Delta modulation, analog sinyalleri dijital forma dönüştürmek için güçlü ve verimli bir tekniktir, çünkü mutlak örnek değerleri yerine başarı örnekleri arasındaki farkı ortaya koyar. Bu yöntem, basitleştirme sistemlerinin eşsiz özelliklerini geliştirmek, basitleştirme ve düşük bant kullanımı için ödül sahibi olmuştur. ancak standart delta modulation genellikle hızlı değişiklikler, karmaşık desenler veya spesifik ⁇ içeriği ile sinyallerine uygulandığında kısa sürede azalır.

Standart Delta Modulations

özelleştirme ihtiyacını takdir etmek için, temel delta modulation'ın nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. En basit formda, bir delta modülatörü, bir bütünleme tarafından üretilen tahmin edilen bir değerle her gelen analog örneği karşılaştırır.Eğer örnek bir tahminin ötesine geçerse, encoder çıktıları sabit bir adım büyüklüğüyle öngörür.Eğer örnek daha düşükse, bu tek işaret bir '0' ve adımları aşağı doğrulanır.

Anahtar parametreler örnekleme oranı ve adım büyüklüğüne göre yavaş yavaş yavaş bir şekilde değişiklikler yapan bir sinyal için, delta modulation oldukça iyi çalışır. Ancak, iki büyük sanatlar standart yaklaşımı rahatsız eder: eğim aşırılık ve granular gürültü. Slope aşırı yükleme, sinyal boyutunun takip edebileceğinden daha hızlı meydana gelir, yeniden inşa edilen sinyalin geri dönmesine neden olur. Granular gürültü, sinyalin farklı kısımları için yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş

Slope Overload ve Granular Gürültü Derinlik

Matematiksel olarak, giriş sinyalinin türkçesi, modülasyon hızının en yüksek takip oranını aşıyor (adım büyüklüğü) × (sampling oranı) Yüksek frekanslı bileşenler veya geçiciler için, sabit bir adım boyutu devam edemez. Sonuç, sabit bir dalgaformu aşıyor ve diğer yandan, bir ses çıkarmak için, bir boş ses çıkarır.

Bu iki sorun doğrudan gerginlik içinde: büyük bir adım büyüklüğü eğim aşırılığını azaltır ancak sinyalin anlık özelliklerine adapte ederek, standart delta modulation güçleri, en gerçek dünya sinyalleri için altoptimal olan statik bir ticaret-off. Özel algoritmaları bu ticaret-off'u sinyalin anlık özelliklerine adapte ederek kırar.

Özel Algoritmalar Özel Sinyal Tipi için Neden Gereklidir

Tüm sinyalleri eşit olarak yaratılmıyor. Konuşma sinyalleri öngörülebilir bir formant yapıya sahiptir ve sınırlı dinamik bir aralıkta.Bu sinyal tür sinyal tipleri gibi biyomedikal sinyaller takip eden keskin QRS kompleksleri içerir. Audio sinyalleri geniş bir frekans spektrumu ile uzanır, ancak sık sık uzun bir sessizlik dönemi olabilir. Industrial sensör verileri, zamanlayıcı patlamalar ile birlikte.

Standart delta modulation, tek boyutlu-fits-all step büyüklüğü ile, tüm bu davaları en iyi şekilde kodlayan özel algoritmaları tasarlayarak, sinyal istatistikleri hakkında bilgi sahibi olan mühendisler, plosives sırasında eğim aşırı yüklemelerini engelleyebilirler. Benzer şekilde, ECG en iyi bir şekilde, bir ECG engesi, kısa vadeli enerji segmentlerine adapte olan bir adım boyutunu kullanabilir.

Signal-Specific Örnekler

Dijital ses iletişimi için konuşma kodlamasını düşünün. 32 kbps biraz hızdaki standart delta modulation audible deme.A custom adaptive delta modulation (ADM) algoritması, daha önce kullanılan bir askeri ses kodu ile yakalamanız gibi, 16 kbps'ye yakınlaşabiliyorsa, son derece ayarlı gürültüyü en aza indirmek için adım boyutunu azaltın. Örneğin, üç ardılı ‘1'in çıktısı, adım büyüklüğü yükselen bir sinyalle yakalamaya daha yükseltilir; eğer '1' ve '0' görülebiliyorsa, adım büyüklüğü en aza indirmek için azaltılır.

Elektrokardiyogram (ECG) sinyalleri için, özel bir algoritma, bilinen T- dalgası ve P- dalga morfolojisinin bir sonraki örneği daha doğru bir tahmin etmek için, tahmini hatayı azaltmak ve bu nedenle gerekli olan miktar modülasyon şemalarını azaltabileceği bir öngörüde bulunabilir.

Internet of Things (IoT) sensör ağlarında, enerji verimliliğinin önemli olduğu yerde, geleneksel analog modülasyonlar, sürekli çözümletilen miktarların sayısını azaltabilir.

Özel Delta Modulation Algorithms için Anahtar Stratejiler

Özel bir delta modulation algoritması, temel bileşenlerin bir veya daha fazlasını değiştirmek içerir: adım büyüklüğü adaptasyon, tahmin filtre, kodlama çözümü ve sinyal işleme öncesi. Aşağıda en etkili ve yaygın kullanılan stratejiler vardır.

Adaptif Adım Boyutu (ADM)

Adaptif delta modulation, son sürüm bit akışına dayanan adım boyutunu dinamik olarak ayarlar.Bir ortak yaklaşım, sinyalin istatistikleri ile çarpıldığı yerde bir faktör P (harika) ile çarpılır ve son Ns tarafından indekslenen üç veya daha fazla başarı tablosunda, iyi bir kontrol sağlar.

Belirli sinyal türleri için, adaptasyon mantığı optimize edilebilir. Örneğin, ses kodlamasında, adım büyüklüğü sinyalden çıkarılan kısa vadeli enerji zarfına bağlanabilir.The encoder hesaplar a block of examples, tahminler enerji, ve delta-modated bitleri ile birlikte ölçeklendirme faktörü iletebilirsiniz.

Tahmin edici Delta Modulation (PDM)

Sadece basit bir bütünlemeye güvenmek yerine (şu anki örneği önceki örneği eşit varsayar), tahmin edici delta modulation daha doğru bir tahminci kullanır.Rektör, sinyalin otomatikleştirilmesini sağlayan lineer bir filtre olabilir.Forasure konuşma için, lineer bir tahmin (LP) modeli 4-10 siparişin, daha küçük bir hatayla bir sonraki örneği tahmin etmek için encoder'ye izin verir.

Bilinen periyodik yapı ile ilgili sinyaller için, elektroenseogramlar (EEG) alfa ritmiyle, bir tahminci temel frekansı ve harmoniklerini takip etmek için tasarlanabilir.

Multi-Level Delta Modulation (MLDM)

Standart delta modulation, çok az sayıda örnekle, hangi doğal olarak sinyalin takip edilebilir olduğunu sınırlar. Çok seviyeli delta modulation, çok daha yüksek basamaklı sinyalleri temsil eden, örneğin, 2bit sistemi +345, +2345, -345, -2345. Bu eğim, örnekleme oranını artırmak olmadan eğimi azaltır, yüksek dinamik aralıkları gösterir.

Özelleştirme, seviye sayısını ve spacing numarasını kararlaştırır. Üniforma spacing basittir, ancak amplifikasyon farklılıklarının μ-law veya A-law olarak hesaplanması anlamına gelir.)

Signal Preprocessing and Transformation

Delta modulation'ı uygulamadan önce, sinyal algoritmanın varsayımlarını daha iyi eşleştirmek için önceden işlenebilir. Ortak preişleme adımları şunları içerir:

  • [FONT=0)Yüksek geçit filtrelemesi: [Dönetici: [Dönetici:0) Düşük frekanslı sürüklenme veya DC dengeleme dinamik aralığının azaltılmasına izin verir, daha küçük bir adım büyüklüğüne ve daha az granular gürültüne izin verir.
  • [FONT:0)Energy Normalizasyon:[Dönetici:[Dönetici:0)[değiştir | kaynağı değiştir] sinyali tutarlı bir amplifiğe taşımanın yüksek geçitler sırasında eğim aşırılığı önler ve sessiz olanları azaltır.
  • [FONT=0)Frequency transposition:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)))Deklimler için, bir heterodyne veya altsampling, içeriği daha yönetilebilir bir gruba değiştirebilir.
  • [FONT:0]Wavelet veya dönüşüm domaini:[Dönetici:[Dönetici:0) Sinyal bir filtre bankası kullanarak alt bantlara konulabilir ve sonra her alt bant, spektral özelliklerine uygun bir adım boyutu ile donatılmıştır.Bu, daha yüksek karmaşıklıkta modern ses kodlarında yaygındır.

Başka bir güçlü teknik, sinyal yeniden yapılandırmasını etkilemeden delta modulation'ı bir araya getirmektir.G'de uzun süreli bitleri (örneğin, neredeyse sabit bir sinyal), run-uzun kodlama veya Huffman kodlaması, SNR'yi artırmak için yüksek frekansları artırabilir.

Uygulamayı Değerlendirme

Teoriden üretime hazır bir encoder, hesaplama karmaşıklığının, geçncy ve hafızanın dikkatli bir şekilde dengelemesini gerektirir. Adaptif algoritmaları gerçek zamanlı olarak güncellenmelidir.In host systems, this often means implement the algorithm in correct-point arithmetic to avoid-point, for example, can be realized with a few tam tam tam tam tam tam tam tam tam anlamıyla çokluplikasyons and koşullu şubeler, it appropriate for micro controller.

Gerçek Zamanlı Kıtlar

Canlı ses iletişimi veya gerçek zamanlı biyomedikal izleme gibi uygulamalar için, algoritma, örnekleme aralığı içinde işlem örnekleri işlemeli. Yüksek sipariş ile karmaşık tahmin edilebilir bir gecikme süresi tanıtılabilir.Bir çözüm, doğrulayıcı ve sayısal olarak istikrarlı bir şekilde kullanılan lattice filtre yapısını kullanmaktır.

Memory ve Power Budgets

Özel delta modulation algoritmaları genellikle RAM'ın küçük bir tarihini, adım boyutunu ve tahmin edici devletler depolamalıdır. Düşük güç IoT sensörü için, hafıza ayak izi minimum olmalıdır. Adaptif bir adım-size algoritmaları genellikle sadece bir avuç yüksek çözünürlüklü ADC'ye ihtiyaç duyar, özellikle de görev döngüsü düşük olduğunda.

Ticaret-Resimler ve Tuning

Her tasarım seçimi, ticaretten vazgeçirir. Adapt hızının azaltılması eğimin azaltılmasına neden olabilir, ancak hedef uygulama için en önemli ölçümler için adım atabilir: SNR, biraz hız, geç gecikmeli ve kanal hatalarına karşı hassasiyet gösterir. Multi- level encoding granular gürültüyü azaltır ancak basit bir tahmin ile en iyi dengeyi belirleyebilir. Tuning, en iyi bir veri kümesi olarak maksimum sinyalleri ve güçlendirici bir optimizasyon olarak kullanılabilir.

Vaka Çalışmaları ve Uygulamaları

Özel delta modulation algoritmaları çeşitli alanlarda başarıyla dağıtıldı. Aşağıda iki açıklayıcı vaka çalışması var.

Askeri Radyolar için Konuşma Coding

1970'lerde ve 1980'lerde ABD askeri, sabit ortamlarda bile sürekli değişken eğim delta modulation (CVSD) güvenli ses iletişimleri için kullanılabilir bir delta modulation programıdır ve adım büyüklüğünin 16 kbps'de sürekli olarak değiştiği ve teslim edilebilir konuşma süresine göre sabitlenir.

Abulatory İzleme için ECG Promosyon

360 derece kalp monitörleri, hastanın kendi kalp ritmi ile uzun süre boyunca ECG verilerini iletmeli veya saklamalı. Araştırmacılar, P ve T dalgaları sırasındaki yarı zamanlı algoritmaları kullanan özel bir delta modulation algoritmaları geliştirdiler.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Özel delta modulation algoritmaları, belirli sinyal türleri için etkin sinyal kodlaması için güçlü, düşük seviyeli bir yol sunar.Doğrusal bir sinyal boyutunun sabit basamak boyutunun ötesine geçerek - doğru konuşma, çok seviyeli encoding, ve sinyal preprocessing, mühendisler SNR'de önemli gelişmeler elde edebilir, biraz hız ve sağlamlık.The key is to matchulation and includeding adaptive step-whether conversation, biomedical, sensör, or audio-sure, computer, or sound.

Daha fazla okuma için, [[Üyelim:0)Wikipedia makalesini delta modulation[Dönetici: 1 ), dijital sinyal işlemcileri için kapsamlı bir genel bakış açısına göre ([Döneticiselleştirilmiş sistemler için) [Döneticileri için[DSPT:2Jayant, 1974) Uygulamalı sistem için geçerli bir şekilde yapılan baskı için uygulama ayrıntıları (D)