Что такое дискретная сетка частот
На второй вход фазового детектора поступают колебания одного из ГПД, преобразованные в диапазон 12,8:14,8 МГц. На выходе фазового детектора формируется управляющее напряжение, которое подается на реактивный элемент, включенный в контур ГПД. Перестройка будет продолжаться до тех пор, пока преобразованная частота ГПД не сравняется с частотой синтезатора. Команды на включение соответствующего ГПД, включение соответствующих подставок в тракте преобразования, а также формирование соответствующей частоты синтезатора поступают из блока формирования команд управления частотой возбудителя Б7-2. Включение соответствующего ГПД осуществляется переключением цепей питания.
СИНТЕЗАТОР ЧАСТОТ БЛОК Б1-6
Синтезатор частот предназначен для формирования высокостабильной дискретной сетки частот в диапазоне 12,8:14,79999 МГц с шагом через 10 Гц и высокостабильного опорного колебания с частотой 5 МГц.
Функциональная схема блока Б1-6 изображена на рис. 4 альбома схем.
В состав синтезатора частот входят следующие элементы:
— опорный кварцевый генератор «Гиацинт-М»;
— два перестраиваемых генератора ПГ1 и ПГ2, два кольца ИФАПЧ, каждое из которых состоит из импульсно-фазового детектора, ДДПКД, интегратора, сумматора ФНЧ и реактивного элемента;
— делители частоты;
— перестраиваемые полосовые фильтры.
Рассмотрим назначение элементов блока Б1-6 и принцип формирования дискретной сетки частот.
Масса генератора не более 350 грамм.
Формирование дискретной сетки частот.
Сформированные в ОКГ колебания с частотой 5 МГц поступают на три последовательно включенных делителя частоты ( 5, 10, 100 ) раз. На выходах делителей образуются колебания с частотами 1 МГц, 100 Кгц и 10 Кгц.
Импульсные последовательности с частотами следования 10 Кгц и 1 МГц используются для образования дискретной сетки частот fсинт = 12,8. 14,79999 МГц.
f(ПГ1/К1) = 10 Кгц, т.е. fПГ1 = К1 * 10 Кгц.
При равенстве частот на входах ИФД управляющее напряжение на выходе ФАПЧ будет постоянным ( нулю не равно). При изменении коэффициента деления ДДПКД-1 К1 в пределах от 900 до 1099,99 через 0,01 можно получить 20000 фиксированных частот с шагом через 100 Гц в диапазоне fПГ = 9,0. 10,9999 МГц.
Для получения сетки, частот в более широком диапазоне частот используется второй перестраиваемый генератор ПГ2, охваченный широкополосной системой ИФАПЧ. В качестве опорного колебания для этой системы используется импульсная последовательность с частотой следования импульсов 1 МГц, сформированная в делителях частоты. Эта импульсная. последовательность поступает на один из входов ИФД, на другой вход которого поступает импульсная последовательность с частотой fПГ2/К2 с выхода ДДПКД-2. Для стационарного состояния этого кольца ИФАПЧ верно соотношение:
fПГ2/К2 = 1МГц, т.е. fПГ2 = К2 * 1 МГц.
Коэффициент деления ДДПКД-2 К2 изменяется в пределах от 11,9 до 13,7 через 0,2. Это позволяет получить высокостабильную сетку частот в диапазоне II.9. 13,7 МГц с шагом через 200 Кгц.
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Основы цифровой обработки сигналов
Сигнал это изменение физической величины во времени или пространстве. К примеру, это может быть изменение одномерного сигнала в зависимости от времени. Если мы рассматриваем цифровое изображение это может быть изменение яркости пикселей в зависимости от его положения в пространстве.
Но с точки зрения математики сигнал это функция одной или нескольких независимых переменных. В нашем случае независимыми переменными являются время и положение в пространстве, а зависимыми переменными могут быть значения нашего сигнала x от t или яркости пикселей на цифровом изображении.
Непрерывные и дискретные сигналы:
Непрерывный аналоговый сигнал определен на всем промежутке времени, то есть мы в любой момент времени t можем узнать значение сигнала x. Если мы возьмем эти значения с периодом дискретизации T, то мы получаем дискретный сигнал, значение которого определены только в конкретные моменты времени.
Дискретный сигнал теперь записываем как x[n], и n это номера отчетов дискретной последовательности. Если взглянуть на процесс дискретизации с точки зрения математики, то выходная дискретная последовательность с x[n] формируется, когда мы подставляем в нашу функцию x(t) значение времени t равный nT, где n — это номер дискретного отчета, а T — это период дискретизации.
Периодические сигналы
Периодический сигнал это сигнал, форма которого повторяется во времени. Повторяться во времени может, как форма непрерывных сигналов, так и форма дискретных сигналов. Периодом сигнала называем интервал повторения.
К примеру, у дискретного сигнала y[n] форма повторяется каждые 4, 8, 12 и так далее отчетов, для непрерывного сигнала z[t] форма повторяется каждые 2, 4, 6 и так далее секунд.
Фундаментальным или основным периодом сигналом называется наименьший интервал повторения, то есть для нашего дискретного сигнала y[n] это 4 отчета, а для нашего непрерывно сигнала это две секунды.
Фундаментальная частота
От понятие фундаментального периода мы можем перейти к понятию фундаментальной частоты. Фундаментальная или основная частота также именуемая первая гармоника, это количество основных периода сигнала, приходящихся на единицу времени. Частота измеряется в Герцах, то есть в количестве периодов приходящейся на одну секунду, и фактически является обратной величиной основного периода.
Если мы рассмотрим наш непрерывный сигнал z[t] его основной период равен двум секундам, а это значит, что на одну секунду приходится ровно половина его периода.
Основная частота дискретного сигнала
Но если с непрерывным сигналом все более менее понятно, то есть можем взглянуть на него на временной оси, оценить величины основного периода и подсчитать значение основной частоты, то с дискретным сигналом все не так просто.
Нам доступны значение отчетов, мы знаем их номера в последовательности, но мы не знаем, как они соотносятся с его фундаментальной частотой, и как они соотносятся с частотой дискретизации. Давайте в этом попробуем разобраться на примере.
Возьмем дискретный сигнал, который мы используем для описания в предыдущих статьях. Он имеет период в 4 отчета, где два первых отчета в периоде имеют большую амплитуду, а два последних отчета имеют малую амплитуду.
Нашей задачи в данном примере будет при помощи такого сигнала услышать ноту ля первой октавы, то есть частоту 440 Гц. Для того чтобы это сделать нам обязательно надо понять, как основная частота соотносится с частотой дискретизации сигнала.
Для этого давайте перенесем наш сигнал на временную ось. Основной период данного сигнала высчитывается также, как для непрерывного сигнала, то есть это обратная величина его фундаментальной частоты, в нашем случае единицы делить на 440. Но мы также видим то, что период дискретизации нашего сигнала, обозначим здесь его как ∆t в 4 раза меньше, чем основной период, так как на основной период приходится ровно 4 отсчета.
Выразим частоту дискретизации через период дискретизации, частоту дискретизации можно записать, как единицу делить на ∆t, что получить равно 4 делить на T0, то есть в нашем случае частота дискретизации должна быть в 4 раза больше, чем наша фундаментальная частота ноты ля первой октавы.
Изменение частоты дискретизации
Если мы рассмотрим наши манипуляции над дискретным сигналом, как манипуляции на аналоговом сигнале, а после этого дискретизацию аналогового сигнала, то вот к чему мы приходим. Когда мы увеличиваем частоту дискретизации, то мы фактически берем дискретные отчеты более быстрого аналогового сигнала, или кладем отчеты того же дискретного сигнала на другую временную сетку.
К примеру, наш дискретный сигнал с периодом дискретизации ∆t можно представить как оцифрованные значения аналогового сигнала с периодом Т0,
Если теперь те же самые отчеты сигнала, мы положим на более плотную временную сетку с меньшим периодом ∆t, это фактически то же самое как если мы оцифровали более быстрый аналоговый сигнал с меньшим периодом Т0.
В качестве эталонного, аналогового сигнала мы представили синусоиду, а почему мы так часто используем синусоиду, когда говорим о цифровой обработки сигналов об этом в следующей статье.
Так ли хорош цифровой звук — частота дискретизации и теорема Котельникова
Часто производители аудио аппаратуры, особенно наушников, в процессе пиара своей продукции активно продвигают “кристальную чистоту” звука и широчайший частотный диапазон, который не только за 20 кГц переваливает, но и в некоторых случаях доходит даже до 100 кГц. Конечно это имеет свои плюсы, даже не смотря на то, что выше 20к Гц мы не слышим, а то и еще меньше. Но есть определенные проблемы, которые связанны с понятием частота дискретизации и вытекающие из теоремы Котельникова. Они в одночасье поставили жирный крест на применении слова “качественно” для большинства аудио-форматов и аудио устройств в моих глазах.
Любой процесс в природе является непрерывным. Например звуковой сигнал принятый микрофоном и преобразованный в электрический (аналоговый) сигнал — непрерывен.
Термин “Аналоговый сигнал” подчеркивает, что такой сигнал “аналогичен”, т.е. полностью подобен порождающему его процессу, или в данном случае звуку.
И непрерывный он не потому что будет длиться вечно, а потому, что его значение можно измерять в любые моменты времени. А между этими моментами сигнал будет продолжать непрерывно меняться.
Для лучшего понимания того, как устроен цифровой звук, советую посмотреть мой видос:
Что такое частота дискретизации?
Как только встает вопрос о переводе аналогового сигнала в цифровой, сразу возникает понятие дискретизации, т.е. разбиение непрерывного сигнала на кусочки по времени. Делается это непосредственно в процессе преобразования.
Через равные промежутки времени, называемые шагом дискретизации Δ, Аналогово-Цифровой-Преобразователь (АЦП) измеряет значение сигнала, поступающего на его вход и преобразует это значение в цифровой вид. То, как часто осуществляется измерение величины аналогово сигнала и называется частотой дискретизации.
Какая частота дискретизации считается достаточной?
Товарищ Котельников, еще в 1933 в работе «О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи» создал фундаментальную, для цифровой техники теорию, которая обычно формулируется следующим образом:
Лю бой непрерывный сигнал u(t) с конечным спектром (имеющим максимальное значение частоты F ) можно представить в виде дискретных отсчетов u(kΔt) , частота дискретизации которых должна быть выбрана не менее чем в два раза выше максимального значения спектра сигнала: f ≥ 2F , передать его по линии связи, а затем восстановить исходный аналоговый сигнал .
Говоря проще, для того чтобы можно было правильно воспроизвести (восстановить) аналоговый сигнал из цифрового вида, достаточно, чтобы частота дискретизации была вдвое выше максимальной частоты в сигнале.
Верхний порог слышимости человека принято ограничивать частотой в 20кГц. Из теоремы Котельникова следует, что для правильного воспроизведения сигнала частотой 20 кГц достаточно частоты дискретизации в 40кГц. Если заглянуть в свойства подавляющего большинства аудио файлов, то можно увидеть строчку:
Почему именно 44.1 кГц? Википедия отвечает так: “Эта цифра выбрана компанией Sony из соображений совместимости со стандартом телевещания PAL, за счёт записи 3 значений на линию картинки кадра x588 линий на кадр x25 кадров в секунду, и достаточности (по теореме Котельникова) для качественного покрытия всего диапазона частот, различаемых человеком на слух (20 Гц — 20 кГц).”
Вроде все нормально, так чего же тут не так?
Начнем с частот, кратных частоте дискретизации. На частоте 441 Герц при нашей частоте дискретизации (44.1 кГц), на один период приходится 100 точек. Чтож, тут нет никаких претензий, синусоида идеальная. Если же повысить частоту на порядок, т.е. в 10 раз, то эти же 100 точек будут формировать уже не 1, а 10 периодов. И даже в этом случае Будет формироваться сигнал очень похожий на синусоиду.
А вот на частоте 22050, т.е. наивысшей частоте, удовлетворяющей теореме Котельникова (при частоте дискретизации 44.1кГц) на 100 точек приходится 50 периодов колебаний.
Эти сигналы генерировались в программе Audacity. И по началу создалось впечатление, что точек там достаточно, просто масштаб не позволяет разглядеть и поэтому так все угловато…
Чтож… приблизим и рассмотрим каждый период по отдельности:
Частота в 4410 Гц вполне себе достойная синусоида, чего никак не скажешь о частоте 22050Гц, с ее двумя точками на период. По факту это уже и не синусоида, а сигнал треугольной формы.
Конечно в любом реальном ЦАПе на выходе применяется НЧ-фильт, который срезает высокочастотную составляющую и скругляет этот треугольник. Однако чем выше класс вашего аудио устройства, тем заметнее будет угловатость звука
Ради эксперимента можете попробовать сгенерировать в Audcity сигналы одной и той же частоты но разных форм. У треугольной и прямоугольной форм из-за их “угловатости” и резких фронтов возникают дополнительные гармоники, а вот синусоидальный сигнал звучит гораздо более мягко и естественно.
Но даже и это не самое страшное. До этого момента рассматривались сигналы с частотами кратными частоте дискретизации.
— А что же будет, если взять другие частоты.
Знакомьтесь, цифровая синусоида равной амплитуды и частотой 15 кГц. Красивый узорчик, не правда ли? Как видите амплитуда меняется с частотой. Это уже интермодуляционные искажения. Наш истинный сигнал в 15 кГц промодулирован частотой кратной 44.1 кГц.
Вы можете возразить, мол узорчик то красивый, но может звучит он как ему и положено. Для того чтобы убедиться в этом своими ушами — сгенерируйте сигнал частота которого меняется от 20 герц до 20 кГц. И вы отчетливо услышите, что с какого-то момента частота перестанет равномерно расти, а начнет плавать туда-сюда.
Оно и понятно, вот так выглядят синусоиды на разных частотах выше 10’000Гц
В защиту теоремы Котельникова стоит отметить, что да, его теорема верна, иначе бы мы не смогли различать в музыке высокие звуки, и что тарелка что маракас звучали бы одинаково неправдоподобно, но она абсолютно не гарантирует высокого качества записи.
В жизни Вы врядли станете наслаждаться звучанием синусоиды, но это был очень наглядный пример проблем качества цифровых аудио записей.
Частота дискретизации и Hi-Res звук
Конечно сегодняшние технологии уже побороли данную проблему. Вероятно вам встречалось сокращение Hi-Res (High Resolution — высокое разрешение), которым обычно обзывают качество звука в 24 бита и частотой дискретизации в 192 кГц.
А это уже 10 точек на частоте 22’050 кГц, такую синусоиду уже явно можно считать идеальной. И вот там «кристально чистые верха» ваших наушников себя точно оправдают.
Возникает только 3 проблемы:
В заключение
Конечно от плохого звучания высоких частот еще никто не умирал и, возможно я излишне драматизирую, говоря, что частота дискретизации в 44.1 кГц так уж плоха, однако, как видите особым качеством на высоких частотах она не блещет.
На мой взгляд в домашних условиях гораздо интереснее слушать винил. Но с виниловой вертушкой в метро не поездишь… Так что меломанские запросы придется удовлетворять цифровым плеером.
Всем качественного звука!
(P.S. — комментируем, не стесняемся 🙂
Мдя, против логики не попрёшь: на 20000 Гц при дискретизации 40000 будет тупо треугольный сигнал…
Так просто о звуковых сложностях не доводилось читать, спасибо!
Рад, что вам понравилось. Значит не просто так все это) Я сам не сильно задумывался о частоте дискретизации, обычно больше на битность обращал внимание, а когда случайно обнаружил что синус совсем не синус, понял какая это оказывается какашка(((
Спасибо,немножко взгруснулось что надо покупать дорогую аппаратуру))
Спасибо за доступное объяснение!
спасибо за тему, на дискретность не обращал внимания к звуку, всегда выбирал по битности, так досконально в картинках в наше время не видел, лет 20 назад попадались такие темы, но как то не принимал всерьез, для выбора осциллографа было нормой, а со звуком не связывал, уважуха!
Спасибо за комментарий!
Интерес к этому вопросу возник после того, как решил посмотреть осцилографом на выходной сигнал плеера на высоких частотах…
Сгенерировал трек, у которого частота плавно менялась от 10 до 20кГц в течении минуты, подал сигнал с выхода плеера на осцилографф, и наблюдал, как там все красиво плавает…
Добрый вечер Андрей.
Случайно наткнулся на вашу статью, давно интересовался данным вопросом, могу пояснить некоторые ваши интересные наблюдения:
1) Мало кто про это знает и понимает, но для восстановления сигнала в теореме Котельникова необходимо указывать строгое неравенство, по обозначениям в Вашей статье должны быть f > 2F. Поэтому при частоте дискретизации 44.1кГц вы синусойду с частотой 22,05 Гц корректно не восстановите.
2) При дискретизации частотой некратной, никаких интермодуляционных искажений не будет. В соответствии с теоремой Котельникова сигнал восстановится теоретически точно, без погрешности. Однако это будет только в том случае, если мы будем использовать фильтры с идеальными характеристиками. Поскольку все реальные фильтры имеют АЧХ неидеальную, сигнал восстанавливается с искажениями. Чем больше будет браться частота дискретизации, тем меньше будет этих искажений. Поэтому при частоте дискретизации в 192 кГц качество звука для сигналов с высокими частотами на порядок выше.
Здравствуйте, Дмитрий!
Спасибо за Ваш развернутый комментарий.
1. Да, я согласен, что там должно стоять строгое неравенство и начиная с частоты в 22,05 кГц — это условие и не выполняется.
На той же википедии при этом приводится такая выдержка из работы Котельникова:
Любую функцию f(t), состоящую из частот от 0 до fc, можно непрерывно передавать с любой точностью при помощи чисел, следующих друг за другом через 1/2fc секунд
Т.е. частоту fc можно передавать с любой точностью при частоте дискретизации вдвое больше самой fc.
Так или иначе те же 20 кГц тоже очень далеки от правдоподобности.
2. И тут я с Вами согласен!) В идеале на выходе цифро аналогового преобразователя должны стоят фильтры 6-8 порядка, которые не только трудно реализуемы но еще и вносят существенный вклад в искажение как частотной так и фазовой характеристики. Поэтому в качестве альтернативы обычно обходятся фильтром 2-го порядка. А он все-таки не может полноценно срезать все лишнее.
По крайней мере, глядя осциллографом на выходе моего HiFiMan HM-601 я наблюдал немного сглаженные, но в целом такие же картинки, как и приводятся в статье.
Однако сегодня существуют не только аналоговые, но и цифровые фильтры, способные обеспечить очень крутой срез всех частот выше слышимых. Однако это уже несколько сложнее и дороже.
__________
Почему же не будет интермодуляционных искажений? Если посмотреть на картинки частот не кратных частоте дискретизации, то отчетливо видно что точки идут волнами. А частота этих волн и есть частота дискретизации. Соответственно полезный сигнал промодулирован частотой дискретизации.
Я вам даже больше скажу, если сгенерировать сигнал плавно меняющийся от 20 Гц до 20кГц, то это становится даже слышно, примерное после 10кГц частота, по ощущениям, начинает плавать туда сюда вместо плавного роста.
Добрый вечер, вы также не учли то что звуковой сигнал при оцифровке не будет синхронный с дискретизацией, например при рассинхроне в пол периода частоты дискретизации вместо треугольников у вас получится ровная линия.
Кому-то Бог дал уши, а кому-то — теорему Котельникова.
С Вашего позволения расскажу давнишнюю историю. Сейчас кажется, что это было сто лет назад, но на самом деле немного меньше. Был пик расцвета аналогового аудио. Я случайно в неурочное время оказался возле одного стенда на выставке достижений народного хозяйства. Японского народа… Сама выставка еще не открылась, а только монтировались стенды. Был конец дня. На стенде была представлена акустическая система с усилителем. Верхняя частота передачи колонок — 70кГц, усилителя — 100кГц. Через эту систему играла музыка от стоящего в углу катушечного магнитофона. Рядом сидел пожилой японец, слушал музыку и пил, что-то, принесенное в термосе. Звук был, надо отдать должное, впечатляющий. Такая вот обстановка. Ну и я тут, весь такой умный, все знающий — второй Котельников. Спрашиваю — а чтой-то за неувязочка у Вас тут, гражданин уважаемый — усилитель до 100кГц, колонки — до 70-ти, а слышим мы и подавно до 20-ти? Японец оказался не просто представителем производителя, а инженером-разработчиком. Он подозвал переводчика, тот ему перевел мой вопрос и, как это не поразительно, японец мне ответил. Первая часть ответа состояла из того, что интерференция колебаний вызывает образование суммарных и разностных частот. Если сделать тракт с полосой пропускания в пределах слышимости, например, до 20 кГц, то мы потеряем частоту 5кГц, если на вход будет подано 2 частоты — 20кГц и 25кГц. В этот момент переводчика у нас отняли, но японцу, почему-то, захотелось, что бы я понял его концепцию. Уже на плохом английском, жестикулируя и рисуя в блокноте, он говорил про передачу фазовой информации в звуке, о влиянии фазовых искажений на звуковую картину, про альтернативное видение окружающего пространства при помощи слуха…
Теорема Котельникова должна применяться после понимания того, какую информацию из колебаний мы хотим восстановить. И если у Вас есть уши — им необходим объем звуковой информации бОльший на порядок. Звуковая сцена, окружающее пространство — это фазовая информация, которая только начинает появляться при разрешении 18бит 96кГц. Удачи всем!
Спасибо за ваш полезный и глубокий комментарий!
Вы несомненно правы! Я както даже не задумывался с этой точки зрения. Так что еще раз спасибо!)
треугольный сигнал на 20 кГц, появляются гармоники которые портят звук… Оч интересно..а гармоники имеют частоту выше чем 20 кГц или ниже?….а? Каким ухом вы собираетесь их слышать?
Конечно же, на выходе любого ЦАПа стоит ФНЧ, который скругляет этот треугольник, приближая его к синусу.
Вот только для полноценного избавления от лишнего цифрового мусора, порождаемого ЦАПом, нужен ФНЧ с частотой среза 20кГц, обеспечивающий затухание сигнала в 30-40 дБ, к часте дискретизации в 44кГц. Построение подобного аналогово фильтра технически очень сложная и муторная задача, поэтому все чаще прибегают к цифровым фильтрам и псевдо учетверению частоты дескретизации.
А все это нужно, чтобы какраз таки убрать гармоники, лежащие на частотах, кратных частоте дескритизации 44к, 88к… Которые хоть и лежат за пределами слышимого диапазона, но оказывают влияние на него.
Наверное все это не просто так делается, мм?
«а гармоники имеют частоту выше чем 20 кГц или ниже?….а? Каким ухом вы собираетесь их слышать?» — Дмитрий, это называется «я не читатель, я- писатель». Простите.
Если речь идет о гармониках, связанных с АЦП, то они в Вашем примере займут весь спектр от 0 Гц до нескольких МГц, по причине их нечетности и способности складываться, вычитаться (в том числе и с исходным сигналом) и много еще чего делать в нелинейном тракте. Спектральное распределение шума Вы можете посмотреть, подключив анализатор. Неплохо от него избавляются специальными алгоритмами, вычитающими в несколько итераций спектр, который должен быть образован гармониками, из исходного сигнала. Недостаток метода — дороговизна и привязка к конкретному аппаратному тракту. Так же существуют менее точные, но более универсальные аппаратные аналоги этого решения (Burr-Brown, Tripath…), использующие введение обратной связи, но которые, тем не менее, являются общепризнанными стандартами высокого качества, прежде всего в передаче звука.