Контрольная работа
Типы сигналов
Введение
сигнал электронный датчик
Электроника - наука, занимающаяся изучением взаимодействия электронов или других заряженных частиц с электромагнитными полями и разработкой методов создания электронных приборов и устройств, в которых это взаимодействие используется для передачи, хранения и передачи информации.
Результаты изучения электронных процессов и явлений, а также исследование и разработка методов создания электронных приборов и устройств обуславливают развитие электронной техники по двум направлениям. Первое из них связано с созданием технологий производства и промышленным выпуском электронных приборов различного назначения. Второе направление связано с созданием на основе этих приборов аппаратуры для решения различного рода задач, связанных с передачей, приемом и преобразованием информации в области информатики, вычислительной техники, систем автоматизации технологических процессов и т.д.
Электроника имеет короткую, но богатую событиями историю. Первый ее период связан с простейшими передатчиками и способными воспринимать их сигналы приемниками. Затем наступила эпоха вакуумных ламп. С середины 50-х годов начался новый период в развитии электроники, связанный с появлением полупроводниковых элементов, а затем малых и больших интегральных схем.
Современный этап развития электроники характеризуется появлением микропроцессорных сверхбольших интегральных схем, цифровых сигнальных процессоров, программируемых логических интегральных схем, позволяющих решать задачи обработки сигналов при высоких технико-экономических показателях. Цифровая электроника, преобразившая системы сбора, обработки и передачи информации, немыслима без аналоговых технологий. Именно аналоговые устройства во многом определяют характеристики этих систем.
Электроника исследует вопросы передачи, приема и преобразования информации на основе электромагнитных явлений. Применительно к электронике наряду с передачей сообщений от человека к человеку целесообразно также рассматривать обмен сведениями между человеком и автоматом и между автоматами.
Имеется множество определений понятия информации от наиболее общего философского (информация есть отражение реального мира) до практического (информация есть все сведения, являющиеся объектом хранения, передачи, преобразования).
Передается информация в виде сигналов. Сигнал есть физический процесс, несущий в себе информацию. Сигнал может быть звуковым, световым, в виде почтового отправления и др. Наиболее распространен сигнал в электрической форме в виде зависимости напряжения от времени U(t).
Практически любая электронная система имеет целью своего функционирования то или иное преобразование энергии или преобразование информации. Задачей любой электронной системы управления в самом общем смысле является обработка информации о текущем режиме работы управляемого объекта и выработка на основе этого управляющих сигналов с целью приближения текущего режима работы объекта к заданному режиму. Под обработкой информации в данном случае подразумевается решение тем или иным способом уравнений состояния системы.
Представленный на рис 1.1 объект - это реальный физический объект, многочисленные свойства которого характеризуются различными физическими величинами (ФВ). Он находится в многосторонних и сложных связях с другими объектами. Из всего многообразия этих связей на рис. 1.1 показаны подлежащие измерению входные ФВ Х и выходными ФВ Y, характеризующие состояние объекта. Датчики (первичные преобразователи) обеспечивают преобразование ФВ Х и Y, имеющих в большинстве случаев неэлектрическую природу, в электрические сигналы с сохранением необходимой информации о возмущающих воздействиях и состоянии объекта.
Устройство первичной обработки (УПО) сигналов является неотъемлемой частью системы. Оно обеспечивает сопряжение датчиков с последующими электронными устройствами, осуществляющими предварительную обработку измеряемых физических величин. Как правило, на него возлагаются следующие функции:
·усиление выходных сигналов первичных преобразователей;
·нормализация аналоговых сигналов, т.е. приведение границ шкалы первичного непрерывного сигнала к одному из стандартных диапазонов входного сигнала аналого-цифрового преобразователя измерительного канала (наиболее распространены диапазоны от 0 до 5 В, от -5 В до 5 В и от 0 до 10 В;
·предварительная низкочастотная фильтрация, т.е. ограничение полосы частот первичного непрерывного сигнала с целью снижения влияния на результат измерения помех различного происхождения;
·обеспечение гальванической изоляции между источником аналогового или дискретного сигнала и измерительным и / или статусным каналами системы. В равной степени это относится к изоляции между каналами дискретного вывода системы и управляемым силовым оборудованием. Помимо собственно защиты выходных и входных цепей гальваническая изоляция позволяет снизить влияние на систему помех по цепям заземления за счет полного разделения земли вычислительной системы и земли контролируемого оборудования. Отсутствие гальванической изоляции допускается только в технически обоснованных случаях.
Выходные сигналы устройства первичной обработки преобразуется в цифровую форму устройством, которое называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается цифровым сигнальным процессором. После обработки содержащаяся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую форму с использованием цифро-аналогового преобразователя (ЦАП).
Процессор обрабатывает исходные данные, характеризующие возмущающие воздействия и состояние объекта. Алгоритм обработки определяется объектом измерения, задачей измерения, заключающейся в определении значений выбранных (измеряемых) физических величин (ФВ) с требуемой точностью в заданных условиях, и основными характеристиками измерений.
1. Сигналы
сигнал электронный датчик
Понятие сигнала является одним из основных понятий электроники. Сигнал есть существующий в системе физический процесс, имеющий множество состояний, которые он принимает в соответствии с внешними воздействиями на эту систему. Основным свойством сигнала является то, что он несет информацию о воздействии на эту систему.
Поскольку реальные физические процессы протекают во времени, то в качестве математической модели сигнала, представляющего эти процессы, используют функции времени, отражающие изменения физических процессов.
Сигнал может быть звуковым, световым, в виде почтового отправления и др. Наиболее распространен сигнал в электрической форме в виде зависимости напряжения от времени U(t).
. Классификация сигналов
По роли в передачи конкретной информации сигналы могут быть разделены на полезные и мешающие (помехи). Полезные сигналы переносят заданную информацию, а помехи искажают её, хотя, может быть, и переносят другую информацию.
По степени определенности ожидаемых значений сигнала все сигналы можно разделить на детерминированные сигналы и случайные сигналы. Детерминированным называется сигнал, значение которого в любой момент времени может быть точно определено. Детерминированные сигналы могут быть периодическими и непериодическими.
Периодическим называется сигнал, для которого выполняется условие
s(t) = s (t + kT), где k - любое целое число, Т - период, являющийся конечным отрезком времени. Пример периодического сигнала - гармоническое колебание. .
Здесь Um, T, f0, w0, и j0 - соответственно амплитуда, период, частота, угловая частота и начальная фаза колебания.
К сложным периодическим сигналам можно отнести импульсные сигналы различной формы (электрические импульсы)
Электрический импульс - это кратковременное скачкообразное изменение электрического напряжения или силы тока.
Электрические импульсы тока или напряжения (однополярные) не содержащие высокочастотных колебаний называются видеоимпульсами (рис. 2.2). Электрические импульсы, представляющие собой ограниченные во времени высокочастотные или сверхвысокочастотные электромагнитные колебания, огибающая которых имеет форму видеоимпульса, называются радиоимпульсами.
По характеру изменения во времени различают электрические импульсы прямоугольной, пилообразной, экспоненциальной, колоколобразной и других форм. Реальный видеоимпульс может иметь достаточно сложную форму, которая характеризуется амплитудой А, длительностью импульса tи, длительностью фронта tф и длительностью спада tс, величиной скола вершины DА.
Любой сложный периодический сигнал может быть представлен в виде суммы гармонически колебаний с частотами, кратными основной частоте.
Непериодический сигнал, как правило, ограничен во времени.
Случайным сигналом называют функцию времени, значения которой заранее неизвестны и могут быть предсказаны лишь с некоторой вероятностью. В качестве основных характеристик случайных сигналов принимают:
а) закон распределения вероятности (относительное время пребывания величины сигнала в определенном интервале);
б) спектральное распределение мощности сигнала.
Выходные сигналы датчиков являются отражением некоторых физических процессов. Они, как правило, непрерывны, поскольку большинство физических процессов непрерывны по своей природе. Такие сигналы называются аналоговыми.
Аналоговый сигнал описывается непрерывной (или кусочно-непрерывной) функцией xA(t), причем сама функция, как и ее аргумент, может принимать в заданных пределах любые значения. Аналоговые сигналы достаточно просто генерировать и обрабатывать, однако они позволяют решать относительно простые технические задачи. Работа современных электронных систем основана на использовании дискретных и цифровых сигналов.
Дискретный во времени сигнал получается в результате дискретизации непрерывной функции, представляющей замену непрерывной функции ее мгновенными значениями в дискретные моменты времени. Такой сигнал описывается решетчатой функцией (последовательным временным рядом) S (п?t). Она может принимать любые значения в некотором интервале, в то время как независимая переменная n принимает дискретные значения п = 0, ±1, ±2,…, а?t представляет собой интервал дискретизации.
Квантованный по уровню сигнал получается в результате операции квантование. Суть операции квантования по уровню состоит в том, что в непрерывном динамическом диапазоне аналогового сигнала фиксируется ряд дискретных уровней, называемых уровнями квантования. Текущие значения аналогового сигнала отождествляются с ближайшими уровнями квантования.
Квантование по уровню дискретного во времени сигнала позволяет получить дискретно-квантованный сигнал. Цифровой сигнал получается в результате нумерации уровней квантования дискретно-квантованного сигнала двоичными числами (числами в двоичной системе счисления) и, следовательно, представления отсчетных значений дискретно-квантованного сигнала в форме чисел.
Среди детерминированных сигналов особое место занимают испытательные сигналы, необходимость в существовании которых обусловлена потребностями испытания характеристик разрабатываемых электронных устройств.
Гармоническое колебание. Самым распространенным испытательным сигналом является гармоническое колебание, которое используется в измерительной практике для оценки частотных свойств устройств различного назначения.
Единичный скачок представляет собой безразмерную величину, поэтому умножение сигнала s(t) на функцию единичного скачка равносильно включению этого сигнала в момент t=0:
s (t) при t ³ 0;(t) 1 (t) =
при t < t0.
Дельта-функция. По определению ?-функция удовлетворяет следующим условиям:
0 при t ¹ t0;
d(t - t0) =
При t = t0;
Таким образом, ?-функция равна нулю при всех отличных от нуля значениях аргумента и принимает в точке t = 0 бесконечно большое значение. Площадь под кривой, ограниченной ?-функцией, равна единице.
3. Формы представления детерминированных сигналов
Модели сигналов в виде функции времени предназначены, в первую очередь, для анализа формы сигналов. При решении задач прохождения сигналов сложной формы через какие-либо устройства такая модель сигнала часто не совсем удобна и не позволяет понять суть происходящих в устройствах физических процессов.
Поэтому сигналы представляют набором элементарных (базисных) функций, в качестве которых наиболее часто используют ортогональные гармонические (синусоидальные и косинусоидальные) функции. Выбор именно таких функций обусловлен тем, что они являются, с математической точки зрения, собственными функциями инвариантных во времени линейных систем (систем, параметры которых не зависят от времени), т.е. не изменяют своей формы после прохождения через эти системы. В результате сигнал может быть представлен множеством амплитуд, фаз и частот гармонических функций, совокупность которых называется спектром сигнала.
Таким образом, существуют две формы представления произвольного детерминированного сигнала: временное и частотное (спектральное).
Первая форма представления основана на математической модели сигнала в виде функции времени t:
вторая - на математической модели сигнала в виде функции частоты f, причем, что весьма важно, эта модель существует только в области комплексных функций:
S = (f) = S(jf).
Обе формы представления сигнала связаны между собой парой преобразований Фурье:
При использовании угловой (циклической) частоты w = 2pf преобразования Фурье имеют следующий вид:
Временное представление гармонического колебания имеет следующий вид:
где Um, T, f0, w0, и j0 - соответственно амплитуда, период, частота, угловая частота и начальная фаза колебания.
Для представления такого колебания в частотной области достаточно задать две функции частоты, показывающие, что на частоте w0 амплитуда сигнала равна Um, а начальная фаза равна j0:
Графики временного и частотного представлений гармонического колебания приведены на рис. 2.7, где амплитуда Um и фаза j0 отложены в виде отрезков прямых.
Значения Um =U(w0) и j0 =j(w0) называются соответственно амплитудным и фазовым спектром гармонического колебания, а их совокупность - просто спектром.
Вместо использования в частотной области двух действительных функций можно использовать одну, но комплексную функцию. Для этого запишем временное представление гармонического колебания в комплексной форме:
Если исключить из рассмотрения область отрицательных частот (они физического смысла не имеют), то можно записать:
Где - комплексная амплитуда гармонического колебания, модуль которой равен Um, а аргумент - j0.
4. Цели обработки физических сигналов
Главная цель обработки физических сигналов заключается в необходимости получения содержащейся в них информации. Эта информация обычно присутствует в амплитуде сигнала (абсолютной или относительной), в частоте или в спектральном составе, в фазе или в относительных временных зависимостях нескольких сигналов. Как только желаемая информация будет извлечена из сигнала, она может быть использована различными способами.
В некоторых случаях желательно переформатировать информацию, содержащуюся в сигнале. В частности, смена формата имеет место при передаче звукового сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным разделением (FDMA). В этом случае аналоговые методы используются, чтобы разместить несколько голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию микроволнового диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель. В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется аналого-цифровым преобразователем в цифровую. Цифровая информация, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением, TDMA) и передается по последовательной цифровой линии связи.
Еще одна причина обработки сигналов заключается в сжатии полосы частот сигнала (без существенной потери информации) с последующим форматированием и передачей информации на пониженных скоростях, что позволяет сузить требуемую полосу пропускания канала. В высокоскоростных модемах и системах адаптивной импульсно-кодовой модуляции широко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), так же как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука, в телевидении высокой четкости.
Программно-аппаратные комплексы для автоматизации измерений во многих случаях используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют измерительным процессом. Эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала и цифровых процессоров
В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью является восстановление сигнала. Такие методы, как фильтрация, синхронное детектирование и т.д., часто используются для выполнения этой задачи как в аналоговой, так и в цифровой областях.
Таким образом, цели преобразования сигналов:
·извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие, временные соотношения);
·преобразование формата сигнала;
·сжатие данных;
·формирование сигналов обратной связи;
·аналого-цифровое преобразование;
·цифро-аналоговое преобразование;
·выделение сигнала из шума.
. Методы обработки физических сигналов
Сигналы могут быть обработаны с использованием:
·аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов);
·цифровых методов (цифровой обработки сигналов);
·или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов).
Устройства, в которых производится обработка аналоговых сигналов (аналоговая обработка), называются аналоговыми (аналоговыми процессорами).
Устройства, в которых производится обработка цифровых сигналов (цифровая обработка), называются цифровыми (цифровыми процессорами).
В некоторых случаях выбор метода обработки ясен, в других случаях нет ясности в выборе и, следовательно, принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях, основанных на преимуществах и недостатках указанных методов.
К основным преимуществам цифровых методов обработки сигналов можно отнести:
·возможность реализации сложных алгоритмов обработки сигналов, которые трудно, а зачастую даже невозможно реализовать c помощью аналоговой техники;
·возможность реализации принципа «адаптации» или самонастройки, то есть возможности изменения алгоритма обработки сигнала без физической перестройки устройства (например, зависимости от вида сигнала, поступающего на вход фильтра);
·возможность одновременной обработки нескольких сигналов;
·принципиально достижимая более высокая точность обработки сигнала;
·отсутствие существенного влияния нестабильности параметров цифровых процессоров, вызванной колебаниями температуры, старением, дрейфом нуля, изменением питающих напряжений и другими причинами, на «качество» обработки сигналов;
·большая помехоустойчивость цифровых устройств и меньшие энергетические, временные и частотные «затраты» на передачу цифровых сигналов (по сравнению с передачей аналоговых сигналов);
·более высокий уровень развития цифровых устройств.
К недостаткам цифровых процессоров можно отнести:
·большую сложность по сравнению с аналоговыми устройствами и пока еще более высокую стоимость;
·не столь высокое, как хотелось бы, быстродействие;
·невозможность устранения специфических погрешностей, вызванных дискретизацией, квантованием сигнала и округлениями в процессе вычислений.
Сегодняшний специалист стоит перед выбором надлежащей комбинации аналоговых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невозможно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, тензорезисторы, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т.д.) являются аналоговыми устройствами. Поэтому, некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов аналоговым или цифровым методом. В действительности, цепи нормализации сигнала - это аналоговые процессоры, выполняющие:
·усиление сигналов в измерительных и предварительных (буферных) усилителях);
·обнаружение сигнала на фоне шума высокоточными усилителями синфазного сигнала;
·динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления);
·фильтрация (пассивная и активная).
Литература
1.Волынский В.А. и др. Электротехника /Б.А. Волынский, Е.Н. Зейн, В.Е. Шатерников: Учеб. пособие для вузов. - М.: Энергоатомиздат, 2011. - 528 с., ил.
2.Касаткин А.С., Немцов М.В. Электротехника: Учеб. пособие для вузов. - 4-е изд., перераб. - М.: Энергоатомиздат, 2003. - 440 с., ил.
.Основы промышленной электроники: Учебник для неэлектротехн. спец. вузов /В.Г. Герасимов, О М. Князьков, А Е. Краснопольский, В.В. Сухоруков; под ред. В.Г. Герасимова. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2006. - 336 с., ил.
.Электротехника и электроника в 3-х кн. Под ред. В.Г. Герасимова Кн.1. Электрические и магнитные цепи. - М.: Высшая шк. - 2006 г.
.Электротехника и электроника в 3-х кн. Под ред. В.Г. Герасимова Кн.2. Электромагнитные устройства и электрические машины. - М.: Высшая шк. - 2007 г.
Репетиторство
Нужна помощь по изучению какой-либы темы?
Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку
с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.
Сигнал определяется как напряжение или ток, который может быть передан как сообщение или как информация. По своей природе все сигналы являются аналоговыми, будь то сигнал постоянного илипеременного тока, цифровой или импульсный. Тем не менее, принято делать различие между аналоговыми и цифровыми сигналами.
Цифровым сигналом называется сигнал, определённым образом обработанный и преобразованный в цифры. Обычно эти цифровые сигналы связаны с реальными аналоговыми сигналами, но иногда между ними и нет связи. В качестве примера можно привести передачу данных в локальных вычислительных сетях (LAN) или в других высокоскоростных сетях.
В случае цифровой обработки сигнала (ЦОС) аналоговый сигнал преобразуется в двоичную форму устройством, которое называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается арифметическим цифровым сигнальным процессором (DSP). После обработки содержащаяся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую форму с использованием цифро-аналогового преобразователя (ЦАП).
Другой ключевой концепцией в определении сигнала является тот факт, что сигнал всегда несет некоторую информацию. Это ведет нас к ключевой проблеме обработки физических аналоговых сигналов — проблеме извлечения информации.
Цели обработки сигналов.
Главная цель обработки сигналов заключается в необходимости получения содержащейся в них информации. Эта информация обычно присутствует в амплитуде сигнала (абсолютной или относительной), в частоте или в спектральном составе, в фазе или в относительных временных зависимостях нескольких сигналов.
Как только желаемая информация будет извлечена из сигнала, она может быть использована различными способами. В некоторых случаях желательно переформатировать информацию, содержащуюся в сигнале.
В частности, изменение формата сигнала происходит при передаче звукового сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным разделением (FDMA). В этом случае используются аналоговые методы, чтобы разместить несколько голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию СВЧ диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель.
В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется в цифровую с использованием АЦП. Цифровая информация, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением, TDMA) и передается по последовательной цифровой линии связи (как в ИКМ-системе).
Еще одна причина обработки сигналов заключается в сжатии полосы частот сигнала (без существенной потери информации) с последующим форматированием и передачей информации на пониженных скоростях, что позволяет сузить требуемую полосу пропускания канала. В высокоскоростных модемах и системах адаптивной импульсно-кодовой модуляции (ADPCM) широко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), так же как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука MPEG, в телевидении высокой четкости (HDTV).
Промышленные системы сбора данных и системы управления используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют процессом. Обратите внимание, что эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала (signal conditioners) и DSP (или микроконтроллеров).
В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью является восстановление сигнала. Такие методы, как фильтрация, автокорреляция, свертка и т.д., часто используются для выполнения этой задачи и в аналоговой, и в цифровой областях.
ЦЕЛИ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ- Извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие,временные соотношения)
- Преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов FDMA, TDMA, CDMA)
- Сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение HDTV, сжатие MPEG)
- Формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами)
- Выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка)
- Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки (БПФ)
Формирование сигналов
В большинстве приведенных ситуаций (связанных с использованием DSP-технологий), необходимы как АЦП, так и ЦАП. Тем не менее, в ряде случаев требуется только ЦАП, когда аналоговые сигналы могут быть непосредственно сгенерированы на основе DSP и ЦАП. Хорошим примером являются дисплеи с разверткой видеоизображения, в которых сгенерированный в цифровой форме сигнал управляет видеоизображением или блоком RAMDAC (преобразователем массива пиксельных значений из цифровой в аналоговую форму).
Другой пример — это искусственно синтезируемые музыка и речь. В действительности, при генерации физических аналоговых сигналов с использованием только цифровых методов полагаются на информацию, предварительно полученную из источников подобных физических аналоговых сигналов. В системах отображения данные на дисплее должны донести соответствующую информацию оператору. При разработке звуковых систем задаются статистическими свойствами генерируемых звуков, которые были предварительно определены с помощью широкого использования методов ЦОС (источник звука, микрофон, предварительный усилитель, АЦП и т.д.).
Методы и технологии обработки сигналов
Сигналы могут быть обработаны с использованием аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов, или ASP), цифровых методов (цифровой обработки сигналов, или DSP) или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов, или MSP). В некоторых случаях выбор методов ясен, в других случаях нет ясности в выборе и принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях.
Что касается DSP, то главное отличие его от традиционного компьютерного анализа данных заключается в высокой скорости и эффективности выполнения сложных функций цифровой обработки, таких как фильтрация, анализ с использованием и сжатие данных в реальном масштабе времени.
Термин "комбинированная обработка сигналов" подразумевает, что системой выполняется и аналоговая, и цифровая обработка. Такая система может быть реализована в виде печатной платы, гибридной интегральной схемы (ИС) или отдельного кристалла с интегрированными элементами. АЦП и ЦАП рассматриваются как устройства комбинированной обработки сигналов, так как в каждом из них реализованы и аналоговые, и цифровые функции.
Недавние успехи технологии создания микросхем с очень высокой степенью интеграции (VLSI) позволяют осуществлять комплексную (цифровую и аналоговую) обработку на одном кристалле. Сама природа ЦОС подразумевает, что эти функции могут быть выполнены в режиме реального масштаба времени.
Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигналов
Сегодняшний инженер стоит перед выбором надлежащей комбинации аналоговых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невозможно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т.д.) являются аналоговыми устройствами.
Некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов как аналоговым так и цифровым методом. Цепи нормализации сигнала — это аналоговые процессоры, выполняющие такие функции как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, эквалайзерами и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная или активная).
Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рисунке 1. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В остальных областях изображена реализация DSP. Обратите внимание, что, как только выбрана DSP технология, следующим решением должно быть определение местоположения АЦП в тракте обработки сигнала.
ОБРАБОТКА АНАЛОГОВЫХ И ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ
Рисунок 1. Способы обработки сигналов
Вообще, поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки аналогового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динамического диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле и т.д. Все упомянутые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему.
При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высокими частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП /ЦАП.
В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 mV непосредственно, без последующей нормализации (например серия AD773x).
На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования-декодирования&nbp;— кодеки (Analog Front End, AFE), которые имеют встроенную в микросхему аналоговую схему, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322).
Существуют также видео-кодеки (AFE) для таких задач, как обработка изображения с помощью ПЗС (CCD), и другие (например, серии AD9814, AD9816, и AD984X).
Пример реализации
В качестве примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц.
Цифровой фильтр реализован в виде типовой цифровой системы, показанной на рисунок 2. Обратите внимание, что в диаграмме принято несколько неявных допущений. Во -первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП /ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамического диапазона. Во -вторых, для того, чтобы закончить все свои вычисления в пределах интервала дискретизации (1/f s), устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В -третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах ограничения и восстановления спектра сигнала (anti-aliasing filter и anti-imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры.
Рисунок 2. Структурная схема цифрового фильтра
Требуемая частота среза обоих фильтров — 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется первого рода шестого порядка (характеризуется наличием пульсаций коэффициента передачив полосе пропускания и отсутствием пульсаций вне полосы пропускания). Его характеристики представлены на рисунке 2. На практике этот фильтр может быть представлен тремя фильтрами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шестого порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требованиям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.
Представленный же на рисунке 2 цифровой КИХ-фильтр со 129 коэффициентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием аналоговых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не подвержен дрейфу параметров, так как частота синхронизации фильтра стабилизирована кварцевым резонатором. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением (MAC) для вычисления выходного отсчёта. Эти вычисления должны быть закончены в пределах интервала дискретизации 1/fs, чтобы обеспечить работу в реальном масштабе времени. В этом примере частота дискретизации равна 10 кГц, поэтому для обработки достаточно 100 мкс, если не требуется производить существенных дополнительных вычислений. Семейство DSP ADSP-21xx может закончить весь процесс умножения с накоплением (и другие функции, необходимые для реализации фильтра) за один командный цикл. Поэтому фильтр со 129 коэффициентами требует быстродействия более 129/100 мкс = 1,3 миллиона операций с секунду (MIPS). Существующие DSP имеют намного большее быстродействие и, таким образом, не являются ограничивающим фактором для этих приложений. Быстродействие серии 16-разрядных ADSP-218x с фиксированной точкой достигает 75MIPS. В листинге 1 приведен ассемблерный код, реализующий фильтр на DSP процессорах семейства ADSP-21xx. Обратите внимание, что фактические строки исполняемого кода помечены стрелками; остальное — это комментарии.
Рисунок 3. аналогового и цифрового фильтров
Конечно, на практике имеется много других факторов, рассматриваемых при сравнительной оценке аналоговых и цифровых фильтров или аналоговых и цифровых методов обработки сигнала вообще. В современных системах обработки сигналов комбинируются аналоговые и цифровые методы реализации желаемой функции и используются преимущества лучших методов, как аналоговых, так и цифровых.
ПРОГРАММА НА АССЕМБЛЕРЕ:
FIR ФИЛЬТР ДЛЯ ADSP-21XX (ОДИНАРНАЯ ТОЧНОСТЬ)
MODULE fir_sub;
{ Подпрограмма КИХ фильтра
Параметры вызова подпрограммы
I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки
I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра
L0 = Длина фильтра (N)
L4 = Длина фильтра (N)
M1,M5 = 1
CNTR = Длина фильтра - 1 (N-1)
Возвращаемые значения
MR1 = Результат суммирования (округлённый и ограниченный)
I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки
I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра
Изменяемые регистры
MX0,MY0,MR
Время работы
(N - 1) + 6 cycles = N + 5 cycles
Все коэффициенты записаны в формате 1.15 }
.ENTRY fir;
fir: MR=0, MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5)
CNTR = N-1;
DO convolution UNTIL CE;
convolution: MR=MR+MX0*MY0(SS), MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5);
MR=MR+MX0*MY0(RND);
IF MV SAT MR;
RTS;
.ENDMOD;
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Литература:
Вместе со статьей "Виды сигналов" читают:
Различают четыре вида сигналов s(t): непрерывный непрерывного времени, непрерывный дискретного времени, дискретный непрерывного времени и дискретный дискретного времени .
Непрерывные сигналы непрерывного времени называют сокращенно непрерывными (аналоговыми) сигналами. Они могут изменяться в произвольные моменты, принимая любые из непрерывного множества возможных значении (рис. 1.3). К таким сигналам относится и известная всем синусоида.
Рис. 1.3 Непрерывный сигнал
Рис. 1.4 Непрерывный сигнал дискретною времени
Непрерывные сигналы дискретного времени могут принимать произвольные значения, но изменяться только в определенные, наперед заданные (дискретные) моменты (рис. 1.4).
Дискретные сигналы непрерывного времени отличаются тем, что они могут изменяться в произвольные моменты, но их величины принимают только разрешенные (дискретные) значения (рис. 1.5).
Дискретные сигналы дискретного времени (сокращенно дискретные) (рис. 1.6) в днекретные моменты времени могут принимать только разрешенные (днекретные) значения.
Сигналы, формируемые на выходе преобразователя дискретного сообщения в сигнал, как правило, являются по информационному параметру дискретными, т. е. описываются функцией дискретного времени и конечным множеством возможных значений. В технике передачи данных такие сигналы называют цифровыми сигналами данных (ЦСД). Параметр сигнала данных, изменение которого отображает изменение сообщения, называется представляющим (информационным) . На рис. 1.7 изображен ЦСД, представляющим параметром которого является амплитуда, а множество возможных значений представляющего параметра равно двум Часть цифрового сигнала данных, отличающаяся от остальных частей значением одного из своих представляющих. параметров, называется элементом ЦСД.
Фиксируемое значение состояния представляющею параметра сигнала называется значащей позицией. Момент, в который происходит смена значащей позиции сигнала, называется значащим (ЗМ).
Рис. 1.5 Дискретный сигнал непрерывною времени
Рис. 1.6 Дискретный сигнал
Рис. 1.7 Цифровой сигнал данных
Интервал времени между двумя соседними значащими моментами сигнала называется значащим (ЗИ)
Минимальный интервал времени то, которому равны значащие интервалы времени сигнала, называется единичным (интервалы а-б, б-в и другие на рис 1 7). Элемент сигнала, имеющий длительность, равную единичному интервалу времени, называется единичным (е э)
Термин единичный элемент является одним из основных в технике передачи данных. В телеграфии ему соответствует термин элементарная посылка
Различают изохронное и анизохронные сигналы данных Для изохронного сигнала любой значащий интервал времени равен единичному интервалу или их целому числу. Анизохронными называются сигналы, элементы которых могут иметь любую длительность, но не менее чем Другой особенностью анизохронных сигналов является то, что они могут отстоять друг от друга во времени на произвольном расстоянии
Практически с самого момента зарождения человеческие племена столкнулось с необходимостью не только накапливать информацию, но и обмениваться ею друг с другом. Однако если с ближними сделать это было не так уже и сложно (язык и письменность), то с теми, кто находился на дальних расстояниях, данный процесс вызывал некоторые проблемы.
Со временем они были решены с помощью изобретения сигнала. поначалу были довольно примитивными (дымовые, звуковые и т. п.), но постепенно человечество открывало новые законы природы, что способствовало изобретению новых способов для передачи информации. Давайте узнаем, какие виды сигналов бывают, а также рассмотрим, какими из них чаще всего пользуются в современном обществе.
Что называется сигналом
Под этим словом подразумевается закодированная одной системой информация, которая передается по специальному каналу и может быть декодирована другой системой.
Многие ученые полагают, что способность биологических организмов или даже отдельных клеток взаимодействовать между собою (сигнализируя о наличии питательных веществ или опасности) стала основной движущей силой эволюции.
В качестве сигнала может выступать каждый физический процесс, параметры которого адаптируются под тип передаваемых данных. К примеру, в системе телефонной связи передатчик преобразует слова говорящего абонента в электрический сигнал напряжения, который по проводам передается к принимающему аппарату, возле коего находится слушающий человек.
Сигнал и сообщение
Эти два понятия весьма близки по значению - они содержат в себе определенные данные, передающиеся от отправителя к получателю. Однако между ними есть ощутимое отличие.
Для реализации поставленной цели сообщение обязательно должно быть принято адресатом. То есть его жизненный цикл состоит из трех этапов: кодирование информации - передача - декодирование сообщения.
В случае с сигналом его принятие не является обязательным условием его существования. То есть зашифрованную в нем информацию возможно декодировать, но будет ли это сделано кем-то - неизвестно.
Классификация по разным критериям сигналов: основные виды
В природе существует немало разновидностей сигналов, обладающих разными особенностями. В связи с этим для их классификации используют различные критерии этих явлений. Таким образом, выделяют три категории:
- По способу подачи (регулярный/нерегулярный).
- По типу физической природы.
- По типу функции, описывающей параметры.
Сигналы по типу физической природы
В зависимости от способа образования, виды сигналов бывают следующими.
- Электрические (носитель информации - изменяющиеся во времени ток или напряжение в электрической цепи).
- Магнитные.
- Электромагнитные.
- Тепловые.
- Сигналы ионизирующих излучений.
- Оптические/световые.
- Акустические (звуковые).
Виды сигналов последние два также являются простейшими примерами коммуникационных технических операций, цель которых - оповещение об особенностях сложившейся ситуации.
Чаще всего их используют для предупреждения об опасности или неисправностях системы.
Нередко звуковые и оптические разновидности используются в качестве координирующих для налаженной работы автоматизированного оборудования. Так некоторые виды сигналов управления (команды) являются стимулирующими для системы, чтобы начать действовать.
К примеру, в противопожарных сигнализациях при обнаружении следов дыма датчиками они издают пронзительный звук. Тот, в свою очередь, воспринимается системой как управляющий сигнал для тушения очага возгорания.
Еще одним примером того, как сигнал (виды сигналов по типу физической природы перечислены выше) активизирует работу системы в случае опасности, является терморегуляция человеческого организма. Так, если вследствие различных факторов температура тела повышается, клетки «информируют» мозг об этом, и он включает «систему охлаждения организма», более известную всем как потоотделение.
По типу функции
По данному параметру выделяется разные категории.
- Аналоговые (непрерывные).
- Квантовые.
- Дискретные (импульсные).
- Цифровой сигнал.
Все эти виды сигналов - электрические. Обусловлено это тем, что их не только легче обрабатывать, но и они без труда передаются на длинные дистанции.
Что такое аналоговый сигнал и его виды
Такое название носят сигналы естественного происхождения, изменяющиеся непрерывно во времени (континуальные) и способные принимать разные значения на некотором интервале.
Благодаря своим свойствам, они прекрасно подходят для передачи данных в телефонной связи, радиовещании, а также телевидении.
Фактически, все остальные виды сигналов (цифровые, квантовые и дискретные) по своей природе - это преобразованные аналоговые.
В зависимости от непрерывных пространств и соответствующих физических величин, выделяются разные виды аналоговых сигналов.
- Прямая.
- Отрезок.
- Окружность.
- Пространства, характеризующиеся многомерностью.
Квантованный сигнал
Как уже было сказано в прошлом пункте, это все тот же аналоговый вид, однако его отличие состоит в том, что он подвергся квантованию. При этом вся область значений его поддалась разбивке на уровни. Их количество представляется в числах заданной разрядности.
Обычно данный процесс на практике используется при сжатии звуковых или оптических сигналов. Чем больше уровней квантования, тем более точной становится трансформация аналогового вида в квантовый.
Рассматриваемая разновидность также относится к тем, которые возникли искусственным путем.
Во многих классификациях видов сигналов сигнал этот не выделяется. Однако он существует.
Дискретный вид
Этот сигнал также относится к искусственным и имеет конечное число уровней (значений). Как правило, их два или три.
На практике различие дискретного и аналогового способов передачи сигналов можно проиллюстрировать, сравнив запись звука на виниловой пластинке и компакт-диске. На первой информация подана в виде непрерывной звуковой дорожки. А вот на втором - в виде выжженных лазером точек с разной отражающей способностью.
Этот вид передачи данных возникает путем преобразования непрерывного аналогового сигнала в набор дискретных значений в форме двоичных кодов.
Упомянутый процесс именуется дискретизацией. В зависимости от количества символов в кодовых комбинациях (равномерное/неравномерное) его делят на два вида.
Цифровые сигналы
Сегодня этот способ передачи информации настойчиво вытесняет аналоговый. Как и два предыдущих, он также является искусственным. На практике он представлен в виде последовательности цифровых значений.
В отличие от аналогового, рассматриваемый намного быстрее и качественнее передает данные, параллельно очищая их от шумовых помех. Одновременно в этом заключается и слабость цифрового сигнала (виды сигналов остальные - в предыдущих трех пунктах). Дело в том, что фильтрованная таким способом информация теряет «зашумленные» частицы с данными.
На практике это означает, что из передаваемого изображения исчезают целые куски. А если речь идет о звуке - слова или даже целые предложения.
Фактически, любой аналоговый сигнал может быть модулирован в цифровой. Для этого он подвергается одновременно двум процессам: дискретизации и квантованию. Являясь отдельным способом передачи информации, цифровой сигнал не делится на виды.
Его популярность способствует тому, что в последние годы телевизоры нового поколения создаются специально для цифрового, а не аналогового способа передачи изображения и звука. Однако их можно подключать к обычным телевизионным кабелям с помощью адаптеров.
Модуляция сигналов
Все вышеперечисленные способы передачи данных связаны с таким явлением, как модуляция (для цифровых сигналов - манипуляция). Зачем она нужна?
Как известно, электромагнитные волны (с помощью которых переносятся разные виды сигналов) склонны к затуханию, а это существенно уменьшает дальность их передачи. Чтобы этого не произошло, низкочастотные колебания переносятся в область длинных высокочастотных волн. Это явление и называется модуляцией (манипуляцией).
Помимо увеличения расстояния передачи данных, благодаря ей повышается помехоустойчивость сигналов. А также появляется возможность одновременно организовывать сразу несколько независимых каналов передачи информации.
Сам процесс выглядит следующим образом. В прибор, именуемый модулятором, поступают одновременно два сигнала: низкочастотный (несет определенную информацию) и высокочастотный (безинформационный, зато способен передаваться на длинные дистанции). В этом устройстве они преобразуются в один, который одновременно совмещает в себе достоинства их обоих.
Виды выходных сигналов зависят от измененного параметра входного несущего высокочастотного колебания.
Если оно гармоническое - такой процесс модуляции именуется аналоговым.
Если периодическое - импульсным.
Если несущим сигналом является просто постоянный ток - такая разновидность называется шумоподобной.
Первых два вида модуляции сигналов, в свою очередь, делятся на подвиды.
Аналоговая модуляция бывает такой.
- Амплитудная (АМ) - изменение амплитуды несущего сигнала.
- Фазовая (ФМ) - меняется фаза.
- Частотная - влиянию подвергается только частота.
Виды модуляции сигналов импульсных (дискретных).
- Амплитудно-импульсная (АИМ).
- Частотно-импульсная (ЧИМ).
- Широтно-испульсная (ШИМ).
- Фазо-импульсная (ФИМ).
Рассмотрев, какие существуют способы передачи данных, можно сделать вывод, что, независимо от их вида, все они играют важную роль в жизни человека, помогая ему всесторонне развиваться и защищая от возможных опасностей.
Что касается аналогового и цифрового сигналов (с помощью которых передается информация в современном мире) то, вероятнее всего, в ближайшие двадцать лет в развитых странах первый будет практически полностью вытеснен вторым.
Понятия «информация» (от лат. informatio - разъяснение, изложение) и «сообщение» в настоящее время неразрывно связаны между собой.
Информация – это сведения, являющиеся объектом передачи, распределения, преобразования, хранения или непосредственного использования. Сообщение является формой представления информации. Известно, что 80...90% информации человек получает через органы зрения и 10...20%-через органы слуха. Другие органы чувств дают в сумме 1...2 % информации.
Информацию передают в виде сообщений . Сообщение - форма выражения (представления) информации, удобная для передачи на расстояние. Примерами сообщений служат тексты телеграмм, речь, музыка, телевизионное изображение, данные на выходе компьютера, команды в системе автоматического управления объектами и т.п. Сообщения передают с помощью сигналов, которые являются носителями информации. Основным видом сигналов являются электрические сигналы. В последнее время всё большее распространение получают оптические сигналы, н/р, в волоконно-оптических линиях передачи информации. Сигнал - физический процесс, отображающий передаваемое сообщение. Отображение сообщения обеспечивается изменением к-л физической величины, характеризующей процесс. Сигнал передаёт (развёртывает) сообщение во времени, то есть всегда является функцией времени. Сигналы формируются путём изменения тех или иных параметров физического носителя в соответствии с передаваемым сообщением.
Эта величина является информационным параметром сигнала. Информационный параметр сообщения - параметр, в изменении которого "заложена" информация. Для звуковых сообщений информационным параметром является мгновенное значение звукового давления, для неподвижных изображений - коэффициент отражения, для подвижных - яркость свечения участков экрана.
При этом важное значение имеют понятия качества и скорости передачи информации.
Качество передачи информации тем выше, чем меньше искажения информации на приёмной стороне. С увеличением скорости передачи информации требуется принимать специальные меры, препятствующие потерям информации и снижению качества передачи информации.
Передача сообщений на расстояние осущ-ся с помощью к-л материального носителя, н/р, бумаги или магнитной ленты или физического процесса, например, звуковых или электромагнитных волн, тока и т.д.
Передача и хранение информации осуществляется с помощью различных знаков (символов), которые позволяют представить её в некоторой форме.
Сообщения могут быть функциями времени, например речь при передаче телефонных разговоров, температура или давление при передаче телеметрических данных, спектакль при передаче по телевидению и т.п. В других случаях сообщение не является функцией времени (например, текст телеграммы, неподвижное изображение и т.д.). Сигнал передаёт сообщение во времени. Следовательно, он всегда является функцией времени, даже если сообщение (например, неподвижное изображение) таковым не является. Различают 4 вида сигналов: непрерывный сигнал непрерывного вр. (рис.2.2, а), непрерывный дискретного вр. (рис.2.2, б), дискретный непрерывного вр. (рис.2.2, в) и дискретный дискретного времени (рис2.2, г).
Рисунок 2.2 – Непрерывный сигнал непрерывного времени (а), непрерывный сигнал дискретного времени (б), дискретный сигнал непрерывного времени (в), дискретный сигнал дискретного времени (г).
Непрерывные сигналы непрерывного вр. наз-т сокращенно непрерывными (аналог.) сигн-ми. Они могут изменяться в произвольные моменты, принимая любые значения из непрерывного множества возможных значений (синусоида).
Непрерывные сигналы дискретного вр. могут принимать произвольные значения, но изменяться только в определенные, наперед заданные (дискретные) моменты t 1 , t 2 , t 3 … .
Дискретные сигналы непрерывного времени отличаются тем, что они могут изменяться в произвольные моменты, но их величины принимают только разрешенные (дискретные) значения.
Дискретные сигналы дискретного времени (сокращенно дискретные) в дискретные моменты вр.могут принимать только разреш-е (дискретные) значения.
По характеру изменения информационных параметров различают непрерывные и дискретные сообщения.
Аналоговый сигнал является непрерывной или частично непрерывной функцией времени Х(t). Мгновенные значения сигнала являются аналогом физической величины рассматриваемого процесса.
Дискретный сигнал представляет собой дискретные импульсы, следующие друг за другом с интервалом времени Δt, ширина импульсов одинакова, а уровень (площадь импульса) является аналогом мгновенного значения некоторой физической величины, которую представляет дискретный сигнал.
Цифровой сигнал представляет собой дискретный ряд цифр, следующих друг за другом с интервалом времени Δt, в виде двоичных разрядов и представляющих мгновенное значение некоторой физической величины.
Непрерывный или аналоговый сигнал это сигнал, который может принимать любые уровни значений в некотором интервале величин. Непрерывный по времени сигнал это сигнал, заданный на всей оси времени.
Например, речь является сообщением непрерывным как по уровню, так и по времени, а датчик температуры, выдающий её значения через каждые 5 мин, служит источником сообщений, непрерывных по величине, но дискретных по времени.
Понятие о количестве информации и возможности ее измерения является основой теории информации. Теория информации сформировалась в 20 веке. Пионерами теория информации считают Клод Шеннонна (США), А.Н. Колмогорова (СССР) Р. Хартли (США) и др. Согласно Клоду Шеннонну, информация - снятая неопределенность. Т.е. информативность сообщения х-ся содержащейся в ней полезной информации т.е. та часть сообщения которая уменьшает существующую до ее получения неопределнность чего-либо.