广播电视系统(总结).docxVIP

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广播电视系统

一个完整的广播电视系统由电视信号的产生与发送系统(前端)、信号传输(传输分配)、接收系统(终端)三大部分。

模拟信号

是指在时间和数值上都是连续变化的信号,用连续变化的物理量表示。幅度、频率、相位随时间作连续变化。(模拟信号:连续不离散;数字信号:不连续且离散。)

通常模拟信号数字化三个过程:采样—量化(离散化脉冲信号)—编码(产生二进制数字信号)。

取样:即每隔一定时间把原始模拟信号的瞬时值取出,成为一系列幅度有变化的脉冲信号。量化:用标准幅度量出每一脉冲幅度的大小,使取样值成为整数,得出量化信号。

编码:将量化信号数值用二进制表示。编码后信号具备抗干扰能力强,失真小的特点。

※在模拟信号数字传输中,为什么要对模拟信号进行采样、量化和编码?

在模拟信号要通过数字通信系统,必须将模拟信号转化为能在数字通信系统中传输的形式,即首先要由模拟信号变为数字信号,在进行抽样,使模拟信号在时间上离散,然后对抽样值进行量化,使其幅值离散化,这样得到的数字信号不一定能在数字传输信道中传输,所以需要进行编码,从而得到合适在数字信号在信道传输中传输。

*模拟信号:信源—A/D转换器—压缩编码(加入编码纠错)—信道编码

几种脉冲编码加入的预测形式:

预测编码:利用图像信号的空间相关性或时间相关性,用已传输的像素对当前的像素进行预测,然后对预测值与真实的差——预测误差进行编码处理和传输。

预测编码中典型的压缩方法有脉冲编码调制(PCM)、差分脉冲编码调制(DPCM)、自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)等。

简单来说:预测编码的目的是消除图像信息的空间相关性(帧内预测),和时间相关性(帧间预测)。一维预测、二维预测、三维预测(也即帧内预测)。

帧间预测

帧间预测编码是利用视频图像帧间的相关性,即时间相关性,来达到图像压缩的目的,广泛用于普通电视、会议电视、视频电话、高清晰度电视的压缩编码。

帧间内插

在具有运动补偿的预测编码系统中,利用了活动图像帧间信息的相关性,通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。在此系统中图像的传输帧率并没有变化,仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视电话、视频会议等,对图像传输帧率的要求可适当降低,这就为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。

交换编码

变换编码是从频域的角度减小图像信号的空间相关性,它在降低数码率等方面取得了和预测编码相近的效果。

变换编码不是直接对空域图像信号进行编码,而是首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间(变换域或频域),产生一批变换系数,然后对这些变换系数进行编码处理。变换编码是一种间接编码方法,其中关键问题是在时域或空域描述时,数据之间相关性大,数据冗余度大,经过变换在变换域中描述,数据相关性大大减少,数据冗余量减少,参数独立,数据量少,这样再进行量化,编码就能得到较大的压缩比。变换编码通常采用正交变换编码,它将空间域的电视图像信号变换到由正交矢量定义的变换域中,以便去除空间相关性,并对变换域中的系数采取适当的编码方法。典型的准最佳变换有DCT(离散余弦变换)等。最常用的是离散余弦变换。

模拟信号几中编码形式:

简单来说,经过采样的时间信号经过离散后按二进制脉冲幅值,使其达到模数转换。

脉冲编码调制(PCM)常见形式(PCM+预测编码)

脉冲编码调制,是一种将模拟信号转换为数字信号的技术。这一过程主要包括三个步骤:抽样、量化和编码。抽样是将模拟信号转换为时间离散的信号,量化是将抽样后的信号幅度转换为离散的数值,而编码则是将这些量化后的值转换为二进制码以便于传输或存储。

PCM编码的原理:将模拟信号每隔一定时间进行取样,使其离散化,同时将抽样值按分层单位四舍五入取整量化,并将抽样值按一组二进制码来表示抽样脉冲的幅值。这一过程实现了模拟信号到数字信号的转换,使得信号可以在数字通信系统中进行传输和处理。

PCM编码的优点包括保真度高和解码速度快,但缺点是编码后的数据量大。这种编码方式广泛应用于通信、计算机、遥控遥测等领域,是理论上简单、应用上成熟的技术。

差分脉冲编码调制(DPCM)(PCM+△M增量调制=DPCM)

简称差值编码,是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式(抽样差值的含义请参见“增量调制”)。这种方式是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值,对它们的差值进行编码。差值编码可以提高编码频率,这种技术已应用于模拟信号的数字通信之中。

对于有些信号(例如图像信号)由于信号的瞬时斜率比较大,很容易引起过载,因此,不能用简单增量调制进行编码,只能采用瞬时压扩的方法。但瞬时压扩实现起来比较困难,因此,对于这类瞬时斜率比较大的信号,通常采用一种综合了增量调制和脉冲编码调制两者特点的调制方法进行编码,这种编码方式被简称为脉码增量调制,或称差值脉

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