アナログ情報のデジタル化

自然界にはたくさんのアナログ情報があります。すべてのアナログ信号は、交響曲の音楽であろうと、森の中の光の強さであろうと、日中の温度変化であろうと、時間と値の両方で連続しています。しかし、離散的な信号とデータは、コンピューティングとデジタル技術の分野の焦点となります。この連続的なアナログ情報をデジタル化のプロセスを通じてデジタルシステムが利用できる形式に変換します。このセクションでは、アナログデータをデジタル化する目的と、そのために使用される手順について説明します。

まずアナログ信号を区別する本質的な特性を理解しましょう。それらは時間的に連続しているため、すべての時点で存在します。それらはまた連続的な値を持ち、それはある範囲内ではあらゆる値が可能であることを意味します。対照的に、デジタル信号といえば、時間的に離散的であり、値的に量子化された信号を指します。

デジタル信号がアナログ信号から生成される可能性がある理由は不明です。原因は多数あります。

処理中: マイクロプロセッサやデジタルシグナルプロセッサ (DSP) のようなデジタルデバイスはデジタル信号を処理するのに使うことができます。アナログ処理方法と比較すると、デジタルエレクトロニクスはかなりの計算能力を提供します。

ストレージ: ノイズや劣化のため、アナログ信号を長期間保存することは困難な場合があります。デジタルストレージははるかに効果的で、ノイズや経年変化に耐性があります。

伝送: デジタル信号は長距離伝送時にノイズに対して耐性が高く、特にエラー検出や訂正法と組み合わせた場合に顕著です。

サンプリングと量子化は、デジタル化の2つの主要な段階です。サンプリングとは、特定の時間間隔でアナログ信号の値を測定することです。一方、量子化は、これらのサンプルの振幅を、あらかじめ決められたレベルまたは値の幅に推定することが必要です。

デジタル化は非常に強いが、アナログ信号は常にそれによって近似されることを覚えておくことが重要です。デジタル表現のサンプリングレートと分解能に応じて、変換プロセス中に一部の情報が失われる場合があります。これは、特に元の信号の完全性が重要な状況では考慮に入れる必要がある重要な要素です。

デジタル処理とストレージの利点

この区分では、第1節でアナログ情報をデジタル化するための段階を設定した後に、デジタル処理とストレージがもたらす本質的な利点を探ります。

精度と再現性: 信号はデジタル世界では離散値の集合として、通常はバイナリ形式で表されます。この形式の値は量子化されており、これは電位値の固定の幅があることを意味し、高い精度を提供します。デジタル信号は、量子化によって、ノイズや他の干渉によって引き起こされるわずかな変動や変化に対して影響を受けにくくなります。デジタルシステムは、ノイズによる変化が一定のしきい値を下回る限り、伝送や処理のステップに関係なく信号を正確に再現できるため、再現性が保証されます。一方、アナログシステムの故障やノイズは信号を変える可能性があります。

拡張性と高度な処理能力: 特に、現代のマイクロプロセッサやデジタル信号プロセッサでは、アナログシステムで不可能な非常に洗練されたアルゴリズムや操作を実行することを可能にします。拡張性の変更ではしばしば大きなハードウェアの調整を必要とするアナログシステムとは対照的に、これらのアルゴリズムはソフトウェアに小さな変更を加えるだけでさまざまな目的に合わせて簡単に拡張することができます。

ストレージの効率性と寿命: デジタルデータとアナログデータを比較すると、デジタルデータはより高密度に保存できます。さらに、テープやレコード盤などのアナログレコードに比べて、ハードドライブ、フラッシュメモリ、光ディスクなどのデジタル記憶媒体は寿命がはるかに長くなります。多くのデジタルデータのコピーの品質は、時間の経過とともに劣化することなしに生成することができます。

データの圧縮と暗号化: デジタルデータは効率的に圧縮され、より小さな容量でより多くの保存を可能にしたり、より小さな帯域幅を利用した伝送を可能にしたりできます。さらに、デジタルデータはより正常に暗号化できるため、機密情報に関してはアナログデータよりも安全です。

プログラム可能な処理: デジタルシステムは、さまざまなタスクを達成するためにハードウェアを変更する必要がありません。これをアナログシステムですると、わずかな機能変更でも大幅な回路調整が必要になる場合があります。

最新テクノロジーとの統合: 機械学習、クラウドコンピューティング、IoTなど、主にデジタル領域で機能する最新テクノロジーは、デジタルシステムとスムーズに相互作用します。ネットワーキングとデータ分析に依存する現代のアプリケーションにとって、この統合は重要です。

エラーの検出と修正: デジタルシステムでは強力なエラー検出と修復手順が可能です。アナログシステムでは修正不可能なデータミスは、デジタルシステムではさまざまな技術によって発見され修正できます。

結論として、多くの産業におけるアナログからデジタルへの大規模な切り替えは、主に精度、拡張性、効率、新しいテクノロジーとの統合の点でデジタル処理とストレージの利点によって推進されます。しかし、これらの利点はアナログシステムを時代遅れにするものではありません。なぜなら、それらはまだ一部のアプリケーションに適している場合があるからです。

デジタル通信システム

現代の通信およびネットワーク技術では、デジタル通信システムを多用しています。デジタル通信システムがアナログ通信システムよりも多くの利点を持っており、広く使用されています。

ノイズ耐性: デジタル通信システムのノイズ耐性は、その主な利点の1つです。離散状態のデジタル信号はデコードされ、再送信時に再送信されます。この再生により、ルート上にノイズや歪みが発生した場合でも、元の信号を正確に再現できます。ノイズが、状態の誤解釈を引き起こす特定のしきい値を超えない限り、信号を正常にクリーンにして復元できます。このアプローチは、信号と雑音の増幅を組み合わせて長距離またはいくつかの増幅ステップに従って累積的な信号損失をもたらすアナログ通信システムとは対照的です。

チャネル容量と帯域幅使用率: デジタル通信システムは、アナログの同等よりも多くの帯域幅を要求することが多いにもかかわらず、このリソースを効果的に処理する方法を提供します。与えられた帯域幅内でデータスループットを向上させる直交振幅変調 (QAM) のような高度な変調技術のおかげで、シンボルごとに複数のビットを送信することができます。デジタル圧縮方式はまた、配信されなければならないデータの量を削減することもできるので、間接的に帯域幅を維持できます。しかし、これらの利点を最適に利用するためには、正確なシステム同期が頻繁に必要であり、複雑さを増すことに留意することが重要です。

信号処理と多重化: デジタル信号はより効果的かつ効率的に処理されます。例えば、デジタルの世界ではイコライゼーションはより簡単で柔軟になります。時分割多重 (TDM) のような高度な多重化技術や、時分割多重アクセス (TDMA) や符号分割多重アクセス (CDMA) のような多重アクセス戦略もデジタルシステムによって可能になり、単一の通信チャネル上で複数の信号を同時に伝送することが可能になります。

セキュリティと暗号化: デジタル通信のためのシステムは、より良いセキュリティ予防策を持っています。デジタル信号は、データの機密性と完全性を保護する方法で符号化および暗号化することができます。これは、機密データやオンライン取引に関する議論において特に重要です。

最新テクノロジーとの統合: デジタル通信システムは、前節で示したように、現代のコンピューティング技術と容易に統合できます。IoT、スマートグリッド、クラウドコンピューティングなどのアプリケーションはすべて、この統合に依存しています。

エラーの検出と修正: エラー検出と修復のアルゴリズムはデジタル通信システムで使用できます。これらのアルゴリズムは伝送障害を発見し修正することができます。したがって、データの通信信頼性が高いことが保証されます。

デジタル通信システムの例

デジタルセルラーネットワーク: デジタル通信の方法は現代の携帯電話ネットワーク (4Gと5G) の基盤であり、データ速度の向上、信号品質の向上、周波数スペクトルのより効果的な使用を可能にします。

デジタルオーディオ放送 (DAB): 従来のFMラジオと比較して、DABのデジタル信号処理を使用してラジオ局を送信すると、より高品質の音が生成されます。

衛星通信システム: 信頼性の高い長距離衛星通信のために、これらのシステムはデジタル通信方式を採用しています。

ローカルエリアネットワーク (LAN): データは、一般的なLAN技術であるデジタル伝送を介してローカルエリアネットワーク内のデバイス間で送信されます。

実際のアプリケーション例

さまざまな分野や企業のアプリケーションはアナログ信号からデジタルフォーマットへの変換、およびその逆に依存しています。

デジタルオーディオの録音と再生: 楽器やボーカリストが作り出すアナログ信号は、音楽業界でデジタル信号に変換されて記録されます。この変換により、オーディオは編集、混合され、デジタル領域で様々な効果を与えることができます。アナログ信号はデジタル録音された音声をスピーカーやヘッドフォンで再生するために後で使用できます。

医療用画像: このデータは、もともとMRI、CT、超音波などの医用画像機器にアナログ形式で取得されます。その後、追加処理、改善、アーカイブのためにデジタル形式に変換されます。医療用写真のデジタル画像処理のおかげで、医師は患者をより正確に診断できます。映像はディスプレイの視覚的な表示のためにアナログ形式に戻されます。

デジタル写真: イメージセンサはデジタルカメラによってレンズを通って来る光をアナログ信号に変換するのに使用されます。アナログからデジタルへの変換後、この信号はデジタルファイルとして保存される前に色やフィルタ、その他の効果のために編集することができます。後で、デジタル写真は印刷またはスクリーン表示のためのアナログフォーマットに変えることができます。

電気通信: 現代の電気通信システムにおける音声通話は、人々が作り出すアナログ信号からデジタルデータに変換され、デジタルネットワークを介して送信されます。デジタルデータは受信側でアナログ信号に戻され、スピーカーで再生できるようになります。

自動車用センサ: 現代の自動車では、速度、エンジン温度、タイヤ空気圧などのさまざまなデータを追跡するために多くのセンサが使用されています。これらのセンサはアナログ信号を生成し、車両のコンピュータシステムによってデジタルデータに変換して処理されます。処理されたデータは、その後、特定のタスクを自動化したり、車のダッシュボードに表示したりするために利用されます。

産業用オートメーション: 温度、圧力、流量などを測定するさまざまなセンサからのアナログデータを、産業オートメーションシステムで処理および制御するためにデジタル形式に変換されます。制御システムは、このデータに基づいてアクチュエータ、バルブ、モータ、その他の機器の操作方法を決定します。

デジタルオシロスコープ: デジタルオシロスコープはエレクトロニクスラボの信号解析に頻繁に使用されます。これらのガジェットは、アナログ波形をデジタル表現に変換し、信号を詳細に分析、測定、保存することを可能にします。

民生用電子機器: 民生用電子機器であるラジオやテレビは、アナログ放送信号を受信します。処理のために、これらのアナログインパルスはデジタルフォーマットに変換されます。現在のデジタルテレビの放送伝送はデジタルですが、画面に表示される画像はアナログ信号によって駆動されます。

ヒューマンインタラクション用のアナログ再構築

アナログ信号をデジタル信号に変換することは、デジタル化が進む環境において不可欠です。しかし、デジタルデータをアナログ形式に戻すプロセスを考慮に入れることも、特に人間との接触において重要です。人々はほとんどアナログ的な手段で環境と接するので、この変換は重要です。

アナログ再構築の本質: 人間の自然な感覚認識システム (聴覚、視覚、触覚を含む) は、ほとんどがアナログです。例えば、私たちが聞く音は連続波であり、私たちが見る画像の空間分解能は連続です。デジタル信号を処理、保存、送信するのは便利ですが、これらの信号を人間の感覚で見るようにするためには、アナログに戻す必要があります。

D/Aコンバータ (DAC): この再構築プロセスには、DAC、すなわちデジタル・アナログコンバータが不可欠です。デジタル信号は時間と値が離散しており、DACによって連続アナログ信号に変換されます。DACで使われている分解能、サンプリングレート、再構成フィルタはアナログ信号の品質に影響を与える変数のほんの一例です。

アナログ再構築が必要なアプリケーション

オーディオの再生: スピーカーやヘッドフォンで再生する場合、オーディオシステムのデジタル形式で保存されたオーディオデータをアナログ信号に変換する必要があります。DACはこのために利用されます。

ディスプレイテクノロジー: デジタルビデオデータは、LCDピクセルやCRT蛍光体などのディスプレイ部品に電力を供給するために、テレビ、モニター、プロジェクタのアナログ信号に変換されます。

触覚フィードバック: 現代のユーザインタフェースでは、アナログ信号はデジタル制御システムを使用して携帯電話の振動を発生させたり、ゲームコントローラのフィードバックを強制したりするアクチュエータによって生成されます。

医療機器: 一部の医療機器が人体と通信するためには、ペースメーカーで使用される電気パルスなどのデジタル処理されたデータをアナログ形式に変換する必要があります。

産業用制御: モータ、バルブ、アクチュエータなどのアナログデバイスを動作させるために、デジタルコントローラによって生成された制御信号は産業オートメーションではアナログ信号に変換されることがよくあります。

アナログ再構築における課題

デジタルデータから高品質のアナログ信号を再構築することは必ずしも容易ではありません。再構築された信号は、特に周波数の含有量と振幅の点で、元のアナログ信号を正確に反映しなければなりません。エイリアシングなどの異常を取り除き、信号をスムーズに再構築するためには、適切な再構築フィルタが不可欠です。