三者相提并论,大家可以先闭着眼睛思考一下这有什么不同。无论是从事基带工作的信号处理工程师,还是做数字通道传输的中频处理工程师,我们每天都在和他们打交道,但你是否曾经把这三个概念放在一起来明确辨别一下?下面来说说我的理解吧。
先说信息,它是真正有价值的东西,是沟通双方都可以直接感知和接受的东西。
信号是信息经过一系列转化后的产物,它存在于沟通双方的传输路径中。由于物理原因,信息很难从A处直接传到B处,那么就需要将信息转化为信号来实现这一目标。
信息和信号的转换需要根据双方达成一致的调制/解调方法来完成,而信号的传输则需要根据传输通道的特性来设计和实现。
数据则是用数字的方法对信息和信号进行表征和描述。对于数据,首先要交代数据得到的环境,区分有用和无用的部分,并得到数据处理或数据分析前需要掌握的信息。数据的长短、格式、位宽、采样率等等都是数据处理和分析前要注意的因素。
信号、杂波、噪声
前面已经提到了信号的概念,为啥这里又冒出来了呢?因为概念是建立在具体情景中来描述的,是有参考物的。要说清楚一个概念,一定要说清楚用来参考的概念。
信号、杂波、噪声都是存在于沟通双方的传输路径中的,都不是信息这样可以被沟通双方直接感知和接受的。
在这里,信号指的是有用的成分,而杂波和噪声都是无用的成分。
信号经过解调是可以被检测出来成为有用信息的,而杂波和噪声被解调以后会得到错误的信息。
从频谱特性来看,信号和杂波的频谱分布是有特定位置的,而噪声的频谱分布没有规律,在整个分析频段内都会累积。在信号功率不变的情况下,杂波和噪声的存在都会增加信号的检测难度。
杂波的功率增加会导致信噪比的下降,严重的话杂波可能湮没信号,导致解调出完全错误的信息。噪声的功率增加会导致信噪比的下降,提高检测难度。
杂波和噪声都可能在每一个传输环节产生,可能是设计本身的原因,也可能是来自外界的干扰,在设计中要采取措施,尽量减少它们的产生和影响。
在数字处理中,要提高信噪比,需要设计专门的滤波器去过滤其中的杂波成分;要提高信噪比,需要增加信号的相干或非相干积分时间,这是因为在积分过程中,噪声是不累加的,而信号是会累加的。
再多补充一下,噪声用滤波器是滤不掉的,杂波和信号一样是会积分累加的。
带宽、采样率、数据率
当我们拿到一组数据,要知道这组数据的带宽、采样率、数据率。这几个概念是特别容易混淆的,很多工作多年的工程师在阐述的时候依然辨别不清,导致沟通损耗。
首先说说带宽,带宽应用的领域非常多。如果你是做有线的,比如交换网、存储、总线接口等,带宽指的是数据的通行能力,等效于数据率。我们是做无线的,带宽指的是频带的宽度。如果你换了行业,这点一定要注意区分。
在这里,带宽是信号层面的概念。要知道带宽信息,可以将时域数据做FFT转化为频域,观察信号覆盖的频率范围。对于模拟信号,带宽用来标识传输信号所占有的频率宽度,这个宽度由传输信号的最高频率和最低频率决定,两者之差就是带宽值。
在数字部分,频率是可以为负的,信号的带宽就是正负最大频率的差值。
关于负频率是否物理存在的解释有点纠结,就不在此处阐述,你只需知道在数字信号分析的时候频率坐标轴是有正负的,负频率和正频率都是独立的频带分析样本。
相比之下,采样率和数据率是数据层面的概念。采样率,即采样频率,定义为每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。
采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间,它是采样之间的时间间隔。
根据采样定理,如果信号是有限带宽的,并且采样频率高于信号带宽的两倍,那么,原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
因此,为了最大程度的保留原有信号,通常我们采集数据使用的采样率都是大于单边带信号最大频率值的两倍。
当我们拿到一组数据,可以认为这组数据的可分析总带宽就是采样率,而有效带宽是小于总带宽的。由于设计和实现的原因,有效带宽和总带宽的比值通常小于0.7。
比如基带送出的LTE的10MHz信号,采样率通常为15.36Msps;20MHz信号,采样率通常为30.72Msps。在实际工作中,我们没有人去说可分析总带宽这样的概念,就说信号的采样率。
数据率说的就是数据的传输能力,单位是Bit/s或者Byte/s。这个概念更体现在设计实现过程中。受限于信号的传输时钟、通道数、位宽等影响,即使是同样带宽的信号,不同的设计中数据率也可能不同。