Data element 디지털 요소
Signal element 신호 요소
Signal transmission rate
디지털 신호와 디지털 데이터 사이의 변환 방법을 나타냅니다. 디지털 데이터는 0과 1의 이진 코드로 표현되지만, 이진 코드로 표현된 디지털 데이터를 특정 디지털 신호로 변환해야 하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 디지털 데이터를 광섬유 케이블을 통해 전송하기 위해서는 광섬유 케이블에서 사용되는 광신호로 변환해야 합니다. 이러한 디지털 데이터를 디지털 신호로 변환하는 과정을 디지털-디지털 변환(Digital-to-Digital Conversion)이라고 합니다. 이 과정에서는 디지털 데이터를 디지털 신호로 바꾸는 여러 가지 변환 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Non-return-to-zero (NRZ), Manchester encoding, Bipolar encoding 등이 있습니다.
→ 여기서는 0이 high, 1이 low임
→ 0과 1을 high/low로 결정하는건 송수신자가 결정할 수 있음
→ 평균을 내서 평균보다 높으면 높은 준위, 낮으면 낮은 준위
→ 디지털 신호의 디지털 값이 비트 0이나 비트 1로 쭉 계속 지속된다면 기준선이 평균에서 벗어나 비트 0이나 비트 1의 값으로 가까워질것이다. 그러면 기준선에서 멀어지므로 문제가 생긴다.
→ NRZ-I is better than NRZ-L in baseline wandering and clock drift
→ 신호 레벨이 많아지면, 하나의 신호 레벨을 구분하기가 어려워지기 때문에 정확도가 낮아질 수 있습니다. 즉, 더 많은 신호 레벨을 사용하면 각 신호 레벨 간의 간격이 줄어들어, 잡음 등의 외부 요인으로 인해 각 신호 레벨을 정확하게 식별하기 어려워지기 때문입니다. 또한, 더 많은 신호 레벨을 사용하면 각 신호 레벨을 구분하기 위해 더 많은 비트가 필요하게 되어, 전송 비율이 낮아지는 단점도 있습니다.
⇒ 신호 레벨 증가 → 정확도 감소, 전송 비율 감소
BIpolar Encoding
Multilevel encoding은 하나의 신호 변환에서 두 개 이상의 신호 레벨을 사용하여 여러 비트를 동시에 인코딩하는 방식입니다. 이를 통해 전송 대역폭을 줄이고 데이터 전송 속도를 높일 수 있습니다.
Multilevel encoding에는 여러 가지 방식이 있습니다. 대표적인 예로는 2진 4종(Miller) 코드와 4진 5종 코드가 있습니다. 2진 4종 코드는 이전 비트의 신호 상태와 현재 비트의 신호 상태에 따라 4가지 상태 중 하나를 선택하여 인코딩합니다. 4진 5종 코드는 4개의 다른 신호 레벨을 사용하여 2비트씩 인코딩합니다. 이러한 방식을 통해 각각의 신호 전달이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있습니다.
2B1Q
2B1Q는 2개의 비트가 하나의 신호 요소(signal element)로 인코딩되는 방식으로, 4개의 신호 레벨(Q)을 사용합니다. DSL에서 사용됩니다. 2B1Q는 신호 레벨을 4개로 제한하므로, 다른 멀티레벨 인코딩보다 더 낮은 대역폭을 요구하며, 더 높은 신호 노이즈와 인터피어런스에도 견딜 수 있습니다. 2B1Q는 주로 디지털 가입자 회선(DSL)에서 사용되며, 대역폭이 낮은 전화 회선에서 디지털 데이터를 전송하는 데 적합합니다.
8B6T
8B6T은 8 비트를 6개의 3단계 신호 요소로 인코딩하는 방식으로, 100BASE-4T에서 사용됩니다. 6개의 신호 요소는 다음과 같은 조건을 따릅니다.
• 요소에는 '+'와 '-'가 같은 수만큼 포함되어 있거나
• 요소에는 '+'가 '-'보다 하나 더 포함되어 있습니다.
또한 뒤이어 '+'가 하나 더 있는 신호 요소가 두 개 이어지면 두 번째 신호 요소는 반전됩니다.
MLT-3
이 방식은 LAN에서 사용됩니다.
장점 - 기본 주파수는 전송 속도의 1/4입니다.
단점 - 자기 동기화를 지원하지 않습니다 (긴 0의 문자열의 경우) - 세 가지 수준과 복잡한 전이 규칙을 사용하기 때문에 NRZ-I보다 복잡합니다.
Block Coding
블록 코딩은 m 개의 데이터 비트를 n 개의 데이터 비트 (블록 코드)로 변환합니다. 이것은 mB/nB 코딩이라고도 합니다. 여기서 m은 n보다 작습니다. 이러한 블록 코딩의 목표는 자기 동기화, 오류 검출 등입니다. 예를 들어, 8B/10B 블록 코딩은 8 개의 데이터 비트를 10 개의 블록 코드로 변환합니다. 이러한 블록 코딩은 고속 통신에서 매우 유용합니다.
4B/5B
4B/5B는 NRZ-I가 좋은 전송률(r = 1)을 보이지만 동기화 문제를 가지고 있다는 것을 보완합니다. 만약 0의 연속이 계속된다면, 동기화 문제가 발생할 수 있습니다. 4B/5B의 목표는 0의 연속을 피하는 것입니다.
4비트 데이터를 5비트 데이터로 변환하여, “0000”이 비트 스트림에 나타나지 않도록 합니다. 주어진 비트 스트림을 4B/5B 블록 인코딩으로 변환하는 문제입니다.
Suppose signal is transmitted at 1M baud
• What is the data rate if NRZ-I + 4B/5B is used?
NRZ-I + 4B/5B:
4B/5B 코딩의 비트 전송률은 4개의 비트가 5개의 비트로 변환되기 때문에 원래의 비트 전송률보다 1.25배가 높습니다. 따라서 NRZ-I + 4B/5B 코딩을 사용하면 데이터 전송률은 1M baud x 5/4 = 1.25 Mbps가 됩니다.
• What is the data rate if Manchester Encoding is used?
Manchester Encoding:
Manchester 코딩은 각 비트를 두 개의 신호 요소로 전송하기 때문에 원래 신호의 전송률의 두 배가 필요합니다. 따라서 Manchester Encoding을 사용하면 데이터 전송률은 1M baud x 2 = 2 Mbps가 됩니다.
Scrambling
AMI 인코딩은 DC component를 제거하기 위해 LOW와 HIGH 신호를 교대로 사용합니다. 그러나, bit 0이 0V로 인코딩되기 때문에, 연속된 0이 계속되면 동기화 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 스크램블링입니다. 스크램블링은 오버헤드 없이 연속된 0을 제거하는 방식입니다.
B8ZS
B8ZS (Bipolar with 8 Zero Substitution)은 주로 북미에서 사용되는 인코딩 방식입니다.
B8ZS는 8개의 연속된 0을 감지하면 0의 위치를 변경합니다. 변경된 0은 Violation (V) 또는 Bipolar (B) 중 하나로 표시됩니다. Violation은 AMI 규칙을 위반하는 비-0 레벨을 의미하며, Bipolar은 AMI 규칙을 준수하는 비-0 레벨을 의미합니다.
예를 들어, 00000000을 인코딩 할 때, 000VB0VB로 인코딩됩니다. 이러한 방식으로 B8ZS는 DC 구성 요소가 없는 신호를 생성하면서 데이터를 전송할 수 있습니다.
💡 **B8ZS는 AMI 인코딩의 일종으로, AMI 인코딩에서 연속적으로 나타나는 0을 처리하기 위한 기술 중 하나입니다. AMI 인코딩에서는 0이 연속으로 나타날 경우 동기화 문제가 발생할 수 있습니다.** 💡 **B8ZS 인코딩은 다음과 같이 동작합니다. 먼저, 8개의 연속된 0을 찾습니다. 그리고 그 중에서 홀수 번째 0 다음에 나오는 신호의 극성(V)를 바꿔서, 0의 연속성을 깨뜨립니다. 이때 바뀐 극성(V)는 AMI 인코딩 규칙을 위반하는 값이어야 합니다. 그리고 짝수 번째 0 다음에 나오는 신호의 극성(B)는 AMI 인코딩 규칙을 따릅니다.** 💡 **따라서, 00000000은 8개의 연속된 0이므로, 그 중에서 홀수 번째 0 다음에 오는 신호의 극성을 바꿉니다. 이때 바뀐 극성(V)는 000VB0VB로 표현됩니다. 이렇게 함으로써, 0의 연속성을 깨뜨리고, 동기화 문제를 해결할 수 있습니다.**HDB3
HDB3 (High-Density Bipolar 3-Zero)은 북미 이외의 지역에서 사용되는 코딩 방식입니다.
HDB3은 B8ZS와 유사하게 AMI 인코딩 규칙을 따르면서도 0의 연속을 처리하기 위해 설계되었습니다. HDB3은 0000을 000V 또는 B00V로 대체합니다.
이전의 치환 후, 비-0 신호 요소의 수가 홀수 인 경우, 000V로 대체합니다. 예를 들어, 0000000000은 000V 000V 000V로 인코딩됩니다.
이전의 치환 후, 비-0 신호 요소의 수가 짝수 인 경우, B00V로 대체합니다. 예를 들어, 00000000은 B00V 000V로 인코딩됩니다.
이러한 대체는 신호의 밸런스를 유지하기 위해 수행됩니다. 즉, 양의 신호와 음의 신호의 수가 균형을 이루도록 합니다. 이를 통해 DC 바이어스를 제거하고 동기화 문제를 방지할 수 있습니다.
Ethernet
Ethernet은 컴퓨터 네트워크 기술 중 하나로, 컴퓨터나 기타 장치들을 서로 연결하여 통신할 수 있도록 해줍니다. 이더넷은 근거리 통신망(Local Area Network, LAN)에서 주로 사용되며, 케이블을 이용하여 연결된 컴퓨터들 간에 데이터를 전송합니다. 이더넷은 표준화된 규격으로, IEEE 802.3 표준으로 정의되어 있습니다.
이더넷은 CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection) 방식을 사용하여 여러 기기가 동시에 데이터를 전송하지 않도록 조절합니다. 이 방식은 데이터를 보내기 전에 다른 기기들이 데이터를 전송 중인지 확인하여 충돌을 방지합니다. 또한, 이더넷은 다양한 전송 속도를 지원하며, 이더넷 케이블의 종류에 따라 최대 전송 속도가 결정됩니다. 일반적으로 이더넷은 10Mbps, 100Mbps, 1Gbps, 10Gbps 등의 속도를 지원합니다.
이더넷은 TCP/IP 프로토콜 스택과 함께 사용되어 인터넷과 같은 넓은 네트워크에 연결됩니다. 이더넷을 사용하면 여러 대의 컴퓨터와 기기들을 연결하여 데이터를 공유할 수 있으며, 데이터 전송 속도도 빠르게 할 수 있습니다.
Analog-to-digital conversion = Line coding
아날로그-디지털 변환(Analog-to-digital conversion, ADC)은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정을 말합니다. 아날로그 신호는 연속적인 값을 가지며 시간에 따라 부드럽게 변합니다. 하지만 디지털 신호는 이산적인 값을 가지며 시간에 따라 갑자기 변합니다.
아날로그-디지털 변환 과정은 크게 샘플링(Sampling), 양자화(Quantization), 부호화(Encoding)의 세 단계로 이루어집니다.
PCM
Pulse Code Modulation (PCM)은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 방법 중 하나입니다. 아날로그 신호를 주기적으로 샘플링하고, 각 샘플링 값에서 얻은 아날로그 값을 해당 비트 수만큼의 이진수로 변환하여 디지털 신호로 만듭니다. 이진수화된 샘플링 값은 PCM 신호로 압축되며, 이를 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 효과적으로 변환할 수 있습니다.
PCM은 대부분의 디지털 음향 시스템에서 사용됩니다. 예를 들어, CD 플레이어는 PCM 방식으로 디지털 신호를 생성하며, 이를 통해 오디오 신호를 저장하고 재생할 수 있습니다. 또한, 전화 통화나 무선 통신에서도 PCM 방식이 사용됩니다.
가장 기본적인 아날로그-디지털 변환 방법은 다음과 같습니다.
이렇게 변환 된 디지털 신호는 디지털 신호 처리나 저장 등에 이용될 수 있습니다.
Sampling
아날로그-디지털 변환에서 샘플링(Sampling)은 아날로그 입력 신호를 일정한 시간 간격으로 측정하여 디지털 신호로 변환하는 과정입니다. 이는 아날로그 신호를 연속적인 값을 가지는 함수로 간주하는 것에서 벗어나, 이산적인 값을 가지는 시간적인 신호로 변환하는 작업입니다.
아날로그 신호는 시간에 따라 연속적인 값을 가지며, 이를 디지털로 변환하기 위해서는 일정한 시간 간격으로 아날로그 신호를 샘플링하여 이산적인 값을 구해야 합니다. 이 과정에서 샘플링 주파수는 아날로그 신호의 최대 주파수보다 높아야 하며, 일반적으로는 나이퀴스트 샘플링 정리에 따라 샘플링 주파수는 최소 2배의 최대 주파수로 설정됩니다.
이렇게 샘플링된 값들은 양자화 과정을 거쳐 디지털 값으로 변환됩니다.
샘플링 주기(Sampling period)는 신호를 샘플링하는 간격을 말하며, 초 단위로 표현됩니다. 예를 들어, 1/8000초마다 신호를 샘플링하면, 샘플링 주기는 1/8000초가 됩니다.
샘플링 주기와 샘플링 비율(Sampling rate)은 서로 반비례 관계에 있습니다. 샘플링 비율은 초당 샘플링하는 횟수로 표현되며, 헤르츠(Hz) 단위로 측정됩니다. 예를 들어, 8000Hz의 샘플링 비율은 1초에 8000번의 샘플링을 의미합니다.
또한, 샘플링 주기와 샘플링 비율은 다음과 같은 관계가 성립합니다: 샘플링 주기 x 샘플링 비율 = 1입니다. 이 관계식은 샘플링 주기와 샘플링 비율 중 하나가 주어졌을 때, 다른 하나를 계산하는 데 사용될 수 있습니다.
💡 Sampling period x Sampling rate = 1 💡 나이퀴스트 정리는 아날로그 신호를 디지털로 샘플링할 때, 샘플링 주파수가 해당 신호의 최대 주파수의 2배보다 높아야 정확한 디지털 신호로 복원될 수 있다는 것을 말합니다. 이러한 이유는, 아날로그 신호의 최대 주파수를 넘는 부분은 디지털화될 때 왜곡이 발생하기 때문입니다. 따라서 나이퀴스트 정리는 디지털화된 신호의 질을 보장하기 위해 매우 중요합니다.Q) Telephone companies digitize voice by assuming a
maximum frequency of 4000 Hz. What is the
minimum sampling rate?
Nyquist 정리에 따르면, 신호의 최대 주파수의 두 배보다 높은 최소 샘플링 비율이 필요합니다.
전화 회사에서 음성을 디지털화하는 경우, 최대 주파수는 4000Hz로 가정됩니다. 따라서 최소 샘플링 비율은 다음과 같아야 합니다.
2 x 4000 Hz = 8000 Hz
따라서 전화 회사에서 음성을 디지털화하기 위해 필요한 최소 샘플링 비율은 초당 8000개의 샘플 또는 8kHz입니다.
💡 sampling rate = maximum frequency of the signal x 2Q) A complex low-pass signal has a bandwidth of
200kHz. What is the minimum sampling rate for this
signal?
나이퀴스트 정리에 따르면, 신호의 최대 대역폭의 적어도 두 배 높은 샘플링 속도가 필요합니다.
이 경우 신호의 대역폭은 200kHz이므로, 최소 샘플링 속도는 다음과 같습니다.
2 x 200kHz = 400kHz
따라서 이 신호의 최소 샘플링 속도는 초당 400,000 샘플 또는 400 kHz입니다.
quantizing
Quantizing(양자화)는 연속적인 아날로그 신호를 디지털 값으로 변환하는 과정 중 하나입니다. 이 과정에서, 연속적인 아날로그 신호를 일정한 간격으로 샘플링 한 후, 샘플 값들을 가장 가까운 디지털 값으로 근사화합니다. 디지털 값들은 미리 정의된 비트 수의 이진수로 표현됩니다.
Quantizing(양자화)의 정밀도는 비트 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 8비트 ADC(Analog to Digital Converter)는 256개의 가능한 디지털 값으로 신호를 근사화할 수 있습니다. 더 많은 비트를 사용하는 ADC는 더 정밀한 근사화가 가능합니다.
하지만, quantizing(양자화)에 의해 정보 손실이 발생할 수 있습니다. 작은 신호 변화는 무시되고 반올림 또는 버림에 따라 디지털 값이 결정됩니다. 이러한 정보 손실을 최소화하기 위해, 적절한 비트 수와 quantizing(양자화) 기술이 선택되어야 합니다.
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 우리는 샘플링 과정을 거치게 됩니다. 이 과정에서 샘플링된 신호는 최소 및 최대 진폭 사이의 어떤 값이든 가질 수 있습니다. 이렇게 되면 디지털 신호로 인코딩하기 위해 신호를 이산적인 신호 레벨로 양자화해야 합니다. 양자화란 연속적인 아날로그 신호를 이산적인 값으로 변환하는 과정을 말합니다. 이러한 과정을 통해 아날로그 신호를 샘플링된 값에서 양자화된 값을 가지는 디지털 비트 스트림으로 변환할 수 있습니다.
아날로그 신호가 Vmin부터 Vmax까지의 진폭을 갖는다고 가정해봅시다.
이때, (Vmin, Vmax) 범위를 D 크기의 L개의 구간으로 나눕니다.
D = (Vmax - Vmin) / L로 계산할 수 있습니다.
그리고 각 구간에 대해 양자화 코드를 할당합니다.
Quantizing(양자화)는 가능한 아날로그 신호의 진폭 범위를 유한한 수의 레벨로 나누고 각 레벨에 고유한 디지털 코드를 할당하는 과정입니다. 아날로그 신호를 양자화하는 단계는 다음과 같습니다:
양자화 오차(Quantization Error)는 실제 값과 양자화된 값 사이의 차이를 말합니다. 이 오차의 크기는 양자화 단계 크기(D)의 절반(-D/2)보다 크거나 같고, D/2보다 작거나 같습니다.
양자화 레벨의 수가 증가할수록 양자화 오차는 감소합니다.
양자화 오차는 SNR(dB)에 영향을 미칩니다. SNR(dB)은 다음과 같이 표현됩니다:
💡 SNR(dB) = 6.02nb + 1.76dBnb : 여기서 n은 한 샘플당 비트 수를 의미합니다.
SNRdB는 신호 대 잡음 비율(Signal-to-Noise Ratio)을 데시벨(dB)로 표시한 값입니다. 이는 시스템에서 신호의 전력과 잡음의 전력 비율을 측정한 것입니다.
양자화에서 SNRdB는 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:
SNRdB = 6.02nb + 1.76dB
예를 들어, 8 비트 샘플을 사용하는 경우, nb = 8이며 SNRdB는 다음과 같이 계산될 수 있습니다.
SNRdB = 6.02 x 8 + 1.76 - 8 = 49.92 dB
즉, 양자화 이후 신호 전력이 잡음 전력보다 거의 50 dB 높은 것으로, 신호의 품질이 양호한 것을 나타냅니다.
Q)
A telephone subscriber line must have an SNRdBabove 40. What is the minimum number of bits per
sample?
The minimum number of bits per sample required for a telephone subscriber line with an SNRdB above 40 can be determined using the following formula:
SNRdB = 6.02nb + 1.76dB - nb
where nb is the number of bits per sample.
Rearranging the formula, we get:
nb = (SNRdB - 1.76dB) / 6.02
Substituting SNRdB = 40, we get:
nb = (40 - 1.76) / 6.02 = 6.49
Therefore, the minimum number of bits per sample required for a telephone subscriber line with an SNRdB above 40 is 7 (rounded up from 6.49).
Q)
We want to digitize the human voice. The frequency
of human voice is between 0 and 4000Hz. What is
the bit rate, assuming 8 bits per sample?
To calculate the bit rate for digitizing the human voice, we need to consider the sampling frequency and the number of bits per sample.
Assuming a sampling frequency of 8000 Hz, which is the minimum for voice applications according to the Nyquist theorem, and 8 bits per sample, we can calculate the bit rate as follows:
Bit rate = sampling frequency × bits per sample
= 8000 Hz × 8 bits
= 64,000 bits per second
Therefore, the bit rate for digitizing the human voice with a sampling frequency of 8000 Hz and 8 bits per sample is 64,000 bits per second.
인간의 대화를 디지털화할 때 일반적으로 사용되는 표준 샘플링 주파수는 8000Hz입니다. 이는 나이키스트-섀넌 샘플링 이론에 따라 결정됩니다. 이 이론은 샘플링 주파수를 원래 신호의 최대 주파수의 두 배 이상으로 설정하면 해당 신호를 완벽하게 복원할 수 있다는 것을 보여줍니다. 대부분의 인간의 목소리 주파수 범위는 0~4000Hz 사이에 있으므로, 이를 고려하여 샘플링 주파수를 8000Hz로 선택합니다. 이렇게 함으로써 최대 주파수의 두 배 이상으로 샘플링 된 신호를 얻을 수 있으므로 인간의 목소리를 충분히 재현할 수 있습니다.
PCM decoder
PCM 디코더는 Pulse Code Modulation (PCM) 인코딩으로 압축된 디지털 오디오 신호를 원래의 아날로그 신호로 변환하는 장치입니다. PCM 인코딩은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. PCM 인코딩은 아날로그 신호를 일정한 간격으로 샘플링하고, 각 샘플링된 값의 양자화 (Quantization)를 수행하며, 그 결과를 이진수로 변환하여 디지털 신호로 인코딩합니다.
PCM 디코더는 이진수 형태로 인코딩된 PCM 신호를 받아 각 샘플의 값에 해당하는 아날로그 신호를 생성합니다. 이를 위해, PCM 디코더는 인코딩 시 사용된 샘플링 주파수와 양자화 비트 수를 고려하여 샘플링 주기와 양자화 레벨 값을 계산합니다. 그런 다음, 이진수로 인코딩된 PCM 샘플 값을 다시 아날로그 신호로 복원하기 위해 D/A (Digital to Analog) 컨버터를 사용합니다. 이렇게 복원된 아날로그 신호는 소리로 들을 수 있습니다.
Delta Modulation은 이전 샘플과의 차이를 찾아 샘플링하는 방법으로, PCM과 달리 각 샘플의 신호 크기를 찾는 대신 각 샘플과 직전 샘플과의 차이를 찾습니다. Delta Modulation은 PCM보다 간단한 방법으로, 샘플링 주파수가 낮은 음성 신호를 디지털 신호로 변환할 때 유용하게 사용됩니다.
계산문제
💡 Baud rate(kbaud/sec) = signal element 수 × bit rate(kbps) 💡 Unipolar encoding (0,1) : Unipolar NRZ(non-return-to-zero)Bit 1 → high V
Bit 0 → 0 V
Bit 1→-V
Bit 0 → +V
Bit 1→ 유지
Bit 0 → 반전
⇒ Self synchronization으로 해결 가능!
💡 NRZ-I, NRZ-L → **self synchronization X, DC component O, baseline wandering O, clock drift O → transmission rate는 좋음** → NRZ-I가 DC component 생성할 가능성이 적으므로 NRZ-L보다 baseline wandering과 clock drift면에서 더 좋음 → NRZ-I is better 💡 Polar encoding : RZ(Return-to-Zero)first element → LOW / HIGH
second element → 0
→ self synchronization O
→ baseline wandering O
→ DC component O
→ 데이터 요소당 2개의 신호 필요 → lower bit rate
→ 신호 레벨이 3개(LOW,0,HIGH) → lower accuracy
→ signal이 많음 ⇒ bit rate, accuracy 모두 low
→ self synchronization O
→ base wandering X
→ clock drift X
→ DC component X
→ 데이터 인코딩 위한 신호 레벨 변화가 많으므로 bandwidth 많음 → low accuracy
💡 Bipolar encoding → 0과 1 중 하나의 이진 데이터를 0으로 인코딩 → 나머지 하나는 LOW/HIGH 💡 Bipolar Encoding : AMI (Alternate Mark Inversion) → DC component 제거하기 위해Bit 1 → LOW와 HIGH를 번갈아가며 ⇒ 한 번 1이 LOW였으면 그 다음 1은 HIGH
Bit 0 → 0V
문제 : Bit 0 → 0V로 인코딩되면 0이 지속돼서 self synchronization 안될 수 있음
→ 그래서 Scrambling을 사용해서 overhead없이 연속된 0 제거!
00000000 → 000VB0VB
Scrambling : HDB3(High-Density Bipolar 3-Zero)
→ 양의 신호, 음의 신호수가 균형을 이루도록
→ DC component 제거
→ 동기화문제 방지
→ non-zero가 홀수개 → 000V
→ non-zero가 짝수개 → B00V
→ non-zero에 B, V, 1 포함
11 0000 1 0000 00000 → 11(짝수개) B00V 1(홀수개) 000V(짝수개) B00V
💡 Bipolar Encoding : Pseudo-ternary encodingBit 1 → 0V
Bit 0 → LOW와 HIGH를 번갈아가며 ⇒ 한 번 0이 LOW였으면 그 다음 0은 HIGH
2B1Q (2개의 Bit가 하나의 signal 요소로 인코딩)
→ 2bits, 4 signal levles(Q)
→ 더 낮은 bandwidth 요구
→ DSL 에서 사용
8B6T (8개의 Bit를 6개의 3단계 signal 요소로 인코딩)
→ 8 Bits, 6 three-level signal element
→ +의 개수 = -의 개수(근데, +가 하나 많아도됨)
→ +가 하나 더 있는 신호 요소가 2개 이어지면, 두 번째 신호 요소는 반전됨
PCM
→ 각 샘플의 신호 크기를 찾아 샘플링
Delta Modulation
→ 이전 샘플과의 차이를 찾아 샘플링
→ 더 단순!
1 : increased from last sample
0 : decreased from last sample