第二章 マルチメディア通信の基礎技術 2・1 2・2 2・3 2・4 情報源の性質 時間領域と周波数領域 時間領域と周波数領域の変換方法 標本化 2・1 情報源の性質 (1) 音声 人の音声は 0.3 ~ 3.4 kHz の周波数範囲に エネルギーが集中 1 Hz あたりの長時間実効値 (dB) (総合レベルとの比率) 人の会話の音声周波数スペクトル(図2・1) -20 -30 -40 男声 女声 -50 -60 -70 0.1 0.2 0.3 0.5 1 2 周 波 数 (kHz) 3 5 10 (2) 画像 画面の走査 (図2・2) 帰線 走査線 走査により2次元の画像情報を1次元の時系列 情報に変換している 映像信号の最高周波数 (図2・3) 画素 走査線幅 (a)市松模様 (b)方形波形 (c)正弦波形 y 1 2 b fm = fp n 2 h x [Hz] ここで、fp = 30 : 1秒間のフレーム数 n = 525 : 走査線数 b/h = 4/3 : 画面の横と縦の長さの比(アスペクト比と呼ぶ) y/x = 0.95/0.84 : 帰線期間を除いた垂直/水平の有効走査率 2・2 時間領域と周波数領域 x(t) = A sin (t + ) 時間領域での表現 時間領域と周波数領域の表現(図2・4) A s int 合成波 x(t) A 振幅 B s in3t B C C s in5t (a) 時間領域 t (b) 周波数領域 x(t) = A sin t + B sin 3t + C sin 5t 角周波数 2・3 時間領域と周波数領域の変換方法 (1) フーリエ級数:周期関数の場合 x(t) = a0 + a0 = 1 T an = 2 T bn = 2 T (a cos n t + b sin n t), n =1 n n ( = 2 / T ) T /2 x(t) dt –T / 2 T /2 x(t) cos nt dt –T / 2 T /2 –T / 2 x(t) sin nt dt (n = 1, 2, 3, ·····) 複素数の導入 負の周波数も導入 係数が一種類になる cos t = (e j t + e– j t) / 2 j t – j t sin t = (e – e ) / 2 j x(t) = n = – 1 cn = T cn e jn t T /2 – jn t x(t) e –T / 2 dt を利用して 実数の係数との関係 c0 = a0 cn = (an – jbn) / 2 c–n = (an + jbn) / 2 共役の関係 フーリエ級数の例1 時間的に周期的な矩形パルス(図2・5) x T E -T/2 0 t T/2 – t では x(t) = E 2 2 – T t < – と < t T では x(t) = 0 2 2 2 2 フーリエ級数の例2 a0 = 1 T 2 an = T x(t) dt = E T –T / 2 T /2 T /2 2E x(t) cos nt dt = T –T / 2 /2 cos nt dt – / 2 = 2E sin n t = 2E 2 sin n / 2 n – / 2 T n T sin n 2 = 2E n T 2 bn = 0 (n = 1, 2, 3, ) /2 フーリエ級数の例3 an は標本化関数の形状(図2・6) s iny y -4 -5 -2 -3 2 - 0 4 3 5 y フーリエ級数の例4 an の数値例(図2・7): T = 3 の場合 an 2E T E T a1 a2 a0 2 0 2 T 3 角周波数 a4 a5 (2) フーリエ変換 非周期関数の場合 周期Tを無限大にする X( ) = x(t) e– j tdt :フーリエ変換 – x(t) = 1 2 – X( ) e j td :フーリエ逆変換 単一パルスの時間波形とそのフーリエ変換(図2・8) X x E 2 0 (a) 時間領域 – t でのみ x(t) = E 2 2 (b) 周波数領域 X() = – j t x(t) e /2 dt = E e– j tdt – / 2 – – j t その他の時間では0 0 t =E e – j /2 – /2 sin = E 2 2 j /2 – j /2 e – e 2E = 2j 単一パルスの時間波形とそのフーリエ変換 0 の極限:デルタ関数 (t) = (t = 0) 0 (t 0) , (t) dt = 1 – sin X( ) = lim 2 = 1 0 2 あらゆる周波数成分を均一に含む 理想低域フィルタのインパルス応答(図2・9) x X 2W 2W sin 2Wt フィルタで カット 1 2Wt フィルタで カット 0 2W (a) 周波数領 域 1 2W 0 (b) 時間領域 t 2・4 標本化 標本化した後で0〜Wの理想低域フィルタを通す sin 2W (t – n /2W ) n x(t) = x n =– 2W 2W (t – n /2W ) 標本化の定理 標本化の定理の説明図(図2・10) x ( n /2W ) x (t) sin 2W (t – n /2W ) 2W (t – n /2W ) t 1/2W 完全に再現できる:但し最大周波数がW以下のとき
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