PLL, Zero Cross Detector ou Hilbert Transform do MMSSTV :
 
Qual é o melhor ?
Veja a seguir o resultado de testes feitos para descobrir qual é o melhor demodulador de FM (e que é o maior responsável pela qualidade da imagem, seguido pelos filtros) no MMSSTV.

Numa imagem normal é praticamente impossível visualizar alguma diferença entre os três demoduladores, porque as diferenças reais são mínimas e apenas visíveis com sinais de teste apropriados, como os de barras coloridas com 100% de saturação, barras cinzas e barras de resolução máxima. O resultado também depende muito da relação sinal/ruido, como pode ser visto nas duas figuras seguintes: fig.1, sinal sem ruído e fig.2, com apenas 6 dB (=1 ponto S) de relação sinal/ruido.
 

fig.1
Na fig.1 acima, feita sem ruído (ou melhor, com ruido extremamente fraco!), pode se ver o seguinte:
fig.2
Na fig. 2, feita com S/N = 6 dB, (e onde HC significa Hilbert Transform Converter), observamos: Neste caso, com baixa relação sinal/ruido, o Zero Cross Detector supera em muito os demais, pois apresenta muito menos ruído na imagem. O pior é o PLL com ganho = 1,5, pois aumenta muito a visibilidade do ruído.

Conclusão geral :

Observação importante : Os testes acima foram feitos interligando dois computadores PC rodando o software MMSSTV (V1.03).
  • No MMSSTV transmissor :  foi usado o TxBPF com Tap = 48. Saida em line Out. Foi usado o modo Scottie DX porque é o que permite a maior resolução possível nos modos com 320 pixels na horizontal. ( Em Martin 1 ou Scottie 1, as linhas de maxima resolução ficam quase invisíveis)
  • No MMSSTV receptor (entrada em Line In) foi usado o RxBPF = Broad, Linear level converter e filtros default para os PLL. O sinal foi ajustado para 12 dB abaixo do nivel máximo da placa de som. O ruído branco foi injetado em Mic In, limitado com um filtro de 300 a 3000 Hz e a relação sinal/ruído exata foi medida e ajustada usando o analizador de espectro CoolEdit da Syntrillium.
  • As imagens acima foram feitas originalmente no formato BMP, porem para ocupar menos espaço, foram convertidas em GIF, que foi o formato com resultado mais próximo do original.

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