SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 18
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Digital Transmission Principles 
 
Analog and Digital Communication 
 
           Baseband
            channel                                                          Channel

 Analog source   Analog destination             Analog source     Modulator (Tx)Demodulator (Rx) Analog
                                                                                                 destination
 Analog signal and baseband transmission
                                                          Analog transmission using mod’n and demod’n
                  Digital channel                                         Analog channel


    Digital     Coder      Decoder Digital sink                 Digital     Modem        Modem Digital sink
    source                                                      source
    Digital signal transmitted on digital channel                     Digital signal transmitted by modem

                            Digital channel


              Analog    A/D Decoding &          Digital sink    Analog signal transmitted digitally
              source conversion   D/A
                      & coding conversion


                             Analog channel

                                                                                   Analog signal digitized
  Analog       A/D       Modem        Modem     Decoding & Digital sink            and transmitted by
  source    conversion                             D/A                             modem
             & coding                           conversion

                                                                                              
 
Spectrum of a Modulating Square Wave  
       Spectrum  contains  an  infinite  number  of  odd  harmonics  plus  its  fundamental 
frequency.  
       Assume  a  fundamental  frequency  of  the  modulating  square  wave  to  be  1  kHz 
and a carrier frequency of 1 MHz. When these signals heterodyne:  
    1. Two  new  frequencies  will  be  produced:  sum  frequency  of  1.001  MHz  and 
       difference frequency of 0.999 MHz. 
    2. The  harmonics  contained  in  the  square  wave  heterodynes  with  the  carrier 
       frequency  as  well.  Hence,  the  third  harmonic  of  the  square  wave  heterodynes 
       with  the  carrier  and  produces  sideband  frequencies  at  1.003  and  0.997  MHz. 
       Another  set  will  be  produced  by  the  fifth,  seventh,  ninth,  eleventh,  thirteenth, 
       fifteenth, seventeenth, and nineteenth harmonics of the square wave, and so on 
       to infinity. 
Spectrum distribution when modulating with a square wave. 
 
         The first set of sidebands is directly related to the amplitude of the square wave. 
The second set of sidebands is related to the third harmonic content of the square wave 
and is 1/3 the amplitude of the first set. The third set is related to the amplitude of the 
first  set  of  sidebands  and  is  1/5  the  amplitude  of  the  first  set.  This  relationship  will 
apply to each additional set of sidebands. 


Various  square‐wave  modulation  levels  with  frequency‐spectrum  carrier  and 
sidebands. 

Observations: (carrier modulated with a square wave) 
  1. As  the  amplitude  of  the  modulating  square  wave  is  increased,  the  RF  peaks 
      increases  in  amplitude  during  the  positive  alternation  of  the  square  wave  and 
      decrease during the negative half of the square wave. 
  2. For  the  frequency  spectrum,  the  carrier  amplitude  remains  constant,  but  the 
      sidebands  increase  in  amplitude  in  accordance  with  the  amplitude  of  the 
      modulating square wave.  
  3. In  view  (C)  the  amplitude  of  the  square  wave  of  voltage  is  equal  to  the  peak 
      voltage  of  the  unmodulated  carrier  wave.  This  is  100%  modulation,  just  as  in 
      conventional AM. 
  4. In the frequency spectrum, the sideband distribution is also the same as in AM. 
      The total sideband power is 1/2 of the total power when the modulator signal is a 
      square  wave.  This  is  in  contrast  to  1/3  of  the  total  power  with  sine‐wave 
      modulation.  
  5. In  view  (D),  the  increase  of  the  square‐wave  modulating  voltage  is  greater  in 
      amplitude  than  the  unmodulated  carrier.  The  sideband  distribution  does  not 
change; but, as the sidebands take on more of the transmitted power, so will the 
       carrier.  
        




In pulse modulation, the same general rules apply as in AM.  

Pulse Timing  
       Some pulse‐modulation systems modulate a carrier in the manner of increasing 
or  decreasing  the  amplitude  of  the  modulating  square  wave.  Others  produce  no  RF 
until pulsed; that is, RF occurs only during the actual pulse. If we allow oscillations to 
occur  for  a  given  period  of  time  only  during  selected  intervals,  as  in  view  (B),  we  are 
PULSING the system.  




                                              Pulse Transmission 

Note: The pulse transmitter is gated on and off instead of being modulated by a square 
wave. 




                                        Varying pulse‐modulating waves 

Note: Carrier frequencies in pulse systems can vary.

        The carrier frequency is not the only frequency we must concern ourselves with 
in pulse systems. We must also note the frequency that is associated with the repetition 
rate of groups of pulses. 
Pulse‐repetition  time  (PRT)  ‐  the  total  time  of  one  complete  pulse  cycle  of  operation 
(rest time plus pulse width)  
Pulse‐repetition frequency (PRF) — the rate, in pulses per second, that the pulse occurs  
Pulse‐repetition time (prt) and pulse‐repetition frequency (prf) 




                                               Figure 2-34.—Pulse cycles.
Pulse width — the duration of time RF frequency is transmitted  
Rest time — the time the transmitter is resting (not transmitting)  
                                                           .




                                            Pulse width and rest time 

       The pulse width is the time that the transmitter produces RF oscillations and is 
the actual pulse transmission time. During the nonpulse time, the transmitter produces 
no oscillations and the oscillator is cut off. 


Power in a Pulse System  
Peak power ‐ the maximum value of the transmitted pulse 
Average power ‐ peak power value averaged over the pulse‐repetition time. 
      Peak power is very easy to see in a pulse system.  
Duty  Cycle  ‐  ratio  of  actual  transmitting  time  to  transmitting  time  plus  rest  time.  To 
establish  the  duty  cycle,  divide  the  pulse  width  by  the  pulse  repetition  time  of  the 
system.         

Digital transmission – transmission of digital signals between two or more points in a 
communication system 
Advantages of Digital Transmission 
   1. Noise  immunity,  since  it  is  not  necessary  to  evaluate  the  precise  amplitude, 
      frequency or phase to ascertain logic condition. A simple determination is made 
      whether the pulse is above or below a prescribed level. 
   2. Digital  signals  are  better  suited  than  analog  signals  for  processing  and 
      multiplexing. It is easier to store digital signals and the transmission rate can be 
      varied  to  adapt  different  environments  and  to  interface  with  different  types  of 
      equipment. 
   3. More  resistant  to  analog  systems  to  additive  noise  because  they  use  signal 
      regeneration rather than signal amplification. 
   4. Simpler to measure and evaluate than analog signals 
    
Advantages of Digital Transmission 
   1.  Transmission  of  digitally  encoded  analog  signals  requires  significantly  more 
      bandwidth than simply transmitting the original analog signal. 
   2. Analog  signals  must  be  converted  to  digital  pulses  prior  to  transmission  and 
      converted back to analog form at the receiver, thus requiring additional encoding 
      and decoding circuitry 
   3. Requires precise time synchronization between the clocks in the transmitters and 
      receivers 
   4. Some  digital  transmission  systems  are  incompatible  with  older  analog 
      transmission systems. 

Communications Pulse Modulators  
        To transmit intelligence using pulse modulation, one must provide a method to 
vary  some  characteristic  of  the  pulse  train  in  accordance  with  the  modulating  signal. 
The characteristics of these pulses that can be varied are amplitude, pulse width, pulse‐
repetition time, and the pulse position as compared to a reference. In addition to these 
three  characteristics,  pulses  may  be  transmitted  according  to  a  code  to  represent  the 
different levels of the modulating signal.  
         
Pulse‐Amplitude Modulation  
Pulse‐amplitude  modulation  (PAM)  in  which  the  amplitude  of  each  pulse  is 
controlled by the instantaneous amplitude of the modulating signal at the time of each 
pulse. 




   •   The simplest form of pulse modulation.  
   •   Generated in much the same manner as analog‐amplitude modulation.  
   •   The timing pulses are applied to a pulse amplifier in which the gain is controlled 
       by the modulating waveform.  
   •   Since  these  variations  in  amplitude  actually  represent  the  signal,  this  type  of 
       modulation  is  basically  a  form  of  AM.  The  only  difference  is  that  the  signal  is 
       now in the form of pulses.  
   •   Have the same built‐in weaknesses as any other AM signal ‐ high susceptibility 
       to noise and interference.  
   •   The reason for susceptibility to noise is that any interference in the transmission 
       path will either add to or subtract from any voltage already in the circuit (signal 
       voltage). Thus, the amplitude of the signal will be changed. Since the amplitude 
       of  the  voltage  represents  the  signal,  any  unwanted  change  to  the  signal  is 
       considered  a  SIGNAL  DISTORTION.  For  this  reason,  PAM  is  not  often  used. 
       When  PAM  is  used,  the  pulse  train  is  used  to  frequency  modulate  a  carrier  for 
       transmission.  

Demodulating PAM: Peak detection uses the amplitude of a PAM signal or the duration 
of a PWM signal to charge a holding capacitor and restore the original waveform. This 
demodulated waveform will contain some distortion because the output wave is not a 
pure  sine  wave.  However,  this  distortion  is  not  serious  enough  to  prevent  the  use  of 
peak detection. 
Pulse‐Time Modulation  
      Time  characteristics  of  pulses  may  also  be  modulated  with  intelligence 
information. Two time characteristics may be affected: 
          1. the time duration of the pulses, referred to as pulse‐duration modulation 
             (PDM) or pulse‐width modulation (PWM) 
          2. the  time  of  occurrence  of  the  pulses,  referred  to  as  pulse‐position 
             modulation (PPM) 
      A  special  type  of  pulse‐time  modulation  (PTM)  referred  to  as  pulse‐frequency 
modulation (PFM) may also be employed. 




                                  Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PDM.  
                                                     
Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PPM




                                     Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PPM


Pulse‐duration modulation (pulse‐width modulation) 
    • The  width  of  each  pulse  in  a  train  is  made  proportional  to  the  instantaneous 
        value  of  the  modulating  signal  at  the  instant  of  the  pulse.  Either  the  leading 
        edges,  the  trailing  edges,  or  both  edges  of  the  pulses  may  be  modulated  to 
        produce the variation in pulse width.  
    • PWM  is  often  used  because  it  is  of  a  constant  amplitude  and  is,  therefore,  less 
        susceptible to noise. 
 
Generating  PWM:  Add  the  modulating  signal  to  a  repetitive  sawtooth  waveform.  The 
resulting  waveform  is  then  applied  to  a  one‐shot  multivibrator  circuit  which  changes 
state  when  the  input  signal  exceeds  a  specific  threshold  level.  The  action  produces 
pulses with widths that are determined by the length of time that the input waveform 
exceeds the threshold level.  
Demodulating  PWM:  The  peak  detector  circuit  may  also  be  used  for  PWM.  To  detect 
PWM, modify the peak detector so that the time constant for charging C1 through CR1 
is at least 10 times the maximum received pulse width. This may be done by adding a 
resistor in series with the cathode or anode circuit of CR1. The amplitude of the voltage 
to  which  C1  charges,  before  being  discharged  by  the  negative  pulse,  will  be  directly 
proportional  to  the  input  pulse  width.  A  longer  pulse  width  allows  C1  to  charge  to  a 
higher  potential  than  a  short  pulse.  This  charge  is  held,  because  of  the  long  time 
constant of R1 and C1, until the discharge pulse is applied to diodes CR2 and CR3 just 
prior to the next incoming pulse. These charges across C1 result in a wave shape similar 
to the output shown for PAM detection. 
 
Comparing PWM with PPM 
Disadvantage:  Varying  pulse,  width  and  therefore,  of  varying  power  content.  This 
means  that  the  transmitter  must  be  powerful  enough  to  handle  the  maximum‐width 
pulses, although the average power transmitted is much less than peak power.  
Advantage:  PWM  will  still  work  if  the  synchronization  between  the  transmitter  and 
receiver fails; in PPM it will not,  
         
Pulse‐position modulation 
— The amplitude and width of the pulse is kept constant in the system. The position of 
each  pulse,  in  relation  to  the  position  of  a  recurrent  reference  pulse,  is  varied  by  each 
instantaneous sampled value of the modulating wave.  
 
Generating PPM: Apply PWM pulses to a differentiating circuit. This provides positive‐ 
and  negative‐polarity  pulses  that  correspond  to  the  leading  and  trailing  edges  of  the 
PWM pulses. The position of the leading edge is fixed, whereas the trailing edge is not. 
After differentiation, the negative pulses are position‐modulated in accordance with the 
modulating  waveform.  Both  the  negative  and  positive  pulses  are  then  applied  to  a 
rectification circuit. This application eliminates the positive, non‐modulated pulses and 
develops a PPM pulse train 
Demodulating  PPM:  PPM,  PFM  and  PCM  are  most  easily  demodulated  by  first 
converting them to either PWM or PAM. The trigger pulses must be synchronized with 
the  unmodulated  position  of  the  PPM  pulses,  but  with  a  fixed  time  delay  from  these 
pulses. As the position‐modulated pulse is applied to the flip‐flop, the output is driven 
positive. After a period of time, the trigger pulse is again generated and drives the flip‐
flop output negative and the pulse ends. Because the PPM pulses are constantly varying 
in  position  with  reference  to  the  unmodulated  pulses,  the  output  of  the  flip‐  flop  also 
varies  in  duration  or  width.  This  PWM  signal  can  now  be  applied  to  either  a  peak 
detector or low‐pas filter for demodulation. 
 
Comparing PPM with PWM 
Advantage:  requires  constant  transmitter  power  since  the  pulses  are  of  constant 
amplitude and duration  
Disadvantage: depends on transmitter‐receiver synchronization 


Pulse‐frequency modulation (PFM) 
          • PFM  is  a  method  of  pulse  modulation  in  which  the  modulating  wave  is 
            used  to  frequency  modulate  a  pulse‐generating  circuit.  For  example,  the 
            pulse rate may be 8,000 pulses per second (pps) when the signal voltage is 
            0.  The  pulse  rate  may  step  up  to  9,000  pps  for  maximum  positive  signal 
            voltage, and down to 7,000 pps for maximum negative signal voltage.  
•   This method of modulation is not used extensively because of complicated 
              PFM  generation  methods.  It  requires  a  stable  oscillator  that  is  frequency 
              modulated  to  drive  a  pulse  generator.  Since  the  other  forms  of  PTM  are 
              easier to achieve, they are commonly used.  

Pulse‐Code Modulation  
         • Invented by Alec Reeves in 1937 
         • Most commonly used digital communications technique 
         • Form of pulse modulation where samples of the analog input are 
            converted to binary coded pulses 
 
Block Diagram of a PCM Transmission System 
 




                                                                                          
Bandpass filter – limits the frequency of the analog signal to the voice band frequency 
range 
Sample‐and‐hold circuit – periodically samples the analog input signal and converts the 
samples to multilevel PAM signal 
ADC – converts the PAM samples to parallel PCM codes 
Parallel‐to‐serial converter – converts the parallel PCM codes to serial digital pulses 
 
 
 
 
 
Forms of Sampling 
Natural sampling – tops of the sample pulses retain their original shape during the 
sample interval 
  
Flat‐top sampling – sampling of an analog signal using a sample‐and‐hold circuit, such 
that the sample has the same amplitude for its whole duration 
       The sampling process alters the frequency spectrum and introduces aperture 
error, which is when the amplitude of the sampled signal changes during the sample 
time. 
 
Sampling Theorem 
       For an analog receiver to be fully reconstructed at the receiver’s output, the rate 
at which an analog input signal should be sampled must at least be twice the highest 
audio frequency component present. 
                                               fs ≥ 2fa 
Aliasing  or  foldover  distortion  –  results  when  the  signal  is  undersampled;  distortion 
created  by  using  too  low  a  sampling  rate  when  coding  an  analog  signal  for  digital 
transmission 
                                           falias = fs – fa 
 
Quantization – process of converting samples of the analog input as a number of 
discrete values. 
 




                                                                                                     
 
Quantization interval or quantum – magnitude difference between adjacent steps 
Overload  distortion  or  peak  limiting  –  occurs  if  the  magnitude  of  the  sample  exceeds 
the highest quantization interval 
Resolution  –  magnitude  of  a  quantum;  also  equal  to  the  voltage  of  the  minimum  step 
size 
Quantization range – (+) or (‐) one‐half the resolution 
Quantization  noise  or  quantization  error  –  results  when  the  sampled  analog  signal  is 
rounded off to the closest available code. 
                                   Max Qe = ½ Resolution 
                                                 
Dynamic  Range  –  ratio  of  the  largest  possible  magnitude  to  the  smallest  possible 
magnitude that can de decoded by the DAC at the receiver. 
                                        V        V
                                  DR = max = max = 2 n − 1  
                                        Vmin Resn
       Expressing DR in dB: 
                                   Vmax         V
                DR (dB) = 20 log        = 20 log max = 20 log ( 2 n − 1) ≈ 6.02n  
                                   Vmin         Resn
 
Coding Efficiency – a numerical indication of how efficiently a PCM code is utilized. 
                                  min. no. of bits (inc. sign bit)
                    Coding Eff =                                    * 100  
                                 actual no. of bits (inc. sign bit)
 
Signal‐to‐Quantization Noise Ratio for Linear PCM codes (or SNR) 
                                                 v2 / R
                             SQR (dB) = 10 log  2
                                               (q / 12) / R
where: R = resistance (ohms)                      v2/R = ave. signal power (watts) 
      v = rms signal voltage (volts)              (q2/12)/R = ave. quant. noise power (watts)
      q = quantization interval (volts) 
 
                                                         v2                     v
Assuming equal resistances:          SQR (dB) = 10 log  2       = 10.8 + 20 log   
                                                       (q / 12)                 q
 
 
Alternatively: 
                       SNRpk  = 3M2         M = number of symbols or levels 
      Noting that M = 2   n (n = number of bits), SNRpk in dB is also: 

                      SNRpk  (dB) = 4.77 + 6.02n   
      If the ratio of the peak to mean signal power v2peak/v2ave be denoted by α, then the 
average SNR is  
                      SNR = 3 (22n) (1/ α) 
        Expressing in dB: 
                       SNR (dB) = 4.77 + 6.02n – αdB 
        Note: For sinusoidal signals, α = 2 (or 3 dB), for Gaussian random signals, α = 16 
(or 12 dB), and for speech, α = 16 (or 12 dB)    
PCM Bit Rate = nfs 
        Note: CD systems use a standard sampling rate of 44.1 KHz.  
 
Idle channel noise – random thermal noise quantized by the ADC when inputted at the 
PCM sampler. 
 
Nonlinear PCM 
        With  voice  transmission,  low‐amplitude  signals  are  more  likely  to  occur  than 
large‐amplitude  signals.  As  a  result,  there  would  be  fewer  codes  available  for  higher 
amplitudes,  thereby  increasing  quantization  error  for  larger‐amplitude  signals.  This 
technique is called nonlinear encoding. 
 
Companding Techniques (compressing then expanding) 
        With  companded  systems,  higher‐amplitude  signals  are  compressed  (amplified 
less  than  the  lower‐amplitude  signals  prior  to  transmission)  and  then  expanded 
(amplified more than lower‐amplitude signals) in the receiver.  
 
Analog Companding 
I. μ‐law companding – North American standard for voice compression 
                                                           V
                                                ln (1 + μ in )
                                                          Vmax
                                   Vout = Vmax                  
                                                   ln (1 + μ)
        where:      Vmax = max. uncompressed analog input amplitude (V) 
                    Vin = amplitude of the input signal at a particular instant of time (V) 
                    μ = parameter used to define the amount of compression  
                    Vout = compressed output amplitude 
Indicators: The higher the μ value, the higher the compression. For μ = 0, the curve is 
linear (no compression). Most recent PCM systems use an 8‐bit code with μ = 255. 
 
II. A‐law companding  
                                        AVin /Vmax           V       1
                         Vout = Vmax                   0 ≤ in ≤
                                         1 + ln A          Vmax     A
                                                                        
                                  1 + ln (AVin /Vmax ) 1     Vin
                              =                           ≤       ≤ 1
                                        1 + ln A       A Vmax
ITU  Recommendation  G.711  –  recognizes  A‐law  and  μ‐law  as  the  international  toll 
quality standard for digital coding of voice frequency signals; uses a sampling rate of 8 
kHz and 8 encoding law of 8 binary digits per sample. 
 
Bandwidth Reduction Techniques 
   1. Differential  Pulse  Code  Modulation  ‐  the  difference  in  the  amplitude  between 
       two  successive  samples  is  transmitted  rather  than  the  actual  samples.  The 
       adjacent samples derived from most naturally generated information signals are 
       not usually independent but correlated. 
   2. Adaptive Differential Pulse Code Modulation – a more sophisticated version of 
       DPCM;  adopted  by  the  ITU  as  the  reduced  bit  rate  standard.  The  ADPCM 
       encoder takes a 64‐kbps companded PCM signal (G.711) and converts it to a 32‐
       kbps  ADPCM  signal  (G.721).  Other  specifications  are  defined  by  the  ITU‐T, 
       G.726 and G.727 for ADPCM with transmission rates of 16 kbps to 40 kbps. 
   3. Delta Modulation – uses a single‐bit PCM code to achieve digital transmission of 
       analog  signals.  (Algorithm:  If  the  current  sample  is  smaller  than  the  previous 
       sample, a logic 0 is transmitted. If the current sample is larger than the previous 
       sample, a logic 1 is transmitted) 
       Problems Encountered on Delta Modulation 
           • Slope  overload  –  The  slope  of  the  analog  signal  is  greater  than  what  the 
               delta  modulator  can  maintain.  To  reduce  slope  overload,  increase  the 
               magnitude of the minimum step size. 
           • Granular  noise  –  The  reconstructed  signal  has  variations  that  were  not 
               present  in  the  original  signal.  It  can  be  reduced  by  decreasing  the  step 
               size. 
   4. Adaptive Delta Modulation – In conventional DM, the problem of keeping both 
       quantization noise and slope overload acceptably low is solved by oversampling 
       (keeping  the  DM  size  and  sampling  many  times  the  Nyquist  rate).  The  penalty 
       incurred  is  loss  of  some  bandwidth  savings,  which  is  expected  of  DM.  An 
       alternative  strategy  is  to  make  the  DM  size  variable,  making  it  larger  during 
       periods  when  slope  overload  would  otherwise  dominate  and  smaller  when 
       granular noise might dominate. Such systems are called adaptive DM systems. 
 
Digital companding 
       The analog signal is first sampled and converted to linear PCM code, after which 
the  code  will  be  digitally  compressed.  In  the  receiver,  the  compressed  PCM  code  is 
expanded, then decoded (back to analog). Most recent PCM systems use a 12‐bit linear 
PCM code and an 8‐bit compressed PCM code. 
 
Problems: 
1. For a sample rate of 20 kHz, determine the maximum analog input frequency. 
   2. Determine  the  alias  frequency  for  a  14‐kHz  sample  rate  and  an  analog  input 
       frequency of 8 kHz. 
   3. Find the Nyquist interval for a signal defined as 5 cos1000πt cos 4000πt 
   4. Determine the dynamic range for a 12‐bit sign‐magnitude PCM code 
   5. Determine the minimum number of bits required in a PCM code for a dynamic 
       range of 80 dB. What is the coding efficiency? 
   6. For a resolution of 0.04 V, determine the voltages for the following linear seven‐
       bit magnitude PCM codes: (a) 0110101; (b) 1000001 
   7. Determine the range of an 8‐bit sign magnitude PCM code given as 10111000 if 
       its resolution is 0.1 V. 
   8. Determine  the  resolution  and  quantization  error  for  an  8‐bit  linear  sign‐
       magnitude PCM code for a maximum decoded voltage of 1.27 V. 
   9. Determine the SQR for a 2‐Vrms signal and a quantization interval of 0.2 V. 
   10. A digital communications system is to carry a single voice signal using linearly 
       quantized PCM. What bit rate will be required if an ideal anti‐aliasing filter with 
       a cut‐off frequency of 3.4 kHz is used at the transmitter at the SNR is to be kept 
       above 50 dB? 
   11. Given μ = 255, Vmax = 1 V and Vin = 0.75 V, determine the compressor gain. 
   12. A 12‐bit linear sign‐magnitude PCM code is digitally compressed into 8 bits. For 
       a resolution of 0.016 V, determine the following quantities for an input voltage of 
       ‐6.592V (a) 12‐bit linear PCM code; (b) 8‐bit compressed PCM code; (c) decoded 
       12‐bit code; (d) decoded voltage; (e) percentage error 
 
Motion Pictures Experts Group (MPEG) Compression Standards 
MPEG‐1  –  a  lossy  compression  system,  which  is  capable  of  achieving  transparent, 
perceptually lossless compression of stereophonic audio signals at high sampling rates. 
Subjective  listening  tests  performed  by  the  MPEG  Audio  Committee,  under  very 
difficult listening conditions, have shown that even with a 6‐to‐1 compression ratio, the 
coded  and  original  audio  signals  are  perceptually  identical.  The  MPEG‐1  coding 
standard exploits two psychoacoustic characteristic of the auditory systems: 
 
Critical Bands 
Human ear – responds to incoming acoustical waves. It has three main parts: 
Outer ear – aids in sound collection 
Middle ear – provides an acoustical impedance match between the air and the cochlea 
fluids,  thereby  conveying  the  vibrations  of  the  tympanic  membrane  (eardrum)  due  to 
incoming sounds to the inner ear in an efficient manner 
Inner  ear  –  converts  the  mechanical  vibrations  from  the  middle  ear  to  an 
electrochemical or neural signal for transmission to the brain for processing 
        The  inner  ear  represents  the  power  spectra  of  incoming  signals  on  a  nonlinear 
scale  in  the  form  of  limited  frequency  bands  called  the  critical  bands.  The  audible 
frequency  band,  extending  up  to  20  kHz,  is  covered  by  25  critical  bands,  whose 
individual bandwidths increase with frequency. The auditory system may be viewed as 
a band‐pass filter bank, consisting of 25 overlapping band‐pass filters with bandwidths 
less  than  100  Hz  for  the  lowest  audible  frequencies  and  up  to  5  kHz  for  the  highest 
audible frequencies. 
 
Auditory Masking (noise masking) – frequency‐domain phenomenon that arises when 
a  low‐level  signal  (the  maskee)  and  a  high‐level  signal  (masker)  occur  simultaneously 
and  are  close  enough  to  each  other  in  frequency.  If  the  low‐level  signal  lies  below  a 
masking threshold, it is made inaudible (masked) by the stronger signal. The auditory 
masking  is  most  pronounced  when  both  signals  lie  in  the  same  critical  band,  and  less 
effective when they lie in neighboring bands. 
 
MPEG Audio Coding System 
 


                                             Transmitter
     Digital (PCM)                                                            Encoded bit stream
     audio signal          Time-to-
                          frequency            Quantizer         Frame-packing
                           mapping             and coder             unit
                            network

                                           Psychoacoustic
                                               model
     Encoded bit stream                                                           Digital (PCM)
                                             Freq-sample         Frequency-to-    audio signal
                         Frame              reconstruction       time mapping
                      Unpacking unit           network              network


                                             Receiver
                                                                                                         
 
 
 
 
 
Encoder Functions 
Time‐to‐frequency mapping network – decompose the audio input signal into multiple 
subbands for coding 
         The  mapping  is  performed  in  three  layers,  labeled  I,  II  and  III,  which  are  of 
increasing complexity, delay and subjective perceptual performance. 
Algorithm in Layer I – uses a band‐pass filter bank that divides the audio signal into 32 
constant‐width subbands; this filter bank is also found in layers II and III. The design of 
this  filter  bank  is  a  compromise  between  computational  efficiency  and  perceptual 
performance. 
Algorithm in Layer II – a simple enhancement of Layer I; it improves the compression 
performance by coding the data in larger groups. 
Algorithm  in  Layer  III  –  much  more  refined  and  is  designed  to  achieve  frequency 
resolutions closer to the partitions between the critical bands. 
Psychoacoustic  model  –  analyzes  the  spectral  content  of  the  audio  input  signal  and 
computes the signal‐to‐mask ratio for each subband in each of the three layers.  
         The  information  is,  in  turn,  used  by  the  quantizer‐coder  to  decide  how  to 
apportion the available number of bits for the quantization of the subband signals. This 
dynamic  allocation  of  bits  is  performed  so  as  to  minimize  the  audibility  of  the 
quantization noise. 
Frame  packing  unit‐  assembles  the  quantized  audio  samples  into  a  decodable  bit 
stream. 
          
 
                                                  

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Convolution sum using graphical and matrix method
Convolution sum using graphical and matrix methodConvolution sum using graphical and matrix method
Convolution sum using graphical and matrix methodDr.SHANTHI K.G
 
Lecture No:1 Signals & Systems
Lecture No:1 Signals & SystemsLecture No:1 Signals & Systems
Lecture No:1 Signals & Systemsrbatec
 
Amplitute modulation
Amplitute modulationAmplitute modulation
Amplitute modulationZunAib Ali
 
Chapter04. am modulators
Chapter04. am modulatorsChapter04. am modulators
Chapter04. am modulatorsSikander Ghunio
 
Communication systems
Communication systemsCommunication systems
Communication systemsUmang Gupta
 
Mathematical model for communication channels
Mathematical model for communication channelsMathematical model for communication channels
Mathematical model for communication channelssafeerakd
 
AM and FM Transmitters and receivers
AM and FM Transmitters and receiversAM and FM Transmitters and receivers
AM and FM Transmitters and receiversKavitaGiri5
 
Design of IIR filters
Design of IIR filtersDesign of IIR filters
Design of IIR filtersop205
 
Basics of Electronic Communication
Basics of Electronic CommunicationBasics of Electronic Communication
Basics of Electronic CommunicationKavitaGiri5
 
Digital communications
Digital communicationsDigital communications
Digital communicationsAllanki Rao
 
Analog communication
Analog communicationAnalog communication
Analog communicationPreston King
 
discrete time signals and systems
 discrete time signals and systems  discrete time signals and systems
discrete time signals and systems Zlatan Ahmadovic
 
Introduction of digital communication
Introduction of digital communicationIntroduction of digital communication
Introduction of digital communicationasodariyabhavesh
 

Was ist angesagt? (20)

Convolution sum using graphical and matrix method
Convolution sum using graphical and matrix methodConvolution sum using graphical and matrix method
Convolution sum using graphical and matrix method
 
Lecture No:1 Signals & Systems
Lecture No:1 Signals & SystemsLecture No:1 Signals & Systems
Lecture No:1 Signals & Systems
 
Sampling
SamplingSampling
Sampling
 
Amplitute modulation
Amplitute modulationAmplitute modulation
Amplitute modulation
 
Chapter04. am modulators
Chapter04. am modulatorsChapter04. am modulators
Chapter04. am modulators
 
Communication systems
Communication systemsCommunication systems
Communication systems
 
Delta Modulation
Delta ModulationDelta Modulation
Delta Modulation
 
Chapter4
Chapter4Chapter4
Chapter4
 
Mathematical model for communication channels
Mathematical model for communication channelsMathematical model for communication channels
Mathematical model for communication channels
 
AM and FM Transmitters and receivers
AM and FM Transmitters and receiversAM and FM Transmitters and receivers
AM and FM Transmitters and receivers
 
Chapter03 am
Chapter03 amChapter03 am
Chapter03 am
 
Pass band transmission
Pass band transmission Pass band transmission
Pass band transmission
 
Design of IIR filters
Design of IIR filtersDesign of IIR filters
Design of IIR filters
 
Basics of Electronic Communication
Basics of Electronic CommunicationBasics of Electronic Communication
Basics of Electronic Communication
 
Digital communications
Digital communicationsDigital communications
Digital communications
 
Analog communication
Analog communicationAnalog communication
Analog communication
 
discrete time signals and systems
 discrete time signals and systems  discrete time signals and systems
discrete time signals and systems
 
Digital communication unit 1
Digital communication unit 1Digital communication unit 1
Digital communication unit 1
 
Introduction of digital communication
Introduction of digital communicationIntroduction of digital communication
Introduction of digital communication
 
Windowing (signal processing)
Windowing (signal processing)Windowing (signal processing)
Windowing (signal processing)
 

Andere mochten auch (20)

Bani (2)
Bani (2)Bani (2)
Bani (2)
 
Agdon
AgdonAgdon
Agdon
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for PULA)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for PULA)
 
Exp5 tagasa
Exp5 tagasaExp5 tagasa
Exp5 tagasa
 
Exp passive filter (1)
Exp passive filter (1)Exp passive filter (1)
Exp passive filter (1)
 
Olano
OlanoOlano
Olano
 
Agdon2
Agdon2Agdon2
Agdon2
 
Amplitude modulation
Amplitude modulationAmplitude modulation
Amplitude modulation
 
Am2
Am2Am2
Am2
 
Comm1208 unit3 am
Comm1208 unit3 amComm1208 unit3 am
Comm1208 unit3 am
 
Satellite communication valladolid
Satellite communication valladolidSatellite communication valladolid
Satellite communication valladolid
 
Frequency modulation2
Frequency modulation2Frequency modulation2
Frequency modulation2
 
By laws
By lawsBy laws
By laws
 
35 line coding
35 line coding35 line coding
35 line coding
 
Pagara
PagaraPagara
Pagara
 
Arevalo
ArevaloArevalo
Arevalo
 
Tagasa1
Tagasa1Tagasa1
Tagasa1
 
Cauan
CauanCauan
Cauan
 
3 (3)
3 (3)3 (3)
3 (3)
 
Objectives
ObjectivesObjectives
Objectives
 

Ähnlich wie Digital transmission

Data Encoding
Data EncodingData Encoding
Data EncodingLuka M G
 
analog communication system for undergraduate .pdf
analog communication  system for undergraduate .pdfanalog communication  system for undergraduate .pdf
analog communication system for undergraduate .pdfAlaAwouda
 
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2LeahRachael
 
Digital Communication 1
Digital Communication 1Digital Communication 1
Digital Communication 1admercano101
 
CCN
CCNCCN
CCNNICE
 
24071 digitalcommunication
24071 digitalcommunication24071 digitalcommunication
24071 digitalcommunicationsharma ellappan
 
Impairment of signals & Transmission Medium
Impairment of signals & Transmission MediumImpairment of signals & Transmission Medium
Impairment of signals & Transmission MediumAkila Dulaj
 
multimedia chapter1
multimedia chapter1multimedia chapter1
multimedia chapter1nes
 
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdf
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdfComputer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdf
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdfnavikvel
 
Chapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxChapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxTekle12
 
Chapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxChapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxTekle12
 
Digital communication viva questions
Digital communication viva questionsDigital communication viva questions
Digital communication viva questionsishan0019
 
Basic of Communication System, Dsescribe
Basic of Communication System, DsescribeBasic of Communication System, Dsescribe
Basic of Communication System, Dsescribeidanantha1
 
Networking notes part2 final
Networking notes part2 finalNetworking notes part2 final
Networking notes part2 finalSHARVAN PRAJAPATI
 

Ähnlich wie Digital transmission (20)

Data Encoding
Data EncodingData Encoding
Data Encoding
 
analog communication system for undergraduate .pdf
analog communication  system for undergraduate .pdfanalog communication  system for undergraduate .pdf
analog communication system for undergraduate .pdf
 
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2
UNIT 2- UNDERSTANDING DIGITAL SIGNALS PART 2
 
Rf fundamentals
Rf fundamentalsRf fundamentals
Rf fundamentals
 
Digital Communication 1
Digital Communication 1Digital Communication 1
Digital Communication 1
 
CCN
CCNCCN
CCN
 
24071 digitalcommunication
24071 digitalcommunication24071 digitalcommunication
24071 digitalcommunication
 
Impairment of signals & Transmission Medium
Impairment of signals & Transmission MediumImpairment of signals & Transmission Medium
Impairment of signals & Transmission Medium
 
Digital modulation
Digital modulationDigital modulation
Digital modulation
 
multimedia chapter1
multimedia chapter1multimedia chapter1
multimedia chapter1
 
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdf
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdfComputer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdf
Computer Communication & Computer Networking Module 1 , 2 Notes.pdf
 
Chapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxChapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptx
 
Chapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptxChapter 2.1.pptx
Chapter 2.1.pptx
 
Digital communication viva questions
Digital communication viva questionsDigital communication viva questions
Digital communication viva questions
 
Comm-system.ppt
Comm-system.pptComm-system.ppt
Comm-system.ppt
 
Comm-system.ppt
Comm-system.pptComm-system.ppt
Comm-system.ppt
 
Basic of Communication System, Dsescribe
Basic of Communication System, DsescribeBasic of Communication System, Dsescribe
Basic of Communication System, Dsescribe
 
Mobile comm. 2
Mobile comm. 2Mobile comm. 2
Mobile comm. 2
 
Networking notes part2 final
Networking notes part2 finalNetworking notes part2 final
Networking notes part2 final
 
unit 5 ADC.pptx
unit 5 ADC.pptxunit 5 ADC.pptx
unit 5 ADC.pptx
 

Mehr von Sarah Krystelle

SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)Sarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)Sarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)Sarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)Sarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)Sarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATIONSIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATIONSarah Krystelle
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (8)
Exp amplitude modulation (8)Exp amplitude modulation (8)
Exp amplitude modulation (8)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (7)
Exp amplitude modulation (7)Exp amplitude modulation (7)
Exp amplitude modulation (7)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (6)
Exp amplitude modulation (6)Exp amplitude modulation (6)
Exp amplitude modulation (6)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (5)
Exp amplitude modulation (5)Exp amplitude modulation (5)
Exp amplitude modulation (5)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (4)
Exp amplitude modulation (4)Exp amplitude modulation (4)
Exp amplitude modulation (4)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (3)
Exp amplitude modulation (3)Exp amplitude modulation (3)
Exp amplitude modulation (3)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (2)
Exp amplitude modulation (2)Exp amplitude modulation (2)
Exp amplitude modulation (2)Sarah Krystelle
 
Exp amplitude modulation (1)
Exp amplitude modulation (1)Exp amplitude modulation (1)
Exp amplitude modulation (1)Sarah Krystelle
 

Mehr von Sarah Krystelle (20)

SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 2 - FINALS (for CAUAN)
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for PULA)
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for CAUAN)
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for AGDON)
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT 1 - FINALS (for ABDON)
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATIONSIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION
 
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2
SIGNAL SPECTRA EXPERIMENT AMPLITUDE MODULATION COPY 2
 
Exp amplitude modulation (8)
Exp amplitude modulation (8)Exp amplitude modulation (8)
Exp amplitude modulation (8)
 
Exp amplitude modulation (7)
Exp amplitude modulation (7)Exp amplitude modulation (7)
Exp amplitude modulation (7)
 
Exp amplitude modulation (6)
Exp amplitude modulation (6)Exp amplitude modulation (6)
Exp amplitude modulation (6)
 
Exp amplitude modulation (5)
Exp amplitude modulation (5)Exp amplitude modulation (5)
Exp amplitude modulation (5)
 
Exp amplitude modulation (4)
Exp amplitude modulation (4)Exp amplitude modulation (4)
Exp amplitude modulation (4)
 
Exp amplitude modulation (3)
Exp amplitude modulation (3)Exp amplitude modulation (3)
Exp amplitude modulation (3)
 
Exp amplitude modulation (2)
Exp amplitude modulation (2)Exp amplitude modulation (2)
Exp amplitude modulation (2)
 
Exp amplitude modulation (1)
Exp amplitude modulation (1)Exp amplitude modulation (1)
Exp amplitude modulation (1)
 
Am
AmAm
Am
 
Sarah
SarahSarah
Sarah
 
Pula
PulaPula
Pula
 
Pagara
PagaraPagara
Pagara
 
Morales
MoralesMorales
Morales
 

Kürzlich hochgeladen

What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024
What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024
What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024Stephanie Beckett
 
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdf
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdfMoving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdf
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdfLoriGlavin3
 
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptx
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptxDigital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptx
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptxLoriGlavin3
 
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQL
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQLDeveloper Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQL
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQLScyllaDB
 
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .From Family Reminiscence to Scholarly Archive .
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .Alan Dix
 
How to write a Business Continuity Plan
How to write a Business Continuity PlanHow to write a Business Continuity Plan
How to write a Business Continuity PlanDatabarracks
 
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.Curtis Poe
 
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 3652toLead Limited
 
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptx
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptxMerck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptx
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptxLoriGlavin3
 
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data Privacy
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data PrivacyTrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data Privacy
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data PrivacyTrustArc
 
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache Maven
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache MavenDevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache Maven
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache MavenHervé Boutemy
 
Time Series Foundation Models - current state and future directions
Time Series Foundation Models - current state and future directionsTime Series Foundation Models - current state and future directions
Time Series Foundation Models - current state and future directionsNathaniel Shimoni
 
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!Commit University
 
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii SoldatenkoFwdays
 
Advanced Computer Architecture – An Introduction
Advanced Computer Architecture – An IntroductionAdvanced Computer Architecture – An Introduction
Advanced Computer Architecture – An IntroductionDilum Bandara
 
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICES
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICESSALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICES
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICESmohitsingh558521
 
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptx
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptxThe Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptx
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptxLoriGlavin3
 
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdf
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdfGen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdf
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdfAddepto
 
Sample pptx for embedding into website for demo
Sample pptx for embedding into website for demoSample pptx for embedding into website for demo
Sample pptx for embedding into website for demoHarshalMandlekar2
 
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024BookNet Canada
 

Kürzlich hochgeladen (20)

What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024
What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024
What's New in Teams Calling, Meetings and Devices March 2024
 
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdf
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdfMoving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdf
Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pdf
 
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptx
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptxDigital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptx
Digital Identity is Under Attack: FIDO Paris Seminar.pptx
 
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQL
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQLDeveloper Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQL
Developer Data Modeling Mistakes: From Postgres to NoSQL
 
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .From Family Reminiscence to Scholarly Archive .
From Family Reminiscence to Scholarly Archive .
 
How to write a Business Continuity Plan
How to write a Business Continuity PlanHow to write a Business Continuity Plan
How to write a Business Continuity Plan
 
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.
How AI, OpenAI, and ChatGPT impact business and software.
 
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365
Ensuring Technical Readiness For Copilot in Microsoft 365
 
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptx
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptxMerck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptx
Merck Moving Beyond Passwords: FIDO Paris Seminar.pptx
 
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data Privacy
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data PrivacyTrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data Privacy
TrustArc Webinar - How to Build Consumer Trust Through Data Privacy
 
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache Maven
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache MavenDevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache Maven
DevoxxFR 2024 Reproducible Builds with Apache Maven
 
Time Series Foundation Models - current state and future directions
Time Series Foundation Models - current state and future directionsTime Series Foundation Models - current state and future directions
Time Series Foundation Models - current state and future directions
 
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!
Nell’iperspazio con Rocket: il Framework Web di Rust!
 
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko
"Debugging python applications inside k8s environment", Andrii Soldatenko
 
Advanced Computer Architecture – An Introduction
Advanced Computer Architecture – An IntroductionAdvanced Computer Architecture – An Introduction
Advanced Computer Architecture – An Introduction
 
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICES
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICESSALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICES
SALESFORCE EDUCATION CLOUD | FEXLE SERVICES
 
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptx
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptxThe Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptx
The Role of FIDO in a Cyber Secure Netherlands: FIDO Paris Seminar.pptx
 
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdf
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdfGen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdf
Gen AI in Business - Global Trends Report 2024.pdf
 
Sample pptx for embedding into website for demo
Sample pptx for embedding into website for demoSample pptx for embedding into website for demo
Sample pptx for embedding into website for demo
 
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024
Transcript: New from BookNet Canada for 2024: BNC CataList - Tech Forum 2024
 

Digital transmission

  • 1. Digital Transmission Principles    Analog and Digital Communication    Baseband channel Channel Analog source Analog destination Analog source Modulator (Tx)Demodulator (Rx) Analog destination Analog signal and baseband transmission Analog transmission using mod’n and demod’n Digital channel Analog channel Digital Coder Decoder Digital sink Digital Modem Modem Digital sink source source Digital signal transmitted on digital channel Digital signal transmitted by modem Digital channel Analog A/D Decoding & Digital sink Analog signal transmitted digitally source conversion D/A & coding conversion Analog channel Analog signal digitized Analog A/D Modem Modem Decoding & Digital sink and transmitted by source conversion D/A modem & coding conversion     Spectrum of a Modulating Square Wave   Spectrum  contains  an  infinite  number  of  odd  harmonics  plus  its  fundamental  frequency.     Assume  a  fundamental  frequency  of  the  modulating  square  wave  to  be  1  kHz  and a carrier frequency of 1 MHz. When these signals heterodyne:   1. Two  new  frequencies  will  be  produced:  sum  frequency  of  1.001  MHz  and  difference frequency of 0.999 MHz.  2. The  harmonics  contained  in  the  square  wave  heterodynes  with  the  carrier  frequency  as  well.  Hence,  the  third  harmonic  of  the  square  wave  heterodynes  with  the  carrier  and  produces  sideband  frequencies  at  1.003  and  0.997  MHz.  Another  set  will  be  produced  by  the  fifth,  seventh,  ninth,  eleventh,  thirteenth,  fifteenth, seventeenth, and nineteenth harmonics of the square wave, and so on  to infinity. 
  • 2. Spectrum distribution when modulating with a square wave.    The first set of sidebands is directly related to the amplitude of the square wave.  The second set of sidebands is related to the third harmonic content of the square wave  and is 1/3 the amplitude of the first set. The third set is related to the amplitude of the  first  set  of  sidebands  and  is  1/5  the  amplitude  of  the  first  set.  This  relationship  will  apply to each additional set of sidebands.  Various  square‐wave  modulation  levels  with  frequency‐spectrum  carrier  and  sidebands.  Observations: (carrier modulated with a square wave)  1. As  the  amplitude  of  the  modulating  square  wave  is  increased,  the  RF  peaks  increases  in  amplitude  during  the  positive  alternation  of  the  square  wave  and  decrease during the negative half of the square wave.  2. For  the  frequency  spectrum,  the  carrier  amplitude  remains  constant,  but  the  sidebands  increase  in  amplitude  in  accordance  with  the  amplitude  of  the  modulating square wave.   3. In  view  (C)  the  amplitude  of  the  square  wave  of  voltage  is  equal  to  the  peak  voltage  of  the  unmodulated  carrier  wave.  This  is  100%  modulation,  just  as  in  conventional AM.  4. In the frequency spectrum, the sideband distribution is also the same as in AM.  The total sideband power is 1/2 of the total power when the modulator signal is a  square  wave.  This  is  in  contrast  to  1/3  of  the  total  power  with  sine‐wave  modulation.   5. In  view  (D),  the  increase  of  the  square‐wave  modulating  voltage  is  greater  in  amplitude  than  the  unmodulated  carrier.  The  sideband  distribution  does  not 
  • 3. change; but, as the sidebands take on more of the transmitted power, so will the  carrier.     In pulse modulation, the same general rules apply as in AM.   Pulse Timing   Some pulse‐modulation systems modulate a carrier in the manner of increasing  or  decreasing  the  amplitude  of  the  modulating  square  wave.  Others  produce  no  RF  until pulsed; that is, RF occurs only during the actual pulse. If we allow oscillations to 
  • 4. occur  for  a  given  period  of  time  only  during  selected  intervals,  as  in  view  (B),  we  are  PULSING the system.   Pulse Transmission  Note: The pulse transmitter is gated on and off instead of being modulated by a square  wave.  Varying pulse‐modulating waves  Note: Carrier frequencies in pulse systems can vary.   The carrier frequency is not the only frequency we must concern ourselves with  in pulse systems. We must also note the frequency that is associated with the repetition  rate of groups of pulses.  Pulse‐repetition  time  (PRT)  ‐  the  total  time  of  one  complete  pulse  cycle  of  operation  (rest time plus pulse width)   Pulse‐repetition frequency (PRF) — the rate, in pulses per second, that the pulse occurs  
  • 5. Pulse‐repetition time (prt) and pulse‐repetition frequency (prf)  Figure 2-34.—Pulse cycles. Pulse width — the duration of time RF frequency is transmitted   Rest time — the time the transmitter is resting (not transmitting)   . Pulse width and rest time  The pulse width is the time that the transmitter produces RF oscillations and is  the actual pulse transmission time. During the nonpulse time, the transmitter produces  no oscillations and the oscillator is cut off.  Power in a Pulse System   Peak power ‐ the maximum value of the transmitted pulse  Average power ‐ peak power value averaged over the pulse‐repetition time.    Peak power is very easy to see in a pulse system.  
  • 6. Duty  Cycle  ‐  ratio  of  actual  transmitting  time  to  transmitting  time  plus  rest  time.  To  establish  the  duty  cycle,  divide  the  pulse  width  by  the  pulse  repetition  time  of  the  system.    Digital transmission – transmission of digital signals between two or more points in a  communication system  Advantages of Digital Transmission  1. Noise  immunity,  since  it  is  not  necessary  to  evaluate  the  precise  amplitude,  frequency or phase to ascertain logic condition. A simple determination is made  whether the pulse is above or below a prescribed level.  2. Digital  signals  are  better  suited  than  analog  signals  for  processing  and  multiplexing. It is easier to store digital signals and the transmission rate can be  varied  to  adapt  different  environments  and  to  interface  with  different  types  of  equipment.  3. More  resistant  to  analog  systems  to  additive  noise  because  they  use  signal  regeneration rather than signal amplification.  4. Simpler to measure and evaluate than analog signals    Advantages of Digital Transmission  1.  Transmission  of  digitally  encoded  analog  signals  requires  significantly  more  bandwidth than simply transmitting the original analog signal.  2. Analog  signals  must  be  converted  to  digital  pulses  prior  to  transmission  and  converted back to analog form at the receiver, thus requiring additional encoding  and decoding circuitry  3. Requires precise time synchronization between the clocks in the transmitters and  receivers  4. Some  digital  transmission  systems  are  incompatible  with  older  analog  transmission systems.  Communications Pulse Modulators   To transmit intelligence using pulse modulation, one must provide a method to  vary  some  characteristic  of  the  pulse  train  in  accordance  with  the  modulating  signal.  The characteristics of these pulses that can be varied are amplitude, pulse width, pulse‐ repetition time, and the pulse position as compared to a reference. In addition to these  three  characteristics,  pulses  may  be  transmitted  according  to  a  code  to  represent  the  different levels of the modulating signal.     Pulse‐Amplitude Modulation  
  • 7. Pulse‐amplitude  modulation  (PAM)  in  which  the  amplitude  of  each  pulse  is  controlled by the instantaneous amplitude of the modulating signal at the time of each  pulse.  • The simplest form of pulse modulation.   • Generated in much the same manner as analog‐amplitude modulation.   • The timing pulses are applied to a pulse amplifier in which the gain is controlled  by the modulating waveform.   • Since  these  variations  in  amplitude  actually  represent  the  signal,  this  type  of  modulation  is  basically  a  form  of  AM.  The  only  difference  is  that  the  signal  is  now in the form of pulses.   • Have the same built‐in weaknesses as any other AM signal ‐ high susceptibility  to noise and interference.   • The reason for susceptibility to noise is that any interference in the transmission  path will either add to or subtract from any voltage already in the circuit (signal  voltage). Thus, the amplitude of the signal will be changed. Since the amplitude  of  the  voltage  represents  the  signal,  any  unwanted  change  to  the  signal  is  considered  a  SIGNAL  DISTORTION.  For  this  reason,  PAM  is  not  often  used.  When  PAM  is  used,  the  pulse  train  is  used  to  frequency  modulate  a  carrier  for  transmission.   Demodulating PAM: Peak detection uses the amplitude of a PAM signal or the duration  of a PWM signal to charge a holding capacitor and restore the original waveform. This  demodulated waveform will contain some distortion because the output wave is not a  pure  sine  wave.  However,  this  distortion  is  not  serious  enough  to  prevent  the  use  of  peak detection. 
  • 8. Pulse‐Time Modulation   Time  characteristics  of  pulses  may  also  be  modulated  with  intelligence  information. Two time characteristics may be affected:  1. the time duration of the pulses, referred to as pulse‐duration modulation  (PDM) or pulse‐width modulation (PWM)  2. the  time  of  occurrence  of  the  pulses,  referred  to  as  pulse‐position  modulation (PPM)  A  special  type  of  pulse‐time  modulation  (PTM)  referred  to  as  pulse‐frequency  modulation (PFM) may also be employed.  Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PDM.    
  • 9. Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PPM Pulse‐time modulation (PTM) ‐ PPM Pulse‐duration modulation (pulse‐width modulation)  • The  width  of  each  pulse  in  a  train  is  made  proportional  to  the  instantaneous  value  of  the  modulating  signal  at  the  instant  of  the  pulse.  Either  the  leading  edges,  the  trailing  edges,  or  both  edges  of  the  pulses  may  be  modulated  to  produce the variation in pulse width.   • PWM  is  often  used  because  it  is  of  a  constant  amplitude  and  is,  therefore,  less  susceptible to noise.    Generating  PWM:  Add  the  modulating  signal  to  a  repetitive  sawtooth  waveform.  The  resulting  waveform  is  then  applied  to  a  one‐shot  multivibrator  circuit  which  changes  state  when  the  input  signal  exceeds  a  specific  threshold  level.  The  action  produces  pulses with widths that are determined by the length of time that the input waveform  exceeds the threshold level.   Demodulating  PWM:  The  peak  detector  circuit  may  also  be  used  for  PWM.  To  detect  PWM, modify the peak detector so that the time constant for charging C1 through CR1  is at least 10 times the maximum received pulse width. This may be done by adding a  resistor in series with the cathode or anode circuit of CR1. The amplitude of the voltage  to  which  C1  charges,  before  being  discharged  by  the  negative  pulse,  will  be  directly  proportional  to  the  input  pulse  width.  A  longer  pulse  width  allows  C1  to  charge  to  a  higher  potential  than  a  short  pulse.  This  charge  is  held,  because  of  the  long  time  constant of R1 and C1, until the discharge pulse is applied to diodes CR2 and CR3 just  prior to the next incoming pulse. These charges across C1 result in a wave shape similar  to the output shown for PAM detection.    Comparing PWM with PPM 
  • 10. Disadvantage:  Varying  pulse,  width  and  therefore,  of  varying  power  content.  This  means  that  the  transmitter  must  be  powerful  enough  to  handle  the  maximum‐width  pulses, although the average power transmitted is much less than peak power.   Advantage:  PWM  will  still  work  if  the  synchronization  between  the  transmitter  and  receiver fails; in PPM it will not,     Pulse‐position modulation  — The amplitude and width of the pulse is kept constant in the system. The position of  each  pulse,  in  relation  to  the  position  of  a  recurrent  reference  pulse,  is  varied  by  each  instantaneous sampled value of the modulating wave.     Generating PPM: Apply PWM pulses to a differentiating circuit. This provides positive‐  and  negative‐polarity  pulses  that  correspond  to  the  leading  and  trailing  edges  of  the  PWM pulses. The position of the leading edge is fixed, whereas the trailing edge is not.  After differentiation, the negative pulses are position‐modulated in accordance with the  modulating  waveform.  Both  the  negative  and  positive  pulses  are  then  applied  to  a  rectification circuit. This application eliminates the positive, non‐modulated pulses and  develops a PPM pulse train  Demodulating  PPM:  PPM,  PFM  and  PCM  are  most  easily  demodulated  by  first  converting them to either PWM or PAM. The trigger pulses must be synchronized with  the  unmodulated  position  of  the  PPM  pulses,  but  with  a  fixed  time  delay  from  these  pulses. As the position‐modulated pulse is applied to the flip‐flop, the output is driven  positive. After a period of time, the trigger pulse is again generated and drives the flip‐ flop output negative and the pulse ends. Because the PPM pulses are constantly varying  in  position  with  reference  to  the  unmodulated  pulses,  the  output  of  the  flip‐  flop  also  varies  in  duration  or  width.  This  PWM  signal  can  now  be  applied  to  either  a  peak  detector or low‐pas filter for demodulation.    Comparing PPM with PWM  Advantage:  requires  constant  transmitter  power  since  the  pulses  are  of  constant  amplitude and duration   Disadvantage: depends on transmitter‐receiver synchronization  Pulse‐frequency modulation (PFM)  • PFM  is  a  method  of  pulse  modulation  in  which  the  modulating  wave  is  used  to  frequency  modulate  a  pulse‐generating  circuit.  For  example,  the  pulse rate may be 8,000 pulses per second (pps) when the signal voltage is  0.  The  pulse  rate  may  step  up  to  9,000  pps  for  maximum  positive  signal  voltage, and down to 7,000 pps for maximum negative signal voltage.  
  • 11. This method of modulation is not used extensively because of complicated  PFM  generation  methods.  It  requires  a  stable  oscillator  that  is  frequency  modulated  to  drive  a  pulse  generator.  Since  the  other  forms  of  PTM  are  easier to achieve, they are commonly used.   Pulse‐Code Modulation   • Invented by Alec Reeves in 1937  • Most commonly used digital communications technique  • Form of pulse modulation where samples of the analog input are  converted to binary coded pulses    Block Diagram of a PCM Transmission System      Bandpass filter – limits the frequency of the analog signal to the voice band frequency  range  Sample‐and‐hold circuit – periodically samples the analog input signal and converts the  samples to multilevel PAM signal  ADC – converts the PAM samples to parallel PCM codes  Parallel‐to‐serial converter – converts the parallel PCM codes to serial digital pulses           
  • 12. Forms of Sampling  Natural sampling – tops of the sample pulses retain their original shape during the  sample interval     Flat‐top sampling – sampling of an analog signal using a sample‐and‐hold circuit, such  that the sample has the same amplitude for its whole duration    The sampling process alters the frequency spectrum and introduces aperture  error, which is when the amplitude of the sampled signal changes during the sample  time.    Sampling Theorem    For an analog receiver to be fully reconstructed at the receiver’s output, the rate  at which an analog input signal should be sampled must at least be twice the highest  audio frequency component present.  fs ≥ 2fa  Aliasing  or  foldover  distortion  –  results  when  the  signal  is  undersampled;  distortion  created  by  using  too  low  a  sampling  rate  when  coding  an  analog  signal  for  digital  transmission  falias = fs – fa    Quantization – process of converting samples of the analog input as a number of  discrete values.        Quantization interval or quantum – magnitude difference between adjacent steps 
  • 13. Overload  distortion  or  peak  limiting  –  occurs  if  the  magnitude  of  the  sample  exceeds  the highest quantization interval  Resolution  –  magnitude  of  a  quantum;  also  equal  to  the  voltage  of  the  minimum  step  size  Quantization range – (+) or (‐) one‐half the resolution  Quantization  noise  or  quantization  error  –  results  when  the  sampled  analog  signal  is  rounded off to the closest available code.  Max Qe = ½ Resolution    Dynamic  Range  –  ratio  of  the  largest  possible  magnitude  to  the  smallest  possible  magnitude that can de decoded by the DAC at the receiver.  V V DR = max = max = 2 n − 1   Vmin Resn   Expressing DR in dB:  Vmax V DR (dB) = 20 log = 20 log max = 20 log ( 2 n − 1) ≈ 6.02n   Vmin Resn   Coding Efficiency – a numerical indication of how efficiently a PCM code is utilized.  min. no. of bits (inc. sign bit) Coding Eff = * 100   actual no. of bits (inc. sign bit)   Signal‐to‐Quantization Noise Ratio for Linear PCM codes (or SNR)  v2 / R SQR (dB) = 10 log  2 (q / 12) / R where: R = resistance (ohms)  v2/R = ave. signal power (watts)    v = rms signal voltage (volts)  (q2/12)/R = ave. quant. noise power (watts)   q = quantization interval (volts)    v2 v Assuming equal resistances:   SQR (dB) = 10 log  2 = 10.8 + 20 log    (q / 12) q     Alternatively:    SNRpk  = 3M2    M = number of symbols or levels    Noting that M = 2 n (n = number of bits), SNRpk in dB is also:        SNRpk  (dB) = 4.77 + 6.02n      If the ratio of the peak to mean signal power v2peak/v2ave be denoted by α, then the  average SNR is         SNR = 3 (22n) (1/ α) 
  • 14.   Expressing in dB:        SNR (dB) = 4.77 + 6.02n – αdB    Note: For sinusoidal signals, α = 2 (or 3 dB), for Gaussian random signals, α = 16  (or 12 dB), and for speech, α = 16 (or 12 dB)     PCM Bit Rate = nfs    Note: CD systems use a standard sampling rate of 44.1 KHz.     Idle channel noise – random thermal noise quantized by the ADC when inputted at the  PCM sampler.    Nonlinear PCM    With  voice  transmission,  low‐amplitude  signals  are  more  likely  to  occur  than  large‐amplitude  signals.  As  a  result,  there  would  be  fewer  codes  available  for  higher  amplitudes,  thereby  increasing  quantization  error  for  larger‐amplitude  signals.  This  technique is called nonlinear encoding.    Companding Techniques (compressing then expanding)    With  companded  systems,  higher‐amplitude  signals  are  compressed  (amplified  less  than  the  lower‐amplitude  signals  prior  to  transmission)  and  then  expanded  (amplified more than lower‐amplitude signals) in the receiver.     Analog Companding  I. μ‐law companding – North American standard for voice compression  V ln (1 + μ in ) Vmax Vout = Vmax   ln (1 + μ)   where:  Vmax = max. uncompressed analog input amplitude (V)        Vin = amplitude of the input signal at a particular instant of time (V)        μ = parameter used to define the amount of compression         Vout = compressed output amplitude  Indicators: The higher the μ value, the higher the compression. For μ = 0, the curve is  linear (no compression). Most recent PCM systems use an 8‐bit code with μ = 255.    II. A‐law companding   AVin /Vmax V 1 Vout = Vmax 0 ≤ in ≤ 1 + ln A Vmax A   1 + ln (AVin /Vmax ) 1 Vin =    ≤   ≤ 1 1 + ln A A Vmax
  • 15. ITU  Recommendation  G.711  –  recognizes  A‐law  and  μ‐law  as  the  international  toll  quality standard for digital coding of voice frequency signals; uses a sampling rate of 8  kHz and 8 encoding law of 8 binary digits per sample.    Bandwidth Reduction Techniques  1. Differential  Pulse  Code  Modulation  ‐  the  difference  in  the  amplitude  between  two  successive  samples  is  transmitted  rather  than  the  actual  samples.  The  adjacent samples derived from most naturally generated information signals are  not usually independent but correlated.  2. Adaptive Differential Pulse Code Modulation – a more sophisticated version of  DPCM;  adopted  by  the  ITU  as  the  reduced  bit  rate  standard.  The  ADPCM  encoder takes a 64‐kbps companded PCM signal (G.711) and converts it to a 32‐ kbps  ADPCM  signal  (G.721).  Other  specifications  are  defined  by  the  ITU‐T,  G.726 and G.727 for ADPCM with transmission rates of 16 kbps to 40 kbps.  3. Delta Modulation – uses a single‐bit PCM code to achieve digital transmission of  analog  signals.  (Algorithm:  If  the  current  sample  is  smaller  than  the  previous  sample, a logic 0 is transmitted. If the current sample is larger than the previous  sample, a logic 1 is transmitted)  Problems Encountered on Delta Modulation  • Slope  overload  –  The  slope  of  the  analog  signal  is  greater  than  what  the  delta  modulator  can  maintain.  To  reduce  slope  overload,  increase  the  magnitude of the minimum step size.  • Granular  noise  –  The  reconstructed  signal  has  variations  that  were  not  present  in  the  original  signal.  It  can  be  reduced  by  decreasing  the  step  size.  4. Adaptive Delta Modulation – In conventional DM, the problem of keeping both  quantization noise and slope overload acceptably low is solved by oversampling  (keeping  the  DM  size  and  sampling  many  times  the  Nyquist  rate).  The  penalty  incurred  is  loss  of  some  bandwidth  savings,  which  is  expected  of  DM.  An  alternative  strategy  is  to  make  the  DM  size  variable,  making  it  larger  during  periods  when  slope  overload  would  otherwise  dominate  and  smaller  when  granular noise might dominate. Such systems are called adaptive DM systems.    Digital companding    The analog signal is first sampled and converted to linear PCM code, after which  the  code  will  be  digitally  compressed.  In  the  receiver,  the  compressed  PCM  code  is  expanded, then decoded (back to analog). Most recent PCM systems use a 12‐bit linear  PCM code and an 8‐bit compressed PCM code.    Problems: 
  • 16. 1. For a sample rate of 20 kHz, determine the maximum analog input frequency.  2. Determine  the  alias  frequency  for  a  14‐kHz  sample  rate  and  an  analog  input  frequency of 8 kHz.  3. Find the Nyquist interval for a signal defined as 5 cos1000πt cos 4000πt  4. Determine the dynamic range for a 12‐bit sign‐magnitude PCM code  5. Determine the minimum number of bits required in a PCM code for a dynamic  range of 80 dB. What is the coding efficiency?  6. For a resolution of 0.04 V, determine the voltages for the following linear seven‐ bit magnitude PCM codes: (a) 0110101; (b) 1000001  7. Determine the range of an 8‐bit sign magnitude PCM code given as 10111000 if  its resolution is 0.1 V.  8. Determine  the  resolution  and  quantization  error  for  an  8‐bit  linear  sign‐ magnitude PCM code for a maximum decoded voltage of 1.27 V.  9. Determine the SQR for a 2‐Vrms signal and a quantization interval of 0.2 V.  10. A digital communications system is to carry a single voice signal using linearly  quantized PCM. What bit rate will be required if an ideal anti‐aliasing filter with  a cut‐off frequency of 3.4 kHz is used at the transmitter at the SNR is to be kept  above 50 dB?  11. Given μ = 255, Vmax = 1 V and Vin = 0.75 V, determine the compressor gain.  12. A 12‐bit linear sign‐magnitude PCM code is digitally compressed into 8 bits. For  a resolution of 0.016 V, determine the following quantities for an input voltage of  ‐6.592V (a) 12‐bit linear PCM code; (b) 8‐bit compressed PCM code; (c) decoded  12‐bit code; (d) decoded voltage; (e) percentage error    Motion Pictures Experts Group (MPEG) Compression Standards  MPEG‐1  –  a  lossy  compression  system,  which  is  capable  of  achieving  transparent,  perceptually lossless compression of stereophonic audio signals at high sampling rates.  Subjective  listening  tests  performed  by  the  MPEG  Audio  Committee,  under  very  difficult listening conditions, have shown that even with a 6‐to‐1 compression ratio, the  coded  and  original  audio  signals  are  perceptually  identical.  The  MPEG‐1  coding  standard exploits two psychoacoustic characteristic of the auditory systems:    Critical Bands  Human ear – responds to incoming acoustical waves. It has three main parts:  Outer ear – aids in sound collection  Middle ear – provides an acoustical impedance match between the air and the cochlea  fluids,  thereby  conveying  the  vibrations  of  the  tympanic  membrane  (eardrum)  due  to  incoming sounds to the inner ear in an efficient manner  Inner  ear  –  converts  the  mechanical  vibrations  from  the  middle  ear  to  an  electrochemical or neural signal for transmission to the brain for processing 
  • 17.   The  inner  ear  represents  the  power  spectra  of  incoming  signals  on  a  nonlinear  scale  in  the  form  of  limited  frequency  bands  called  the  critical  bands.  The  audible  frequency  band,  extending  up  to  20  kHz,  is  covered  by  25  critical  bands,  whose  individual bandwidths increase with frequency. The auditory system may be viewed as  a band‐pass filter bank, consisting of 25 overlapping band‐pass filters with bandwidths  less  than  100  Hz  for  the  lowest  audible  frequencies  and  up  to  5  kHz  for  the  highest  audible frequencies.    Auditory Masking (noise masking) – frequency‐domain phenomenon that arises when  a  low‐level  signal  (the  maskee)  and  a  high‐level  signal  (masker)  occur  simultaneously  and  are  close  enough  to  each  other  in  frequency.  If  the  low‐level  signal  lies  below  a  masking threshold, it is made inaudible (masked) by the stronger signal. The auditory  masking  is  most  pronounced  when  both  signals  lie  in  the  same  critical  band,  and  less  effective when they lie in neighboring bands.    MPEG Audio Coding System    Transmitter Digital (PCM) Encoded bit stream audio signal Time-to- frequency Quantizer Frame-packing mapping and coder unit network Psychoacoustic model Encoded bit stream Digital (PCM) Freq-sample Frequency-to- audio signal Frame reconstruction time mapping Unpacking unit network network Receiver            
  • 18. Encoder Functions  Time‐to‐frequency mapping network – decompose the audio input signal into multiple  subbands for coding    The  mapping  is  performed  in  three  layers,  labeled  I,  II  and  III,  which  are  of  increasing complexity, delay and subjective perceptual performance.  Algorithm in Layer I – uses a band‐pass filter bank that divides the audio signal into 32  constant‐width subbands; this filter bank is also found in layers II and III. The design of  this  filter  bank  is  a  compromise  between  computational  efficiency  and  perceptual  performance.  Algorithm in Layer II – a simple enhancement of Layer I; it improves the compression  performance by coding the data in larger groups.  Algorithm  in  Layer  III  –  much  more  refined  and  is  designed  to  achieve  frequency  resolutions closer to the partitions between the critical bands.  Psychoacoustic  model  –  analyzes  the  spectral  content  of  the  audio  input  signal  and  computes the signal‐to‐mask ratio for each subband in each of the three layers.     The  information  is,  in  turn,  used  by  the  quantizer‐coder  to  decide  how  to  apportion the available number of bits for the quantization of the subband signals. This  dynamic  allocation  of  bits  is  performed  so  as  to  minimize  the  audibility  of  the  quantization noise.  Frame  packing  unit‐  assembles  the  quantized  audio  samples  into  a  decodable  bit  stream.