Wikibooks
tewikibooks
https://te.wikibooks.org/wiki/%E0%B0%AE%E0%B1%8A%E0%B0%A6%E0%B0%9F%E0%B0%BF_%E0%B0%AA%E0%B1%87%E0%B0%9C%E0%B1%80
MediaWiki 1.48.0-wmf.3
first-letter
మీడియా
ప్రత్యేక
చర్చ
వాడుకరి
వాడుకరి చర్చ
Wikibooks
Wikibooks చర్చ
దస్త్రం
దస్త్రంపై చర్చ
మీడియావికీ
మీడియావికీ చర్చ
మూస
మూస చర్చ
సహాయం
సహాయం చర్చ
వర్గం
వర్గం చర్చ
TimedText
TimedText talk
మాడ్యూల్
మాడ్యూల్ చర్చ
Event
Event talk
వాడుకరి:SandeepLPU/sandbox
2
4865
39498
2026-11-09T09:36:49Z
SandeepLPU
3555
" '''ఆకస్మిక శబ్దం''' (ఇంగ్లీష్: ''Impulsive Noise'') అనేది సమాచార ప్రసారం సమయంలో అకస్మాత్తుగా ఏర్పడే అవాంఛిత శబ్దం. ఇది చాలా తక్కువ సమయం మాత్రమే ఉన్నప్పటికీ, అధిక తీవ్రతతో ఉ..." తో కొత్త పేజీని సృష్టించారు
39498
wikitext
text/x-wiki
'''ఆకస్మిక శబ్దం''' (ఇంగ్లీష్: ''Impulsive Noise'') అనేది సమాచార ప్రసారం సమయంలో అకస్మాత్తుగా ఏర్పడే అవాంఛిత శబ్దం. ఇది చాలా తక్కువ సమయం మాత్రమే ఉన్నప్పటికీ, అధిక తీవ్రతతో ఉండటం వల్ల అసలు సిగ్నల్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది.
== ఆకస్మిక శబ్దం అంటే ఏమిటి? ==
ఒక తరగతి గదిలో విద్యార్థులు మాట్లాడుకుంటున్నారని ఊహించుకోండి. వారి గుసగుసలు నిరంతర నేపథ్య శబ్దంలా ఉంటాయి. కానీ ఎవరో ఒకరు ఇనుప పళ్లెంను కింద పడేస్తే, ఒక్కసారిగా పెద్ద శబ్దం వచ్చి వెంటనే ఆగిపోతుంది.
ఇలాంటి అకస్మాత్తుగా వచ్చే శబ్దాన్నే ''Impulsive Noise'' అంటారు.
దీని ముఖ్య లక్షణాలు:
* చాలా తక్కువ సమయం ఉంటుంది.
* సాధారణ సిగ్నల్ కంటే అధిక తీవ్రత కలిగి ఉండవచ్చు.
* ఎప్పుడు వస్తుందో ముందుగా అంచనా వేయడం కష్టం.
[[File:Impulsive noise graph.png|center|thumb|450x450px|Original sine signal and signal effected by implusive noise]]
గ్రాఫ్‌లో పైభాగంలో అసలు సైన్ తరంగం, కింది భాగంలో ఆకస్మిక శబ్దం కలిసిన సిగ్నల్ కనిపిస్తాయి. శబ్దం ఏర్పడిన స్థానాల్లో సిగ్నల్ ఒక్కసారిగా పైకి లేదా కిందకి మారుతుంది.
== ఆకస్మిక శబ్దానికి కారణాలు ==
ఈ శబ్దం సాధారణంగా విద్యుత్ పరికరాలు మరియు ప్రకృతి సంబంధిత సంఘటనల వల్ల ఏర్పడుతుంది.
* మెరుపులు, పిడుగులు.
* విద్యుత్ స్విచ్‌ల వల్ల ఏర్పడే స్పార్క్‌లు.
* ఎలక్ట్రిక్ మోటార్లు, రిలేలు.
* వదులుగా ఉన్న విద్యుత్ కనెక్షన్లు.
* వాహనాల ఇగ్నిషన్ వ్యవస్థలు.
* స్టాటిక్ విద్యుత్ విడుదల (Electrostatic Discharge).
== సమాచార ప్రసారంపై ప్రభావం ==
డిజిటల్ కమ్యూనికేషన్‌లో సమాచారం 0 మరియు 1 అనే బిట్ల రూపంలో పంపబడుతుంది. ఆకస్మిక శబ్దం ఏర్పడినప్పుడు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ బిట్లు తప్పుగా మారవచ్చు.
వరుసగా అనేక బిట్లలో తప్పులు ఏర్పడటాన్ని ''బర్స్ట్ ఎర్రర్'' (Burst Error) అంటారు.
దీని ప్రభావాలను కొన్ని సందర్భాల్లో ఇలా గమనించవచ్చు:
* ఫోన్ కాల్‌లో అకస్మాత్తుగా శబ్దం వినిపించడం.
* టీవీ తెరపై తెల్లటి చుక్కలు కనిపించడం.
* డిజిటల్ చిత్రాల్లో నల్లటి లేదా తెల్లటి చుక్కలు ఏర్పడటం (Salt-and-Pepper Noise).
== ఆకస్మిక శబ్దాన్ని తగ్గించే పద్ధతులు ==
దీని ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఉపయోగిస్తారు.
'''ముందస్తు జాగ్రత్తలు:'''
* '''షీల్డింగ్ (Shielding):''' బయటి విద్యుదయస్కాంత అంతరాయాల నుంచి తీగలను రక్షించడం.
* '''ఎర్తింగ్ (Grounding):''' విద్యుత్ పరికరాలకు సరైన ఎర్తింగ్ ఇవ్వడం.
* '''ట్విస్టెడ్ పెయిర్ కేబుల్స్:''' బయటి శబ్ద ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించడం.
'''శబ్దం ఏర్పడిన తర్వాత:'''
* '''మీడియన్ ఫిల్టర్ (Median Filter):''' పక్కనున్న విలువల మధ్య విలువను తీసుకుని ఆకస్మిక మార్పులను తగ్గించడం.
* '''ఎర్రర్ కరెక్షన్ (Error Correction):''' అదనపు బిట్ల సహాయంతో సమాచారంలోని తప్పులను గుర్తించి సరిచేయడం.
* '''ఇంటర్‌లీవింగ్ (Interleaving):''' వరుసగా వచ్చే తప్పులను వేర్వేరు భాగాలకు విభజించి సరిచేయడం సులభం చేయడం.
* '''ARQ:''' తప్పుగా వచ్చిన సమాచారాన్ని మళ్లీ పంపమని కోరడం.
== ముగింపు ==
ఆకస్మిక శబ్దం కమ్యూనికేషన్ వ్యవస్థల్లో సమాచార నాణ్యతను ప్రభావితం చేస్తుంది. సరైన షీల్డింగ్, ఎర్తింగ్ మరియు డిజిటల్ ఫిల్టరింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా దీని ప్రభావాన్ని తగ్గించవచ్చు.
== Python కోడ్ ద్వారా గ్రాఫ్ తయారీ ==
ఈ వ్యాసంలోని గ్రాఫ్‌ను Python లో NumPy మరియు Matplotlib లైబ్రరీలను ఉపయోగించి రూపొందించాను. అసలు సైన్ తరంగానికి యాదృచ్ఛిక స్థానాల్లో ఆకస్మిక శబ్దాన్ని కలిపి గ్రాఫ్‌ను తయారు చేశాను.
<syntaxhighlight lang="python">
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1)
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t)
noisy = signal.copy()
positions = np.random.choice(len(t), 8, replace=False)
noisy[positions] += np.random.choice([-3, 3], 8)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(
2, 1, figsize=(9, 6), sharex=True
)
ax1.plot(t, signal)
ax1.set_title("Original Sine Signal")
ax1.set_ylabel("Amplitude")
ax1.grid(True)
ax2.plot(t, noisy)
ax2.scatter(
t[positions],
noisy[positions],
label="Impulse Locations"
)
ax2.set_title("Signal with Impulsive Noise")
ax2.set_xlabel("Time (seconds)")
ax2.set_ylabel("Amplitude")
ax2.legend()
ax2.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig("Impulsive_noise_graph.png", dpi=200)
plt.show()
</syntaxhighlight>
ఈ కోడ్‌ను అమలు చేయడం ద్వారా వచ్చిన గ్రాఫ్‌ను వ్యాసంలో చేర్చాను. ఇది ఆకస్మిక శబ్దాన్ని వివరించడానికి రూపొందించిన సిమ్యులేషన్ మాత్రమే.
== మూలాలు ==
* Saeed V. Vaseghi, ''Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction''.
* Krystian Radlak, Lukasz Malinski, Bogdan Smolka, ''Deep Learning based Switching Filter for Impulsive Noise Removal in Color Images'', Sensors, 2020.
* ''A Deep Multi-Task Learning Approach to Impulsive Noise Parameter Estimation'', 2025.
gwlt0hm19j4y3tkuyx4il8w8dqj1txf