Что такое частота дискретизации?

Краткое толкование основных понятий и терминов цифрового звука. Audiophile's Software Taras KovrijenkoCopyright © 2017, Taras Kovrijenko Полное или частичное копирование текста допускается только с письменного разрешения автора.

PCM (ИКМ)
Pulse Code Modulation (Импульсно-Кодовая Модуляция), самый распространенный метод представления сигнала в цифровом виде. Для кодирования в PCM аналогового сигнала используется аналого цифровой преобразователь (АЦП), который с заданной частотой (называемой частотой дискретизации) замеряет уровень входного сигнала и записывает его в виде последовательности бит (0 или 1). При этом точность измерения уровня обычно равна 8, 16, 32 или 64 битам. В итоге получаем последовательность семплов (на осциллограмме их можно изобразить в виде точек через равные промежутки), уровень которых задан группами по 8, 16, 32 или 64 бит. Подав такую последовательность на цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), после расчета промежуточных между семплами значений (апсемплинг и интерполяция), мы получим гладкий аналоговый сигнал, степень соответствия которого исходному зависит главным образом от частоты дискретизации и разрядности квантования.
Амплитуда (колебаний)
модуль отклонения колеблющегося значения от положения равновесия. При этом отклонения могут быть как положительные, так и отрицательные. Обычно применяется только для гармонических колебаний. В акустических измерениях амплитуда чаще всего измеряется в децибелах (дБ). При измерении амплитуды звуковых колебаний (в воздушной среде) используется величина dBSPL, опорная величина здесь — порог слышимости человека (20 мкПа). В цифровом звуке используется величина dBFS, где опорной является максимальная амплитуда, соответствующая 0 dBFS, а более низкие амплитуды имеют знак «минус».
АЦП
аналого-цифровой преобразователь. Используется для записи аналогового сигнала (снимаемого в виде напряжения или тока) в цифровом виде. Устанавливается, например, в тракте записи звуковой карты.
АЧХ
амплитудно-частотная характеристика, графическое изображение зависимости относительного коэффициента передачи (для одного или нескольких звеньев тракта) от частоты сигнала. Например, по АЧХ наушников можно определить, какие частотные составляющие у них будут иметь большую, а какие меньшую громкость. Идеальной АЧХ является прямая горизонтальная линия.
Битрейт
скорость потока данных, т. е., количество данных, содержащихся в секунде потока. Измеряется в килобитах на секунду (Кб/с). Килобит не равен килобайту (КБ) и кибибайту (КиБ, последние два постоянно путают даже авторитетные источники, читайте статью по теме на Habrahabr), килобит равен 1000 бит, а бит — это 1/8 байта. Т. к. 1 кибибайт = 1024 байт, то, например, 128 Кб/с будет соответствовать 15,625 КиБ/с. Битрейт 128 Кб/с означает, что одна минута аудио будет весить чуть менее 1 МиБ (937,5 КиБ). Для несжатого PCM (ИКМ) аудио битрейт очень легко рассчитать: битрейт = количество каналов × количество бит на семпл × количество семплов в секунду. Например, для Audio CD (в т. ч. для PCM WAV рипа) это будет: 2 (канала) × 16 (бит на каждый семпл) × 44100 (семплов в секунду) = 1411200 (б/с) = 1411.2 Кб/с. При этом стоит подчеркнуть, что битрейт сжатого аудио (lossy или lossless) не является показателем качества.
Глубина квантования (глубина бит, bit depth, разрядность)
точность, с которой выполняется квантование по амплитуде. Например, глубина квантования 16 бит означает, что амплитуда сигнала в цифровом представлении сможет принимать 2^16=65536 значений (от -32768 до 32767). Чем больше глубина квантования, тем меньше разница между соседними значениями, и тем меньше уровень шумов квантования.
Децибел (дБ, dB)
логарифмическая единица, относительная величина (как, например, разы). Численное значение величины, измеряемой в дБ логарифмически зависит от того, во сколько раз измеряемая величина больше опорной. Например,уровень 3 дБ означает, что измеряемая величина больше опорной примерно в два раза. Опорная величина присутствует всегда и зависит (как по размерности, так и по численному значению) от области измерений. Уровень в дБ вычисляется по формуле: 20log(Uизм/Uопорн) (для мощности коэффициент равен 10, т. к. аргумент логарифма фактически возводится в квадрат). В децибелах удобно измерять, например, громкость (в т. ч. уровень звукового давления), т. к. воспринимаемое ухом увеличение громкости пропорционально не приращению амплитуды, а именно логарифму множителя (определяющему, во сколько раз увеличилась амплитуда). В зависимости от опорной величины, используются следующие обозначения громкости: dbSPL (громкость, или уровень звукового давления, опорный уровень — порог слышимости человека, 20 мкПа), dBFS («full scale» — «полная шкала», опорный уровень — максимум для цифрового представления).
Динамический диапазон
характеристика, определяющая диапазон уровней, в пределах которого может изменяться громкость сигнала. Относиться может как к сигналу (разница между самым высоким и самым тихим звуком в записи, выраженная в дБ), так и к тракту (разница между самым высоким уровнем громкости и уровнем шумов). Например, динамический диапазон оркестра достигает 80 дБ, Audio CD же может описывать звуки в диапазоне примерно 96 дБ. Динамический диапазон человеческого уха составляет 120—140 дБ (расстояние от порога слышимости до болевого порога). Т. е., если вы слушаете в филармонии симфонический оркестр, самые тихие инструменты могут играть с уровнем звукового давления 30 dBSPL, а в самые громкие моменты уровень давления может достигать 110 dBSPL.
Джиттер (jitter)
отклонения времени следования отдельных семплов от номинального (при передаче цифрового потока). Возникают, например, при передаче семплов на цифро-аналоговый преобразователь (из-за нестабильности частоты такового генератора). Результатом джиттера является внесение в сигнал двух дополнительных составляющих, отличающихся по частоте от полезного сигнала на величину частоты джиттера. Следует отметить, что в тракте персонального компьютера джиттер может возникнуть исключительно на этапе тактовки семплов на ЦАП задающим генератором звуковой карты, и повлиять на величину этого джиттера программными средствами невозможно.
Дизеринг, дитеринг
от англ. «dither» («дрожать»), специальный приём, который используется при понижении разрядности цифрового звука (например, во время преобразования студийной 24-битной записи в обычную 16-битную). Приём заключается в подмешивании к исходному сигналу (в последний для получаемой разрядности бит) перед округлением случайного шума (dither). Это приводит к понижению слышимых искажений маломощных составляющих сигнала, однако добавляет к нему небольшой (обычно неслышный) шум. Используя совместно с дизерингом технологию noise shaping (формовка шума), этот шум можно в значительной степени перевести в ВЧ область, где порог слышимости человека намного выше.
Квантование (дискретизация)
описание значений некоторой дискретной величины с помощью приближенных значений (с фиксированной точностью). Примером может быть создание цифровой фотографии, которая разбита на отдельные пиксели. В цифровом звуке существует квантование по амплитуде и квантование по времени (в этом случае чаще применяют слово «дискретизация») — оба этих процесса выполняет аналого-цифровой преобразователь. Квантование по амплитуде подразумевает, что она сможет принимать только конкретные значения, например, при 16-битном квантовании — это значения от -32768 до 32767 (всего 216 = 65536 значений). Квантование по времени означает, что амплитуда будет замеряться через определенные промежутки времени, определяемые частотой квантования (семплирования, дискретизации).
Клиппинг
явление в цифровом звуке, когда рассчитанное значение уровня семплов цифрового аудио превышает максимальный уровень, который можно описать при данном представлении сигнала. Является аналогом перегрузки в усилителях (при достижении напряжения насыщения усилительных элементов), или же перегрузки динамиков (когда диффузору уже некуда больше отклоняться). На слух глубокий клиппинг воспринимается как неприятные искажения, рыпение. Подробнее можно почитать здесь.
Ресемплер (преобразователь частоты дискретизации)
цифровой обработчик, выполняющий преобразование частоты семплирования (дискретизации по времени) — например, путем создания промежуточных семплов (апсемплинг — повышение частоты дискретизации) и последующей фильтрации.
ЦАП
цифро-аналоговый преобразователь. Выполняет обратное АЦП преобразование — восстанавливает по мгновенным значениям (семплам) гладкий аналоговый сигнал.
Частота дискретизации
частота, с которой АЦП выполняет квантование по времени (т. е., периодичность замеров уровня входного аналогового сигнала).
Частотный диапазон
диапазон, в котором лежат все составляющие какого-либо сигнала. Также может выступать характеристикой тракта. Например, профессиональная аудиотехника обязана иметь частотный диапазон 20—20000 Гц, причем в данном случае за частотный диапазон берется отрезок, на котором отклонение АЧХ от среднего значения (обычно это значение на частоте 1000 Гц) не превышает ±3 дБ.

Информация от спонсора

Advokat-Kremer.ru: помощь квалифицированного и опытного адвоката. Помощь адвоката в суде, адвокат по гражданским делам. Более 80% выигранных дел.

Цифровой звук. Это слово зачастую считается синонимом «высшего качества». Действительно оцифровка звука избавляет нас от определённых проблем. Например, после того как аналоговый звук записан, в цифровом виде ему не страшны помехи. Но появляются другие проблемы, о которых мы и поговорим.

Проблемы оцифровки звука

В предыдущей статьях (Оцифровка звука, Аналоговый и Цифровой аудиосигналы), мы выяснили, что качество процесса преобразования звука из аналогово в цифровой зависит от частоты дискретизации (насколько часто АЦП берёт отсчёты мгновенного значения аналогово сигнала) и от разрядности квантования (точность преобразования значения напряжения в число).

Проблемы связанные с частотой дискретизации

Частота дискретизации, если представить её как последовательность, то это как частота кадров в кино. Например, если АЦП осуществляет выборку 10 раз в секунду, то это будет соответствовать частоте дискретизации 10 Hz.

При этом ширина полосы частот АЦП устроена так, что при частоте, например, той же — 10 Hz, максимальная частота, которую можно зарегистрировать равна 5 Hz. То есть, если берётся частота дискретизации меньше двухкратной частоты колебания, то уже невозможно определить все полуволны этого колебания и некоторые из них будут пропущены. С этой проблемой как раз связан такой эффект искажения звука, как aliasing.

 Aliasing

Когда сигнал превосходит верхний предел частоты АЦП (имеется ввиду предел, при котором АЦП может точно осуществлять преобразования аналогово в цифровой звук), то возникает эффект, имеющий название aliasing (наложение спектров) и приводящий к искажению сигнала. Здесь основная проблема кроется в самом АЦП, в его схеме аналого-цифрового преобразователя. И вот почему.

Чем выше частота сигнала, тем чаще будут «горбы» и «провалы» полуволны и тем ближе они будут расположены к друг другу (на рисунке показан синусоидальный сигнал с частотами 220 и 440 Hz)

image

220 Hz

image

440 Hz

Если частота дискретизации недостаточна для регистрации каждой из этих частей полуволны, то аналоговый сигнал при обратном преобразовании будет довольно сильно отличаться от оригинала.

Посмотрите на следующий рисунок:

При прослушивании данного сигнала вы услышите звук другой частоты. Он будет намного ниже. И называется он «ложная частота» или «побочная низкочастотная составляющая» в спектре дискретизированного сигнала.

Следовательно, эффект наложения (aliasing) возникает, когда АЦП не способен  осуществить выборку достаточную для получения нужной информации, чтобы точно произвести квантование сигнала. Получается, что дискретные отсчёты регистрируются недостаточно часто и вот эти верхние «горбы» и нижние «провалы» полуволны частично пропускаются. В результате при воспроизведении этого оцифрованного сигнала появляются ложные частоты.

Поэтому, чтобы этого эффекта не возникло, частота дискретизации АЦП должна как минимум в два раза превышать максимальную частоту колебания, выборку которого нужно осуществить.

44100 Hz откуда появилась это значение ?

Проблема о который мы говорили выше была известна давно, ещё в 1920-х гг. В это же время и появилась доказанная теорема Шеннона-Котельникова, которая в двух словах заключалось в том, что для качественной дискретизации сигнала частоты x частота дискретизации должна превышать эту частоту x как минимум вдвое. А максимально допустимая частота сигнала, при которой не возникает наложения спектров (aliasing), соответствующая заданной частоте дискретизации, получила название частоты Найквиста. Теперь поясним.

Мы уже рассмотрели, что в сигнале имеются полуволны. И если при аналого-цифровом преобразовании на каждый период сигнала приходится меньше двух дискретных выборок, то осуществить полный “захват” колебания оказывается невозможным. В итоге необходимо минимум два отсчёта на каждый период колебания.

Установив (с запасом) верхнюю границу слухового восприятия человека в пределах 22 000 Hz, частота дискретизации стала 44 000 Hz. В итоге международным стандартом Audio-CD была принята частота 44 100 Hz.

Именно при такой частоте цифровой сигнал сохранит всю информацию обо всех спектральных составляющих звука, слышимым человеку. Те же частоты, которые выше 22 000 Hz могут добавлять низкочастотные составляющие ложных частот и оказаться в области нашего слуха, придавая искажения звуку. Поэтому в схеме АЦП применяют сглаживающие фильтры, которые отсекают эту высокачастотную составляющую.

Ещё один интересный эффект это джиттер.

Джиттер ( jitter)

Переводиться как дрожание. Джиттер — это шум, который появляется, если осуществление выборки сигнала при дискретизации происходит не через абсолютно равные промежутки времени, а с какими-то отклонениями. Например, частота 44 100 Hz, соответственно отсчёты берутся каждые 1/44100 секунды. Но если отсчёты начинают браться немного раньше или позже, а входной сигнал естественно постоянно меняется, происходят ошибки. Уровень сигнала получается не совсем точный как у оригинала. При воспроизведении такого оцифрованного сигнала в звуке ощущается некоторое дрожание и искажения.

Здесь основная проблема кроется в нестабильности АЦП. Для борьбы с этим явлением применяют высокостабильные тактовые генераторы.

Проблемы связанные с разрядностью квантования

Если частота дискретизации отвечает за количество отсчётов (выборок сигнала) в единицу времени. То разрядность (глубина) квантования отвечает за точность, с которой регистрируется мгновенное значение входного сигнала.

При каждой выборке сигнала АЦП измеряет мгновенное значение входного аналогово сигнала и присваивает ему числовое значение. Например, если АЦП может кодировать мгновенное значение сигнала целым числом в пределах от 1 до 8 (т.е., округляя измеренное значение до ближайшего к нему целого числа 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 или 8), то разрядность (глубина) квантования составляет 3 бит (бит — двоичная единица информации, принимает одно из двух значений, 0 или 1; таким образом, поскольку 8 = 2³, для записи в двоичном формате чисел от 1 до 8 необходимо трехразрядное, т.е. состоящее из трех битов, двоичное число). Соответственно, АЦП может закодировать сигнал только в этих рамках. Поэтому, если, например, АЦП нужно округлить промежуточное значение сигнала между 2 и 3, приходиться выбрать либо 2, либо 3. Конечно, 3 Bit — это очень мало и поэтому  в первых устройствах цифровой звукозаписи использовались 8 — и 12- разрядные АЦП.

Каждый добавленный Bit позволяет удваивать возможности регистрации уровней звукового давления. Например, 16 Bit  обеспечивает 65 000 значений сигнала в пределах заданного диапазона, а 24 Bit —  более 16 миллионов.

Одним из ярких примеров глубины квантования может быть мобильный телефон. Когда при разговоре разрядность уменьшается, звук становиться резким, неразборчивым, теряет естественность и появляются шумы.

Таким образом, от разрядности (глубины) квантования цифрового сигнала непосредственно зависит динамический диапазон звука, что очень важно для нашего слуха

Шум квантования (шум дробления)

Когда происходит оцифровка звука аналоговый сигнал преобразуется с некоторой погрешностью (подробнее здесь). Эта погрешность зависит от разрядности квантования. Чем она меньше, тем меньше восстановленный звук похож на исходный. Погрешности округления уровня сигнала, называются ошибками дискретизации (квантования) по уровню сигнала (шум квантования, шум дробления) и воспринимаются на слух как шумы.

Следовательно, глубина квантования позволяет расширить динамический диапазон цифрового сигнала и обеспечивает эффективное подавление фонового шума. Так как разница между между самыми тихими и максимально громкими звуками становиться больше, а чем шире динамический диапазон и тем выше отношение “сигнал — шум” системы.

Отношение уровня полезного сигнала к уровню фонового шума называется отношением “сигнал — шум”.

Если вам нравятся наши статьи, подписывайтесь на RSS! Ставьте лайки и делитесь статьями с друзьями!

А в следующей статье мы продолжим эту интересную темы, так как это ещё далеко не все проблемы, связанные с цифровым звуком…

Поделись знанием: Материал из Википедии — свободной энциклопедии Перейти к: навигация, поиск

В основе кодирования звука с использованием ПК лежит процесс преобразования колебаний воздуха в колебания электрического тока и последующая дискретизацияаналогового электрического сигнала. Кодирование и воспроизведение звуковой информации осуществляется с помощью специальных программ (редактор звукозаписи). Качество воспроизведения закодированного звука зависит от частоты дискретизации и её разрешения (глубины кодирования звука — количество уровней)[1].

Принципы оцифровки звука

Цифровой звук — это аналоговый звуковой сигнал, представленный посредством дискретных численных значений его амплитуды[2].

Оцифровка звука — технология поделенным временным шагом и последующей записи полученных значений в численном виде[2]. Другое название оцифровки звука — аналогово-цифровое преобразование звука.

Оцифровка звука включает в себя два процесса:

  • процесс дискретизации (осуществление выборки) сигнала по времени
  • процесс квантования по амплитуде.

Дискретизация по времени

Помехоустойчивое и канальное кодирование

Помехоустойчивое кодирование позволяет при воспроизведении сигнала выявить и устранить (или снизить частоту их появления) ошибки чтения с носителя. Для этого при записи к сигналу, полученному на выходе АЦП, добавляется искусственная избыточность (контрольный бит), которая впоследствии помогает восстановить поврежденный отсчет. В устройствах записи звука обычно используется комбинация из двух или трех помехоустойчивых кодов. Для лучшей защиты от пакетных ошибок также применяется перемежение. Канальное кодирование служит для согласования цифровых сигналов с параметрами канала передачи (записи/воспроизведения). К полезному сигналу добавляются вспомогательные данные, которые облегчают последующее декодирование. Это могут быть сигналы временного кода, служебные сигналы, сигналы синхронизации. В устройствах воспроизведения цифровых сигналов канальный декодер выделяет из общего потока данных тактовые сигналы и преобразует поступивший канальный сигнал в цифровой поток данных. После коррекции ошибок сигнал поступает в ЦАП.

Принцип действия ЦАП

Цифровой сигнал, полученный с декодера, преобразовывается в аналоговый. Это преобразование происходит следующим образом:

  1. Декодер ЦАП преобразует последовательность чисел в дискретный квантованный сигнал
  2. Путём сглаживания во временной области из дискретных отсчетов вырабатывается непрерывный во времени сигнал
  3. Окончательное восстановление сигнала производится путём подавления побочных спектров в аналоговом фильтре нижних частот

Параметры, влияющие на качество звука при его прохождении по полному циклу

Основными параметрами, влияющими на качество звука при этом являются:

Что такое дискретизация, знает сегодня любой профессионал в сфере цифровой фотографии. Однако многие люди, которые только начинают знакомиться с этой сферой, не знают основных ее особенностей, вследствие чего могут допускать те или иные ошибки.

Что это?

Что такое дискретизация? Это нежелательный эффект, который приводит к тому, что качество фотографии заметно ухудшается. Данное явление может быть ассоциировано с любым устройством или же процессом, в котором информация подразделяется на несколько отдельных отсчетов. В данном случае дискретизация может рассматриваться в качестве типа интерференционной картины, если есть определенное соотношение между частотой данного явления и определенной периодической структурой в данных.

Глаз человека постоянно стремится к тому, чтобы воспринимать определенное соотношение в качестве интерференционной картины, которая сможет заслонить собой реальный смысл того или иного изображения. Рассматривая примеры того, что такое дискретизация, стоит выделить муар, который представляет собой не совсем точный ее эффект, но при этом может показать, каким образом человек вводится в заблуждение в том случае, когда два паттерна начинают между собой взаимодействовать, образуя третий.

Что такое муар?

Муар представляет собой непонятный волнообразный узор, который изначально не присутствовал на объекте съемки. Данный эффект чаще всего возникает на различных изображениях, которые получаются при помощи цифровых устройств. И заключается проблема здесь в том, что узор объекта накладывается на узор размещения пикселей на матрице, вследствие чего появляется третий, который и называется муаром.

В преимущественном большинстве случаев этот эффект возникает на детализированных высококонтрастных изображениях, которые не соответствуют изначально настроенному разрешению датчиков. В частности, его достаточно часто можно встретить в том случае, если снимаются такие объекты, как волосы или же ткани, а также сюжеты, в которых содержится большое количество повторяющихся деталей. Зачастую муар невозможно встретить в природе, так как он возникает на изображениях, которые получаются при помощи цифровой фотокамеры или же впоследствии неправильного сканирования.

Достаточно часто в современных цифровых фотокамерах для того, чтобы снизить данный эффект, применяется специализированный оптический низкочастотный фильтр, поэтому, если вы действительно собираетесь профессионально заниматься фотографией, то в таком случае вам следует обязательно задуматься о модели с этой функцией, которая сможет обеспечить должное качество вне зависимости от вторичных условий.

Дискретизация в современных фотоаппаратах

В современных цифровых устройствах эффект дискретизации вызван тем, что информация разбивается на несколько отсчетов с регулярным интервалом. В частности, одним из паттернов в данном случае будет расположение пикселей на матрице, вторым паттерном будут любые элементы на снимке, которые могут повторяться на большой области или же которые изменяются через определенное количество пикселей в поперечном или же продольном направлении.

Для тех, кто не понял, что такое дискретизация и когда она возникает, можно привести конкретный пример. Когда в наличии есть недостаточное количество пикселей для того, чтобы передать достоверную информацию со снимка, то в таком случае он делается в не самом лучшем качестве. В стандартном варианте достаточно было бы просто выбрать более высокое разрешение, гарантируя таким образом обеспечение нужного количества пикселей для передачи деталей не снимке с определенной точностью, а если бы число пикселей было бы недостаточным, то мы могли бы просто увидеть небольшое количество элементов снимка.

Однако на самом деле это не совсем так. Теория дискретизации гласит о том, что в действительности ситуация является гораздо более негативной, и если нам не будет хватать количества пикселей для того, чтобы сделать определенный снимок, то в таком случае качество изображения будет постоянно ухудшаться.

Сколько пикселей нужно?

Возьмем в качестве примера ситуацию, когда на снимке присутствует просто 20 черных и белых линий, каждая из которых имеет ширину 5 пикселей. В данном случае, если на каждой линии будет обеспечен хотя бы один пиксель, то снимок может быть записан. Естественно, если пиксели не будут попадать четко в центр каждой линии, то в таком случае каждый пиксель получится серым, а не белым или черным, а его оттенок уже непосредственно будет зависеть от того, как пиксель располагается относительно линий.

Если на снимке количество пикселей будет уменьшаться, то в таком случае некоторые из них начнут оказываться между линиями, вследствие чего на изображении появится вышеуказанный паттерн, который будет постоянно изменяться в зависимости от того, в каком соотношении находится интервал между линиями и число пикселей. Конечно, такое изображение уже не будет являться точным воспроизведением оригинала, так как регулярная структура линий будет уже заметно нарушена. Именно это явление и принято в профессиональных кругах называть «дискретизация данных».

Что делать?

Чтобы решить данную проблему, нужно несколько смягчить снимок перед тем, как снизить количество пикселей. Таким образом, вы сможете полностью избавиться от резких границ на каждой линии, а пиксели смогут принимать промежуточные значения. Другими словами, снимок становится более мягким, но при этом сохраняется общее впечатление от картинки.

Как это влияет на изображение?

Конечно, повторяющиеся и регулярные структуры линий достаточно редко можно встретить на снимках различных природных объектов — их присутствие часто ограничивается снимками разнообразных искусственных сооружений, таких как здания и прочее. Однако в любом случае глубина дискретизации может быть внушительной, поэтому этого эффекта всегда стоит избегать, занимаясь съемкой любых объектов.

При этом стоит отметить тот факт, что качество изображений может быть абсолютно разным даже в том случае, если они имеют одинаковое количество пикселей. Ведь, помимо всего прочего, разница между снимками может заключаться также в том, каким именно образом они были получены. К примеру, в одном случае снимок может быть несколько смягчен путем пропуска его через низкочастотный фильтр для получения промежуточных значений пикселей перед тем, как уменьшить размер, в то время как другое изображение может просто уменьшаться в размере, не внося в него при этом никаких дополнительных изменений и не получая промежуточных значений на границах объектов, где наблюдаются слишком резкие изменения яркости.

Как проверить?

Чтобы понять, как это работает, достаточно просто взять один снимок, после чего сделать его копию. Оригинал отфильтровать при изменении размера с применением опции так называемой бикубической фильтрации, которая является доступной в стандартном Adobe Photoshop. Таким образом, снимок будет смягчен. Несмотря на заметное снижение пикселей, переходы между тональностями в конечном итоге оказываются гладкими и вполне подходящими под имеющееся количество пикселей.

После этого сделанную нами ранее копию снимка уменьшаем, скажем, до 30% от первоначального размера, используя при этом опцию «ближайшей соседней точки» в той же программе. Именно эта операция в конечном итоге и даст вам эффект дискретизации, который будет налицо.

Дискретизация звука

Дискретизация звука – это фильтрация звуковой волны перед тем, как она будет сохранена в звуковой файл. Другими словами, в конечном файле будет не точная копия звуковой волны, а только приблизительная. С одной стороны, дискретизация звука обеспечивает определенное снижение объема сохраняемого файла, но с другой есть масса звуковых колебаний, которые не обязательно сохранять на жестком диске.

Такая фильтрация звука называется «частота дискретизации». При этом стоит отметить, что на самом деле только в природе присутствует звук без этого эффекта, хоть и немногие об этом знают. Частота дискретизации – это наложение определенной сетки на звуковую волну, а также запись только определенных ключевых элементов.

Производить запись полностью всей звуковой волны было бы достаточно сложно. Именно по этой причине гораздо чаще можно встретить такую ситуацию, когда производилась двухканальная звукозапись с частотой дискретизации 44.1 kHz. Последняя выбирается наиболее часто, так как это самый оптимальный параметр.

В принципе, рассматривая звуковую обработку, нужно уделить особенное внимание таким параметрам, как глубина кодирования и частота дискретизации, ведь чем эти показатели выше, тем больше цифровой сигнал будет соответствовать аналоговому.

—>

1. Как технически происходит переход от аналогового сигнала к его дискретному представлению?

2. Что такое шаг дискретизации и частота дискретизации? Попробуйте выразить связь между ними в виде формулы.

3. Какой частоте дискретизации соответствует шаг 0,005 с?

4. Какому шагу дискретизации соответствует частота 1 КГц?

5. Что такое разрядность дискретизации?

6. Какова разрядность дискретизации АЦП, если в регистр можно записывать 1024 различных значения?

1)Делается аналого-цифровое преобразование с помощью АЦП. То есть, с определенной частотой производятся замеры напряжения сигнала и измеренные значения записываются (передаются) в двоичном коде

2)Дискретизация — процесс преобразования непрерывной (аналоговой) функции в прерывную (дискретную). При этом информация представляется, как некая последовательность чисел, которые количественно и качественно характеризируют те или иные области функции. Расстояние между двумя последовательными участками области функции, которые используются для преобразования своего значения в числовой формат и есть шагом дискретизации.

Частота дискретизации — частота взятия отсчетов непрерывного во времени сигнала при его дискретизации. Измеряется в герцах.

3)1 Гц означает одно исполнение (реализацию) такого процесса за одну секунду, другими словами — одно колебание в секунду, 10 Гц — десять исполнений такого процесса, или десять колебаний за одну секунду.

От сюда — 0.01 — 100 герц, а помножив на два, т. к. нам нужна только половина от 0.01, получаем 200 Гц. Проверить — просто, делим единицу (секунду) на 200 и получаем вожделенные 0.005.

4)1000 измерений за 1 секунду — 1 килогерц (кГц)

5)Разрядность (битность) в информатике — количество разрядов (битов) электронного (в частности, периферийного) устройства или шины, одновременно обрабатываемых этим устройством или передаваемых этой шиной.

6)разрядность дискретизации АЦП =10

1. Какие элементы звуковой карты отвечают за воспроизведение цифрового и синтезированного звука?

2. Почему 32-разрядная звуковая карта точнее кодирует и воспроизводит звук, чем 16-разрядная?

3. Какая информация хранится в МIDI-файлах?

1)Звуковой процессор, цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), усилитель.

2)Аналоговый звук представляет собой плавную кривую (синусоиду) . В компьютере присутствует только цифровой сигнал, который не может быть плавной кривой. Поэтому кривая преобразуется в линию ступенечками. А 32-х разрядность говорит о том, что сигнал определённой длины разбивается на 32 части. Т. е. Получается тридцать две мелкие ступенечки. А если будет 16 бит, то будет 16 ступенечек в 2 раза больших в размере. Вот человек и слышит как бы не совсем ровный сигнал. По сути чем на более мелкие ступенечки разбивается сигнал, тем красивее звук.

3)Это стандарт цифровой звукозаписи, формат обмена данными между электронными музыкальными инструментами.

Смотрите также:

Ответы информатика 7 класс учебник Семакин Дополнение к главе V

of your page —> —>

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
А как считаете Вы?
Напишите в комментариях, что вы думаете – согласны
ли со статьей или есть что добавить?
Добавить комментарий