Практическое занятие №1 электрические сигналы

1 Цель занятия: Изучение основных характеристик электрических сигналов.

2 Литература:

2.1 Основы построения телекоммуникационных систем и сетей: Учебник для студ. Вузов /Под ред. Гордиенко В.Н. и Крухмалева В.И. – М.: Горячая линия — Телеком, 2004, с. 15 … 33.

2.2 Телекоммуникационные системы и сети. Учебное пособие в 3-х томах. Том 1. Современные технологии. /Б.И. Крук, В.Н. Попантонопуло, В.П. Шувалов. – М.: Горячая линия — Телеком, 2004, с. 12 … 27.

2.3 Основы построения систем и сетей передачи информации: Учебное пособие для вузов /В.В. Ломовицкий, А.И. Михайлов, К.В. Шестак, В.М. Щекотихин. – М.: Горячая линия — Телеком, 2005, с. 5 … 12.

2.4 Приложение А

3 Подготовка к занятию:

3.1 Повторить понятия: информация, сообщение, сигнал, сеть, [2. 1], с. 5 … 8, [2.2], с. 141 … 152, [2.3], с. 5 … 12.

3.2 Изучить способы формирования первичных сигналов и их характеристики, [2.1], с. 15 … 33.

3.3 Рассмотреть примеры использования логарифмических единиц в технике связи, [2.1], с. 8 … 14.

3.4 Подготовить бланк отчёта (см. п. 5).

3.5 Ответить на вопросы для допуска к занятию:

1) Пояснить на примерах временное и спектральное представление сигнала.

2) Что такое спектр? Привести примеры спектральных диаграмм.

3) Что такое ширина спектра? Почему по каналу связи не передается весь спектр сигнала?

4) Что такое уровень передачи? В чем он оценивается?

5) Что такое абсолютный уровень и что он характеризует?

6) Что такое относительный уровень и что он характеризует?

7) Что такое измерительный уровень и для чего он используется?

8) Что такое информационная емкость сигнала?

9) Как оценивается количество информации в одном сообщении?

10) Что такое энтропия?

11) Когда сообщение не несет информации?

12) Как оценить производительность источника?

4.

Индивидуальные задания: Вариант 1

1. Дайте определение понятиям: «телефонный сигнал», «вещательный сигнал». Приведите примеры временных диаграмм этих сигналов. Какие сообщения могут быть переданы с помощью таких сигналов?

2. Для заданного дискретного сигнала указать соответствующие ему цифровые сигналы. Что такое кодирование? Определить символьную скорость передачи, если информационная скорость равна V=64 Кбит/с

3. Рассчитать динамический диапазон звукового сигнала (речи) для заданных значений максимальной и минимальной мощности Ртах=1000мкВт, Рmin=0,01мкВт.

4. Рассчитать энтропию источника дискретных сообщений и количество информации, приходящейся на каждый символ, если объем алфавита к=2, вероятности появления символов

al и а2 соответственно равны p(al) = 0,4; р(а2) = 0,6. При каком условии символ будет переносить максимальное количество информации? Докажите свое предположение.

Вариант 2

1. Дайте характеристику телеграфного сигнала. Приведите пример временной диаграммы телеграфного сигнала. Чем определяются мгновенные значения этого сигнала?

2. Для заданного дискретного сигнала указать соответствующие ему цифровые сигналы. Что такое кодирование? Определить символьную скорость передачи, если информационная скорость V=64 Кбит/с.

3. Высокочастотное колебание имеет частоту 50 МГц. Найдите период этого колебания и длину волны при распространении в вакууме.

К какому диапазону частот относятся дециметровые волны?

4. Определить энтропию источника дискретных сообщений и количество информации, приходящейся на один символ, если объем алфавита к=64, появления символов равновероятны. Прокомментировать полученные результаты. Какова информационная емкость каждого символа?

§7. Дискретность | Вопросы и задания (курс pol 68 ч.

) /informatika_10_68_pol/ (68 часов в уч. год)

Планирование уроков на учебный год (по учебнику К.Ю. Полякова, Е.А. Еремина, сокращенный курс, 2 часа в неделю)

Главная | Информатика и информационно-коммуникационные технологии | Планирование уроков и материалы к урокам | 10 классы | Планирование уроков на учебный год (по учебнику К.Ю. Полякова, Е.А. Еремина, сокращенный курс, 2 часа в неделю) | Дискретность. Алфавитный подход к оценке количества информации

Содержание урока

§7. Дискретность

Аналоговые и дискретные сигналы

Дискретизация

Вопросы и задания

§8. Алфавитный подход к оценке количества информации

Вопросы и задания

1. Что такое аналоговый сигнал?
2. Какие бытовые устройства работают с аналоговыми сигналами?

3. Какие системы связи используют аналоговые сигналы, а какие — дискретные?
4. Что такое аналоговые компьютеры? Почему они вышли из употребления?
5. Почему при использовании аналоговой техники передача информации всегда происходит с искажениями?
*6. Как вы думаете, почему аналоговый сигнал нельзя полностью «очистить» от помех? Какую дополнительную информации нужно иметь, чтобы эта задача могла быть частично решена?
7. Что такое дискретный сигнал?
8. Почему с помощью дискретного сигнала можно передавать информацию практически без искажений? Искажается ли такой сигнал под воздействием помех?

9. Сигнал изменяется в моменты времени, кратные 1 секунде, и может принимать одно из 16 возможных значений. Является ли такой сигнал дискретным?
*10. Выясните, какие музыкальные инструменты позволяют извлекать только дискретные звуки (заранее определённые ноты), а какие — звуки любой частоты.
11. Что такое дискретизация? Приведите примеры.
12. Что такое дискретизация по времени и дискретизация по уровню?
13. Приведите пример дискретизации сигнала только по уровню, только по времени. Нарисуйте графики таких процессов.
14. Объясните связь между дискретностью сигнала и алфавитным способом записи информации.
15. Почему при дискретизации, как правило, происходит потеря информации? В каких случаях потери информации не будет?
16. Как можно уменьшить потери информации при дискретизации?
17. Почему не стоит стремиться максимально уменьшить эти потери?
18. Приведите примеры, когда одна и та же информация может быть представлена в аналоговой и в дискретной форме.
19. Объясните фразу: «При увеличении точности дискретизации свойства непрерывной и дискретной информации практически совпадают».

Подготовьте сообщение

а) «Аналоговые вычислительные машины»
б) «Аналоговые и дискретные измерительные устройства»
в) «Непрерывность и дискретность в математике»
г) «Непрерывность и дискретность в природе»

Следующая страница §8. Алфавитный подход к оценке количества информации

Cкачать материалы урока

Алгоритмы обработки сигналов, приложения, методы, задачи

— Реклама —

Обработка сигналов — это область инженерии, математики и информатики, которая занимается обработкой, анализом и управлением аналоговыми и цифровыми сигналами. Сигналами могут быть аудио, видео, данные датчиков, изображения и многие другие типы данных. Методы обработки сигналов используются в широком спектре приложений, включая телекоммуникации, обработку аудио и видео, обработку изображений, распознавание речи и системы управления. Некоторые общие задачи обработки сигналов включают фильтрацию, шумоподавление, сжатие и извлечение признаков.

Рекомендуется: Электронные книги по цифровой обработке сигналов

Сравнение обработки сигналов и цифровой обработки сигналов

Обработка сигналов — это область техники, математики и компьютерных наук, которая занимается представлением, обработкой и анализом аналоговых и цифровых сигналов.

. Цифровая обработка сигналов (DSP) — это подраздел обработки сигналов, который конкретно занимается представлением и обработкой сигналов в цифровом формате.

— Реклама —

Одним из ключевых различий между обработкой сигналов и цифровой обработкой сигналов является формат обрабатываемых сигналов. При обработке сигналов сигналы могут быть как аналоговыми, так и цифровыми, тогда как в DSP сигналы всегда цифровые. Это означает, что при цифровой обработке сигналов входные сигналы должны быть сначала преобразованы в цифровой формат, которым затем можно манипулировать с помощью математических операций.

Другим отличием являются типы операций, которые можно выполнять над сигналами. При обработке сигналов для управления сигналами могут использоваться как аналоговые, так и цифровые методы, тогда как при цифровой обработке сигналов используются только цифровые методы.

В целом DSP позволяет более точно и гибко манипулировать сигналами по сравнению с обработкой сигналов, но он ограничен обработкой цифровых сигналов.

Приложения

Методы обработки сигналов используются в широком диапазоне приложений, включая:

1. Телекоммуникации: Методы обработки сигналов используются в телекоммуникациях для передачи, приема и обработки сигналов по каналам связи. Сюда входят такие задачи, как модуляция, демодуляция, коррекция ошибок и усиление сигнала.
2. Обработка аудио- и видеосигналов: Методы обработки сигналов используются для повышения качества и четкости аудио- и видеосигналов, а также для выделения таких характеристик, как речь, музыка и движущиеся объекты.
3. Обработка изображений: Методы обработки сигналов используются для улучшения качества и разрешения изображений, а также для выделения таких характеристик, как края, формы и текстуры.
4. Распознавание речи: Методы обработки сигналов используются для анализа и интерпретации речевых сигналов, что позволяет разрабатывать системы, способные расшифровывать речь или распознавать произнесенные команды.
5. Системы управления: Методы обработки сигналов используются в системах управления для стабилизации и оптимизации работы систем путем обработки сигналов обратной связи от датчиков и исполнительных механизмов.
6. Биомедицинская инженерия: Методы обработки сигналов используются в биомедицинской инженерии для анализа и интерпретации сигналов от медицинских устройств, таких как электрокардиограммы (ЭКГ) и сканеры магнитно-резонансной томографии (МРТ).
7. Финансовая инженерия: Методы обработки сигналов используются в финансовом инжиниринге для анализа и интерпретации финансовых данных, а также для разработки прогностических моделей для финансовых рынков.

Как работает обработка сигналов?

Обработка сигналов включает представление, обработку и анализ аналоговых и цифровых сигналов. Шаги могут различаться в зависимости от конкретного приложения и целей системы обработки сигналов.

Вот общая схема процесса обработки сигнала:

1. Получение сигнала: Первым шагом в обработке сигнала является получение входного сигнала. Это может включать использование датчиков для измерения физических величин, таких как температура, давление или ускорение, или может включать в себя запись аудио, видео или других типов данных.
2. Преобразование сигнала: Если входной сигнал находится в аналоговом формате, может потребоваться его преобразование в цифровой формат с помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Это позволяет обрабатывать сигнал с использованием цифровых методов, таких как математические операции и алгоритмы.
3. Представление сигнала: Затем входной сигнал представляется в подходящей для обработки форме. Это может включать представление сигнала в виде дискретной последовательности отсчетов или в виде непрерывной функции.
4. Обработка сигнала: Затем входной сигнал обрабатывается с использованием различных методов, таких как фильтрация, шумоподавление, сжатие и выделение признаков. Эти методы могут быть реализованы с использованием алгоритмов и математических операций.
5. Анализ сигнала: Обработанный сигнал затем анализируется для извлечения полезной информации или принятия решений. Это может включать обнаружение шаблонов или особенностей сигнала, классификацию сигнала по различным категориям или оценку значений определенных параметров.
6. Синтез сигналов: Выходом системы обработки сигналов может быть синтезированный сигнал, который генерируется на основе обработанного входного сигнала и любой дополнительной информации или ограничений.
7. Выходной сигнал: Последним шагом в обработке сигнала является вывод результирующего сигнала. Это может включать преобразование сигнала обратно в аналоговый формат с помощью цифро-аналогового преобразователя (ЦАП) или отображение сигнала на экране или динамике.

Методы обработки сигналов

Существует много методов, используемых при обработке сигналов, в том числе:

1. Фильтрация: Это включает удаление из сигнала нежелательных частотных составляющих. Существует множество типов фильтров, включая фильтры нижних частот, верхних частот, полосовые и режекторные фильтры.
2. Анализ Фурье: Это метод представления сигнала в виде суммы синусоидальных функций. Он используется для идентификации частотных составляющих сигнала и анализа его свойств.
3. Шумоподавление: Это включает удаление или уменьшение нежелательного шума или помех из сигнала. Методы шумоподавления включают фильтрацию, усреднение и использование алгоритмов шумоподавления.
4. Сжатие: При этом уменьшается размер цифрового сигнала путем удаления избыточной или ненужной информации. Сжатие часто используется для уменьшения размера аудио- и видеофайлов для хранения или передачи.
5. Модуляция: Включает кодирование информации в несущий сигнал для передачи по каналу связи. Существует много типов модуляции, включая амплитудную, частотную и фазовую модуляцию.
6. Демодуляция: Это процесс извлечения исходной информации из модулированного сигнала. Это обратный процесс модуляции.

Алгоритмы

В обработке сигналов используется множество алгоритмов. Вот краткое объяснение каждого из алгоритмов обработки сигналов:

1. Свертка: Это алгоритм, который используется для фильтрации, предсказания и сглаживания сигналов. Он включает в себя умножение сигнала на функцию ядра, которая определяет форму фильтра. Свертку можно использовать для реализации широкого спектра фильтров, включая фильтры нижних частот, верхних частот, полосовые и режекторные фильтры.
2. Быстрое преобразование Фурье (БПФ): Это эффективный алгоритм вычисления дискретного преобразования Фурье сигнала. Он широко используется для спектрального анализа и оценки частотного состава сигналов. Преобразование Фурье разлагает сигнал на составляющие его частотные компоненты, которые можно использовать для анализа и модификации сигнала.
3. Корреляция: Это алгоритм, который используется для измерения подобия между двумя сигналами. Он часто используется для распознавания образов и для нахождения задержки между двумя сигналами. Корреляция включает в себя сравнение сигналов в каждый момент времени и вычисление показателя сходства на основе степени перекрытия.
4. Адаптивная фильтрация: Это класс алгоритмов, которые могут адаптироваться к изменяющимся сигналам или условиям. Они часто используются для шумоподавления и для выравнивания каналов в системах связи. Адаптивные фильтры регулируют свою реакцию в зависимости от входного сигнала, что позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям.
5. Фильтрация Калмана: Это алгоритм, который используется для оценки состояния динамической системы по зашумленным измерениям. Он широко используется для отслеживания и прогнозирования в различных приложениях. Фильтрация Калмана использует модель системы для прогнозирования будущего состояния, а затем обновляет этот прогноз на основе измеренных данных.
6. Вейвлет-преобразование: Это алгоритм, используемый для представления сигналов в виде вейвлетов, которые представляют собой функции с локализованным частотным содержанием. Он часто используется для шумоподавления и анализа сигналов с изменяющимся во времени частотным составом. Вейвлет-преобразование разбивает сигнал на вейвлеты с разными масштабами и местоположениями, что позволяет проводить более детальный анализ сигнала.
7. Алгоритмы сжатия: Эти алгоритмы используются для уменьшения размера цифровых сигналов путем удаления избыточной или ненужной информации. Примеры включают дискретное косинусное преобразование и дискретное вейвлет-преобразование. Алгоритмы сжатия обычно работают, идентифицируя и удаляя избыточность в сигнале, такую ​​как повторяющиеся шаблоны или статистические зависимости.

Цифровая обработка сигналов с помощью MATLAB

MATLAB — популярная программная платформа для цифровой обработки сигналов (DSP). Он предлагает широкий спектр инструментов и функций для анализа, проектирования и моделирования систем DSP. Некоторые из функций MATLAB, полезных для DSP, включают:

1. Наборы инструментов для обработки сигналов и связи: Эти наборы инструментов предоставляют ряд функций для обработки и анализа сигналов, проектирования и анализа фильтров и моделирования систем связи. Они включают в себя функции для таких задач, как фильтрация, спектральный анализ, модуляция и демодуляция сигналов.
2. Операции с матрицами: MATLAB предназначен для работы с матрицами, которые являются основой многих методов DSP. Он предоставляет ряд функций для работы с матрицами и линейной алгебры, а также функции для создания матриц распространенных типов. Например, вы можете использовать MATLAB для умножения матриц, инвертирования матрицы или решения системы линейных уравнений.
3. Графики и визуализация: MATLAB имеет мощные функции для визуализации и построения графиков данных, что часто полезно для понимания и анализа сигналов и систем. Вы можете использовать MATLAB для создания линейных графиков, точечных графиков, столбчатых графиков и многих других типов графиков, и вы можете настраивать внешний вид графиков, используя различные параметры.
4. Генерация кода: MATLAB может генерировать код C из алгоритмов MATLAB, который можно использовать для развертывания систем DSP на аппаратных платформах. Это может быть полезно для оптимизации производительности систем DSP или для их запуска на платформах, на которых не установлен MATLAB.
5. Пользовательские функции: MATLAB позволяет пользователям определять свои собственные функции, которые можно использовать для инкапсуляции и повторного использования кода. Это особенно полезно для организации и модуляции алгоритмов DSP. Определяя функцию, вы можете определить набор операций, которые можно вызывать с помощью одного вызова функции, вместо того, чтобы записывать отдельные шаги каждый раз, когда вы хотите их выполнить. Это может сделать ваш код более читабельным и простым в обслуживании.

Вот подробное руководство по DSP с использованием MATLAB.

С какими трудностями можно столкнуться при обработке сигналов?

При обработке сигналов может возникнуть несколько проблем, в том числе:

1. Шум и помехи: Сигналы часто содержат нежелательный шум или помехи, которые могут искажать передаваемую информацию. Удаление или уменьшение этого шума может быть сложной задачей, особенно если характеристики шума неизвестны.
2. Ограниченная пропускная способность: Полоса пропускания канала связи – это диапазон частот, в котором он может передавать сигналы. Если полоса пропускания ограничена, могут возникнуть трудности с передачей сигнала с широким частотным диапазоном или высокой скоростью передачи данных.
3. Нелинейность: Многие системы, особенно с аналоговыми сигналами, демонстрируют нелинейное поведение, что может затруднить их анализ и моделирование. Нелинейные системы могут демонстрировать сложное поведение, такое как колебания и бифуркации, которые трудно предсказать.
4. Системы, изменяющиеся во времени: Многие сигналы и системы изменяются с течением времени, поэтому моделирование и анализ этих систем, изменяющихся во времени, может оказаться сложной задачей. Для изменяющихся во времени систем может потребоваться использование методов временной или частотной области или их комбинации.
5. Ограниченные данные: В некоторых случаях доступные данные для сигнала или системы могут быть ограничены либо с точки зрения количества данных, либо диапазона условий, при которых они были собраны. Это может затруднить точное моделирование или анализ системы.
   

   ---

Аналоговый и цифровой сигнал – разница между ними

АвторLawrence Williams

Часы Обновлено 1 апреля 2023 г.

Основные различия между аналоговым и цифровым сигналом

• Аналоговый сигнал представляет собой непрерывный сигнал, тогда как цифровые сигналы представляют собой сигналы, разделенные по времени.
• Аналоговый сигнал обозначается синусоидой, а цифровой сигнал обозначается прямоугольной волной.
• Аналоговый сигнал использует непрерывный диапазон значений, которые помогают вам представлять информацию; с другой стороны, цифровой сигнал использует дискретные 0 и 1 для представления информации.
• Сравнение цифровых и аналоговых сигналов. Полоса пропускания аналогового сигнала мала, а полоса пропускания цифрового сигнала велика.
• Аналоговые приборы дают значительные ошибки наблюдения, в то время как цифровые приборы никогда не приводят к каким-либо ошибкам наблюдения.
• Аналоговое оборудование никогда не обеспечивает гибкости реализации, но цифровое оборудование обеспечивает гибкость реализации.
• Сравнение аналоговых и цифровых сигналов. Аналоговые сигналы подходят для передачи аудио и видео, а цифровые сигналы подходят для вычислительной техники и цифровой электроники.

Разница между аналоговыми и цифровыми сигналами

Что такое сигнал?

Сигнал — это электромагнитный или электрический ток, который используется для передачи данных из одной системы или сети в другую. Сигнал – это функция, передающая информацию о явлении.

В электронике и телекоммуникациях это относится к любому изменяющемуся во времени напряжению, которое представляет собой электромагнитную волну, несущую информацию. Сигнал также можно определить как наблюдаемое изменение качества, например количества. Существует два основных типа сигналов: аналоговый сигнал и цифровой сигнал.

Что такое аналоговый сигнал?

Аналоговый сигнал

Аналоговый сигнал — это непрерывный сигнал, в котором одна изменяющаяся во времени величина представляет другую зависящую от времени переменную. Этот тип сигналов работает с физическими величинами и природными явлениями, такими как землетрясение, частота, извержение вулкана, скорость ветра, вес, освещение и т. д.

Что такое цифровой сигнал?

Цифровой сигнал

Цифровой сигнал — это сигнал, который используется для представления данных в виде последовательности отдельных значений в любой момент времени. Он может принимать только одно из фиксированного числа значений. Этот тип сигнала представляет собой действительное число в пределах постоянного диапазона значений. Теперь давайте узнаем некоторые ключевые различия между цифровыми и аналоговыми сигналами.

Характеристики аналогового сигнала

Основные характеристики аналогового сигнала

• Электронные сигналы этого типа изменяются во времени
• Минимальное и максимальное значение, положительное или отрицательное.
• Может быть как периодическим, так и непериодическим.
• Аналоговый сигнал работает с непрерывными данными.
• Точность аналогового сигнала невысока по сравнению с цифровым сигналом.
• Помогает измерять натуральные или физические величины.
• Форма выходного аналогового сигнала похожа на кривую, линию или график, поэтому она может не иметь смысла для всех.

Характеристики цифровых сигналов

Здесь представлены основные характеристики цифровых сигналов.

• Цифровые сигналы представляют собой сигналы, разделенные по времени.
• Электронные сигналы этого типа лучше обрабатываются и передаются по сравнению с аналоговыми сигналами.
• Цифровые сигналы универсальны, поэтому они широко используются.
• Точность цифрового сигнала лучше, чем у аналогового сигнала.

Различия между аналоговым и цифровым сигналом

Вот важные различия между аналоговой и цифровой передачей:

Цифровое оборудование

Аналоговый	Цифровой
Аналоговый сигнал представляет собой непрерывный сигнал, представляющий физические измерения.	Цифровые сигналы — это разделенные во времени сигналы, генерируемые с использованием цифровой модуляции.
Обозначается синусоидами	Обозначается прямоугольными волнами
Он использует непрерывный диапазон значений, которые помогают вам представлять информацию.	Цифровой сигнал использует дискретные 0 и 1 для представления информации.
Датчики температуры, FM-радиосигналы, фотоэлементы, датчик освещенности, резистивный сенсорный экран являются примерами аналоговых сигналов.	Компьютеры, компакт-диски, DVD-диски — вот некоторые примеры цифрового сигнала.
Низкая полоса пропускания аналогового сигнала	Широкая полоса пропускания цифрового сигнала.
Аналоговые сигналы ухудшаются из-за шума во время передачи, а также цикла записи/чтения.	Относительно помехоустойчивая система без ухудшений в процессе передачи и цикле записи/чтения.
Аналоговое оборудование никогда не обеспечивает гибкости реализации.	обеспечивает гибкость в реализации.
Подходит для передачи аудио и видео.	Подходит для вычислительной техники и цифровой электроники.
Обработка может выполняться в реальном времени и потребляет меньшую полосу пропускания по сравнению с цифровым сигналом.	Никогда не гарантируется, что цифровая обработка сигнала может быть выполнена в режиме реального времени.
Аналоговые приборы обычно имеют шкалу s, которая сужена в нижней части и дает значительные ошибки наблюдения.	Цифровые приборы никогда не вызывают ошибок наблюдения.
Аналоговый сигнал не имеет фиксированного диапазона.	Цифровой сигнал имеет конечное число, т. е. 0 и 1.

Преимущества аналоговых сигналов

Вот преимущества и преимущества аналоговых сигналов

• Проще в обработке
• Лучше всего подходит для передачи аудио и видео.
• Недорогой и портативный.
• Он имеет гораздо более высокую плотность, поэтому может представлять более точную информацию.
• Нет необходимости покупать новую видеокарту.
• Использует меньшую пропускную способность, чем цифровые звуки
• Обеспечивает более точное представление звука
• Это естественная форма звука.

Преимущества цифровых сигналов

Вот плюсы/преимущества цифровых сигналов:

• Цифровые данные легко сжимаются.
• Любая информация в цифровом виде может быть зашифрована.
• Оборудование, использующее цифровые сигналы, более распространено и дешевле.
• Цифровой сигнал избавляет работающие приборы от ошибок наблюдения, таких как ошибки параллакса и аппроксимации.
• Доступно множество инструментов редактирования
• Вы можете редактировать звук, не изменяя исходную копию
• Простота передачи данных по сети

Недостатки аналоговых сигналов

Вот недостатки/недостатки аналоговых сигналов:

• Аналоговый сигнал имеет более низкое качество, чем цифровой.
• Кабели чувствительны к внешним воздействиям.
• Стоимость аналогового провода высока и неудобна для переноски.
• Низкая доступность моделей с цифровыми интерфейсами.
• Запись аналогового звука на ленту обходится довольно дорого, если лента повреждена
• Предлагает ограничения на редактирование
• Ленту становится трудно найти
• Достаточно сложно синхронизировать аналоговый звук
• Качество легко теряется
• Данные могут быть повреждены
• Множество записывающих устройств и форматов, которые могут запутать при сохранении цифрового сигнала
• Цифровые звуки могут обрезать аналоговую звуковую волну, что означает невозможность идеального воспроизведения звука
• Предлагает плохие многопользовательские интерфейсы

Недостатки цифровых сигналов

• Выборка может привести к потере информации.
• Для аналого-цифрового и цифро-аналогового преобразования требуется оборудование для работы со смешанными сигналами
• Скорость процессора ограничена
• Развитие ошибок квантования и округления
• Требуется большая пропускная способность
• Системы и обработка более сложны.