아날로그에서 디지털 영상신호 변환 시 반드시 거쳐야 하는 작업 중 하나가 표본화(Sampling)입니다. 연속적인 아날로그 신호를 시간에 따라 잘게 나누어 데이터화하는 작업입니다. 표본화의 과정을 정리하며 TV영상 신호의 흐름에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. 표본화(Sampling)
디지털 신호 샘플링은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정 중의 하나로, 아날로그 신호를 일정한 간격으로 샘플들을 추출하여 이산적인 값들로 표현하는 것을 말합니다. 이러한 샘플링은 아날로그-디지털 변환(Analog-to-Digital Conversion, ADC) 과정에서 중요한 단계입니다.
디지털 신호 샘플링은 시간적인 측면과 양적인 측면에서 이루어집니다.
1) 시간적인 측면
샘플링은 아날로그 신호를 일정한 시간 간격으로 샘플로 추출하는 것을 의미합니다. 이 간격은 샘플링 주파수(Sampling Frequency) 또는 샘플링 속도(Sampling Rate)로 표현되며, 초당 추출되는 샘플의 개수로 정의됩니다. 샘플링 주파수는 헤르츠(Hertz, Hz) 단위로 표시됩니다.
2) 양적인 측면
샘플링은 아날로그 신호에서 추출된 샘플들을 디지털 값으로 변환하는 과정입니다. 이때, 아날로그 신호의 연속적인 변화를 이산적인 값들로 근사화하여 표현합니다. 일반적으로 ADC는 아날로그 신호의 크기를 특정 비트 수로 표현하는 디지털 코드로 변환합니다. 이를 통해 디지털화된 신호는 컴퓨터나 디지털 시스템에서 저장, 처리, 전송 등에 사용될 수 있습니다. 샘플링은 샘플링 주파수를 적절히 선택해야 합니다. 샘플링 주파수는 나타내고자 하는 아날로그 신호의 최대 주파수 구성 요소를 만족해야 하며, 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링 정리에 따라 최소한 2배 이상으로 설정해야 합니다. 이를 통해 샘플링 과정에서 생기는 압축된 정보 손실을 최소화할 수 있습니다. 이러한 디지털 신호는 디지털 시스템에서 다양한 처리 및 분석에 활용됩니다.
- 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링
나이퀴스트(Nyquist) 샘플링은 디지털 신호 샘플링 과정에서 생기는 정보 손실을 최소화하기 위한 원리입니다. 이 원리에 따라, 샘플링 주파수는 샘플링하려는 아날로그 신호의 최대 주파수 구성 요소의 두 배 이상으로 설정되어야 합니다.
- 알리아싱(Aliasing)
나이퀴스트 샘플링 원리는 아날로그 신호를 복원하기 위해 필요한 최소한의 샘플링 주파수를 제공합니다. 이를 통해 샘플링 주파수가 나이퀴스트 샘플링 주파수보다 낮으면 아날로그 신호의 일부 주파수 구성 요소가 손실되어 정보의 왜곡이 발생합니다.
샘플링 주파수(Fs)는 샘플링하려는 아날로그 신호의 최대 주파수 구성 요소의 두 배 이상이어야 합니다.
나이퀴스트 샘플링 원리를 수학적으로 표현하면 다음과 같습니다:
Fs ≥ 2 × Fmax입니다. (여기서 Fmax는 아날로그 신호의 최대 주파수)
아날로그 신호의 주파수 구성 요소 중 Fs/2 이상의 주파수는 왜곡 없이 복원될 수 없습니다. 나이퀴스트 샘플링은 샘플링 주파수를 올바르게 설정하여 샘플링 과정에서 정보 손실을 최소화하는 중요한 원리입니다. 이를 위해 샘플링 주파수를 아날로그 신호의 최대 주파수 구성 요소의 두 배 이상으로 설정하여 충분한 샘플링을 수행해야 합니다.
2. 표본화의 영상신호 적용
CCD에서 하나의 프레임을 만들 때 사용되는 전기적인 신호를 표본화 주파수라고 합니다. 렌즈를 통해 들어온 빛이 CCD에서 집광되면 그것을 일정한 시간 간격으로 나누고 전기적 신호인 표본화 주파수를 사용하여 주기적인 진폭 값을 얻어내는 것이며 단위는 MHz를 사용합니다. 디
지털 방식 SDTV는 휘도신호 13.5 MHz로 표본화하고 색차신호 B(C)와 R(C)은 휘도신호를 하나를 서로 공유하면서 6.75 MHz으로 표본화합니다.
HDTV 경우 G는 74.25 MHz로 표본화하고, 색신호인 R, B, G신호의 절반인 37.125 MHz로 표본화됩니다.
따라서 방송방식별 영상의 밝기와 사용하는 색신호의 양에 차이가 생기게 됩니다.
디지털 영상신호의 변환 과정 중 표본화에 대해 알아봤습니다. 얼마나 잘게 나누어 원본신호(아날로그)와 비슷하게 만드느냐가 포인트 품질을 결정하는 요소 입니다. 데이터의 압축과 전송의 가장 기본이 되는 개념이니 잘 정리하시기 바랍니다.
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