Jump to content

Обработка сигналов

Передача сигнала с использованием электронной обработки сигнала. Преобразователи преобразуют сигналы других физических сигналов в сигналы электрического тока или напряжения , которые затем обрабатываются, передаются как электромагнитные волны , принимаются и преобразуются другим преобразователем в окончательную форму.
Сигнал слева выглядит как шум, но метод обработки сигнала, известный как оценка спектральной плотности (справа), показывает, что он содержит пять четко определенных частотных компонентов.

Обработка сигналов — это подобласть электротехники , которая фокусируется на анализе, изменении и синтезе сигналов , таких как звук , изображения , потенциальные поля , сейсмические сигналы , обработка альтиметрии и научные измерения . [1] Методы обработки сигналов используются для оптимизации передачи, эффективности цифрового хранения , коррекции искаженных сигналов, субъективного качества видео , а также для обнаружения или точного определения интересующих компонентов в измеренном сигнале. [2]

По мнению Алана В. Оппенгейма и Рональда В. Шафера , принципы обработки сигналов можно найти в классических методах численного анализа 17 века. Они также заявляют, что цифровое усовершенствование этих методов можно найти в цифровых системах управления 1940-х и 1950-х годов. [3]

В 1948 году Клод Шеннон написал влиятельную статью « Математическая теория связи », которая была опубликована в техническом журнале Bell System . [4] Этот документ заложил основу для дальнейшего развития систем информационной связи и обработки сигналов для передачи. [5]

Обработка сигналов достигла зрелости и процветания в 1960-х и 1970-х годах, а цифровая обработка сигналов стала широко использоваться с помощью специализированных микросхем цифровых сигнальных процессоров в 1980-х годах. [5]

Определение сигнала

[ редактировать ]

Сигнал – это функция , где эта функция либо [6]

  • детерминированный (тогда говорят о детерминированном сигнале) или
  • путь , реализация случайного процесса

Категории

[ редактировать ]

Аналоговый

[ редактировать ]

Аналоговая обработка сигналов предназначена для сигналов, которые не были оцифрованы, как в большинстве радио- , телефонных и телевизионных систем 20-го века. Сюда входят как линейные электронные схемы, так и нелинейные. 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 системы фазовой автоподстройки частоты .

Непрерывное время

[ редактировать ]

Непрерывная обработка сигналов 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, неизменной во времени непрерывной системы, интеграл реакции системы в нулевом состоянии, настройку функции системы и непрерывную временную фильтрацию детерминированных сигналов.

Дискретное время

[ редактировать ]

Обработка сигналов в дискретном времени предназначена для дискретных сигналов, определенных только в дискретные моменты времени и, как таковые, квантованных по времени, но не по величине.

Аналоговая обработка сигналов с дискретным временем — это технология, основанная на электронных устройствах, таких как схемы выборки и хранения с временным разделением , аналоговые мультиплексоры , аналоговые линии задержки и сдвиговые регистры с аналоговой обратной связью . Эта технология была предшественницей цифровой обработки сигналов (см. ниже) и до сих пор используется при расширенной обработке сигналов гигагерцового диапазона.

Концепция обработки сигналов в дискретном времени также относится к теоретической дисциплине, которая устанавливает математическую основу для цифровой обработки сигналов без учета ошибок квантования .

Цифровой

[ редактировать ]

Цифровая обработка сигналов — это обработка оцифрованных дискретизированных сигналов с дискретным временем. Обработка выполняется компьютерами общего назначения или цифровыми схемами, такими как ASIC , программируемые пользователем вентильные матрицы или специализированные процессоры цифровых сигналов (чипы DSP). Типичные арифметические операции включают операции с фиксированной и плавающей запятой , вещественные и комплексные значения, умножение и сложение. Другими типичными операциями, поддерживаемыми аппаратным обеспечением, являются циклические буферы и таблицы поиска . Примерами алгоритмов являются быстрое преобразование Фурье (БПФ), фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ), фильтр с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) и адаптивные фильтры , такие как фильтры Винера и Калмана .

Нелинейный

[ редактировать ]

Нелинейная обработка сигналов включает в себя анализ и обработку сигналов, создаваемых нелинейными системами, и может осуществляться во временной, частотной или пространственно-временной областях. [7] [8] Нелинейные системы могут создавать очень сложное поведение, включая бифуркации , хаос , гармоники и субгармоники , которые невозможно создать или проанализировать с помощью линейных методов.

Полиномиальная обработка сигналов — это тип нелинейной обработки сигналов, при котором полиномиальные системы можно интерпретировать как концептуально прямое расширение линейных систем на нелинейный случай. [9]

Статистический

[ редактировать ]

Статистическая обработка сигналов — это подход, который рассматривает сигналы как случайные процессы , используя их статистические свойства для выполнения задач обработки сигналов. [10] Статистические методы широко используются в приложениях обработки сигналов. Например, можно смоделировать вероятностное распределение шума, возникающего при фотографировании изображения, и построить на основе этой модели методы уменьшения шума в полученном изображении.

Области применения

[ редактировать ]
Обработка сейсмических сигналов

В системах связи обработка сигналов может происходить при:

Типовые устройства

[ редактировать ]

Применяемые математические методы

[ редактировать ]

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Сенгупта, Нандини; Сахидулла, Мэриленд; Саха, Гутам (август 2016 г.). «Классификация звуков легких с использованием кепстральных статистических характеристик». Компьютеры в биологии и медицине . 75 (1): 118–129. doi : 10.1016/j.compbiomed.2016.05.013 . ПМИД   27286184 .
  2. ^ Алан В. Оппенгейм и Рональд В. Шафер (1989). Дискретная обработка сигналов . Прентис Холл. п. 1. ISBN  0-13-216771-9 .
  3. ^ Оппенгейм, Алан В.; Шафер, Рональд В. (1975). Цифровая обработка сигналов . Прентис Холл . п. 5. ISBN  0-13-214635-5 .
  4. ^ «Математическая теория связи – революция CHM» . Компьютерная история . Проверено 13 мая 2019 г.
  5. ^ Перейти обратно: а б Пятьдесят лет обработки сигналов: Общество обработки сигналов IEEE и его технологии, 1948–1998 (PDF) . Общество обработки сигналов IEEE. 1998.
  6. ^ Бербер, С. (2021). Дискретные системы связи. Великобритания: Издательство Оксфордского университета, стр. 9, https://books.google.com/books?id=CCs0EAAAQBAJ&pg=PA9.
  7. ^ Перейти обратно: а б Биллингс, Ю.А. (2013). Идентификация нелинейных систем: методы NARMAX во временной, частотной и пространственно-временной областях . Уайли. ISBN  978-1-119-94359-4 .
  8. ^ Славинска, Дж.; Уурмазд, А.; Яннакис, Д. (2018). «Новый подход к обработке сигналов пространственно-временных данных». Семинар по статистической обработке сигналов (SSP) IEEE 2018 . IEEE Эксплор. стр. 338–342. дои : 10.1109/SSP.2018.8450704 . ISBN  978-1-5386-1571-3 . S2CID   52153144 .
  9. ^ В. Джон Мэтьюз; Джованни Л. Сикуранса (май 2000 г.). Полиномиальная обработка сигналов . Уайли. ISBN  978-0-471-03414-8 .
  10. ^ Перейти обратно: а б Шарф, Луи Л. (1991). Статистическая обработка сигналов: обнаружение, оценка и анализ временных рядов . Бостон : Аддисон-Уэсли . ISBN  0-201-19038-9 . ОСЛК   61160161 .
  11. ^ Саранги, Сусанта; Сахидулла, Мэриленд; Саха, Гутам (сентябрь 2020 г.). «Оптимизация набора фильтров на основе данных для автоматической проверки говорящих». Цифровая обработка сигналов . 104 : 102795. arXiv : 2007.10729 . Бибкод : 2020DSP...10402795S . дои : 10.1016/j.dsp.2020.102795 . S2CID   220665533 .
  12. ^ Анастасиу, Д. (2001). «Обработка геномного сигнала». Журнал обработки сигналов IEEE . 18 (4). ИИЭР: 8–20. Бибкод : 2001ISPM...18....8A . дои : 10.1109/79.939833 .
  13. ^ Телфорд, Уильям Мюррей; Гелдарт, LP; Шериф, Роберт Э. (1990). Прикладная геофизика . Издательство Кембриджского университета . ISBN  978-0-521-33938-4 .
  14. ^ Рейнольдс, Джон М. (2011). Введение в прикладную геофизику и геофизику окружающей среды . Уайли-Блэквелл . ISBN  978-0-471-48535-3 .
  15. ^ Патрик Гайдеки (2004). Основы цифровой обработки сигналов: теория, алгоритмы и проектирование аппаратного обеспечения . ИЭПП. стр. 40–. ISBN  978-0-85296-431-6 .
  16. ^ Шломо Энгельберг (8 января 2008 г.). Цифровая обработка сигналов: экспериментальный подход . Springer Science & Business Media. ISBN  978-1-84800-119-0 .
  17. ^ Боашаш, Буалем, изд. (2003). Частотно-временной анализ и обработка сигналов. Подробный справочник (1-е изд.). Амстердам: Эльзевир. ISBN  0-08-044335-4 .
  18. ^ Стойка, Петре; Моисей, Рэндольф (2005). Спектральный анализ сигналов (PDF) . Нью-Джерси: Прентис Холл.
  19. ^ Питер Дж. Шрайер; Луи Л. Шарф (4 февраля 2010 г.). Статистическая обработка сигналов комплексных данных: теория несобственных и нециклических сигналов . Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-1-139-48762-7 .
  20. ^ Макс А. Литтл (13 августа 2019 г.). Машинное обучение для обработки сигналов: наука о данных, алгоритмы и вычислительная статистика . ОУП Оксфорд. ISBN  978-0-19-102431-3 .
  21. ^ Стивен Б. Дэмелин; Уиллард Миллер-младший (2012). Математика обработки сигналов . Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-1-107-01322-3 .
  22. ^ Дэниел П. Паломар; Йонина К. Эльдар (2010). Выпуклая оптимизация в обработке сигналов и связи . Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-0-521-76222-9 .

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: a0eaa2a1f87b955fc770690fe11073f5__1720619820
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/a0/f5/a0eaa2a1f87b955fc770690fe11073f5.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Signal processing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)