Обработка сигналов - Signal processing
Обработка сигналов - это подполе электротехники, которое фокусируется на анализе, изменении и синтезе сигналов, таких как звук , изображения и научные измерения. Методы обработки сигналов могут использоваться для улучшения передачи, эффективности хранения и субъективного качества, а также для выделения или обнаружения интересующих компонентов в измеряемом сигнале.
История
Согласно Алану В. Оппенгейму и Рональду В. Шаферу , принципы обработки сигналов можно найти в классических методах численного анализа 17 века. Далее они заявляют, что цифровое усовершенствование этих методов можно найти в цифровых системах управления 1940-х и 1950-х годов.
В 1948 году Клод Шеннон написал влиятельную статью « Математическая теория коммуникации », которая была опубликована в Bell System Technical Journal . Документ заложил основу для дальнейшего развития информационных систем связи и обработки сигналов для передачи.
Обработка сигналов развивалась и процветала в 1960-х и 1970-х годах, а в 1980- х годах цифровая обработка сигналов стала широко использоваться со специализированными микросхемами цифровых сигнальных процессоров .
Категории
Аналоговый
Обработка аналоговых сигналов предназначена для сигналов, которые не были оцифрованы, как в большинстве радио-, телефонных, радарных и телевизионных систем 20-го века. Это касается как линейных электронных схем, так и нелинейных. К первым относятся, например, пассивные фильтры , активные фильтры , аддитивные смесители , интеграторы и линии задержки . Нелинейные схемы включают компандоры , умножители ( смесители частоты , усилители , управляемые напряжением ), фильтры , управляемые напряжением, генераторы , управляемые напряжением , и контуры фазовой автоподстройки частоты .
Непрерывное время
Обработка сигналов в непрерывном времени предназначена для сигналов, которые изменяются с изменением непрерывной области (без учета некоторых отдельных точек прерывания).
Методы обработки сигналов включают временную область , частотную область и комплексную частотную область . Эта технология в основном обсуждает моделирование линейной неизменяемой во времени непрерывной системы, интеграл от отклика системы в нулевом состоянии, настройку системной функции и непрерывную временную фильтрацию детерминированных сигналов.
Дискретное время
Обработка сигналов в дискретном времени предназначена для дискретизированных сигналов, определенных только в дискретные моменты времени, и как таковые квантуются по времени, но не по величине.
Аналоговая обработка сигналов с дискретным временем - это технология, основанная на электронных устройствах, таких как схемы выборки и хранения , аналоговые мультиплексоры с временным разделением , аналоговые линии задержки и регистры сдвига с аналоговой обратной связью . Эта технология была предшественницей цифровой обработки сигналов (см. Ниже) и до сих пор используется для расширенной обработки сигналов гигагерцового диапазона.
Концепция обработки сигналов в дискретном времени также относится к теоретической дисциплине, которая устанавливает математическую основу для цифровой обработки сигналов без учета ошибки квантования .
Цифровой
Цифровая обработка сигналов - это обработка оцифрованных дискретных сигналов. Обработка выполняется универсальными компьютерами или цифровыми схемами, такими как ASIC , программируемые вентильные матрицы или специализированные процессоры цифровых сигналов (микросхемы DSP). Типичные арифметические операции включают операции с фиксированной и плавающей точкой , с действительными и комплексными значениями, умножение и сложение. Другими типичными операциями, поддерживаемыми оборудованием, являются кольцевые буферы и справочные таблицы . Примерами алгоритмов являются быстрое преобразование Фурье (FFT), фильтр с конечной импульсной характеристикой (FIR), фильтр с бесконечной импульсной характеристикой (IIR) и адаптивные фильтры, такие как фильтры Винера и Калмана .
Нелинейный
Нелинейная обработка сигналов включает в себя анализ и обработку сигналов, генерируемых нелинейными системами, и может осуществляться во временной, частотной или пространственно-временной областях. Нелинейные системы могут вызывать очень сложные модели поведения, включая бифуркации , хаос , гармоники и субгармоники, которые нельзя создать или проанализировать с помощью линейных методов.
Полиномиальная обработка сигналов - это тип нелинейной обработки сигналов, при которой полиномиальные системы могут интерпретироваться как концептуально прямые расширения линейных систем на нелинейный случай.
Статистическая
Статистическая обработка сигналов - это подход, который рассматривает сигналы как случайные процессы , используя их статистические свойства для выполнения задач обработки сигналов. Статистические методы широко используются в приложениях обработки сигналов. Например, можно смоделировать распределение вероятности шума, возникающего при фотографировании изображения, и построить методы, основанные на этой модели, для уменьшения шума в результирующем изображении.
Области применения
- Обработка аудиосигнала - для электрических сигналов, представляющих звук, например речь или музыку.
- Обработка изображений - в цифровых камерах, компьютерах и различных системах обработки изображений
- Обработка видео - для интерпретации движущихся изображений
- Беспроводная связь - генерация сигналов, демодуляция, фильтрация, выравнивание
- Системы контроля
- Обработка массивов - для обработки сигналов от массивов датчиков.
- Управление процессом - используются различные сигналы, в том числе токовая петля 4-20 мА, являющаяся отраслевым стандартом.
- Сейсмология
- Обработка финансовых сигналов - анализ финансовых данных с использованием методов обработки сигналов, особенно для целей прогнозирования.
- Извлечение функций , таких как распознавание изображений и распознавание речи .
- Улучшение качества, например уменьшение шума , улучшение изображения и подавление эха .
- Источник кодирование , включая аудио сжатия , сжатие изображений и сжатие видео .
- Обработка геномных сигналов
В системах связи обработка сигналов может происходить в:
- OSI уровень 1 в семиуровневой модели OSI, физический уровень ( модуляция , выравнивание , мультиплексирование и т. Д.);
- Уровень OSI 2, уровень канала данных ( прямое исправление ошибок );
- Уровень OSI 6, уровень представления (кодирование источника, включая аналого-цифровое преобразование и сжатие данных ).
Типовые устройства
- Фильтры - например, аналоговые (пассивные или активные) или цифровые ( FIR , IIR , частотные или стохастические фильтры и т. Д.)
- Сэмплеры и аналого-цифровые преобразователи для сбора и восстановления сигнала , что включает измерение физического сигнала, сохранение или передачу его как цифрового сигнала и, возможно, позднее восстановление исходного сигнала или его приближения.
- Сигнальные компрессоры
- Цифровые сигнальные процессоры (DSP)
Применяемые математические методы
- Дифференциальные уравнения
- Отношение повторения
- Теория трансформации
- Частотно-временной анализ - для обработки нестационарных сигналов
- Спектральная оценка - для определения спектрального содержания (т. Е. Распределения мощности по частоте) временного ряда.
- Статистическая обработка сигналов - анализ и извлечение информации из сигналов и шума на основе их стохастических свойств.
- Теория линейных инвариантных во времени систем и теория преобразований
- Обработка полиномиального сигнала - анализ систем, которые связывают вход и выход с помощью полиномов.
- Идентификация и классификация системы
- Исчисление
- Комплексный анализ
- Векторные пространства и линейная алгебра
- Функциональный анализ
- Вероятность и случайные процессы
- Теория обнаружения
- Теория оценок
- Оптимизация
- Численные методы
- Временная последовательность
- Интеллектуальный анализ данных - для статистического анализа отношений между большим количеством переменных (в данном контексте представляющих множество физических сигналов) для извлечения ранее неизвестных интересных закономерностей.
Смотрите также
- Аудио фильтр
- Ограниченная вариация
- Цифровая обработка изображений
- Сжатие динамического диапазона , компандирование , ограничение и шумоподавление
- Теория информации
- Неместные средства
- Реверберация
использованная литература
дальнейшее чтение
- П. Стойка, Р. Моисей (2005). Спектральный анализ сигналов (PDF) . Нью-Джерси: Прентис Холл.
- Кей, Стивен М. (1993). Основы статистической обработки сигналов . Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси : Prentice Hall . ISBN 0-13-345711-7. OCLC 26504848 .
- Папулис, Афанасиос (1991). Вероятность, случайные величины и случайные процессы (третье изд.). Макгроу-Хилл. ISBN 0-07-100870-5.
- Кайнам Томас Вонг [1] : Конспект лекций по статистической обработке сигналов в Университете Ватерлоо, Канада.
- Али Х. Сайед , Адаптивные фильтры, Вили, Нью-Джерси, 2008 г., ISBN 978-0-470-25388-5 .
- Томас Кайлат , Али Х. Сайед и Бабак Хассиби , Линейная оценка, Прентис-Холл, Нью-Джерси, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4 .
внешние ссылки
- Обработка сигналов для связи - бесплатный онлайн-учебник Паоло Прандони и Мартина Веттерли (2008)
- Руководство для ученых и инженеров по цифровой обработке сигналов - бесплатный онлайн-учебник Стивена Смита