background image

Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

tel. +48 12 6172852, fax +48 12 6342372

e-mail: 

kantor@kt.agh.edu.pl

Podstawy 

Telekomunikacji – 

jednostki, kanały, 

ograniczenia

mgr inż. Mirosław Kantor

Katedra Telekomunikacji AGH

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

2

Plan wykładu

• Sygnały
• Decybele i jednostki pochodne
• Pasmo transmisyjne
• Przepływność a opóźnienie
• Teoria informacji Claude’a Shannona
• Prawo Moore’a

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

3

Sygnały

Sygnały są fizyczną reprezentacją wiadomości

Są nośnikiem informacji przekazywanych na dowolne odległości

Powstają w nadajnikach (koderach)

Przesyłane są przez kanał telekomunikacyjny

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

4

Własności sygnału

Każdy sygnał może być opisany przez jedną z następujących 

wielkości:

czas trwania

, który może być ograniczony jakimś przedziałem 

czasowym, formalnie przedstawionym jako różnica pomiędzy 

końcem przedziału T2 i początkiem przedziału T1,

wartość chwilową sygnału

, mierzoną w jednostkach właściwych 

dla danej wielkości,

funkcję opisującą przebieg sygnału

, przy czym sygnał może być 

funkcją jednej zmiennej lub wielu zmiennych niezależnych,

specyficzne własności

 opisujące naturę danego sygnału, takie jak: 

amplituda, częstotliwość, energia, moc, okresowość, itp.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

5

Rodzaje sygnałów

Sygnał analogowy

• Jeżeli funkcja opisująca sygnał przyjmuje dowolne wartości, to mówimy 

o sygnale analogowym. 

• Prawie wszystkie sygnały występujące w otaczającym nas świecie są 

analogowe. 

• W opisie matematycznym sygnał analogowy przedstawia się poprzez 

funkcje ciągłe (różniczkowalne).

Sygnał cyfrowy 

• Kiedy sygnał może przyjmować tylko pewne z góry ustalone wartości, to 

mówimy, że jest dyskretny. 

• Jeżeli dopuszczalne wartości lub przedziały wartości uznajemy za 

wartości liczbowe, to określa się go jako cyfrowy. 

• Sygnał może w sobie nieść zakodowaną informację ale, aby to było 

możliwe jego odbiorca i nadawca danych muszą razem tworzyć kanał 
komunikacji.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

6

Częstotliwość próbkowania

 

Dyskretyzacja

 sygnału ciągłego zazwyczaj wiąże się 

z utratą 

części informacji o nim.

 Sygnał ciągły może być ponownie odtworzony z 

sygnału 

dyskretnego, jeśli był próbkowany z 

częstotliwością co 

najmniej dwa razy większą od   

granicznej częstotliwości 

swego widma. 

 Ta częstotliwość nazywa się 

częstotliwością 

Nyquista

.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

7

Moc sygnału – decybel [dB]

Stosunek 

mocy

[dB]

1/100

-20

1/10

-10

1

0

10

10

100

20

1000

30

10000

40

10

7

70

Moc [dB] =
 10 log 

(P

wy

/P

we

)

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

8

Dualizm decybela

• Określa moc względną

Porównanie mocy dwóch sygnałów

Moc [dB] = 10 log (P

wy

/P

we

)

• Określa moc bezwzględną

Przyrównanie mocy sygnału do wartości 
odniesienia

Moc [dBW] = 10 log (P

wy

/1[W])

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

9

milidecybel [dBm]

• Określa 

TYLKO

 moc bezwzględną

Przyrównanie mocy sygnału do wartości 
odniesienia, ale mniejszej

Moc [dBm] = 10 log (P

wy

/1[mW])

• Jest jednostką mniejszą o 30 jednostek

P [dBW] = P [dBm]-30

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

10

Inne jednostki

• W transmisji wideo:

U [dBmV] = 20 log (U

wy

/1[mV])

mierzone przy impedancji 75 

• W transmisji sygnałów:

I [dBmA] = 20 log (I

wy

/1[mA])

• Do pomiaru mocy względnej sygnału 

(archaiczne)

P [Np] = 10 ln (P

wy

/P

we

)

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

11

Przedrostki, wielokrotności

10

3

Kilo

k

10

6

Mega

M

10

9

Giga

G

10

12

Tera

T

10

15

Peta

P

10

-3

Mili

m

10

-6

Mikro

10

-9

Nano

n

10

-12

Piko

p

10

-15

Femto

ƒ

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

12

Kanał komunikacyjny

• Kanał komunikacji to połączenie pozwalające na komunikację pomiędzy dwoma 

uczestnikami wymieniającymi się informacjami. Każdy przekaz jest wysyłany 
przez nadawcę oraz odbierany przez adresata wiadomości.

• Kanał może pozwalać na komunikację jednostronną (ang. simplex), 

dwustronną, ale tylko w jedną stronę na raz (ang. half duplex) lub na 
równoczesny przekaz informacji w tym samym czasie w obu kierunkach (ang. 
full duplex).

• W rzeczywistości kanał komunikacyjny jest zwykle jakimś fizycznym medium, 

np. powietrzem, miedzianym przewodem czy siecią komputerową. Dużym 
problemem jest pojawianie się przesłuchów. Jeżeli na wiele kanałów 
komunikacji dzieli wspólne medium transmisyjne, to różni nadawcy mogą się 
nawzajem zakłócać.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

13

Szerokość pasma 

transmisyjnego

• Jest to różnica między częstotliwością 

najwyższą a najniższą stosowaną w 

danym celu

Szerokość pasma sygnału

Szerokość pasma kanału

• Oznacza dostępną granicę (przedział) 

w jakiej mogą być transmitowane 

sygnały np. w kanale

• Jednostką jest 

herc [Hz]

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

14

Pasmo telefoniczne

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

15

Szerokość pasma 

transmisyjnego

Przeważnie  pasmo  przenoszenia  na  charakterystyce 
amplitudowo-częstotliwościowej  A=  f(f)  przyjmuje 
kształt dzwonu.

Pasmo  przenoszenia  jest  to 
taki zakres częstotliwości, w 
którym  tłumienie  sygnału 
jest  nie  większe  niż  -3  dB 
(amplituda osiąga wtedy nie 
mniej  niż  70,7%  wartości 
sygnału maksymalnego). 

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

16

Przepływność, szybkość 

generowania znaków

Przepływność

: ilość informacji przesyłanej w jednostce czasu

bit/s lub wielokrotności

bit – najmniejsza ilość informacji potrzebna do określenia, który z dwóch równie 

prawdopodobnych stanów przyjął układ

Szybkość generowania znaków

: szybkość z jaką następują zmiany momentów 

znamiennych dla sygnału (np. wartości napięcia)

bod (Baudot)

liczba zmian na sekundę

Przykład: 250 bodów oznacza, że w ciągu sekundy sygnał może zmienić się 250 razy. Jeżeli każda 

zmiana sygnału niesie z sobą informację o 4 bitach, oznacza to, że w ciągu każdej sekundy 

przesyłanych jest 1000 bitów.

gdy każda zmiana sygnału niesie ze sobą informację tylko o jednym bicie, 

wtedy ilość bodów jest równa prędkości transmisji danych

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

17

Kodowanie

• Aby przesłać jakieś dane konieczne jest ich 

zakodowanie

 w odpowiedniej 

formie pasującej do danego medium. 

• W teorii informacji 

kod

, to wzajemnie jednoznaczne odwzorowanie, które 

każdej wiadomości z alfabetu źródła, przyporządkowuje ciąg określonych 

symboli kodowych. 

Słowem kodowym

 nazywamy ciąg symboli kodowych przyporządkowany do 

konkretnej wiadomości.

• Odbiorca może zrozumieć otrzymaną informację dopiero po jej 

zdekodowaniu

• Jeżeli odbiorców jest wielu, to bardzo ważne jest 

właściwe adresowanie

 

każdego komunikatu dzięki czemu wiadomości docierają do określonych 

odbiorców.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

18

Przykład kodu

kod Morse'a
kod Huffmana, 
kod ASCII przypisujący 7 bitowej liczbie (128 kombinacji) 
znaki pisarskie
kod binarny i kod Graya
kody liniowe
kod pocztowy
kod Q
Unicode

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

19

Przepływność i szybkość 

generowania znaków

Przepływność

 (prędkość transmisji, prędkość przesyłu, 

ang. bit rate) - częstość z jaką informacja (mierzona w 
bitach)  przepływa  przez  pewien  (fizyczny  lub 
metaforyczny) punkt

K = V log

2

 n

K – przepływność w bit/s
V – szybkość generowania znaków w bodach
n – liczba wartości sygnału

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

20

Opóźnienie transmisji 

sygnału

• Zależy od rodzaju medium transmisyjnego, 

zastosowanych urządzeń (węzłów) oraz warunków 

sieciowych

• Czas przejścia 1 bitu przez łącze = czas przebycia 1 

km  długość łącza w km

• Czas wprowadzania wiadomości do łącza = liczba 

bitów w wiadomości / szybkość wprowadzania bitów 

(przepływność urządzenia)

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

21

Opóźnienie transmisji 

sygnału

• Prędkość rozchodzenia się impulsu 

elektromagnetycznego jest bliska prędkości światła

• Czas obróbki danych w węzłach jest podawany w 

danych technicznych

• Czas natłoku związany jest z liczbą kolizji i 

powtórzeń transmisji danych

• Awarie ?

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

22

Jakość transmisji danych

• SNR: 

Signal to Noise Ratio

 (lub S/N) – stosunek mocy 

sygnału do mocy szumów

• BER: 

Bit Error Rate

 – elementarna stopa błędów 

określająca stosunek liczby bitów przesłanych z 

błędami, do całkowitej liczby wysłanych bitów

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

23

Claude Shannon – teoria 

informacji

• Ilość informacji można mierzyć: ilość 

informacji jest określona przez 
prawdopodobieństwo, że spośród 
wszystkich przesyłanych wiadomości, 
konkretna wiadomość będzie wybrana

• Jednostka informacji: bit 

(reprezentowana przez jeden z dwóch 
równoprawdopodobnych stanów )

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

24

Ilość informacji

• Ilość informacji związana jest ze 

zdarzeniem

I

i

 = - log

2

 P

i

• Gdzie P

i

 jest prawdopodobieństwem 

zajścia zdarzenia 

i

• Jeżeli P

i

 = 0.5 to I

i

 wynosi 1 bit

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

25

Przykład zawartości 

informacji

• Załóżmy, że na egzaminie wystawiano oceny 

6, 5, 4, 3, 2

• Jaką ilość informacji w bitach otrzyma student, 

który dowie się, że nie dostał oceny 2

• O ile więcej informacji potrzebuje student by 

określić swoją ocenę ?

• Czyli potrzeba jeszcze: 2.32 – 0.32 = 2 bity

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

26

Zawartość informacji

Prawdopodobieństw

o przyjęcia jednej 
z wartości

   Średnia zawartość informacji 

osiąga maksimum dla p=0.5 

czyli oba zdarzenia są 

jednakowo prawdopodobne

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

27

Granica pojemności kanału 

(pojemność Shannona)

C=W•log

2

 (1+ S/N)

C – przepływność strumienia w bit/s
W – szerokość pasma w Hz
S/N – stosunek mocy sygnału do mocy szumu

Przykład: S/N = 1000 (30dB)

W = 3100 Hz
C = ?

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

28

Prawo Moore’a

Źródło: CANARIE Inc.

background image

© Mirosław Kantor   

kantor@kt.agh.edu.pl

29

Podsumowanie


Document Outline