Mu-law Companding: Mu-law kvantlash usuli, aloqada audiosignalni sifatli raqamli ma'lumotga o'tkazish uchun ishlatiladi. Bu usulda, mu-law algoritmi, signalni intensivligiga qarab qolgan nuqtalarni o'lchaydi va ildiz shaklidagi qo'shilgan funksiya (compressing function) orqali ma'lumotlarni kompaktilashtiradi.
A-law Companding: A-law kvantlash usuli ham audiosignalni raqamli ma'lumotga o'tkazish uchun ishlatiladi. A-law algoritmi, mu-law algoritmi bilan o'xshab, lekin ikkinchi asta-segmentda kamroq tarmoq hisoblanadi.
Adaptive Quantization: Bu usulda, har bir signalni kvantlashtirish qadami dinamik ravishda o'zgaradi. Signalning intensivligi o'zgarib ketganda, o'zgarib ketadigan kvantlash qadami orqali yoritiladi.
"Non-uniform" kvantlash usullari, masalan, qulayligi bo'yicha intensiv signalni saqlash, audio va video ma'lumotlarini kompakt hajmli saqlash, va dinamik spektrli signalni aniqlash uchun qo'llaniladi. Ular, "uniform" kvantlash usullaridan foydalanishni qo'shimcha xususiyatlarga ega bo'lishi sababli tanlanadi.
22. “Mid-rise” kvantlash usuli
"Mid-rise" kvantlash usuli, uniform kvantlash usullari ichida bir xil usul bo'lib, lekin har bir kvantlashtirish qadamining o'lchami signalning minimal va maksimal qiymatlari orasida yarmi qisqa oraliqda joylashadi. Bu usul "uniform" kvantlashning mos variantlaridan biridir va quyidagi formuladan olingan:
Q=(Xmax−Xmin)/(2^(B-1))
Bu formulada:
Q - Harakat qadami (quantization step),
Xmax va Xmin - Signalning maksimal va minimal qiymatlari,
B - Bitlar soni (raqamli ifodaning o'lchami).
"Mid-rise" kvantlash usulida, qadamlar har bir signal qiymati orqali yarmi qisqa oraliqda joylashadi. Bunda, o'rtadagi signal qiymati orqali yuqori yoki past qisqa oraliqdagi qadamlarning bilan ta'minlanadi. Bu usul, signalning 0 qiymati etrafidagi qisqa oraliqni kompensatsiya qiladi.
Bu usul amaliyotda juda oson va ishlovchi bo'lib, signalning o'lchamiga bog'liq bo'lmadan teng ta'sir ko'rsatadi. "Mid-rise" kvantlash usuli masofaviy axborot uzatish, sensorliq tizimlar, audio va video ma'lumotlarini diskretlash, va boshqa sohalar kabi ko'p sohada qo'llaniladi.
23. . “Mid-Tread” kvantlash usuli
"Mid-tread" kvantlash usuli, bir xil ravishda uniform kvantlash usullaridan biridir. Bu usulda, signalning minimal va maksimal qiymatlari orasidagi o'rtacha ta'siri qadam (quantization step) hisoblanadi. "Mid-tread" kvantlash usulining formulasi quyidagicha:
Q=(Xmax−Xmin)/(2^B)
Bu formulada:
Q - Harakat qadami (quantization step),
Xmax va Xmin - Signalning maksimal va minimal qiymatlari,
B - Bitlar soni (raqamli ifodaning o'lchami).
Bu formuladan kelib chiqadiki, "mid-tread" kvantlash usuli, signalning minimal va maksimal qiymatlari orasidagi o'rtacha ta'siri qadamini aniqlaydi. Har bir signal qiymati o'z qadamiga yaqinlashadi va o'rtacha ta'sir orqali o'lchab boradi.
"Mid-tread" kvantlash usuli "mid-rise" usuli bilan qarshi qilinadi. Ular orasidagi asosiy farq, signalning 0 qiymati etrafidagi qisqa oraliqning joylashishi bo'lib, "mid-rise" usulidagi qanday qiymatlar orasidagi qadam "mid-tread" usulida orqaga tortilib, shuningdek, "mid-rise" usulidagi o'lcham ta'siri o'zgargan qisqa oraliqni kompensatsiya qiladi.
"Mid-tread" kvantlash usuli audio ma'lumotlarini raqamli ifodalashda va boshqa analog signalni diskretlashda keng qo'llaniladi.
24. Delta modulatsiyalash
Namoyish tezligi jiddiy yuqori bo'lgan va kvantlashdan so'ng qadam o'lchamining kichik bir qiymati Δ ga ega bo'lgan modulyatsiya turi delta modulyatsiya deb ataladi.
Delta modulyatsiyasi (DM yoki D-modulyatsiya) - bu sifat asosiy ahamiyatga ega bo'lmagan ovozli ma'lumotlarni uzatish uchun ishlatiladigan analog-raqamli va raqamli-analog signalga o'tkazish usuli.
25. Simulyatsiyalash davrini izohlang
Simulyatsiyalash, amaliyotda qolgan bir jarayonning modelini yaratish va uning o'zgaruvchanlarini belgilangan holatlarda sinovga olish uchun ishlatiladigan metodologiya yoki usuldir. Bu usulni foydalanish orqali, real hayotda amaliyotda qolgan jarayonlarni yoki tizimlarni o'rganish, sinov qilish, yangi protsesslarni boshqarish, va xususan, tez-tez yo'qotiladigan yoki mahalliy xususiyatlar bor bo'lgan muammolarni yechish uchun yaxshi natijalar olish mumkin.
Simulyatsiyalash davrini izohlash uchun quyidagi asosiy nuqtalarni ko'rsatish mumkin:
|
