लंबाई और बिटरेट के साथ समस्या बारीकी से इस तरह से संबंधित है कि बिट्स का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाता है।
निम्नलिखित विवरण बुनियादी आयाम मॉड्यूलेशन के लिए मान्य है जो "केबल के माध्यम से बिट्स भेजने" के आपके प्रस्ताव पर लागू होता है। जैसा कि @sawdust नीचे टिप्पणी में इंगित करता है, आधुनिक नेटवर्क चीजों को अलग तरह से करते हैं [1]।
प्याज और शून्य विभिन्न वोल्टेज स्तरों द्वारा व्यक्त किए जाते हैं। डिजिटल डोमेन में, आप इसे नीचे दिए गए चित्र में पहले प्लॉट से सही वर्गों के रूप में सोच सकते हैं।
अब, यदि आप इस सिग्नल को एक केबल पर स्थानांतरित करते हैं, तो यह विकृत हो जाएगा (दूसरा प्लॉट देखें)। केबल की क्षमता और प्रतिरोध, विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप जैसे कई कारक हैं, ... कुछ इलेक्ट्रिकल इंजीनियर आपको अधिक विवरण दे सकते हैं। मुद्दा यह है कि विरूपण अब लंबे समय तक केबलों में खराब हो जाता है। इसका मतलब है कि सिग्नल का आयाम कम हो जाएगा और आकार काफी बदल सकता है।
केबल के अंत में, रिसीवर सही वर्ग भूखंड को फिर से बनाने के लिए विकृत सिग्नल का उपयोग करेगा (नीचे 3 प्लॉट देखें)। यदि केबल बहुत लंबा था और विरूपण बहुत मजबूत था (विशेष रूप से छोटे आयाम), तो रिसीवर यह बताने में सक्षम नहीं हो सकता है कि मूल सिग्नल कैसा दिखता था। तो यह केबल की लंबाई का कारक है।
दूसरी समस्या बढ़ी हुई बिट-रेट है, क्योंकि यह वर्गों के बीच की दूरी को कम कर देगा। विरूपण को यह बताना असंभव हो सकता है कि क्या अब विकृत संकेत में 1 या 2 वर्ग छिपे थे। इसलिए आप बिट्स को एक साथ बंद नहीं कर सकते।
अंत में, आप चुन सकते हैं: बिट्स (कम बिटरेट) और एक लंबी केबल के बीच उच्च दूरी। या एक उच्च बिटरेट और एक छोटी, उच्च गुणवत्ता वाली केबल (जो कम विरूपण और नमी को पेश करेगी)।
नीचे दिए गए आंकड़े को यह वर्णन करने में मदद करनी चाहिए कि एक संचरण के दौरान एक वर्ग संकेत कैसे अलग हो जाएगा। यह सबसे अच्छा उदाहरण नहीं है, इसलिए अगर किसी को एक बेहतर मिल जाए, तो बेझिझक संपादित करें।
[१]: आधुनिक प्रसारण प्रौद्योगिकियां उच्च-लगातार वाहक-तरंग (साइन-वेव सिग्नल) का उपयोग करती हैं और जो अपने आप में कोई जानकारी नहीं रखती हैं और इसे संशोधित करती हैं। यह मॉड्यूलेशन (मूल साइन-वेव में परिवर्तन) वास्तविक जानकारी रखता है। सिद्धांत रूप में, साइन-वेव के सभी मापदंडों का उपयोग सूचना (आवृत्ति, आयाम, चरण) को स्थानांतरित करने के लिए किया जा सकता है और संयोजन भी संभव है।
हालाँकि, कुछ ट्रेडऑफ़ अभी भी मान्य हैं:
उदाहरण के लिए, बहु-आयाम मॉड्यूलेशन में, जहां आपके पास अधिक 2 भिन्न आयाम स्तर हैं। आप प्रत्येक प्रेषित प्रतीक के भीतर बिट्स 2^nको एन्कोड करने के लिए एम्पलीट्यूड का उपयोग कर सकते हैं n। nबिटरेट में सुधार का एक उच्च मूल्य है , लेकिन 2^nविभिन्न आयाम स्तरों को भेद करना अधिक कठिन बनाता है।