Aula03

3.305 visualizações

Publicada em

Publicada em: Educação
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
3.305
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
13
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
128
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Aula03

  1. 1. Plano Redes de Computadores Introdução Sinais analógicos Instituto de Informática - UFRGS Dados, sinais e transmissão Limitação da taxa de transmissão Sinal analógico x sinal digital Teorema de Nyquist Sinais analógicos Efeito de interferências Transmissão de Informações Grandezas básicas Teorema de Shannon Análise de Sinais Domínio tempo x domínio freqüência Interferências na transmissão Sinais analógicos compostos Transmissão analógica x digital Instituto de Informática - UFRGS Análise de Fourier Velocidade e tempo de propagação Composição de sinais Comprimento da onda Espectro de freqüência A. Carissimi -10-mars-08 Sinal composto x meio transmissão Banda passante do meio Aula 03 Redes de Computadores 2 Introdução Informação, sinais e transmissão ! Transmissão é o deslocamento de ondas eletromagnéticas em um meio físico (canal de comunicação) Informação analógica Informação digital (voz, vídeo, etc...) (caracteres, inteiros, etc) ► Necessário converter informação (dados) em sinais eletromagnéticos Modulação digital (elétricos ou ópticos)→ função mais importante da camada de nível físico A/D e Codecs (keying) Modulação Codificação ! A “conversão” depende: analógica ► Tipo (natureza) da informação: analógica ou digital Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS Sinais analógicos Sinais digitais ► Meio físico empregado na propagação das ondas eletromagnéticas, sendo (pulsos discretizados) necessário adequar a informação (dados) a esse meio (contínuo) Banda larga Banda base A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 (ou banda base) Transmissão analógica Transmissão digital Redes de Computadores 3 Redes de Computadores 4
  2. 2. Sinal analógico x sinal digital Sinais analógicos Sinal analógico Sinal digital ! Podem ser: ► Simples: formado por um único sinal (ex. senóide) ► Compostos: formado por vários sinais simples (ex. senóides) Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS Assume uma quantidade Assume uma quantidade infinita de valores (contínuo) finita de valores (discreto) ! Podem ser: A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 ► Periódicos ► Aperíodicos s(t) = A×sin(2 f t +φ) π Redes de Computadores 5 Redes de Computadores 6 Grandezas básicas em sinais periódicos Exemplos de variações nas grandezas básicas ! Amplitude (A) ► Valor absoluto de maior intensidade (energia que carrega) ! Período (T) ► Tempo necessário para completar um ciclo Amplitude ! Freqüência (f) Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS ► Taxa de repetição do sinal medida em ciclos por segundos (Hertz- Hz) ► Período (T) tempo para a ocorrência de uma repetição → T = 1/f s ► Dois extremos: ► Sinal não varia no tempo → 0 troca em t seg (constante) → 0 Hz A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 ► Sinal varia instantaneamente → 1 troca em 0s → ∞ Hz ! Fase (φ) Freqüência Fase ► Posição da forma de onda em relação a origem Redes de Computadores 7 Redes de Computadores 8
  3. 3. Sinais analógicos compostos Domínio tempo versus domínio freqüência ! Sinais simples têm capacidade limitada para representar informações ! Domínio tempo: ! Domínio freqüência: ► Possuem apenas um estado ► Sinal representado através da ► Sinal representado através de sua evolução de sua amplitude no amplitude em função da ! Solução: agregar mais estados e combiná-los tempo freqüência ► Como? modificação e combinação das grandezas básicas (A, T ou f , φ) ► Fase e freqüência não são explicitamente representadas A A Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS A A/2 Bit 1: senóide A 5 5 Bit 0: senóide A/2 t(s) f (Hz) A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 1 0 A A ! Entretanto: não é mais um sinal simples!!! → sinal composto 5 5 1 0 f (Hz) 4 Redes de Computadores 9 Redes de Computadores 10 Sinais contínuos no domínio tempo e freqüência Sinais discretos no domínio tempo e freqüência 1 x x − 2 2 Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 Redes de Computadores 11 Redes de Computadores 12
  4. 4. Análise de Fourier Composição de sinais ! Sinal composto pode ser representado através do somatório de ! Freqüência fundamental: sinais simples com diferentes amplitudes, freqüências e fases ► Freqüência das demais componentes são múltiplos inteiros (harmônica) ! Teorema de Fourier: ! Período do sinal resultante é igual ao 1 ∞ ∞ período da fundamental s (t ) = c + ∑ an sin(2πnft) + ∑ bn cos(2π nft) 2 n =1 n =1 Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS f = 1/T : freqüência fundamental Freqüência fundamental an e bn : amplitude senos e cossenos na enésima harmônica A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 4  1  ! Um sinal qualquer pode ser reconstruído a partir de sua série de s (t ) = × sin(2 π f t) + × sin( 2 π 3f t)  π  3  Fourier, i.é.; conhecendo-se o período (T) e suas amplitudes harmônicas Redes de Computadores 13 Redes de Computadores 14 Espectro de freqüência Sinal composto versus meio de transmissão ! Conjunto de freqüências que formam um sinal composto ! Meio de transmissão possui características físicas próprias que: ! Banda passante do sinal = Diferença entre maior e menor freqüência ► Deixam passar uma certa faixa de freqüências de um sinal ► Atenuam freqüências de outra faixa ► Eliminam freqüências de determinadas faixas 4 ∞ sin( 2πkft ) A s (t ) = A × x ∑ π k =1,impar k ! Meio ideal: mantém a integridade do sinal (amplitude, fase, freqüência) Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS 4  1 1 1  s (t ) = × sin( 2πft ) + sin( 2π 3 ft ) + sin( 2π 5 ft ) + K + sin( 2πkft ) R L -A π  3 5 k  Meio de transmissão = C A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 4  1  s (t ) = × sin( 2πft ) + sin( 2π 3 ft ) π  3  Circuito RLC (filtro) Redes de Computadores 15 Redes de Computadores 16
  5. 5. Largura de banda (bandwidht) do meio Efeito da largura de banda do meio sobre um sinal Faixa de freqüências que o meio pode transmitir sem que o sinal 4 ∞ sin( 2πkft ) ! A s (t ) = A × x ∑ π k =1,impar perca metade de sua potência (3 dB) k ► Diferença entre a freqüência mais alta e mais baixa 4  1 1 1  s (t ) = × sin( 2πft ) + sin( 2π 3 ft ) + sin( 2π 5 ft ) + K + sin( 2πkft ) π   ! Sempre que o espectro de um sinal não coincidir com as faixas de -A 3 5 k freqüência de um meio haverá perdas Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS Exemplo: Meio de 500 Espectro do sinal 5500 Perda de transmissão 4  1  s (t ) = × sin( 2πft ) + sin( 2π 3 ft ) A Banda do sinal (5000 Hz) energia (3 dB) (2 a 6 MHz banda= 4 MHz) π  3  Perda de A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 freqüência Perda de freqüência Sinal resultantes para uma freqüência de f(Hz) transmissão de 2 MHz. [As harmônicas a 1000 5000 partir de 5f são filtradas] Banda do Meio (4000 Hz) Redes de Computadores 17 Redes de Computadores 18 Influência do meio: dois exemplos gráficos Exemplo: Linha telefônica ! Filtro passa-faixa: preserva uma banda de freqüência ! Elimina freqüências superiores e inferiores a esta faixa ! Ex: ► Voz: 20Hz até 20kHz Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS ► Telefone: 300Hz até 3300Hz ► Parte da energia do sinal é perdida Banda passante: 3000Hz A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 Redes de Computadores 19 Redes de Computadores 20
  6. 6. Transmissão analógica versus transmissão digital Sinais digitais ! Canal ou meio de comunicação age como um filtro passa banda ! Dados binários (bits) podem ser representados por sinais digitais (faixa) ou passa-baixa ► Codificação ! Transmissão analógica ! São melhor representados por: ► Faixa de freqüência que corresponde a banda passante do sinal (passa faixa) ► Intervalo de sinalização ou baud rate (ao invés de período): tempo para ► Largura de banda de um sinal analógico pode ser deslocada → modulação representar uma unidade de informação ► Um sinal pode ser modulado e transmitido em outra faixa de freqüência ► Taxa de bit ou bit rate (ao invés de freqüência): quantidade de bits enviados Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS por segundo ! Transmissão digital ! Sinal digital é um sinal composto por uma banda passante infinita ► Sinal digital possui faixa de freqüência infinita (0 Hz a ∞ Hz) ► Perda de freqüências no meio ► Um meio real apenas 0 a f Hz → necessita de um canal passa-baixa A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 ► Relação direta entre a banda passante do meio e a quantidade máxima de ► Banda base → não pode ser modulado em freqüência (freqüência zero) bits que o meio deixa passar → “banda passante” digital Redes de Computadores 21 Redes de Computadores 22 Limitação da taxa de transmissão Capacidade do canal (Nyquist) ! Taxa de transmissão depende ! Constatação: um sinal de w ciclos pode representar 2w estados ► Banda disponível no meio ! Valor teórico máximo para a capacidade de transmissão de um meio ► Quantidade de níveis (L) que o sinal digital pode assumir Qualidade do meio (perdas de transmissão) ► C = 2 B log 2 N 1 baud = log2L bps Onde: Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS B = largura de banda do meio (Hz) ! Canal de b bauds não transmite b bits/sec N = Número de estados possíveis C = capacidade do canal (bits/sec) ► Depende da codificação usada e do número de estados associados a um bit Teoremas de Nyquist e de Shannon para capacidade do canal ! Possível aumentar a capacidade do canal, aumentando-se a A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 ! quantidade de estados possíveis (N) ► Taxa de dados máxima teórica que podem ser enviados em um determinado meio de transmissão Redes de Computadores 23 Redes de Computadores 24
  7. 7. Capacidade do canal (Shannon) Usando ambos limites: taxa de transmissão versus S/R ! Capacidade do canal é limitada e independe do número de níveis q ! Shannon→ capacidade máxima de transmissão do meio ► Depende da relação entre a potência do sinal e do ruído (S/R) ! Nyquist → número de níveis para atingir uma capacidade de transmissão  S C: capacidade do canal C = B log 2 1 +  B: largura de banda do canal  R Taxa de transmissão (bps) Taxa de transmissão (bps) S/R: razão sinal ruído Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS ! Exemplo: linha telefônica ► Canal de 3000 Hz (300Hz – 3300 Hz) C = 3000 log 2 (1 + 3162) ► S/R= 3162 (valor típico) Shannon Nyquist Nyquist Shannon C = 34860 bps A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 S/R L Níveis Redes de Computadores 25 Redes de Computadores 26 Perdas de transmissão Velocidade e tempo de propagação ! Atenuação: modificação na energia do sinal (perda) ! Velocidade de propagação (v): ► Ocorre em sinais simples ou compostos ► Distância que um sinal percorre em um segundo (e.g. 3x108 m/s para a luz) ► Compensação: uso de amplificadores (repetidores) ! Tempo de propagação (t): ! Distorção: modificação na forma do sinal ► Tempo necessário para um sinal (bit) “viajar” de um ponto a outro ► Ocorre em sinais compostos (freqüências são alteradas de forma diferente) Meios guiados Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS ► Tempo de propagação = t2 – t1 = d / v ! Ruído: modificação no espectro do sinal ► Ocorre em sinais simples ou compostos distância d 1110001011 ► Térmico: movimentação de elétrons A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 v ► Induzido: fontes como motores funcionam como antenas transmissoras t1 1110001011 ► Croostalk: acoplamento eletromagnético entre fios paralelos (antenas) t2 ► Impulso: sinal de alta energia em um pequeno intervalo de tempo Redes de Computadores 27 Redes de Computadores 28
  8. 8. Comprimento de onda ( λ ) Leituras adicionais ! Distância ocupada por um ciclo ! Stallings, W. Data and Computer Communications (6th edition), ! Distância entre 2 pontos de mesma fase em 2 ciclos consecutivos Prentice Hall 1999. Capítulo 3 ! Sendo v a velocidade de propagação do sinal, obtém-se: ! Tanenbaum, A. Computer Networks (3th edition), Prentice Hall ► λ = v.T 1996. Capítulo 2. ► λ .f = v ► Seções 2.1 e 2.4 (Transmission impairments) Instituto de Informática - UFRGS Instituto de Informática - UFRGS ► Caso particular: v = c ► (c = 3*108 m/s velocidade da luz no vácuo) ! Conclusão: sinais luminosos também possuem freqüência Análise feita para sinais analógicos/digitais pode ser aplicada A. Carissimi -10-mars-08 A. Carissimi -10-mars-08 ► Redes de Computadores 29 Redes de Computadores 30

×