Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer
Lecture PowerPoints By Lami Kaya, © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Bölüm 6 Bilgi Kaynakları ve Sinyaller
© 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Topics Covered 6.1 Introduction 6.2 Information Sources
6.3 Analog and Digital Signals 6.4 Periodic and Aperiodic Signals 6.5 Sine Waves and Signal Characteristics 6.6 Composite Signals 6.7 The Importance of Composite Signals and Sine Functions 6.8 Time and Frequency Domain Representations 6.9 Bandwidth of an Analog Signal 6.10 Digital Signals and Signal Levels 6.11 Baud and Bits Per Second 6.12 Converting a Digital Signal to Analog © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 3 3

Anlatılacak Konular 6.1 Giriş 6.2 Bilgi Kaynakları
6.3 Analog ve Sayısal Sinyaller 6.4 Periyodik ve A-periyodik Sinyaller 6.5 Sinüs Dalgaları ve Sinyal Karakteristikleri 6.6 Bileşik Sinyaller 6.7 Bileşik Sinyallerin ve Sinüs Fonksiyonlarının Önemi 6.8 Zaman ve Frekans Alanı(domain) Temsilleri 6.9 Analog sinyalin Band Genişliği 6.10 Sayısal Sinyaller ve Sinyal Seviyeleri 6.11 Baud ve Saniye Başına düşen bitler (Bits Per Second ) 6.12 Dijital Sinyalin Analog Sinyale Çevrilmesi © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Topics Covered 6.13 The Bandwidth of a Digital Signal
6.14 Synchronization and Agreement About Signals 6.15 Line Coding 6.16 Manchester Encoding Used in Computer Networks 6.17 Converting an Analog Signal to Digital 6.18 The Nyquist Theorem and Sampling Rate 6.19 Nyquist Theorem and Telephone System Transmission 6.20 Encoding and Data Compression © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Anlatılacak Konular 6.13 Dijital Sinyalin Band Genişliği
6.14 Sinyaller Hakkında Senkronizasyonlar ve Anlaşmalar 6.15 Satır Kodlama (Line Coding ) 6.16 Bilgisayar Ağlarında Kullanılan Manchester Encoding 6.17 Analog Sinyallerin Dijitallere Çevrilmesi 6.18 Nyquist Theoremi ve Örnekleme Oranı (Sampling Rate) 6.19 Nyquist Theoremi ve Telefon Sistem Gönderimi 6.20 Encoding ve Veri Sıkıştırma © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 6 6

6.1 Introduction This chapter Successive chapters
Begins exploration of data communications in more detail Examines the topics of information sources Studies the characteristics of the signals that carry information Successive chapters continue the exploration of data communications by explaining additional aspects © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.1 Giriş Bu Bölümde Başarılı Bölümler
Veri İletişimini daha detaylı bir şekilde incelemeye başlayacağız Bilgi kaynaklarınını inceleyeceğiz Bilgi taşıyan sinyallerin karakteristiğine çalışacağız. Başarılı Bölümler Veri iletişimi keşfine yeni bakış açılarını açıklayarak devam edeceğiz, © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 8 8

6.2 Information Sources Communication system accepts input from one or more sources and delivers to a specified destination For the Internet, the source and destination of information are a pair of application programs that generate and consume data Data communications theory concentrates on low-level communications systems information sources can include microphones, sensors, and measuring devices, such as thermometers and scales destinations can include audio output devices such as earphones and loud speakers as well as devices such as LEDs that emit light © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.2 Bilgi Kaynakları İletişim sistemleri bir yada birden fazla kaynaktan girdi alır ve belirlenen hedefe teslim eder. Internet için, hedef ve kaynak bilgisi uygulamanın iki uygulama içerir Veri oluşturmak ve tüketmek için Veri İletişim Teorisi düşük seviye iletişim sistemleri üzerine konsantre olur. Bilgi kaynakları mikrofonlar, sensörler ve hesaplama yapan cihazları(termometre gibi) içerir Hedefler Bilgisayarlar kulaklı ve hoparlör gibi çıkış cihazları içerebilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 10 10

6.3 Analog and Digital Signals
Data communications deals with two types of information: analog digital An analog signal is characterized by a continuous mathematical function when the input changes from one value to the next, it does so by moving through all possible intermediate values A digital signal has a fixed set of valid levels each change consists of an instantaneous move from one valid level to another Figure 6.1 illustrates the concept by showing examples of how the signals from an analog source and a digital source vary over time © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.3 Analog ve Sayısal Sinyaller
Veri İletimi iki çeşit bilgi ile uğraşır: analog dijital Analog sinyal sürekli(continuous ) matematiksel fonksiyon şeklinde karakterize edilir when the input changes from one value to the next, it does so by moving through all possible intermediate values Dijital sinyal sabit geçerli seviye kümesine sahiptir Her değişim geçerli bir değerden diğer değere anlık geçişleri içerir. Şekil 6.1, konsepti gösterir Analog kaynak ve dijital kaynağın zaman içerisinde nasıl değiştiğini örnekleri ile göstermiştir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 12 12

6.3 Analog ve Sayısal Sinyaller

6.4 Periodic and Aperiodic Signals
Signals are broadly classified as periodic aperiodic (sometimes called nonperiodic) classification depends on whether they repeat For example: Figure 6.1a is aperiodic over the time interval shown because the signal does not repeat Figure 6.2 illustrates a signal that is periodic (i.e., repeating) - periodic signal repeats © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.4 Periyodik ve A-periyodik Sinyaller
Sinyaller genel olarak şu şekilde sınıflandırılırlar: Periyodik(periodic) aperiyodik (aperiodic) (bazen nonperiodic olarak adlandırılır) Sınıflandırılması devam edip etmemesine bağlıdır Mesela: Şekil 6.1a aperiyodiktir çünkü zaman içerisinde sinyal tekrarlamaz Şekil 6.2 periyodik sinyali gösterir – periyodik sinyal tekrar eder. © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 15 15

6.5 Sine Waves and Signal Characteristics
Much of the analysis in data communications involves the use of sinusoidal trigonometric functions especially sine, which is usually abbreviated sin Sine waves are especially important in information sources because natural phenomena produce sine waves when a microphone picks up an audible tone, the output is a sine electromagnetic radiation can be represented as a sine wave We are interested in sine waves that correspond to a signal that oscillates in time Such a signal is shown in Figure 6.2 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.5 Sinüs Dalgaları ve Sinyal Karakteristikleri
Veri iletimleri hakkındaki analizler sinüzoidal(sinusoidal ) trigonometrik fonksiyonların kullanımını içerir Özellikle sine, genellikle sin olarak kısaltılır Sine dalgaları genellikle önemlli bilgi kaynaklarıdır Çünkü doğal olağanüstülük sine dalgaları üretir. Mikrofonu tutup kaldırdığınız zaman duyulabilir olan ton, çıktı olarak sine’dır Elektromanyetik radyasyon sine dalgası olarak temsil edilebilir Sine dalgaları ile ilgileniyoruz , ilgilendiğimiz sinyaller zaman içersinde dalgalanan(oscillates ) sinyallerdir. Bu sinyallere Şekil 6.2 örnek olarak verilebilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 17 17

Important characteristics of signals that relate to sine waves: Frequency: the number of oscillations per unit time (usually seconds) Amplitude: the difference between the maximum and minimum signal heights Phase: how far the start of the sine wave is shifted from a reference time Wavelength: the length of a cycle as a signal propagates across a medium is determined by the speed with which a signal propagates These characteristics can be expressed mathematically Figure 6.3 illustrates the frequency, amplitude, and phase characteristics © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 19 19

Sine dalgaları ile ilişkili sinyallerin önemli karakteristikleri: Frekans: Belirli bir aralığa düşen salınım sayısı (genellikle saniyedir) Amplitüd(Amplitude): Maximum ve minimum sinyal yüksekliği arasındaki fark Faz(Phase): Referans zamana göre kaydırılan sine dalgasının başlangıştan ne kadar uzak olduğu Dalga boyu (Wavelength): Sinyal Cycle’ın uzunluğu ortamda karşıdan karşıya yayılır Hız ile birlikte yayılan sinyalin yayılımı ile hesaplanır Bu karakteristikler matematiksel olarak tanımlanabilirler Şekil 6.3 frekans, amplitüd ve faz karakteristiğini gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 20 20

The frequency can be calculated as the inverse of the time required for one cycle, which is known as the period The example sine wave in Figure 6.3a has a period T = 1 seconds and a frequency of 1 / T or 1 Hertz The example in Figure 6.3b has a period of T = 0.5 seconds its frequency is 2 Hertz Both examples are considered extremely low frequencies Typical communication systems use high frequencies often measured in millions of cycles per second To clarify high frequencies, engineers express time in fractions of a second or express frequency in units such as megahertz (MHz) Figure 6.4 lists time scales and common prefixes used with frequency © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 22 22

Frekans bir cycle da gereken zamanın tersi olarak hesaplanabilir, genellikle periyod olarak bilinir. Örnek olarak şekil 6.3 teki sine dalgası aşağıdakilere sahiptir Periyod T = 1 saniye Ve frekans 1 / T or 1 Hertz Şekil 6.3b deki örnek gösterilmiştir Periyod T = 0.5 saniye Frekansı 2 Hertz’tir İki örnekte son derece düşük frekanslı olarak adlandırılabilir Tipik iletişim sistemleri yüksek frekans kullanırlar Genelde saniye başı milyonlarca cycle ölçülür Yüksek frekansları açıklamak, mühendisler zamanı bölümler olarak belirtirler yada frekans birim olarak ifade ederler mesela megahertz (MHz) Şekil 6.4 zaman aralık listesi ve frekansta kullanılan ortak önek(prefixes) gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 23 23

6.6 Composite Signals Signals like the ones illustrated in Figure 6.3 are classified as simple because they consist of a single sine wave that cannot be decomposed further Most signals are classified as composite the signal can be decomposed into a set of simple sine waves Figure 6.5 illustrates a composite signal formed by adding two simple sine waves © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.6 Bileşik Sinyaller Şekil 6.3 teki gibi gösterilen sinyaller genellikle basit olarak adlandırılır. Çünkü, daha fazla bileşenlerine ayrılmayan basit sine dalgası içerir Çoğu sinyaller genellikle birleşik olarak sınıflandırılır Sinyal basit sine dalgaları kümesi olarak ayrıştırılabilir Şekil 6.5. bileşik sinyali göstermektedir İki sine dalgasının toplanması ile oluşmuştur © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 26 26

6.7 The Importance of Composite Signals and Sine Functions
Why does data communications seem obsessed with sine functions and composite signals? When we discuss modulation and demodulation, we will understand one of the primary reasons: the signals that result from modulation are usually composite signals A mathematician named Fourier discovered that it is possible to decompose a composite signal into its constituent parts a set of sine functions, each with a frequency, amplitude, and phase The analysis by Fourier shows that if the composite signal is periodic, the constituent parts will also be periodic most systems use composite signals to carry information a composite signal is created at the sending end and the receiver decomposes the signal into the simple components © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.7 Bileşik Sinyallerin ve Sinüs Fonksiyonlarının Önemi
Veri iletişimi neden sine fonksiyonları ve bileşik sinyallerden etkilenmiş görünür? Modülasyon ve demodülasyon’u tartştığımızda, en önemli nedenini anlayacağız Modülasyon sonucu oluşan sinyaller genellikler bileşik sinyallerdir. Fourier ismindeki matematikçi keşfetmiştir Bileşik sinyal kendisinin bütünü oluşturan parçalara ayrılması mümkündür Sine fonksiyon kümeleri, bütün frekanslar, amplitüd ve faz Fourier analiz göstermiştirki eğer bileşik sinyal periyodik ise, bileşen bölümleride periyodiktir Çoğu sistemler bilgi taşımak için bileşik sinyalleri kullanır Bileşik sinyal sonlandırma gönderildiği zaman oluşturulur. Alıcı sinyali basit komponentler şeklinde ayrıştırır. © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 29 29

6.8 Time and Frequency Domain Representations
Several methods have been invented to represent composite signals A graph of a signal as a function of time is known as time domain representation The other representation is known as a frequency domain A frequency domain graph shows a set of simple sine waves that constitute a composite function The y-axis gives the amplitude, and the x-axis gives the frequency The function Asin(2pt) is represented by a single line of height A that is positioned at x = t The frequency domain graph in Figure 6.6 represents a composite from Figure 6.5c The figure shows a set of simple periodic signals © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.8 Zaman ve Frekans Alanı(domain) Temsilleri
Bileşik sinyaller temsil için bazı methodlar geliştirilmiştir Zaman fonksiyonunun sinyal grafiği zaman domain’inin temsili olarak bilinir. Diğer temsil şekilleri frekans domain’i olarak adlandırılır Frekans domain’i, bileşik fonksiyonlarını oluşturan grafiğin basit sine dalgaları kümesini gösterir y-ekseni amplitüd ü verir, ve x-ekseni frekansı verir Asin(2pt) fonksiyonu A uzunluğundaki basit bir çizgiyi temsil eder, A nın pozisyonu x = t Şekil 6.6 Frekans domain grafiği, Şekil 6.5c deki bileşik sinyali temsil eder Figür basit periyodik sinyal kümesini gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 31 31

6.8 Time and Frequency Domain Representations
A frequency domain representation can also be used with nonperiodic signals but aperiodic representation is not essential to an understanding of the subject One of the advantages of the frequency domain representation arises from its compactness a frequency domain representation is both small and easy to read because each sine wave occupies a single point along the x-axis the advantage becomes clear when a composite signal contains many simple signals © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 33 33

Frekans domain’i periyodik olmayan sinyallerin temsil etmek için de kullanılabilir Fakat periyodik olmayan temsiller konunun anlaşılması için gerekli değil Frekans domain’inin avantajlarından bir tanesi yoğunluğun temsilidir Frekans domainin temsili okumak için aynı anda küçük ve basittir, çünkü bütün sine dalgası x-ekseni boyunca basit nokta şeklinde kaplar Bileşik sinyal birsürü basit sinyalleri içerir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 34 34

6.9 Bandwidth of an Analog Signal
What is network bandwidth? In networking and communication, the definition of bandwidth varies; here we describe analog bandwidth We define the bandwidth of an analog signal to be the difference between the highest and lowest frequencies of the constituent parts (the highest and the lowest frequencies obtained by Fourier analysis) Figure 6.7 shows a frequency domain plot with frequencies measured in Kilohertz (KHz) Such frequencies are in the range audible to a human ear In the figure, the bandwidth is the difference between the highest and lowest frequency (5 KHz - 1 KHz = 4 KHz) © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.9 Analog sinyalin Band Genişliği
Ağın band genişliği nedemektir? Networkte ve iletişimde, band genişliğinin tanımı değişiyor; biz burada analog band genişliğini tanımlayacağız Analog sinyalinin band genişliğini , bileşen bölümlerinin arasındaki en yüksek ve en düşük frekans olarak tanımlayabiliriz ( Fourier analizlerinden elde edilen en yüksek ve en düşük frekanslar ) Şekil 6.7 frekanların çizimi ile birlikte ölçülen Kilohertz (KHz) frekans domain’ini gösterir Bu tarz frekanslar insanın duyap işitebileceği frekans aralığındadır Şekilde, en yüksek ve en düşük frekans band genişliği arasındaki farkı gösterir(5 KHz - 1 KHz = 4 KHz) © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 36 36

6.9 Analog sinyalin Band Genişliği

6.10 Digital Signals and Signal Levels
Some systems use voltage to represent digital values by making a positive voltage correspond to a logical one and zero voltage correspond to a logical zero For example, +5 volts can be used for a logical one and 0 volts for a logical zero If only two levels of voltage are used each level corresponds to one data bit (0 or 1). Some physical transmission mechanisms can support more than two signal levels When multiple digital levels are available each level can represent multiple bits For example, consider a system that uses four levels of voltage: -5 volts, -2 volts, +2 volts, and +5 volts Each level can correspond to two bits of data as Figure 6.8 illustrates © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.10 Sayısal Sinyaller ve Sinyal Seviyeleri
Bazı sistemlerde voltaj kullanımı sayısal değerini temsil eder Pozitif voltaj yapımı mantıksal bir(logical one) Ve sıfır voltaj mantıkal sıfır dan sorumlu Mesela, +5 volt mantıksal (logical) bir yerine kullanılabilir ve 0 volt da 0 yerine Kullanılan voltaj sadece iki seviyedir Her seviye bir bitlik data’dan sorumludur ( 0 yada 1) Bazı fiziksel gönderim mekanizması daha fazla sinyal seviyesini destekleyecek şekilde desteklenebilir Birden fazla sayısal seviye uygun olduğu zaman Her seviye birden fazla bit temsil edilebilir Mesela, sistemin 4 farklı seviye voltaj kullandığını farzedelim: -5 volts, -2 volts, +2 volts, and +5 volts Her seviye için iki bit datadan temsil edebilen şekil 6.8 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 39 39

6.10 Digital Signals and Signal Levels
The relationship between the number of levels required and the number of bits to be sent is straightforward There must be a signal level for each possible combination of bits There are 2n combinations possible with n bits a communication system must use 2n levels to represent n bits Practical electronic systems cannot distinguish between signals that differ by arbitrarily small amounts Thus, practical systems are restricted to a few signal levels © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 41 41

Farklı seviyeler arasında ilişkili ve gerekli olan bit sayısı doğru şeklinde gönderilir Mümkün olan her bitin kombinasyonu bir sinyal seviyesinde olmak zorunda N bit için 2n adet mümkün kombinasyon var İletişim sistemi n bit için 2n seviyeyi desteklemek zorunda Pratik elektronik sistemleri ardışuk küçük müktarların arasındaki farkların farkına varamazlar Böylelikle, pratik sistemler birkaç sinyal seviyeleri ile sınırlandırılmıştır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 42 42

6.11 Baud and Bits Per Second
How much data can be sent in a given time? The answer depends on two aspects of the communication system. The rate at which data can be sent depends on the number of signal levels the amount of time the system remains at a given level before moving to the next Figure 6.8a shows time along the x-axis, and the time is divided into eight segments one bit being sent during each segment If the communication system is modified to use half as much time for a given bit © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.11 Baud ve Saniye Başına düşen bitler (Bits Per Second )
Verilen zamanda ne kadarlık bir veri gönderilmiştir? İletişim sistemlerinde iki bakış açısının cevabına bağlıdır Gönderilecek verinin bağımlı olduğu Oran(rate) Sinyal seviye sayısı Verilen seviyeden sonrakine geçmeden önceki kalan sistemin zaman miktarı Şekil 6.8a, x-ekseni zamanı gösterir, ve zaman 8 segmente bölünmüştür Gönderilen her segment için bir bit Eğer iletişim sistemi verilen bitin yarısını kullanacak şekilde değiştirilmişse © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 44 44

As with signal levels, the hardware in a practical system places limits on how short the time can be if the signal does not remain at a given level long enough, the receiving hardware will fail to detect it The accepted measure of a communication system does not specify a length of time how many times the signal can change per second, which is defined as the baud for example, if a system requires the signal to remain at a given level for .001 seconds, we say that the system operates at 1000 baud Both baud and number of signal levels control bit rate © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 45 45

Sinyal seviyelerinde, pratik sistemlerdeki donanım limit oluşumunda yardımcı olur, zamanın nasıl kısaltılacağı hakkında bilgi verir Eğer sinyal verilen seviyede yeterince kalmıyorsa, alıcı donanım sinyali algılamada başarısız olur İletişim sistemlerindeki kabul edilen ölçüm zamanın uzunluğu ile ifade edilmez Saniye başına ne kadar sinyalin değiştiği, baud olarak adlandırılır Mesela, eğer sistem verilen seviyede .001 saniyede kalmasını istiyorsa, biz sistem 1000 baud da çalışıyor diyebiliriz Baud ve sinyal seviye sayısı bit oranını kontrol eder © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 46 46

If a system with two signal levels operates at 1000 baud the system can transfer exactly 1000 bits per second If a system that operates at 1000 baud has four signal levels the system can transfer 2000 bits per second (because four signal levels can represent two bits) Equation 6.1 expresses the relationship between baud, signal levels, and bit rate © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 47 47

Eğer sistem iki sinyal seviyesinde 1000 baud ta çalışıyorsa Sistem tam olarak saniyede 1000 bit transferi gerçekleştirebilir Eğer sistem 1000 baud ta çalışır ve dört sinyal seviyesi varsa Sistem saniyede 2000 bit transferi gerçekleştirebilir Şekil 6.1,baud, sinyal seviyesi ve bit oranı arasındaki ilişkiyi tanımlar © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 48 48

6.12 Converting a Digital Signal to Analog
How can a digital signal be converted into an equivalent analog signal? According to Fourier, an arbitrary curve can be represented as a composite of sine waves where each sine wave in the set has a specific amplitude, frequency, and phase Fourier's theorem also applies to a digital signal however, accurate representation of a digital signal requires an infinite set of sine waves Engineers adopt a compromise: conversion of a signal from digital to analog is approximate generate analog waves that closely approximate the digital signal approximation involves building a composite signal from only a few sine waves Figure 6.9 illustrates the approximation © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.12 Dijital Sinyalin Analog Sinyale Çevrilmesi
Dijital sinyal eşiti olan analog sinyale nasıl çevrilir? Fourier e göre, ardışık eğri birleşik sine dalgası şeklinde temsil edilebilir Bütün sine dalgaları spesifik amplitüd, frekans, ve faz’ sahiptir Fourier teoremi dijital sinyalede uygulanabilir Fakat, dijital sinyalin sonsuz sine dalgaları şeklinde doğru temsili gerekmektedir. Mühendisler uzlaşma benimsemiştir: Dijitalden analoğa sinyal çevrimi yaklaşık bir çevrimdir Analog dalgaları oluşturmak yaklaşık olarak dijital sinyallere yakındır Yaklaşım yöntemi bileşik sinyal inşasını içerir Şekil 6.9 yaklaşımı gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 50 50

6.12 Dijital Sinyalin Analog Sinyale Çevrilmesi

6.13 The Bandwidth of a Digital Signal
What is the bandwidth of a digital signal? If Fourier analysis is applied to a square wave? such as the digital signal illustrated in Figure 6.9a A digital signal has infinite bandwidth because Fourier analysis of a digital signal produces an infinite set of sine waves with frequencies that grow to infinity © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.13 Dijital Sinyalin Band Genişliği
Dijital sinyalin bant genişliği nedir? Eğer fourier analiz kare dalgaya uygulanırsa? Buna örnek dijital sinyal şekil 6.9a da gösterilmiştir Dijital sinyal sonsuz bant genişliğine sahiptir Çünkü dijital sinyalin Fourier analizi frekansı sonsuza doğru büyüyen sonsuz sine dalgası üretir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 53 53

6.14 Synchronization and Agreement About Signals
The electronics at both ends of a physical medium must have circuitry to measure time precisely if one end transmits a signal with 10 elements per second, the other end must expect exactly 10 elements per second At slow speeds, making both ends agree is trivial Building electronic systems that agree at the high speeds used in modern networks is extremely difficult A fundamental problem that arises from the way data is represented concerns synchronization of sender/receiver Suppose a receiver misses the first bit that arrives, and starts interpreting data starting at the second bit Figure 6.10 illustrates how a mismatch in interpretation can produce errors © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.14 Sinyaller Hakkında Senkronizasyonlar ve Anlaşmalar
Sonlarda bulunan elektronik cihazların fiziksel ortamı zamanı tam olarak ölçebilecek devreye sahip olmak zorundadır Eğer bir uçtaki saniyede 10 element gönderirse, diğer uçtaki saniyede 10 element bekelemek zorundadır Düşük hızlarda, her iki uçtaki cihazın anlaşması olağan birşeydir Elektronik sistem inşası, modern ağlarda yüksek hızlar üzerinde anlaşmaya varılması oldukça zordur Temel problem temsil edilen datanın alıcı ve gönderici tarafında ki senkronizasyonu (synchronization ) üzerindedir Alıcının aldığı verinin ilk bir bitini unuttuğunu farzedelim, ikinciden itibaren işleme konacak Şekil 6.10 bu yanlış yakalamanın oluşturacağı hatayı göstermeye çalışacaktır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 55 55

6.14 Sinyaller Hakkında Senkronizasyonlar ve Anlaşmalar

6.15 Line Coding Several techniques have been invented that can help avoid synchronization errors In general, there are two broad approaches: Before transmitting, the sender transmits a known pattern of bits, typically a set of alternating 0s and 1s, for receiver to synchronize Data is represented by the signal in such a way that there can be no confusion about the meaning We use the term line coding to describe the way data is encoded in a signal As an example of line coding that eliminates ambiguity How one can use a transmission mechanism that supports three discrete signal levels? Consider Figure 6.11 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.15 Satır Kodlama (Line Coding )
Senkronizasyon hatalarından kaçınmak için bazı yöntemler geliştirilmiştir Genel olarak iki yaklaşım vardır: Göndermeden önce, gönderen bilinen bit numunesini bilinir, genel olaral 0’lar ve 1’ler arasında değişen bit setleri, alıcı tarafında senkronize edilir Veri manası olarak kafa karıştırmyacak şekilde temsil edilebilir Biz doğru kodlama (line coding) kullanarak sinyali kodlarız Örnek olarak , line coding kafa karışıklığının ortadan kaldırır Üç ayrık sinyalin gönderilmesi mekanizması nasıl çalışır Şekil 6.11 dikkate alın © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 58 58

6.15 Line Coding Using multiple signal elements to represent a single bit means fewer bits can be transmitted per unit time Designers prefer schemes that transmit multiple bits per signal element, such as the one that Figure 6.8b illustrates Figure 6.12 lists the names of line coding techniques in common use and groups them into related categories choice depends on the specific needs of a given system A variety of line coding techniques are available that differ in how they handle synchronization as well as other properties such as the bandwidth used © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 60 60

Çok sinyal elementi kullanımı tek bit’i temsil eder, birim zamanda daha az bitlerin gönderilmesine sebep olabilir Tasarımcılar Sinyal elementi başını çok bit gönderimini tercih eder, örnek Şekil 6.8b de gösterilmiştir Şekil 6.12 deki isimlerdeki coding teknikleri, ilgili kategorilerdeki ortak kullanımı grup şeklinde kullanılmıştır Seçim verilen sistemde özel ihtiyaçlara bağımlıdır Coding tekniklerindeki değişim hali hazırdaki şu şeylere göre değişir Senkronizasyonu nasıl ele aldığı Diğer özellikleri nasıl kullandığı, örnek olarak bant genişliği © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 61 61

6.16 Manchester Encoding Used in Computer Networks
In addition to the list in Figure 6.12, one particular standard for line coding is especially important for networks: Manchester Encoding used with Ethernet Detecting a transition in signal level is easier than measuring the signal level This fact explains why Manchester Encoding uses transitions rather than levels to define bits In Manchester Encoding, a 1 corresponds to a transition from negative voltage level to a positive voltage level Correspondingly, a 0 corresponds to a transition from a positive voltage level to a negative level The transitions occur in the “middle” of the time slot of a bit Figure 6.13a illustrates the concept © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.16 Bilgisayar Ağlarında Kullanılan Manchester Encoding
Şekil 6.12 ye ek olarak, özel bir yere sahip olan line coding tekniği bilgisayar ağlarında özel bie yere sahiptir Ethernet kullanılan Manchester Encoding Sinyal seviyesinin değişiminin farketmek sinyal seviyesini ölçmekten daha basittir Manchester Encoding bitlerin seviyesini tanımlamak yerine çevirmeyi seçer Manchester Encoding de, 1 çevrimde negatif voltaj seviyesinden pozitif voltaj seviyesine dönüşümü temsil eder. 0 da pozitif voltajdan negatif voltaj seviyesine çevirimi temsil eder Dönüşüm bit’in zaman aralığının ortasında görünür Şekil 6.13a bu konseptin gösterimini içerir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 64 64

6.16 Manchester Encoding Used in Computer Networks
A variation known as a Differential Manchester Encoding (also called a Conditional DePhase Encoding) uses relative transitions rather than absolute the representation of a bit depends on the previous bit Each bit time slot contains one or two transitions A transition always occurs in the middle of the bit time The logical value of the bit is represented by the presence or absence of a transition at the beginning of a bit time: logical 0 is represented by a transition and logical 1 is represented by no transition Figure 6.13b illustrates Differential Manchester Encoding most important property of differential encoding arises from a practical consideration: the encoding works correctly even if the two wires carrying the signal are accidentally reversed © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 66 66

A variation known as a Differential Manchester Encoding (also called a Conditional DePhase Encoding) uses relative transitions rather than absolute the representation of a bit depends on the previous bit Each bit time slot contains one or two transitions A transition always occurs in the middle of the bit time The logical value of the bit is represented by the presence or absence of a transition at the beginning of a bit time: logical 0 is represented by a transition and logical 1 is represented by no transition Figure 6.13b illustrates Differential Manchester Encoding most important property of differential encoding arises from a practical consideration: the encoding works correctly even if the two wires carrying the signal are accidentally reversed © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 67 67

6.17 Converting an Analog Signal to Digital
Many sources of information are analog which means they must be converted to digital form for further processing (e.g., before they can be encrypted) There are two basic approaches: pulse code modulation (PCM) delta modulation (DM) In PCM, the level of an analog signal is measured repeatedly at fixed time intervals and converted to digital form The acronym PCM is ambiguous because it can refer to the general idea or to a specific form of pulse code modulation used by the telephone system Figure 6.14 illustrates the steps © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.17 Analog Sinyallerin Dijitallere Çevrilmesi
Bilgi kaynaklarının çoğu analog’tur Çalıştırmak için dijitale çevrilmesi gerekir There are two basic approaches: Bunun için iki yaklaşım yöntemi vardır: pulse code modulation (PCM) delta modulation (DM) de PCM, hesaplanan analog sinyal belirli zaman aralığında sürekli olarak dijital’e çevrilir Kısa ad olarak PCM kafa karışıklığına neden olur Çünkü, genel fikir olarak telefon sistemindeki kod modülasyonu ile karıştırılabilir Şekil 6.14 bu adımların gösterimini içerir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 69 69

The three steps used PCM First stage is known as sampling each measurement is known as a sample A sample is quantized by converting it into a small integer value the quantized value is not a measure of voltage or any other property of the signal the range of the signal from the minimum to maximum levels is divided into a set of slots, typically a power of 2 Then encoded into a specific format Figure 6.15 illustrates the concept by showing a signal quantized into eight slots © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 71 71

PCM de kullanılan üç adım vardır İlk aşama sampling olarak bilinir Her hesaplama örnek olarak bilinir Örnek , quantized Küçün tamsayı değerlerine çevrilir Quantized değer ölçülen voltaj değildir yada diğer özellikli sinyalde değildir Minimumdan maksimum seviye arasındaki sinyal aralığı, slotlara bölünmüştür, genellikle 2 nin katlarıdır bu slotlar Sonra spesifik formata kodlanır Şekil 6.15 bu konsepti gösterir, sinyalin 8 slot’a quantize ettiği © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 72 72

In the Figure 6.15 the six samples are represented by vertical gray lines each sample is quantized by choosing the closest quantum interval for example, the third sample, taken near the peak of the curve, is assigned a quantized value of 6 In practice, slight variations in sampling have been invented For example, to avoid inaccuracy caused by a brief spike or a dip in the signal, averaging can be used © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 74 74

Şekil 6.15 de Altı örnek dikey gri çizgi şeklinde gösterilmiştir Her örnel en yakın quantum aralığı seçilerek quantize olmultur Mesela, üçüncü örnekte, eğrinin en uç noktasının alınması, quantize değerin 6 ya eşitlenmesidir Pratik olarak, örneklemede az değişim keşfedilmiştir Mesela, hatadan kaçınmak sinyalde ani voltaj yükselmesi(spike) yada dalıp çıkmaya(dip ) neden olur, ortalama kullanılabilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 75 75

Delta modulation (DM) also takes samples like PCM however, does not do a quantization for each sample DM sends one quantization value followed by a string of values that give the difference between the previous value and the current value Transmitting differences requires fewer bits than sending full values, especially if the signal does not vary rapidly The main tradeoff with DM arises from the effect of an error if any item in the sequence is lost or damaged, all successive values will be misinterpreted communication systems that expect data values to be lost © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 76 76

Delta modulasyonu (DM) PCM’i örnek alır Fakat, her örnek için miktar ölçme yapılmıyor DM örnek ölçme değerini gönderir , hemen ardından şu anki değer ile bir önceki değer arasındaki farkın string değerini gönderir Gönderim farklılığı bütün değerlerin değerinden daha az gönderime ihtiyaç duyar, özellikle hızlı sinyal değişimi varsa DM orataya çıkan asıl tradeoff hatanın etkisindendir Bir parça içerisindeki dizi kaybolmuş yada zarar görmüşse, bütün doğru iletim değerleri yanlış çevrilir İletişim sisteleri kaybedilen veri değerlerini bekler © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 77 77

6.18 The Nyquist Theorem and Sampling Rate
An analog signal must be sampled in PCM or DM How frequently should an analog signal be sampled? Taking too few samples (undersampling) means that the digital values only give a crude approximation of the original signal Taking too many samples (oversampling) means that more digital data will be generated, which uses extra bandwidth A mathematician named Nyquist discovered the answer to the question of how much sampling is required: where fmax is the highest frequency in the composite signal Nyquist Theorem provides a practical solution to the problem: sample a signal at least twice as fast as the highest frequency that must be preserved © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.18 Nyquist Theoremi ve Örnekleme Oranı (Sampling Rate)
Analog sistemler PCM yada DM tarafından sample edilmek zorundadır How frequently should an analog signal be sampled? Taking too few samples (undersampling) means that the digital values only give a crude approximation of the original signal Taking too many samples (oversampling) means that more digital data will be generated, which uses extra bandwidth A mathematician named Nyquist discovered the answer to the question of how much sampling is required: where fmax is the highest frequency in the composite signal Nyquist Theorem provides a practical solution to the problem: sample a signal at least twice as fast as the highest frequency that must be preserved © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 79 79

6.19 Nyquist Theorem and Telephone System Transmission
Consider the telephone system that was originally designed to transfer voice as an example Measurements of human speech have shown that preserving frequencies between Hz provides acceptable audio quality When converting a voice signal from analog to digital the signal should be sampled at a rate of 8000 samples per second The PCM standard used by the phone system quantifies each sample into an 8 bit value for quality the range of input is divided into 256 possible levels so that each sample has a value between 0 and 255 The rate generated for a single telephone call is: © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.19 Nyquist Theoremi ve Telefon Sistem Gönderimi
Consider the telephone system that was originally designed to transfer voice as an example Measurements of human speech have shown that preserving frequencies between Hz provides acceptable audio quality When converting a voice signal from analog to digital the signal should be sampled at a rate of 8000 samples per second The PCM standard used by the phone system quantifies each sample into an 8 bit value for quality the range of input is divided into 256 possible levels so that each sample has a value between 0 and 255 The rate generated for a single telephone call is: © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 81 81

6.20 Encoding and Data Compression
Data compression refers to a technique that reduces the number of bits required to represent data Data compression is relevant to a communication system because reducing the number of bits used to represent data reduces the time required for transmission a communication system can be optimized by compressing data Chapter 29 discusses compression in multimedia applications There are two types of compression: Lossy - some information is lost during compression Lossless - all information is retained in the compressed version © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

6.20 Encoding ve Veri Sıkıştırma
Data compression refers to a technique that reduces the number of bits required to represent data Data compression is relevant to a communication system because reducing the number of bits used to represent data reduces the time required for transmission a communication system can be optimized by compressing data Chapter 29 discusses compression in multimedia applications There are two types of compression: Lossy - some information is lost during compression Lossless - all information is retained in the compressed version © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 83 83

6.20 Encoding and Data Compression
Lossy compression is generally used with data that a human consumes, such as an image, video/audio The key idea is that the compression only needs to preserve details to the level of human perception a change is acceptable if humans cannot detect the change JPEG (used for images) compression or MPEG-3 (abbreviated MP3 and used for audio recordings) employ lossy compression Lossless compression preserves the original data without any change lossless compression can be used for documents or in any situation where data must be preserved exactly when used for communication, a sender compresses the data before transmission and the receiver decompresses the result arbitrary data can be compressed by a sender and decompressed by a receiver to recover an exact copy of the original © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 84 84

6.20 Encoding ve Veri Sıkıştırma
Lossy compression is generally used with data that a human consumes, such as an image, video/audio The key idea is that the compression only needs to preserve details to the level of human perception a change is acceptable if humans cannot detect the change JPEG (used for images) compression or MPEG-3 (abbreviated MP3 and used for audio recordings) employ lossy compression Lossless compression preserves the original data without any change lossless compression can be used for documents or in any situation where data must be preserved exactly when used for communication, a sender compresses the data before transmission and the receiver decompresses the result arbitrary data can be compressed by a sender and decompressed by a receiver to recover an exact copy of the original © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 85 85

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim

Giriş

Sosyal ağ üzerinden giriş yapmak:

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim