- •Построение и эксплуатация цифровых телевизионных сетей
- •В.2 Регулярные сигналы и их аналитическое описание…..
- •2.4.3 Ацп с плавающей точкой……………………………………………
- •4.9.6.2 Звук……………………………………………………………..
- •5.Принципы построения и особенности внедрения систем цифрового тв вещания
- •5.1 Глобальная модель систем цифрового вещания
- •Введение
- •В.1 обзор существующих методов доставки цифровых телевизионных программ к потребителю
- •В.2 Регулярные сигналы и их аналитическое описание. Ортогональные разложения функций
- •Дискретизация функций рядами Фурье
- •1 Цифровые фильтры
- •1.1 Явление Гиббса
- •1.1.1 Сущность явления Гиббса
- •1.2 Весовые функции
- •1.4 Разностное уравнение
- •Нерекурсивные фильтры
- •1.6 Рекурсивные фильтры
- •6.3 Интегрирующий рекурсивный фильтр.
- •1.12 Структурные схемы цифровых фильтров
- •2 Аналого-цифровое преобразование
- •2.1 Цифровая обработка звуковых сигналов
- •2.2 Основы аналого-цифрового преобразования
- •2.2.1 Основные понятия и определения
- •2.3 Структура и алгоритм работы цап
- •Контрольные вопросы
- •2.4 Структура и алгоритм работы ацп
- •2.4.1 Параллельные ацп
- •2.4.2 Ацп с поразрядным уравновешиванием
- •2.4.3 Ацп с плавающей точкой
- •Контрольные вопросы
- •3. Звук.
- •3.1 Аудиосигнал
- •3.1.1 Звуковые волны
- •3.1.2 Звук как электрический сигнал
- •3.1.4 Сложение синусоидальных волн
- •3.4.3 Децибелы и уровень звука
- •3.4.6 Громкость
- •3.6 Цифровой звук
- •3.6.1 Частота дискретизации
- •3.6.2 Разрядность
- •3.7 Методы и стандарты передачи речи по трактам связи, применяемые в современном оборудовании (7 кГц)
- •3.7.1 Импульсно-кодовая модуляция (pcm — Pulse-Code Modulation)
- •3.7.3 Методы эффективного кодирования речи
- •3.7.4 Кодирование речи в стандарте cdma
- •3.7.5 Речевые кодеки для ip-телефонии
- •3.7.6 Оценка качества кодирования речи
- •3.8 Основные понятия цифровой звукозаписи
- •3.8.1 Натуральное цифровое представление данных
- •3.8.2 Кодирование рсм
- •3.9 Формат mp3
- •3.9.1 Сжатие звуковых данных
- •3.9.2 Сжатие с потерей информации
- •3.9.3 Ориентация на человека
- •3.9.4 Кратко об истории и характеристиках стандартов mpeg.
- •3.9.5 Что такое cbr и vbr?
- •3.9.6 Каковы отличия режимов cbr, vbr и abr?
- •3.9.7 Методы оценки сложности сигнала
- •3.9.8 Какие методы кодирования стерео информации используются в алгоритмах mpeg (и других)?
- •3.9.9 Какие параметры предпочтительны при кодировании mp3?
- •3.9.10 Какие альтернативные mpeg-1 Layer III (mp3) алгоритмы компрессии существуют?
- •3.10 OggVorbis
- •3.12 Flac
- •Вопросы:
- •Назначение звуковой системы.
- •Основные понятия цифровой звукозаписи.
- •4 Видеосигналы
- •4.1 Общие положения алгоритмов сжатия изображений
- •4.2 Алгоритмы сжатия
- •Gif (CompuServe Graphics Interchange Format)
- •4.3 Вейвлет-преобразования
- •4.3.1 Вейвлеты, вейвлет-преобразования, виды и свойства Вейвлет анализ и прямое вейвлет-преобразование
- •4.3.2 Непрерывное прямое и обратное вейвлет-преобразования
- •4.3.3 Ортогональные вейвлеты
- •4.4 Формат сжатия изображений jpeg
- •2) Дискретизация
- •3) Сдвиг Уровня
- •4) 8X8 Дискретное Косинусоидальное Преобразование (dct)
- •5) Зигзагообразная перестановка 64 dct коэффициентов
- •6) Квантование
- •7) RunLength кодирование нулей (rlc)
- •8) Конечный шаг - кодирование Хаффмана
- •4.5 Jpeg2000
- •4.5.1 Общая характеристика стандарта и основные принципы сжатия
- •4.5.2 Информационные потери в jpeg2000 на разных этапах обработки
- •4.5.3 Практическая реализация
- •4.6 Видеостандарт mpeg
- •4.6.1 Общее описание
- •4.6.2 Предварительная обработка
- •4.6.3 Преобразование макроблоков I-изображений
- •4.6.4 Преобразование макроблоков р-изображений
- •4.6.5 Преобразование макроблоков в-изображений
- •4.6.6 Разделы макроблоков
- •4.7 Mpeg-1
- •Параметры mpeg-1
- •4.8 Mpeg-2
- •4.8.1 Стандарт кодирования mpeg-2
- •4.8.2 Компрессия видеоданных
- •4.8.3 Кодируемые кадры
- •4.8.4 Компенсация движения
- •4.8.5 Дискретно-косинусное преобразование
- •4.8.6 Профессиональный профиль стандарта mpeg-2
- •4.9.11 Плюсы и минусы mpeg-4
- •4.10 Стандарт hdtv
- •5.Принципы построения и особенности внедрения систем цифрового тв вещания
- •5.1 Глобальная модель систем цифрового вещания
- •5.2 Определение и классификация систем доставки
- •5.3 Система цифрового телевизионного вещания dvb
- •6.Описание формата dvb-s2
- •8. Мультиплексирование в системах цифрового тв вещания
- •8.1 Уровни мультиплексирования
- •8.2 Статистическое мультиплексирование
- •8.3 Структура pes-пакета
- •8.4 Структура транспортных пакетов
- •8.5 Передача сервисной информации в системах цифрового тв вещания
- •8.5.1 Место сервисной информации
- •8.5.2 Таблицы сервисной информации
- •8.5.3 Использование таблиц сервисной информации
- •8.5.4 Передача таблиц сервисной информации
- •8.6 Синхронизация в системах цифрового тв вещания
- •8.6.1 Принцип постоянной задержки
- •8.6.2 Метки времени
- •8.6.3 Подстройка системных часов
- •8.6.4 Метки декодирования и предъявления
- •8.7 Коммутация транспортных потоков mpeg-2
- •8.7.1 Обобщенная модель коммутатора цифровых потоков
- •8.7.2 Работа буфера декодера
- •9. Организация многочастотных и одночастотных цифровых радиовещательных сетей
- •9.1Типы сетей наземного цифрового вещания
- •9.2 Модели канала
4.3.3 Ортогональные вейвлеты
В радиотехнических системах очень часто необходимы ортогональные функции. В ортонормированном пространстве есть много классических ортогональных базисов – Эрмита, Лаггера и др. Среди вейвлетов важную роль играют ортогональные и биортогональные вейвлеты, отличающиеся рядом выгодных качеств. Главные среди них – возможность восстановления (реконструкции) не только локальных особенностей произвольного сигнала s(t), но и сигнала в целом, а также возможность осуществления быстрых вейвлет-преобразований.
Ортогональные вейвлеты, как отмечалось выше, характеризуются двумя функциями – вейвлет-функцией (psi) и масштабирующей функцией (phi).
Один из первых известных ортогональных вейвлетов – вейвлет Хаара. Функция phi у него имеет значение 1 в интервале [0,1] т 0 за пределами этого интервала. Функция psi имеет вид прямоугольных импульсов – меандра (значения 1 в интервале [1,0.5] и -1 в интервале [0.5,1]). Вейвлеты Хаара хорошо локализованы в пространстве, но не очень хорошо локализованы в частотной области, поскольку меандр имеет широкий спектр частот (теоретически бесконечный).
Вейвлеты Добеши (dbN) ортогональные с компактным носителем, при этом они сосредоточенны на конечном интервале времени. Они имеют хорошо локализованный спектр в частотной области. Но они являются несимметричными и при этом реализуются итерационными формулами.
Примером является вейвлет Добеши 8-го порядка, его psi представлена на рис. 6, а phi функция на рисунке 7.
Рисунок 6 – Функция psi вейвлета Добеши8.
Рисунок 6 – Функция phi вейвлета Добеши8.
Также к ортогональными вейвлетами с компактным носителем относятся вейвлеты Симлета (symN) и Коифлета (coifN). У них имеется функция phi, и обе функции phi и psi имеют компактный носитель и определенное число моментов исчезновения. Посредством их можно проводить непрерывные вейвлет-преобразования, а также дискретные преобразования с применением быстрого вейвлет-преобразования. Минусом их является недостаточная периодичность.
Отдельно идут биортогональные парные вейвлеты с компактным носителем. Это B-сплайновые биортогональные вейвлеты (biorNr.Nd и rbioNr.Nd). Они имеют phi функцию, и также обе функции phi и psi имеют компактный носитель. Для реконструкции могут иметь периодичность.
4.4 Формат сжатия изображений jpeg
JPEG СЖАТИЕ и ФОРМАТ ФАЙЛА JPG
Главным образом из-за того, что большинство файлов JPG сжаты способом Baseline Sequential DCT, этот документ рассматривает только этот формат сжатия и особенно его JFIF реализацию. Он НЕ раскрывает JPG Прогрессивное или Иерархическое сжатие.
ШАГИ ШИФРАТОРА JPEG
1) Плавное преобразование цветового пространства: [R G B] -> [Y Cb Cr]
(R,G,B - 8-битовые величины без знака)
Новая величина Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B названа яркостью. Это – величина, использованная монохромными мониторами, чтобы представить цвет RGB. Физиологически, передает интенсивность цвета RGB воспринятого глазом.
Вы видите, что формула для Y, подобно средневзвешенному значению с разным весом для каждого спектрального компонента: глаз наиболее чувствителен на Зеленый цвет, затем следует Красный компонент и в последнюю очередь - Синий.
Величины и названы цветовыми величинами и представляют 2 координаты в системе, которая измеряет оттенок и насыщение цвета ([Приближенно], эти величины указывают количество синего и красного в этом цвете).
Эти 2 координаты кратко названы цветоразностью.
Преобразование [Y,Cb,Cr] в [R,G,B] (обратно предыдущему преобразованию)
RGB-цвет может быть вычислен непосредственно из YCbCr (8-битовые величины без знака) следующим образом:
R |
= |
Y |
+ |
1.402 |
* |
(Cr-128) |
|
|
|
|
|
|
G |
= |
Y |
- |
0.34414 |
* |
(Cb-128) |
- |
0.71414 |
* |
(Cr-128) |
|
|
B |
= |
Y |
+ |
1.772 |
* |
(Cb-128) |
|
|
|
|
|
|
Примечание, связывающее Y,Cb,Cr в человеческой визуальной системе
Глаз, особенно сетчатка, имеет как визуальные анализаторы два типа ячеек: ячейки для ночного видения, воспринимающие только оттенки серого (от ярко-белого до темно-черного) и ячейки дневного видения, которые воспринимают цветовой оттенок. Первые ячейки, дающие цвет RGB, обнаруживают уровень яркости, подобный величине Y. Другие ячейки, ответственные за восприятие цветового оттенка, - определяют величину, связанную с цветоразностью.