Przetwarzanie sygnałów - Signal processing
Przetwarzanie sygnałów to poddziedzina inżynierii elektrycznej, która koncentruje się na analizie, modyfikacji i syntezie sygnałów, takich jak dźwięk , obrazy i pomiary naukowe. Techniki przetwarzania sygnału mogą być stosowane do poprawy transmisji, wydajności przechowywania i subiektywnej jakości, a także do uwydatniania lub wykrywania elementów będących przedmiotem zainteresowania w mierzonym sygnale.
Historia
Według Alana V. Oppenheima i Ronalda W. Schafera zasady przetwarzania sygnałów można znaleźć w klasycznych technikach analizy numerycznej z XVII wieku. Stwierdzają dalej, że cyfrowe udoskonalenie tych technik można znaleźć w cyfrowych systemach sterowania z lat 40. i 50. XX wieku.
W 1948 roku Claude Shannon napisał wpływowy artykuł „ A Mathematical Theory of Communication ”, który został opublikowany w czasopiśmie Bell System Technical Journal . Artykuł położył podwaliny pod dalszy rozwój systemów komunikacji informacyjnej i przetwarzania sygnałów do transmisji.
Przetwarzanie sygnału dojrzało i rozkwitło w latach 60. i 70., a cyfrowe przetwarzanie sygnału stało się szeroko stosowane w wyspecjalizowanych układach procesorów sygnału cyfrowego w latach 80. XX wieku.
Kategorie
Analog
Przetwarzanie sygnału analogowego dotyczy sygnałów, które nie zostały zdigitalizowane, jak w większości systemów radiowych, telefonicznych, radarowych i telewizyjnych XX wieku. Dotyczy to zarówno liniowych obwodów elektronicznych, jak i nieliniowych. Pierwsze z nich, na przykład filtrów pasywnych , filtrów aktywnych , dodatków, mieszalników , integratory , a linii opóźniających . Obwody nieliniowe obejmują compandors , mnożników ( mieszacz , wzmacniacze napięcia sterowane ), filtry napięcia sterowane , oscylatory sterowane napięciem oraz pętli fazowej .
Ciągły czas
Przetwarzanie sygnału w czasie ciągłym dotyczy sygnałów, które zmieniają się wraz ze zmianą domeny ciągłej (bez uwzględniania niektórych pojedynczych punktów przerwanych).
Sposoby przetwarzania sygnału może zawierać domenę czasową , domeny częstotliwości i zespolonej częstotliwości . Technologia ta omawia głównie modelowanie liniowego, niezmiennego w czasie systemu ciągłego, całkowanie odpowiedzi systemu w stanie zerowym, ustawianie funkcji systemu i ciągłe filtrowanie w czasie sygnałów deterministycznych
Dyskretny czas
Przetwarzanie sygnałów w czasie dyskretnym dotyczy sygnałów próbkowanych, określonych tylko w dyskretnych punktach w czasie i jako takie są kwantowane w czasie, ale nie pod względem wielkości.
Przetwarzanie analogowego sygnału w czasie dyskretnym to technologia oparta na urządzeniach elektronicznych, takich jak obwody próbkujące i podtrzymujące , analogowe multipleksery z podziałem czasu , analogowe linie opóźniające i analogowe rejestry przesuwne ze sprzężeniem zwrotnym . Ta technologia była poprzednikiem cyfrowego przetwarzania sygnału (patrz niżej) i nadal jest używana w zaawansowanym przetwarzaniu sygnałów gigahercowych.
Pojęcie przetwarzania sygnałów w czasie dyskretnym odnosi się również do dyscypliny teoretycznej, która ustanawia matematyczne podstawy przetwarzania sygnałów cyfrowych, bez uwzględniania błędu kwantyzacji .
Cyfrowy
Przetwarzanie sygnału cyfrowego to przetwarzanie zdigitalizowanych sygnałów próbkowanych w czasie dyskretnym. Przetwarzanie odbywa się za pomocą komputerów ogólnego przeznaczenia lub układów cyfrowych, takich jak ASIC , programowalne macierze bramek lub wyspecjalizowane procesory sygnału cyfrowego (chipy DSP). Typowe operacje arytmetyczne obejmują operacje stałoprzecinkowe i zmiennoprzecinkowe , wartości rzeczywiste i zespolone, mnożenie i dodawanie. Inne typowe operacje obsługiwane przez sprzęt to bufory cykliczne i tablice przeglądowe . Przykładami algorytmów są szybka transformata Fouriera (FFT), filtr o skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR), filtr o nieskończonej odpowiedzi impulsowej (IIR) oraz filtry adaptacyjne, takie jak filtry Wienera i Kalmana .
Nieliniowy
Nieliniowe przetwarzanie sygnałów obejmuje analizę i przetwarzanie sygnałów wytwarzanych z systemów nieliniowych i może odbywać się w dziedzinie czasu, częstotliwości lub czasoprzestrzennej. Systemy nieliniowe mogą generować bardzo złożone zachowania, w tym bifurkacje , chaos , harmoniczne i subharmoniczne, których nie można wytworzyć ani przeanalizować metodami liniowymi.
Przetwarzanie sygnału wielomianowego jest rodzajem przetwarzania sygnału nieliniowego, w którym systemy wielomianowe mogą być interpretowane jako koncepcyjnie proste rozszerzenia systemów liniowych do przypadku nieliniowego.
Statystyczny
Statystyczne przetwarzanie sygnałów to podejście, które traktuje sygnały jako procesy stochastyczne , wykorzystując ich statystyczne właściwości do wykonywania zadań przetwarzania sygnałów. Techniki statystyczne są szeroko stosowane w aplikacjach przetwarzania sygnałów. Na przykład można modelować rozkład prawdopodobieństwa szumu powstającego podczas fotografowania obrazu i skonstruować techniki oparte na tym modelu, aby zredukować szum w wynikowym obrazie.
Pola aplikacji
- Przetwarzanie sygnału audio – dla sygnałów elektrycznych reprezentujących dźwięk, takich jak mowa czy muzyka
- Przetwarzanie obrazu – w aparatach cyfrowych, komputerach i różnych systemach obrazowania
- Obróbka wideo – do interpretacji ruchomych obrazów
- Komunikacja bezprzewodowa – generowanie przebiegów, demodulacja, filtrowanie, korekcja
- Systemy kontrolne
- Przetwarzanie tablicowe – do przetwarzania sygnałów z tablic czujników
- Sterowanie procesem – wykorzystywane są różne sygnały, w tym standardowa pętla prądowa 4-20 mA
- Sejsmologia
- Przetwarzanie sygnałów finansowych – analiza danych finansowych z wykorzystaniem technik przetwarzania sygnałów, w szczególności do celów predykcyjnych.
- Ekstrakcja cech , takich jak rozumienie obrazu i rozpoznawanie mowy .
- Poprawa jakości, taka jak redukcja szumów , poprawa obrazu i eliminacja echa .
- Kodowanie źródło w tym kompresji audio , kompresji obrazu i kompresji wideo .
- Przetwarzanie sygnału genomowego
W systemach komunikacyjnych przetwarzanie sygnału może nastąpić w:
- Warstwa 1 OSI w siedmiowarstwowym modelu OSI, warstwa fizyczna ( modulacja , wyrównywanie , multipleksowanie itp.);
- Warstwa 2 OSI, warstwa łącza danych ( korekcja błędów w przód );
- Warstwa 6 OSI, warstwa prezentacji (kodowanie źródłowe, w tym konwersja analogowo-cyfrowa i kompresja danych ).
Typowe urządzenia
- Filtry – np. analogowe (pasywne lub aktywne) lub cyfrowe ( FIR , IIR , filtry w dziedzinie częstotliwości lub stochastyczne itp.)
- Samplery i przetworniki analogowo-cyfrowe do akwizycji i rekonstrukcji sygnału , które polegają na pomiarze sygnału fizycznego, zapisywaniu go lub przesyłaniu jako sygnał cyfrowy, a następnie ewentualnie na odbudowie sygnału pierwotnego lub jego aproksymacji.
- Kompresory sygnału
- Cyfrowe procesory sygnałowe (DSP)
Zastosowane metody matematyczne
- Równania różniczkowe
- Relacja nawrotu
- Teoria transformacji
- Analiza czasowo-częstotliwościowa – do przetwarzania sygnałów niestacjonarnych
- Estymacja spektralna – do określenia zawartości widmowej (tj. rozkładu mocy w funkcji częstotliwości) szeregu czasowego
- Statystyczne przetwarzanie sygnałów – analizowanie i wydobywanie informacji z sygnałów i szumu na podstawie ich właściwości stochastycznych
- Liniowa teoria systemów niezmienniczych w czasie i teoria przekształceń
- Przetwarzanie sygnału wielomianowego – analiza układów, które wiążą wejście i wyjście za pomocą wielomianów
- Identyfikacja i klasyfikacja systemu
- Rachunek różniczkowy
- Kompleksowa analiza
- Przestrzenie wektorowe i algebra liniowa
- Analiza funkcjonalna
- Prawdopodobieństwo i procesy stochastyczne
- Teoria wykrywania
- Teoria estymacji
- Optymalizacja
- Metody numeryczne
- Szereg czasowy
- Eksploracja danych – do analizy statystycznej relacji między dużymi ilościami zmiennych (w tym kontekście reprezentujących wiele sygnałów fizycznych), w celu wydobycia nieznanych wcześniej interesujących wzorców
Zobacz też
- Filtr audio
- Ograniczona odmiana
- Cyfrowe przetwarzanie obrazu
- Kompresja zakresu dynamiki , kompandowanie , ograniczanie i bramkowanie szumów
- Teoria informacji
- Środki nielokalne
- Pogłos
Bibliografia
Dalsza lektura
- P Stoica, R Mojżesz (2005). Analiza widmowa sygnałów (PDF) . NJ: Prentice Hall.
- Kay, Steven M. (1993). Podstawy statystycznego przetwarzania sygnałów . Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall . Numer ISBN 0-13-345711-7. OCLC 26504848 .
- Papoulis, Athanasios (1991). Prawdopodobieństwo, zmienne losowe i procesy stochastyczne (wyd. trzecie). McGraw-Hill. Numer ISBN 0-07-100870-5.
- Kainam Thomas Wong [1] : Notatki z wykładów Statistical Signal Processing na Uniwersytecie Waterloo w Kanadzie.
- Ali H. Sayed , Filtry adaptacyjne , Wiley, NJ, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5 .
- Thomas Kailath , Ali H. Sayed , i Babak Hassibi , Oszacowanie liniowe , Prentice-Hall, NJ, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4 .
Zewnętrzne linki
- Przetwarzanie sygnału w komunikacji – bezpłatny podręcznik online autorstwa Paolo Prandoni i Martina Vetterli (2008)
- Przewodnik dla naukowców i inżynierów do cyfrowego przetwarzania sygnałów — bezpłatny podręcznik online autorstwa Stephena Smitha