不归零编码NRZ

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在传送分组时,USB应用了NRZI编码方式。

信号电平的一次反转代表1,电平不变化表示0,并且在表示完一个码元后,电压不需回到0

  不归零制编码是效率最高的编码

  缺点是存在发送方和接收方的同步问题

  单极性不归零码,无电压(也就是元电流)用来表示"0",而恒定的正电压用来表示"1"。每一个码元时间的中间点是采样时间,判决门限为半幅度电平(即0.5)。也就是说接收信号的值在0.5与1.0之间,就判为"1"码,如果在O与0.5之间就判为"0"码。每秒钟发送的二进制码元数称为"码速"。

  双极性不归零码,"1"码和"0"码都有电流,但是"1"码是正电流,"0"码是负电流,正和负的幅度相等,故称为双极性码。此时的判决门限为零电平,接收端使用零判决器或正负判决器,接收信号的值若在零电平以上为正,判为"1"码;若在零电平以下为负,判为"0"码。

  以上两种编码,都是在一个码元的全部时间内发出或不发出电流(单极性),以及发出正电流或负电流(双极性)。每一位编码占用了全部码元的宽度,故这两种编码都属于全宽码,也称作不归零码NRZ (Non Return Zero)。如果重复发送"1"码,势必要连续发送正电流;如果重复发送"0"码,势必要连续不送电流或连续发送负电流,这样使某一位码元与其下一位码元之间没有间隙,不易区分识别。归零码可以改善这种状况。

 


RZ,NRZ与NRZI编码解释

        RZ 编码(Return-to-zero Code),即归零编码
            在 RZ 编码中,正电平代表逻辑 1,负电平代表逻辑 0,并且,每传输完一位数据,信号返回到零电平,

        也就是说,信号线上会出现 3 种电平:正电平、负电平、零电平:
        

        从图上就可以看出来,因为每位传输之后都要归零,所以接受者只要在信号归零后采样即可,这样就不在需要单独的时钟信号。
        实际上,RZ 编码就是相当于把时钟信号用归零编码在了数据之内。这样的信号也叫做自同步(self-clocking)信号。
        
这样虽然省了时钟数据线,但是还是有缺点的,因为在 RZ 编码中,大部分的数据带宽,都用来传输“归零”而浪费掉了。
        
那么,我们去掉这个归零步骤,NRZ 编码(Non-return-to-zero Code)就出现了,和 RZ 的区别就是 NRZ 是不需要归零的:
        NRZ 编码(Non-return-to-zero Code),不归零编码。

        

    这样,浪费的带宽又回来了,不过又丧失宝贵的自同步特性了,貌似我们又回到了原点,其实这个问题也是可以解决的,不过待会儿再讲,先看看什么是 NRZI:

    
NRZI 编码(Non-Return-to-Zero Inverted Code)和 NRZ 的区别就是 NRZI 用信号的翻转代表一个逻辑,信号保持不变代表另外一个逻辑。

    
USB 传输的编码就是 NRZI 格式,在 USB 中,电平翻转代表逻辑 0电平不变代表逻辑1(NRZI 遇 0 翻转遇 1 不变):

        
                    
        翻转的信号本身可以作为一种通知机制,而且可以看到,即使把 NRZI 的波形完全翻转,所代表的数据序列还是一样的,
        对于像 USB 这种通过差分线来传输的信号尤其方便.

现在再回到那个同步问题:
        的确,NRZ 和 NRZI 都没有自同步特性,但是可以用一些特殊的技巧解决。比如,先发送一个同步头,内容是 0101010 的方波,让接受者通过这个同步头计算出发送者的频率,然后再用这个频率来采样之后的数据信号,就可以了。
        
在 USB 中,每个 USB 数据包,最开始都有个同步域(SYNC),这个域固定为 0000 0001,这个域通过 NRZI 编码之后,就是一串方波(复习下前面:NRZI 遇 0 翻转遇 1 不变),接受者可以用这个 SYNC 域来同步之后的数据信号。
        
此外,因为在 USB 的 NRZI 编码下,逻辑 0 会造成电平翻转,所以接受者在接受数据的同时,根据接收到的翻转信号不断调整同步频率,保证数据传输正确.
        
但是,这样还是会有一个问题,就是虽然接受者可以主动和发送者的频率匹配,但是两者之间总会有误差。假如数据信号是 1000 个逻辑1,经过 USB 的 NRZI 编码之后,就是很长一段没有变化的电平,在这种情况下,即使接受者的频率和发送者相差千分之一,就会造成把数据采样成 1001 个或者 999 个 1了。
        
        
USB 对这个问题的解决办法,就是强制插 0,也就是传说中的 bit-stuffing,如果要传输的数据中有 7 个连续的 1,发送前就会在第 6 个 1 后面强制插入一个 0,让发送的信号强制出现翻转,从而强制接受者进行频率调整。接受者只要删除 6 个连续 1 之后的 0,就可以恢复原始的数据了。
        
        
既然说编码,那就顺便把另一种极常用的编码也说一下把:曼彻斯特编码
        
曼彻斯特( Manchester )码是一种双相码。用高电平到低电平的转换边表示 0 ,而用低电平到高高电平的转换边表示 1 。

    注:以上关于电平的表示,具体环境或者不同教材给出的规定可能不同,但是原理相同!

### 非归零编码NRZ)的图形表示 非归零编码(Non-Return-to-Zero, NRZ)是一种常见的二进制数据传输编码方式,在这种编码方案中,逻辑状态通过恒定电压电平来表示。具体来说: - **NRZ-L (Level)** 编码:高电平代表0,低电平代表1 或者相反。 - **NRZ-I (Inverted)** 编码:当遇到新的1时翻转当前信号电平;对于0则保持不变。 下面是一个简单的 `NRZ-L` 和 `NRZ-I` 的图形表示示例图解说明[^3]: #### NRZ-L 图形表示 假设有一个比特序列 10110,则对应的 NRZ-L 波形如下所示: ``` Bit Sequence: 1 0 1 1 0 Waveform ──┬───┬───────┬───────┼──────── │ │ │ │ Voltage Level: High Low High High Low ``` #### NRZ-I 图形表示 同样的比特序列 10110 使用 NRZ-I 进行编码后的波形会有所不同: ``` Bit Sequence: 1 0 1 1 0 Waveform ──┬───┴───────┴───────┴─────── │ │ Voltage Level: Invert No Change Invert Invert ``` 为了更直观地理解这两种类型的 NRZ 编码,可以参考下述 Python 绘图代码片段用于绘制上述两种模式下的波形图表。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def draw_NRZ_L(bits): levels = [] current_level = 1 for bit in bits: if int(bit) == 0: current_level = -current_level levels.append(current_level) plt.step(range(len(bits)), levels, where='post') plt.ylim(-2, 2) plt.title('NRZ-L Encoding Waveform') plt.show() def draw_NRZ_I(bits): levels = [1] for i in range(1, len(bits)): if bits[i] == '1': levels.append(-levels[-1]) else: levels.append(levels[-1]) plt.step(range(len(bits)), levels, where='pre') plt.ylim(-2, 2) plt.title('NRZ-I Encoding Waveform') plt.show() bits_sequence = "10110" draw_NRZ_L(bits_sequence) draw_NRZ_I(bits_sequence) ```
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