Файл: Методы кодирования данных (Кодирование информации. История, понятие и виды).pdf

HDB3 – High Density Bipolar 3 (биполярное кодирование с высокой плотностью) и PE – Phase Encode (фазовое кодирование)

Для высоких скоростей передачи используются биполярное кодирование с высокой плотностью (High density bipolar code of order 3 – HDB3). Представление битов в методе HDB3 лишь незначительно отличается от представления, используемого алгоритмом AMI. При наличии в потоке данных 4 последовательных битов 0 последовательность изменяется на 000V, где полярность бита V такая же, как для предшествующего ненулевого.

High Density Bipolar code – Биполярный код высокой плотности второго (третьего) порядка. Эквивалентен коду с возвратом к нулю (RZ) и с инверсией для логических 1. Последовательность 000 (соответственно 0000) заменяется на 00V или B0V (соответственно 000V или B00V). Число B сигналов между V–сигналами всегда нечетно. В результате возникает трехуровневый код

Представление битов в методе HDB3 лишь незначительно отличается от представления, используемого алгоритмом AMI: При наличии в потоке данных 4 последовательных битов 0 последовательность изменяется на 000V, где полярность бита V такая же, как для предшествующего ненулевого импульса (в отличие от кодирования битов 1, для которых знак сигнала V изменяется поочередно для каждой единицы в потоке данных). Этот алгоритм снимает ограничения на плотность 0, присущие кодированию AMI, но порождает взамен новую проблему – в линии появляется отличный от нуля уровень постоянного напряжения за счет того, что полярность отличных от нуля импульсов совпадает [15].

Для решения этой проблемы полярность бита V изменяется по сравнению с полярностью предшествующего бита V. Когда это происходит, битовый поток изменяется на B00V, где полярность бита B совпадает с полярностью бита V. Когда приемник получает бит B, он думает, что этот сигнал соответствует значению 1, но после получения бита V (с такой же полярностью) приемник может корректно трактовать биты B и V как 0. Метод HDB3 удовлетворяет всем требованиям, предъявляемым к алгоритмам цифрового кодирования, но при использовании этого метода могут возникать некоторые проблемы.

Ни в одной из версий Ethernet не применяется прямое двоичное кодирование бита 0 напряжением О В и бита 1 – напряжением 5В, так как такой способ приводит к неоднозначности. Если одна станция посылает битовую строку 00010000, то другая может интерпретировать ее как 10000000 или 01000000, так как они не смогут отличить отсутствие сигнала (О В) от бита О (О В). Можно, конечно, кодировать единицу положительным напряжением +1 В, а ноль – отрицательным напряжением –1В. Но при этом все равно возникает проблема, связанная с синхронизацией передатчика и приемника. Разные частоты работы их системных часов могу привести к рассинхронизации и неверной интерпретации данных. В результате приемник может потерять границу битового интервала. Особенно велика вероятность этого в случае длинной последовательности нулей или единиц [9].

---

Таким образом, принимающей машине нужен способ однозначного определения начала, конца и середины каждого бита без помощи внешнего таймера. Это реализуется с помощью двух методов: манчестерского кодирования и разностного манчестерского кодирования. В манчестерском коде каждый временной интервал передачи одного бита делится на два равных периода. Бит со значением 1 кодируется высоким уровнем напряжения в первой половине интервала и низким – во второй половине, а нулевой бит кодируется обратной последовательностью – сначала низкое напряжение, затем высокое. Такая схема гарантирует смену напряжения в середине периода битов, что позволяет приемнику синхронизироваться с передатчиком. Недостатком манчестерского кодирования является то, что оно требует двойной пропускной способности линии по отношению к прямому двоичному кодированию, так как импульсы имеют половинную ширину. Например, для того чтобы отправлять данные со скоростью 10 Мбит/с, необходимо изменять сигнал 20 миллионов раз в секунду. Манчестерское кодирование показано ниже, на схеме «б» (Рис.19).

Разностное манчестерское кодирование, показанное на схеме «в» (Рис. 19), является вариантом основного манчестерского кодирования. В нем бит 0 кодируется изменением состояния в начале интервала, а бит 1 – сохранением предыдущего уровня. В обоих случаях в середине интервала обязательно присутствует переход. Разностная схема требует более сложного оборудования, зато обладает хорошей защищенностью от шума. Во всех сетях Ethernet используется манчестерское кодирование благодаря его простоте. Высокий сигнал кодируется напряжением в +0,85 В, а низкий сигнал––0,85 В, в результате чего постоянная составляющая напряжения равна О В. Разностное манчестерское кодирование в Ethernet не используется, но используется в других ЛВС (например, стандарт 802.5, маркерное кольцо) [15].

Рисунок 19 – Потоковое кодирование информации

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы достигнута цель исследования – осуществлен анализ методов кодирования данных. Для достижения цели были выполнены следующие задачи:

• проанализирована история кодирования данных;
• рассмотрены понятие и виды кодирования данных;
• охарактеризованы методы кодирования данных:
• NRZ;
• NRZI;
• RZ;
• AMI;
• HDB3;
• PE.

Информация – ключевой ресурс в развивающейся современной цивилизации, и методы, средства и способы ее обработки и кодирования будут только усложняться, множиться и совершенствоваться. В связи с этим проблему нельзя назвать до конца изученной – ведь материал для новых исследований будет только прибывать.

---

Также при выполнении работы определено, что методы кодирования данных могут варьироваться в зависимости от того, какой именно тип данных обрабатывается. В то же время, к сегодняшнему дню сформировались определенные системы, позволяющие в некоторой степени унифицировать процесс кодирования данных того или иного типа.

В любом случае, нельзя назвать проблему до конца изученной, так как развитие современных информационных технологий не останавливается – следовательно, развитие методов кодирования данных не только возможно, но со временем станет необходимым.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Белоногов, Г. Г. Автоматизация процессов накопления, поиска и обобщения информации / Г. Г. Белоногов, А. П. Новоселов. – М.: Наука, 2016. – 256 c.
2. Берлекэмп, Э. Алгебраическая теория кодирования / Э. Берлекэмп. – М., 2016. – 281 c.
3. Вдовин, В. М. Информационные технологии в финансово–банковской сфере: Учебное пособие / В. М. Вдовин, Л. Е. Суркова. – М.: Дашков и К, 2016. – 304 c.
4. Венделева, М. А. Информационные технологии в управлении.: Учебное пособие для бакалавров / М. А. Венделева, Ю. В. Вертакова. – Люберцы: Юрайт, 2016. – 462 c.
5. Ветитнев, А. М. Информационные технологии в социально–культурном сервисе и туризме. Оргтехника: Учебное пособие / А. М. Ветитнев, В. В. Коваленко, В. В. Коваленко. – М.: Форум, 2018. – 128 c.
6. Гавриленкова, И. В. Информационные технологии в естественнонаучном образовании и обучении. Практика, проблемы и перспективы профессиональной ориентаци. Монографии / И. В. Гавриленкова. – М.: КноРус, 2018. – 284 c.
7. Гаврилов, Л. П. Информационные технологии в коммерции: Учебное пособие / Л. П. Гаврилов. – М.: Инфра–М, 2018. – 47 c.
8. Гаврилов, М. В. Информатика и информационные технологии: Учебник для прикладного бакалавриата / М. В. Гаврилов, В. А. Климов. – Люберцы: Юрайт, 2016. – 383 c.
9. Гоппа, В. Д. Введение в алгебраическую теорию информации / В. Д. Гоппа. – М., 2017. – 370 c.
10. Гохберг, Г. С. Информационные технологии: Учебник / Г. С. Гохберг. – М.: Академия, 2015. – 368 c.
11. Кадомцев, Б. Б. Динамика и информация / Б. Б. Кадомцев. – М. 2015. – 140 c.
12. Кельберт, М. Я. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Том 3. Теория информации и кодирования / М. Я. Кельберт. – М.: МЦНМО, 2016. – 614 c.
13. Коломейченко, А. С. Информационные технологии: Учебное пособие / А. С. Коломейченко, Н. В. Польшакова, О.В. Чеха. – СПб.: Лань, 2018. – 228 c.
14. Коноплева, И. А. Информационные технологии. / И. А. Коноплева, О. А. Хохлова, А. В. Денисов. – М.: Проспект, 2015. – 328 c.
15. Костров, Б. В. Основы цифровой передачи и кодирования информации / Б. В. Костров. – ТехБук, 2017 г., 192 стр.
16. Кузнецова, Е. Ю. Информатика. Информация. Кодирование и измерение. 7–9 классы. Дидактические материалы. ФГОС / Е. Ю. Кузнецова. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2018. – 249 c.
17. Макарова, Н. В. «Информатика»: Учебник / Н. В. Макарова. – М.: Финансы и статистика, 2015 г. – 768 с.
18. Мальцев, Ю. Н. Введение в дискретную математику. Элементы комбинаторики, теории графов и теории кодирования / Ю. Н. Мальцев, Е. П. Петров. – М., 2017. – 430 c.
19. Степаненко, О. С. Персональный компьютер. Самоучитель / О. С. Степаненко. – Диалектика. 2015, 28 стр.
20. Хазен, А. М. Введение меры информации в аксиоматическую базу механики / А. М. Хазен. – М., 2013. – 986 c.
21. Холево, А. С. Введение в квантовую теорию информации / А. С. Холево. – М., 2016. – 961 c.
22. Цымбал, В. П. Задачник по теории информации и кодированию / В. П. Цымбал. – Москва: Машиностроение, 2014. – 512 c.
23. Чечета, С. В. Введение в дискретную теорию информации и кодирования / С. В. Чечета. – М.: Московский центр непрерывного математического образования (МЦНМО), 2017. – 713 c.

---