов преобразуется обратно во временную область и пропускается через ЦАП с ФНЧ и речевой сигнал восстанавливается. При таком кодировании предусматривается больше бит для более важных НЧ спектральных коэффициентов. В кодерах АПК можно получить качественное кодирование при скорости 9000 бит/с.