التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) هو تقنية تشفير يستخدم لتقليل معدل البت للبيانات الرقمية. وهو مبني على فكرة التنبؤ بقيمة العينة الحالية بناءً على العينات السابقة، ثم إرسال الفرق بين القيمة المتوقعة والقيمة الفعلية. هذا يقلل من كمية المعلومات اللازمة لتمثيل البيانات، مما يسمح بنقلها بمعدل بت أقل.
مبادئ العمل
يعمل التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) من خلال تتبع مستوى إشارة الدخل وتعديل حجم الخطوة وفقًا لذلك. يتم ذلك من خلال استخدام حظيرة تكييفية تتتبع متوسط إشارة الدخل وتحسب حجم الخطوة المناسب. عندما يكون مستوى الإشارة مرتفعًا، يتم زيادة حجم الخطوة لضمان عدم تشبع الإشارة. عندما يكون مستوى الإشارة منخفضًا، يتم تقليل حجم الخطوة لتوفير المزيد من الدقة.
المزايا
يقدم التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) عددًا من المزايا مقارنة بطرق التعديل الأخرى، بما في ذلك:
كفاءة عالية في معدل البت: تسمح تقنية ADM بتقليل معدل البت للبيانات بشكل كبير مع الحفاظ على جودة الإشارة المقبولة.
أداء جيد في البيئات ذات الضوضاء: تعد تقنية ADM مقاومة للضوضاء، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في البيئات ذات مستويات عالية من الضوضاء.
سهولة التنفيذ: يعد تنفيذ تقنية ADM بسيطًا نسبيًا، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في تطبيقات مختلفة.
التطبيقات
تُستخدم تقنية التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
نقل الصوت: تُستخدم تقنية ADM لنقل الصوت الرقمي في تطبيقات مثل الهواتف المحمولة والاتصالات عبر الإنترنت.
نقل البيانات: تُستخدم تقنية ADM لنقل البيانات الرقمية في تطبيقات مثل مودم الإنترنت والشبكات المحلية.
تخزين البيانات: تُستخدم تقنية ADM لتخزين البيانات الرقمية في تطبيقات مثل أقراص التخزين الصلب وأشرطة التخزين المغناطيسية.
خوارزميات التعديل التفاضلي التكيفي (ADM)
هناك عدد من خوارزميات التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) المختلفة، ولكل منها مزايا وعيوب خاصة بها. بعض الخوارزميات الأكثر شيوعًا تشمل:
خوارزمية التعديل التفاضلي التكيفي المتساوي الخطوة (US-ADM): هذه هي أبسط خوارزمية ADM، وهي تستخدم حجم خطوة ثابتًا.
خوارزمية التعديل التفاضلي التكيفي غير المتساوي الخطوة (NS-ADM): هذه الخوارزمية تستخدم حجم خطوة متغيرًا، والذي يتم تعديله وفقًا لمستوى إشارة الدخل.
خوارزمية التعديل التفاضلي التكيفي القائم على التنبؤ (PA-ADM): هذه الخوارزمية تستخدم التنبؤ لتقدير القيمة المتوقعة للعينة الحالية، ثم ترسل الفرق بين القيمة المتوقعة والقيمة الفعلية.
أداء التعديل التفاضلي التكيفي (ADM)
يعتمد أداء التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) على عدد من العوامل، بما في ذلك:
معدل البت: كلما انخفض معدل البت، زادت كمية الضوضاء في الإشارة الناتجة.
مستوى إشارة الدخل: كلما كان مستوى إشارة الدخل أعلى، زادت دقة الإشارة الناتجة.
نوع خوارزمية ADM المستخدمة: تؤثر خوارزمية ADM المستخدمة على أداء النظام.
الخلاصة
يعد التعديل التفاضلي التكيفي (ADM) تقنية فعالة لتقليل معدل البت للبيانات الرقمية مع الحفاظ على جودة الإشارة المقبولة. تُستخدم تقنية ADM في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك نقل الصوت، ونقل البيانات، وتخزين البيانات.