Báo cáo thực tập LỜI MỞ ĐẦU Truyền hình từ trước đến nay luôn có sự biến đổi và phát triển mạnh mẽ. Thời kỳ đầu còn là những thiết bị thô sơ, tín hiệu hầu như được truyền bằng tương tự. Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống thông tin số và truyền dẫn số. Đặc biệt là truyền dẫn bằng tín hiệu HD với độc sắc nét cao về hình ảnh. Vì vậy, em đã lựa chọn đề tài này làm báo cáo thực tập. Dưới sự hướng dẫn nhiệt tình của thầy Vũ Việt Hưng mà em có thể hoàn thành báo cáo này. Trong quá trình làm báo cáo, do thời gian có hạn nên trong báo cáo còn nhiều thiếu sót. Vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp nhiệt tình từ các thầy cô và các bạn trong Khoa để báo cáo được hoàn thiện hơn. 1 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 1 Báo cáo thực tập PHẦN 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ SỐ 1. Lấy mẫu Tín hiệu tương tự liên tục theo thời gian nhưng trong quá trình xử lýtín hiệu, thông thường ta xử lý trên tín hiệu số. Do đó cần phải thực hiện chuyển đổi tín hiệu liên tục thành tín hiệu rời rạc để xử lý. Quá trình này gọi là lấy mẫu tín hiệu (sampling), đó là thay tín hiệu liên tục bằng biên độ của nó ở những thời điểm cách đều nhau, gọi là chu kỳ lấy mẫu. Các giá trị này sẽ được chuyển thành số nhị phân để có thể xử lý được. Vấn đề ở đây là phải lấy mẫu như thế nào để có thể khôi phục lại tín hiệu gốc. Tín hiệu lâýu mẫu của tín hiệu gốc s(t) biểu diễn là s(nT) với T là chu kỳ lấy mẫu. s(nT) = s(t)u(t) (1.1) Trong đó u(t) là chuỗi xung Dirac ( ) ( ) n u t t nT ∞ =−∞ = δ − ∑ (1.2) Phổ của tín hiệu lấy mẫu là tích chập của S(f) và U(f), do đó: s n 1 n S (f ) S(f )* U(f ) S f T T ∞ =−∞   = = −  ÷   ∑ (1.3) 2 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 2 Báo cáo thực tập Hình 1.1: Tín hiệu lấy mẫu và phổ Quá trình lấy mẫu mô tả ở trên là quá trình lấy mẫu lý tưởng. Trong thực tế, do tín hiệu u(t) là các xung lấy mẫu với chu kỳ T, độ rộng τ và biên độ a nên phổ tín hiệu thực tế sẽ không chỉ là hàm S(f) mà là: ( ) ( ) sin f S f a f π τ τ π τ (1.4) (do giá trị lấy mẫu là ( ) nT / 2 nT / 2 a s t dt +τ −τ ∫ ) Tuy nhiên do τ << T nên sai lệch không đáng kể. 1.1. Tần số lấy mẫu Xét tín hiệu sin có tần số f và quá trình lấy mẫu với các chu kỳ lấy mẫu khác nhau. Hình 1.2: Lấy mẫu tín hiệu với các tần số khác nhau Như vậy, ta thấy rằng nếu tần số lấy mẫu càng cao thì dạng của tín hiệu càng có khả năng khôi phục giống như tín hiệu gốc. Tuy nhiên, nếu tần số càng cao thì cần phải dùng dung lượng lớn hơn để lưu trữ và đồng thời tốc độ xử lý sẽ chậm lại do cần xử lý số lượng dự liệu lớn. Từ đó, ta cần xác định tần 3 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 3 Báo cáo thực tập số lấy mẫu sao cho có thể khôi phục lại gần đúng dạng tín hiệu với yêu cầu tốc độ xử lý giới hạn trong mức cho phép. 1.2. Định lý lấy mẫu Định lý lấy mẫu xác định điều kiện để một tập mẫu có thể cho phép khôi phục lại chính xác tín hiệu trước khi lấy mẫu. Như khảo sát ở trên (hình 1.1), phổ của tín hiệu lấy mẫu là tín hiệu có chu kỳ trên miền tần số. Để khôi phục lại dạng của tín hiệu, ta chỉ cần giới hạn phổ tần của tín hiệu. Quá trình này có thể thực hiện bằng một mạch lọc thông thấp với hàm truyền: ( ) s s s 1 f 0 f f 2 H f f 0 f 2  < <   =   ≥   (1.5) Hay: ( ) ( ) sin t /T h t t /T π = π (1.6) Phổ của tín hiệu sau khi khôi phục là: S(f) = S s (f) H(f) (1.7) Hay: ( ) n sin( (t t ')/ T s t s(t') (t ' nT) dt' (t t')/T ∞ ∞ =−∞ −∞ τ −   = δ −   π −   ∑ ∫ ( ) ( ) n sin (t / T n) s t s nT (t / T n) ∞ =−∞ π − = π − ∑ (1.8) 4 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 4 Báo cáo thực tập Hình 1.3: Khôi phục tín hiệu sau khi lấy mẫu Như vậy, ta có thể khôi phục lại tín hiệu trước khi lấy mẫu khi phổ tín hiệu sau khi qua mạch lọc phải giống hệt với phổ tín hiệu gốc. Theo hình 1.3, điều kiện này thỏa mãn khi phổ tín hiệu gốc không chứa thành phần tần số lớn hơn f s /2. Trong trường hợp ngược lại, phổ của tín hiệu lấy mẫu sẽ bị méo dạng nên khi sử dụng mạch lọc để khôi phục tín hiệu thì tín hiệu này sẽ khác với tín hiệu gốc, hiện tượng này gọi là chồng phổ (aliasing). Hình 1.4: Hiện tượng chồng phổ Từ đó định lý lấy mẫu phát biểu như sau: "Một tín hiệu không chứa bất kỳ thành phần tần số nào lớn hơn hay bằng một giá trị f m có thể biểu diễn chính xác bằng tập các giá trị của nó 5 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 5 Báo cáo thực tập với chu kỳ lấy mẫu T = 1/2f m ". Như vậy, tần số lấy mẫu phải thỏa mãn điều kiện f s ≥ 2f m trong đó f m là thành phần tần số lớn nhất có trong tín hiệu. Tần số giới hạn này được gọi là tần số Nyquist và khoảng (-f s /2, f s /2) gọi là khoảng Nyquist. Trong thực tế, tín hiệu trước khi lấy mẫu sẽ bị giới hạn bằng một mạch lọc để tần số tín hiệu nằm trong khoảng Nyquist. Vi dụ như tín hiệu âm thanh thường nằm trong khoảng (300, 34000) Hz nên người ta sẽ đưa tín hiệu qua mạch lọc thông thấp để loại các thành phần tần số bậc cao và thực hiện lấy mẫu ở tần số tối thiểu là 6,8 KHz. 1.3. Lấy mẫu tín hiệu sin và tín hiệu ngẫu nhiên 1.3.1. Tín hiệu sin Xét s(t) = cos ( ) 2 ftπ + θ với 0 / 2≤ θ ≤ π được lấy mẫu với chu kỳ T=1. Tín hiệu lấy mẫu là: S(n) = cos ( ) 2 fnπ + θ (1.9) Nếu tỷ số f/f s = f là số hữu tỉ, nghĩa là f = N 1 / N 2 với N 1 , N 2 là các số nguyên: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 s n N cos 2 f n N cos 2 fn+ s n + = π + + θ = π θ = (1.10) Như vậy, tập hợp s(n) là tập hợp có chu kỳ N 2 → không cần phải lấy mẫu toàn bộ tín hiệu sin mà chỉ cần lấy mẫu một phần. 1.3.2. Tín hiệu ngẫu nhiên Xét tín hiệu s(t) được lấy mẫu với chu kỳ T, tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc tạo ra s(nT) sẽ có hàm phân phối xác suất biên độ giống như s(t). Hàm tự tương quan của tín hiệu rời rạc s(nT) là: ( ) ( ) ( ) r nT E s i s i nT = −     (1.11) Hàm tự tương quan của tín hiệu s(t) là: ( ) ( ) ( ) xx r E s t s t τ = − τ     (1.12) 6 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 6 Báo cáo thực tập Như vậy, chuỗi r(n) cũng chính là chuỗi tạo ra từ quá trình lấy mẫu tín hiệu r xx ( ) τ . Tương tự công thức (1.3), quan hệ giữa hàm mật độ phổ công suất của tín hiệu rời rạc (f )Φ và tín hiệu liên tục ( ) xx fΦ là: ( ) xx n 1 n f f T T ∞ =−∞   Φ = Φ −  ÷   ∑ (1.13) Từ đó, nếu tần số tín hiệu lấy mẫu quá nhỏ hay tần số của tín hiệu ngẫu nhiên vô hạn thì gây hiện tượng chồng phổ. Nếu s(t) là tín hiệu có chu kỳ N 0 thì: ( ) ( ) ( ) 0 N 1 i 0 0 1 r n s i s i n N − = = − ∑ (1.14) Cũng là chuỗi có chu kỳ N 0 2. Lượng tử hóa Lượng tử hóa là quá trình xấp xỉ các giá trị của tín hiệu lấy mẫu s(nT) bằng bội số của một giá trị q (q gọi là bước lượng tử). Nếu q không thay đổi thì quá trình lượng tử gọi là đồng nhất. Quá trình này thực hiện bằng hàm bậc thang mô tả như sau: Hình 1.5: Hàm lượng tử với bước lượng tử q = 1 Quá trình lượng tử có thể thực hiện bằng cách định nghĩa giá trị trung 7 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 7 Báo cáo thực tập tâm của hàm lượng tử. Ví dụ như trong hình 1.5, các giá trị trong khoảng từ (n - 1/2)q đến (n + 1/2) q sẽ được làm tròn là n. Phương pháp này sẽ cực tiểu hóa công suất của tín hiệu lỗi. Một phương pháp khác có thể sử dụng là dùng hàm cắt, nghĩa là các giá trị trong khoảng [nq, (n+1)q] sẽ làm tròn thành n. Hình 1.6: Lỗi lượng tử Như vậy, quá trình lượng tử hóa sẽ làm méo dạng tín hiệu và xem như tồn tại một tín hiệu nhiễu. Sự méo dạng này gọi là méo lượng tử hay còn gọi là nhiễu lượng tử. s(n) = s q (n) + e(n) (1.15) Biên độ của tín hiệu nhiễu lượng tử sẽ nằm trong khoảng (-q/2, q/2). Do sai số lượng tử không biết trước nên việc mô tả sai số lượng tử mang tính thống kê. Tổng quát, ta có thể xem e(n) là chuỗi các biến ngẫu nhiên trong đó: - Thống kê của e(n) không thay đổi theo thời gian (nhiễu lượng tử hóa là quá trình ngẫu nhiên dừng). - Nhiễu lượng tử e(n) là chuỗi các biến ngẫu nhiên không tương quan. 8 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 8 Báo cáo thực tập - Nhiễu lượng tử e(n) không tương quan với tín hiệu ngõ vào s(n). - Hàm mật độ xác suất của e(n) phân bố đều trên tầm các giá trị của sai số lượng tử. Như vậy, nhiễu lượng tử được phân bố đều trên khoảng (-q/2, q/2) và có phương sai (công suất nhiễu lượng tử) là: 2 2 e q 12 σ = (1.16) Tín hiệu được lấy mẫu và lượng tử hóa bao gồm một tập hợp các số và được lưu trữ ở dạng nhị phân. Đối với số nhị phân N bit sẽ có tối đa 2 N giá trị khác nhau ứng với 2 N mức lượng tử khác nhau. Như vậy, phạm vi lượng tử sẽ bị giới hạn trong khoảng từ q đến 2 N q, bất kỳ biên độ tín hiệu nào vượt quá giá trị này thì sẽ bị cắt bỏ. Giả sử tín hiệu mã hóa có biên độ trong khoảng [-A m , A m ]: A m = 2 N q/2 (1.17) Từ đó, giả sử công suất tín hiệu là 2 s σ thì tỷ số tín hiệu trên nhiễu lượng tử hóa (SQNR - signal to Quantizing Noise Ratio) là: SQNR [dB] = ( ) 2 s m 2 c s A 10log 6.02 N 1 10.79 20log σ = − + − σ σ (1.18) 3. Mã hóa Tín hiệu ở ngõ ra bộ lượng tử hóa được đưa đến bộ mã hóa, bộ mã hóa sẽ gán một số nhị phân cho mỗi mức lượng tử. Quá trình này gọi là mã hóa. Có nhiều phương pháp mã hóa khác nhau nhưng trong đa số hệ thống xử lý tín hiệu số sử dụng phương pháp bù 2. Một ví dụ đối với N = 3 như sau: Số nhị phân Giá trị Số nhị phân Giá trị 000 0 000 0 001 1/4 001 1/4 010 1/2 010 1/2 011 3/4 011 3/4 9 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 9 Báo cáo thực tập 111 -1/4 100 1 110 -1/2 101 5/4 101 -3/4 110 3/2 100 -1 111 7/4 Ngoài phương pháp mã hóa tuyến tính như trên (các mức lượng tử có cùng số bit nhị phân bằng nhau), ta còn sử dụng phương pháp mã hóa phi tuyến. Phương pháp này sử dụng các bước lượng tử thay đổi theo biên độ tín hiệu. Một phương pháp được chuẩn hóa bởi CCITT là luật mã hóa 13 đoạn thường dùng trong mạng viễn thông. Luật mã hóa 13 đoạn (13 - segment coding law) thực hiện chuyển đổi biên độ của tín hiệu x thành tín hiệu y như sau: 1 16x 0 x 64 1 1 1 8x x 8 64 32 1 1 1 4x x 4 32 16 3 1 1 y 2x x (1.19) 8 16 8 1 1 1 x x 2 8 4 1 5 1 1 x x 2 8 4 2 1 3 1 x x 1 4 4 2  ≤ ≤    + ≤ ≤    + ≤ ≤    = + ≤ ≤    + ≤ ≤    + ≤ ≤    + ≤ ≤   10 Sinh viên: Nguyễn Văn Hưng MSSV: 069 10 [...]... Frame Mỗi Audio Header chứa các thông tin sau: + Packet Start Code: xác định gói là Audio Parket + Packet Leghth: xác định lượng thông tin trong Audio Packet Mỗi Audio Frame chứa các thông tin: + Audio Frame Header: chứa đồng bộ, ID, độ nén thông tin (Bit rate), thông tin về tần số lấy mẫu + Error Checking Code: chứa thông tin cho việc kiểm tra lỗi + Audio Data: chứa thông tin + Ancillary Data (dữ liệu... Một số thông tin trong tín hiệu Video sẽ không thể cảm nhận được bằng hệ thống mắt người, do vậy đây thực sự là thông tin rất quan trọng để loại bỏ phần dư thừa sinh lý này cho hệ thống Một hệ thống nén loại bỏ phần thông tin hình ảnh không liên quan được hiểu như một hệ thống nén không tổn hao b Nén trong các thiết bị truyền hình Tín hiệu truyền hình, dù là tương tự hay số đều mang một lượng thông tin. .. thuật ghi và truyền dẫn số cho phép thay đổi một cách mềm dẻo mức độ chất lượng, điều mà kỹ thuật tương tự không thể thực hiện được Trước tiên tín hiệu Video và Audio được số hóa và nội dung được chuyển đổi thành dạng số liệu Các số liệu này được cất giữ giống như các loại số liệu chung khác Như vậy, tín hiệu Video và Audio đã được chuyển đổi thành số liệu và có thể xử lý bằng công nghệ máy tính Sự hội... hiệu truyền hình Với một số lượng dòng quét và tỷ lệ khuôn hình xác định, quét cách dòng đã giảm độ rộng băng tần yêu cầu xuống còn một nửa Quá trình này không làm mất thông tin, quét cách dòng đã tạo ra một cảm giác giả do sự tác động giữa thông tin về mặt (vertical) và thông tin về thời gian, vì vậy đã giảm được độ phân giải về mặt (vertical) của hình ảnh Tuy nhiên, do đã bỏ đi số lượng lớn các thành... tín hiệu Có hai kỹ thuật nén cơ bản có thể áp dụng để giảm bớt số lượng số liệu truyền tải nội dung thông tin Về cơ bản các hệ thống nén là sự kết hợp của hai nguyên lý này nhưng với nhiều cách thực hiện khác nhau Kỹ thuật thứ nhất là cải thiện hiệu quả mã hóa Có rất nhiều phương pháp để mã hóa một lượng thông tin có sẵn, và hầu hết các số liệu Video và Audio đơn giản đều chứa phần dư thừa Khái niệm... của từng thiết bị sẽ có khoảng tiêu chuẩn thích hợp nhưng vẫn trên cùng một nguyên lý thống nhất Kỹ thuật số có những bước tiến rất nhanh, thông tin số ngày càng trở nên phổ cập hơn và có thể mã hóa để loại bỏ những sai số một cách có hiệu quả Điều đó có nghĩa là loại bỏ được những mất mát thông tin trong quá trình lưu trữ và truyền dẫn Đĩa CD là một sản phẩm tiêu dùng đầu tiên chứng minh điều đó Tuy... Video…) MPEG-4 đã trở thành một tiêu chuẩn công nghệ trong quá trình sản xuất, phân phối và truy cập vào các hệ thống Video Nó đã góp phần giải quyết vấn đề về dung lượng cho các thiết bị lưu trữ, giải quyết vấn đề về băng thông của đường truyền tín hiệu Video hoặc kết hợp cả hai vấn đề trên + MPEG-7: chứa đặc tả thông tin, giao diện cho việc tìm kiếm thông tin MPEG-1 và MPEG-2 đã được chuẩn hóa trong... phải tất cả tần số không gian đều xuất hiện đồng thời, thứ hai, ứng với tần số không gian càng cao thì biên độ tương ứng càng thấp Intra - coding yêu cầu phân tích tần số không gian trong một bức ảnh Điều phân tích này nhằm biến đổi Wavelet hoặc DCT (Discrete Cosine Tranform) Quá trình biến đổi này là phép hệ số hóa các biên độ của mỗi tần số không gian Điều đặc biệt là đa số các hệ số này đều bằng... tính toán và kỹ thuật mã hóa xung (Pulse Code Modulation) Phương tiện giao tiếp số có thể lưu trữ bất kỳ loại thông tin số nào, nhưng sẽ thuận lợi hơn khi sử dụng những thiết bị lưu trữ của máy tính để lưu trữ tín hiệu Audio và Video Một trạm làm việc phi tuyến tính chính là ví dụ đầu tiên về ứng dụng của sự hội tụ công nghệ mà không cần đến phần tương tự (Analogue) dẫn trước Một ví dụ khác, kỹ thuật... MPEG bao gồm 2 lớp: + Lớp hệ thống (System Layer) chứa thông tin về thời gian (Timing) và các thông tin khác cần thiết cho việc tách các dòng dữ liệu Video và Audio đồng thời đồng bộ hóa Video và Audio trong quá trình phát (Playback) + Lớp dữ liệu nén (Compression Layer) bao gồm các dòng dữ liệu Video và Audio Hệ thống giải mã sẽ tách các thông tin về thời gian từ dữ liệu hệ thống MPEG và gửi nó đến . thành dạng số liệu. Các số liệu này được cất giữ giống như các loại số liệu chung khác. Như vậy, tín hiệu Video và Audio đã được chuyển đổi thành số liệu và có thể xử lý bằng công nghệ máy tính. Sự. kể. 1.1. Tần số lấy mẫu Xét tín hiệu sin có tần số f và quá trình lấy mẫu với các chu kỳ lấy mẫu khác nhau. Hình 1.2: Lấy mẫu tín hiệu với các tần số khác nhau Như vậy, ta thấy rằng nếu tần số lấy. 1/2f m ". Như vậy, tần số lấy mẫu phải thỏa mãn điều kiện f s ≥ 2f m trong đó f m là thành phần tần số lớn nhất có trong tín hiệu. Tần số giới hạn này được gọi là tần số Nyquist và khoảng