Что такое разрядность сигнала
Частота дискретизации и разрядность
При описании цифровых записывающих устройств используют два фундаментальных понятия: частота дискретизации и разрядность. В этой статье мы рассмотрим, что это такое.
Частота дискретизации
Частота дискретизации — это частота, с которой записывающим устройством фиксируются отсчеты входного сигнала. При записи звука в цифровом виде фактически записываются отдельные отсчеты или, иными словами, значения интенсивности звука в отдельные моменты времени.
Частота дискретизации для записывающих устройств имеет обычно следующие стандартные значения: 44,1 кГц; 48 кГц и 96 кГц. Чем большая величина частоты дискретизации, тем большее количество отсчетов делается за 1 секунду и тем лучше качество цифрового звука мы имеет в результате.
Каково значение этих чисел? Они подразумевают количество раз снятия за секунду записывающим устройством значения интенсивности звука входного сигнала. Для измерения частоты дискретизации используются килогерцы (кГц), 1 кГц = 1 000 отсчетам в секунду.
К примеру, если запись осуществляется с частотой дискретизации 48 кГц, то это означает, что значение интенсивности звука звукозаписывающее устройство измеряет и фиксирует 48 000 раз в секунду.
Такое количество может показаться невообразимо огромным, но здесь стоит вспомнить о явлении, называемом частотой Никвиста. Частота Никвиста названа так в честь человека, который первым ее обнаружил. Она определяет наивысшую частоту звука, которую возможно записать при данной частоте дискретизации.
Если говорить вкратце, то максимальное значение высоты звука, которое может быть подано в цифровом виде, равно примерно половине частоты дискретизации.
Поэтому, при проведении записи с частотой дискретизации 48 кГц максимальная частота звука, которая может быть записана, равна 24 кГц. Этого вполне достаточно, если учесть, что человеческое ухо слышит частоты в среднем от 20 Гц до 20 кГц.
Разрядность
В разговоре о цифровых записывающих устройствах часто можно услышать слова «16 бит», «24 бита» и т. д. Одни означают количество единиц информации, с помощью которых можно представить значение каждого отсчета, получаемого при цифровой записи.
Чем большая величина этого числа, тем точнее можно записать значение каждого отсчета и тем более высокое качество звука можно получить в итоге.
Не стоит думать, что чем больше количество бит, то есть чем выше величина разрядности, тем большее значение интенсивности можно зафиксировать. Здесь имеется в виду именно точность представления.
В современных записывающих устройствах обычно реализована разрядность 24 бита. Стоит учитывать, что запись с большой разрядностью занимает много места на устройстве хранения, но это не так уж важно, ибо современные носители отличаются огромными объемами и постоянно стают более и более доступными в финансовом плане.
Раскладываем по полочкам параметры АЦП
Привет, Хабр! Многие разработчики систем довольно часто сталкиваются с обработкой аналоговых сигналов. Не все манипуляции с сигналами можно осуществить в аналоговой форме, поэтому требуется переводить аналог в цифровой мир для дальнейшей постобработки. Возникает вопрос: на какие параметры стоит обратить внимание при выборе микроконтроллера или дискретного АЦП? Что все эти параметры означают? В этой статье постараемся детально рассмотреть основные характеристики АЦП и разобраться на что стоит обратить внимание при выборе преобразователя.
Введение
Рис. 1: Идеальная характеристика АЦП
Статические параметры
Рис. 4: Дифференциальная нелинейность
Рис. 5: Интегральная нелинейность
Динамические параметры
Наглядно данное выражение продемонстрированно на рисунке 7.
Рис. 7: Отношение сигнал/шум
Для оценки SNR АЦП при разработке системы можно воспользоваться следующей формулой:
Первые 2 слагаемых учитывают уровень сигнала и ошибку квантования (нужно понимать, что формула верна для сигнала размаха полной шкалы). Третье слагаемое учитывает эффект передискретизации (выигрыш по обработке или processing gain): если полоса обрабатываемого сигнала (BW Свойство переноса спектра при дискретизации
Рис 12: дискретизация непрерывного сигнала
По фильтрующему свойству дельта-функции:
После дискретизации 
:
где 
С помощью формулы Релея вычислим спектр:
Из этого выражения следует что спектр сигнала будет повторяться во всех зонах Найквиста.
Итак, если есть хороший антиэлайзинговый фильтр, то соблюдая критерий Найквиста, можно оцифровывать сигнал с частотой дискретизации намного ниже полосы АЦП. Но использовать субдискретизацию нужно осторожно. Следует учитывать, что динамические параметры АЦП деградируют (иногда очень сильно) с ростом частоты входного сигнала, поэтому оцифровать сигнал из 6-й зоны так же «чисто», как из 1-й не получится.
Несмотря на это субдискритезация активно используется. Например, для обработки узкополосных сигналов, когда не хочется тратиться на дорогой широкополосный быстродействующий АЦП, который вдобавок имеет высокое потребление. Другой пример – выборка ПЧ (IF-sampling) в РЧ системах. Там благодаря undersampling можно исключить из радиоприемного тракта лишнее аналоговое звено — смеситель (который переносит сигнал на более низкую несущую или на 0).
Сравним архитектуры
На данный момент в мире существует множество различных архитектур АЦП. У каждой из них есть свои преимущества и недостатки. Не существует архитектуры, которая бы достигала максимальных значений всех, описанных выше параметров. Проанализируем какие максимальные параметры скорости и разрешения смогли достичь компании, выпускающие АЦП. Также оценим достоинства и недостатки каждой архитектуры (более подробно о различных архитектурах можно прочитать в статье на хабр).
| Тип архитектуры | Преимущества | Недостатки | Максимальное разрешение | Максимальная частота дискретизации |
| flash | Быстрый преобразователь. Преобразование осуществляется в один такт. | Высокое энергопотребление. Ограниченное разрешение. Требует большой площади кристалла (  компараторов). Трудно согласовать большое количество элементов (как следствие низкий выход годных). | 14 бит 128 КВыб/с AD679 | 3 бит 26 ГВыб/с HMCAD5831 |
| folding-interpolated | Быстрый преобразователь. Преобразование осуществляется в один такт. Требует меньшее число компараторов благодаря предварительной «свёртке» всего диапазона обработки в некоторый более узкий диапазон. Занимает меньше площади. | Ошибки, связанные с нелинейностью блока свёртки. Задержка на установление уровней в блоке свёртки, которая уменьшает максимальную fs. Среднее разрешение. | 12 бит 6.4 ГВыб/с ADC12DL3200 | 12 бит 6.4 ГВыб/с ADC12DL3200 |
| SAR | Высокая точность. Низкое энергопотребление. Легка в использовании. | Ограниченная скорость. | 32 бит 1 МВыб/с LTC2500 | 10 бит 40 МВыб/с XRD64L43 |
| pipeline | Быстрый преобразователь. Самая высокая точность среди быстрых АЦП. Не занимает большую площадь. Имеет меньшее потребления, среди аналогичных быстрых преобразователей. | Конвейерная задержка. | 24 бит 192 КВыб/с AK5386 | 12 бит 10.25 ГВыб/с AD9213 |
| dual-slope | Средняя точность преобразования. Простота конструкции. Низкое потребление. Устойчивость к изменениям факторов внешней среды. | Обрабатывает низкочастотные Сигналы (низкая fs). Посредственное разрешение. | 12+знаковый бит 10 Выб/с TC7109 | 5+знак бит 200 КВыб/с HI3-7159 |
| ∑-Δ | Самая высокая точность пре- Образования благодаря эффекту «Noise shaping» (специфическая фильтрация шума квантования) и передискретизации. | Не может работать с широкополосным сигналом. | 32 бита 769 КВыб/с AK5554 | 12 бит 200МВыб/с ADRV9009 |
Информацию для таблицы брал на сайте arrow, поэтому если что-то упустил поправляйте в комментариях.
Теория звука. Что нужно знать о звуке, чтобы с ним работать. Опыт Яндекс.Музыки
Звук, как и цвет, люди воспринимают по-разному. Например, то, что кажется слишком громким или некачественным одним, может быть нормальным для других.
Для работы над Яндекс.Музыкой нам всегда важно помнить о разных тонкостях, которые таит в себе звук. Что такое громкость, как она меняется и от чего зависит? Как работают звуковые фильтры? Какие бывают шумы? Как меняется звук? Как люди его воспринимают.
Мы довольно много узнали обо всём этом, работая над нашим проектом, и сегодня я попробую описать на пальцах некоторые основные понятия, которые требуется знать, если вы имеете дело с цифровой обработкой звука. В этой статье нет серьёзной математики вроде быстрых преобразований Фурье и прочего — эти формулы несложно найти в сети. Я опишу суть и смысл вещей, с которыми придётся столкнуться.
Поводом для этого поста можете считать то, что мы добавили в приложения Яндекс.Музыки возможность слушать треки в высоком качестве (320kbps). А можете не считать. Итак.
Оцифровка, или Туда и обратно
Прежде всего разберёмся с тем, что такое цифровой сигнал, как он получается из аналогового и откуда собственно берётся аналоговый сигнал. Последний максимально просто можно определить как колебания напряжения, возникающие из-за колебаний мембраны в микрофоне.
Рис. 1. Осциллограмма звука
Это осциллограмма звука — так выглядит аудио сигнал. Думаю, каждый хоть раз в жизни видел подобные картинки. Для того чтобы понять, как устроен процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой, нужно нарисовать осциллограмму звука на миллиметровой бумаге. Для каждой вертикальной линии найдем точку пересечения с осциллограммой и ближайшее целое значение по вертикальной шкале — набор таких значений и будет простейшей записью цифрового сигнала.
Рис. 2. Интерактивный пример сложения волн и оцифровки сигнала.
Источник: www.desmos.com/calculator/aojmanpjrl
Воспользуемся этим интерактивным примером, чтобы разобраться в том, как накладываются друг на друга волны разной частоты и как происходит оцифровка. В левом меню можно включать/выключать отображение графиков, настраивать параметры входных данных и параметры дискретизации, а можно просто двигать контрольные точки.
На аппаратном уровне это, разумеется, выглядит значительно сложнее, и в зависимости от аппаратуры сигнал может кодироваться совершенно разными способами. Самым распространённым из них является импульсно-кодовая модуляция, при которой записывается не конкретное значение уровня сигнала в каждый момент времени, а разница между текущим и предыдущим значением. Это позволяет снизить количество бит на каждый отсчёт примерно на 25%. Этот способ кодирования применяется в наиболее распространённых аудио-форматах (WAV, MP3, WMA, OGG, FLAC, APE), которые используют контейнер PCM WAV.
В реальности для создания стерео-эффекта при записи аудио чаще всего записывается не один, а сразу несколько каналов. В зависимости от используемого формата хранения они могут храниться независимо. Также уровни сигнала могут записываться как разница между уровнем основного канала и уровнем текущего.
Обратное преобразование из цифрового сигнала в аналоговый производится с помощью цифро-аналоговых преобразователей, которые могут иметь различное устройство и принципы работы. Я опущу описание этих принципов в данной статье.
Дискретизация
Как известно, цифровой сигнал — это набор значений уровня сигнала, записанный через заданные промежутки времени. Процесс преобразования непрерывного аналогового сигнала в цифровой сигнал называется дискретизацией (по времени и по уровню). Есть две основные характеристики цифрового сигнала — частота дискретизации и глубина дискретизации по уровню.
Рис. 3. Дискретизация сигнала.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(signal_processing)
Частота дискретизации указывает на то, с какими интервалами по времени идут данные об уровне сигнала. Существует теорема Котельникова (в западной литературе её упоминают как теорему Найквиста — Шеннона, хотя встречается и название Котельникова — Шеннона), которая утверждает: для возможности точного восстановления аналогового сигнала из дискретного требуется, чтобы частота дискретизации была минимум в два раза выше, чем максимальная частота в аналоговом сигнале. Если брать примерный диапазон воспринимаемых человеком частот звука 20 Гц — 20 кГц, то оптимальная частота дискретизации (частота Найквиста) должна быть в районе 40 кГц. У стандартных аудио-CD она составляет 44.1 кГц
Рис. 4. Квантование сигнала.
Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Квантование_(обработка сигналов)
Глубина дискретизации по уровню описывает разрядность числа, которым описывается уровень сигнала. Эта характеристика накладывает ограничение на точность записи уровня сигнала и на его минимальное значение. Стоит специально отметить, что данная характеристика не имеет отношения к громкости — она отражает точность записи сигнала. Стандартная глубина дискретизации на audio-CD — 16 бит. При этом, если не использовать специальную студийную аппаратуру, разницу в звучании большинство перестаёт замечать уже в районе 10-12 бит. Однако большая глубина дискретизации позволяет избежать появления шумов при дальнейшей обработке звука.
В цифровом звуке можно выделить три основных источника шумов.
Джиттер
Это случайные отклонения сигнала, как правило, возникающие из-за нестабильности частоты задающего генератора или различной скорости распространения разных частотных составляющих одного сигнала. Данная проблема возникает на стадии оцифровки. Если описывать «на пальцах» «на миллиметровке», это происходит из-за немного разного расстояния между вертикальными линиями.
Шум дробления
Он напрямую связан с глубиной дискретизации. Так как при оцифровке сигнала его реальные значения округляются с определённой точностью, возникают слабые шумы, связанные с её потерей. Эти шумы могут появляться не только на стадии оцифровки, но и в процессе цифровой обработки (например, если сначала уровень сигнала сильно понижается, а затем — снова повышается).
Алиасинг
При оцифровке возможна ситуация, при которой в цифровом сигнале могут появиться частотные составляющие, которых не было в оригинальном сигнале. Данная ошибка получила название Aliasing. Этот эффект напрямую связан с частотой дискретизации, а точнее — с частотой Найквиста. Проще всего понять, как это происходит, рассмотрев вот эту картинку:
Рис. 5. Алиас. Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Алиасинг
Зелёным показана частотная составляющая, частота которой выше частоты Найквиста. При оцифровке такой частотной составляющей не удаётся записать достаточно данных для её корректного описания. В результате при воспроизведении получается совершенно другой сигнал — жёлтая кривая.
Уровень сигнала
Поначалу бывает тяжело разобраться с тем, как соотносятся децибелы и реальный уровень сигнала. На самом деле всё просто. Каждые
6 dB (точнее 20 log(2)
N.B. Стоит упомянуть, что логарифм в данном случае берётся десятичный, в то время как большинство библиотек под функцией с названием log подразумевает натуральный логарифм.
96.33 dB, для 24 бит
144.49 dB. Это означает, что самый большой перепад уровня, который можно описать с 24-битной глубиной дискретизации (144.49 dB), на 48.16 dB больше, чем самый большой перепад уровня с 16-битной глубиной (96.33 dB). Плюс к тому — шум дробления при 24 битах на 48 dB тише.
Восприятие
Когда мы говорим о восприятии звука человеком, следует сначала разобраться, каким образом люди воспринимают звук. Очевидно, что мы слышим с помощью ушей. Звуковые волны взаимодействуют с барабанной перепонкой, смещая её. Вибрации передаются во внутреннее ухо, где их улавливают рецепторы. То, насколько смещается барабанная перепонка, зависит от такой характеристики, как звуковое давление. При этом воспринимаемая громкость зависит от звукового давления не напрямую, а логарифмически. Поэтому при изменении громкости принято использовать относительную шкалу SPL (уровень звукового давления), значения которой указываются всё в тех же децибелах. Стоит также заметить, что воспринимаемая громкость звука зависит не только от уровня звукового давления, но ещё и от частоты звука:
Рис. 6. Зависимость воспринимаемой громкости от частоты и амплитуды звука.
Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Громкость_звука
Громкость
Простейшим примером обработки звука является изменение его громкости. При этом происходит просто умножение уровня сигнала на некоторое фиксированное значение. Однако даже в таком простом деле, как регулировка громкости, есть один подводный камень. Как я уже отметил ранее, воспринимаемая громкость зависит от логарифма звукового давления, а это значит, что использование линейной шкалы громкости оказывается не очень эффективным. При линейной шкале громкости возникает сразу две проблемы — для ощутимого изменения громкости, когда ползунок находится выше середины шкалы приходится достаточно далеко его сдвигать, при этом ближе к самому низу шкалы сдвиг меньше, чем на толщину волоса, может изменить громкость в два раза (думаю, с этим каждый сталкивался). Для решения данной проблемы используется логарифмическая шкала громкости. При этом на всей её длине передвижение ползунка на фиксированное расстояние меняет громкость в одинаковое количество раз. В профессиональной записывающей и обрабатывающей аппаратуре, как правило, используется именно логарифмическая шкала громкости.
Математика
Тут я, пожалуй, немного вернусь к математике, потому что реализация логарифмической шкалы оказывается не такой простой и очевидной вещью для многих, а найти в интернете данную формулу не так просто, как хотелось бы. Заодно покажу, как просто переводить значения громкости в dBFS и обратно. Для дальнейших объяснений это будет полезным.
Цифровая обработка
Из того, что сигнал имеет верхнее ограничение уровня, следует, что нельзя безопасно увеличивать громкость выше единицы. При этом пики, которые окажутся выше границы, будут «срезаны» и произойдёт потеря данных.
Рис. 7. Клиппинг.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Clipping_(audio)
На практике всё это означает, что стандартные для Audio-CD параметры дискретизации (16 бит, 44,1 кГц) не позволяют производить качественную обработку звука, потому что имеют очень малую избыточность. Для этих целей лучше использовать более избыточные форматы. Однако стоит учитывать, что общий размер файла пропорционален параметрам дискретизации, поэтому выдача таких файлов для он-лайн воспроизведения — не лучшая идея.
Измерение громкости
Для того чтобы сравнивать громкость двух разных сигналов, её для начала нужно как-то измерить. Существует по меньшей мере три метрики для измерения громкости сигналов — максимальное пиковое значение, усреднённое значение уровня сигнала и метрика ReplayGain.
Максимальное пиковое значение достаточно слабая метрика для оценки громкости. Она никак не учитывает общий уровень громкости — например, если записать грозу, то большую часть времени на записи будет тихо шелестеть дождь и лишь пару раз прогремит гром. Максимальное пиковое значение уровня сигнала у такой записи будет довольно высоким, но большая часть записи будет иметь весьма низкий уровень сигнала. Однако эта метрика всё равно является полезной — она позволяет вычислить максимальное усиление, которое можно применить к записи, при котором не будет потерь данных из-за «обрезания» пиков.
Усреднённое значение уровня сигнала — более полезная метрика и легко вычислимая, но всё же имеет существенные недостатки, связанные с тем, как мы воспринимаем звук. Визг циркулярной пилы и рокот водопада, записанные с одинаковым средним уровнем сигнала, будут восприниматься совершенно по-разному.
ReplayGain наиболее точно передает воспринимаемый уровень громкости записи и учитывает физиологические и психические особенности восприятия звука. Для промышленного выпуска записей многие звукозаписывающие студии используют именно её, также она поддерживается большинством популярных медиа-плееров. (Русская статья на WIKI содержит много неточностей и фактически не корректно описывает саму суть технологии)
Нормализация громкости
Иногда нормализацию громкости производят в рамках одной записи — при этом различные части записи усиливают на разные величины, чтобы их воспринимаемая громкость была одинаковой. Такой подход очень часто применяется в компьютерных видео-плеерах — звуковая дорожка многих фильмов может содержать участки с очень сильно отличающейся громкостью. В такой ситуации возникают проблемы при просмотре фильмов без наушников в позднее время — при громкости, на которой нормально слышен шёпот главных героев, выстрелы способны перебудить соседей. А на громкости, при которой выстрелы не бьют по ушам, шёпот становится вообще неразличим. При внутри-трековой нормализации громкости плеер автоматически увеличивает громкость на тихих участках и понижает на громких. Однако этот подход создаёт ощутимые артефакты воспроизведения при резких переходах между тихим и громким звуком, а также порой завышает громкость некоторых звуков, которые по задумке должны быть фоновыми и еле различимыми.
Также внутреннюю нормализацию порой производят, чтобы повысить общую громкость треков. Это называется нормализацией с компрессией. При этом подходе среднее значение уровня сигнала максимизируется за счёт усиления всего сигнала на заданную величину. Те участки, которые должны были быть подвергнуты «обрезанию», из-за превышения максимального уровня усиливаются на меньшую величину, позволяя избежать этого. Этот способ увеличения громкости значительно снижает качество звучания трека, но, тем не менее, многие звукозаписывающие студии не брезгуют его применять.
Фильтрация
Я не стану описывать совсем все аудио-фильтры, ограничусь только стандартными, которые присутствуют в Web Audio API. Самым простым и распространённым из них является биквадратный фильтр (BiquadFilterNode) — это активный фильтр второго порядка с бесконечной импульсной характеристикой, который может воспроизводить достаточно большое количество эффектов. Принцип работы этого фильтра основан на использовании двух буферов, каждый с двумя отсчётами. Один буфер содержит два последних отсчёта во входном сигнале, другой — два последних отсчёта в выходном сигнале. Результирующее значение получается с помощью суммирования пяти значений: текущего отсчёта и отсчётов из обоих буферов перемноженных на заранее вычисленные коэффициенты. Коэффициенты данного фильтра задаются не напрямую, а вычисляются из параметров частоты, добротности (Q) и усиления.
Lowpass
Рис. 8. Фильтр lowpass.
Пропускает только частоты ниже заданной частоты. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Highpass
Рис. 9. Фильтр highpass.
Действует аналогично lowpass, за исключением того, что он пропускает частоты выше заданной, а не ниже.
Bandpass
Рис. 10. Фильтр bandpass.
Этот фильтр более избирателен — он пропускает только определённую полосу частот.
Notch
Рис. 11. Фильтр notch.
Является противоположностью bandpass — пропускает все частоты вне заданной полосы. Стоит, однако, отметить разность в графиках затухания воздействия и в фазовых характеристиках данных фильтров.
Lowshelf
Рис. 12. Фильтр lowshelf.
Является более «умной» версией highpass — усиливает или ослабляет частоты ниже заданной, частоты выше пропускает без изменений. Фильтр задаётся частотой и усилением.
Highshelf
Рис. 13. Фильтр highshelf.
Более умная версия lowpass — усиливает или ослабляет частоты выше заданной, частоты ниже пропускает без изменений.
Peaking
Рис. 14. Фильтр peaking.
Это уже более «умная» версия notch — он усиливает или ослабляет частоты в заданном диапазоне и пропускает остальные частоты без изменений. Фильтр задаётся частотой, усилением и добротностью.
Фильтр allpass
Рис. 15. Фильтр allpass.
Allpass отличается ото всех остальных — он не меняет амплитудные характеристики сигнала, вместо чего делает фазовый сдвиг заданных частот. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Фильтр WaveShaperNode
Вейвшейпер (en) применяется для формирования сложных эффектов звуковых искажений, в частности с помощью него можно реализовать эффекты «дисторшна», «овердрайва» и «фузза». Данный фильтр применяет к входному сигналу специальную формирующую функцию. Принципы построения подобных функций довольно сложные и тянут на отдельную статью, поэтому я опущу их описание.
Фильтр ConvolverNode
Фильтр, производящий линейную свёртку входного сигнала с аудио-буфером, задающим некую импульсную характеристику. Импульсная характеристика — это ответ некой системы на единичный импульс. Простым языком это можно назвать «фотографией» звука. Если реальная фотография содержит информацию о световых волнах, о том, насколько они отражаются, поглощаются и взаимодействуют, то импульсная характеристика содержит аналогичную информацию о звуковых волнах. Свёртка аудио-потока с подобной «фотографией» как бы накладывает эффекты окружения, в котором была сняла импульсная характеристика на входной сигнал.
Для работы данного фильтра требуется разложение сигнала на частотные составляющие. Это разложение производится с помощью быстрого преобразования Фурье (к сожалению, в русскоязычной Википедии совершенно несодержательная статья, написанная, судя по всему, для людей, которые и так знают, что такое БПФ и сами могут написать такую же несодержательную статью). Как я уже говорил во вступлении, не стану приводить в данной статье математику БПФ, однако не упомянуть краеугольный алгоритм для цифровой обработки сигналов было бы неправильно.
Данный фильтр реализует эффект реверберации. Существует множество библиотек готовых аудио-буферов для данного фильтра, которые реализуют различные эффекты (1, 2), подобные библиотеки хорошо находятся по запросу [impulse response mp3].
Материалы
Большое спасибо моим коллегам, которые помогали собирать материалы для этой статьи и давали полезные советы.
Отдельное спасибо Тарасу Audiophile Ковриженко за описание алгоритмов нормализации и максимизации громкости и Сергею forgotten Константинову за большое количество пояснений и советов по данной статье.
UPD. Поправил раздел про фильтрацию и добавил ссылки по разным типам фильтров. Спасибо Денису deniskreshikhin Крешихину и Никите merlin-vrn Киприянову за то, что обратили внимание.