Цифровая обработка сигнала (Digital Signal processing) - ABCD42.RU

Цифровая обработка сигнала (Digital Signal processing)

DSP — цифровая обработка сигнала

Не так давно благодаря большому прогрессу в области обработки звука и компьютерных технологий в наше сознание твердо вошло такое понятие как DSP — Digital Signal Processing (Цифровая Обработка Сигнала). Цифровая обработка сигнала — это область техники, занимающаяся реализацией вычислительных алгоритмов в реальном времени. DSP говорит нам о возможности того или иного трансивера реализовывать этот сервис через свои технические возможности. Некоторые современные трансиверы имеют цифровую обработку как на прием, так и на передачу. Можно с уверенностью сказать, что цифровая обработка обеспечивает качество, которое соответствует новым технологиям и времени, в котором мы живем.

Цифровая обработка применительно к радиолюбительству чаще всего применяется при обработке сигнала из эфира, с целью обеспечения более качественного приема, устранения помех, сопровождающих передачу корреспондента. Это осуществляется при работе любыми видами связи, включая цифровые. Для этой цели часто используют компьютер со встроенной звуковой картой (ЗК) и соответствующее программное обеспечение. Однако в реальном времени сигнал обрабатывается с задержкой, и если в режиме приема это еще терпимо, то при передаче — нет.

Работая SSB и используя аппаратно-программные возможности компьютера в обработке сигнала с микрофона, который подключен к звуковой карте компьютера (с последующей подачей НЧ- сигнала на балансный модулятор трансивера), задержка очень существенна. Речь идет не просто об усилении сигнала с микрофона до определенного уровня с помощью ЗК, а об использовании специальных программ обработки сигнала в реальном времени. Ситуация еще более обостряется при работе такими цифровыми видами как Amtor, Pactor, Packet, когда одновременно программно компьютер используется, скажем, как Notch-фильтр и вместе с имеющимся на станции TNC-контроллером он обеспечивает перечисленные виды работ. Задержка в обработке сигнала в компьютере в таких случаях недопустима. Для того чтобы избавиться от этой проблемы, применяют звуковую карту Audigy-2 (например, AUDIGY-2 [OEM] 24 bit 96 kHz).

Также эта звуковая карта имеет аппаратно встроенный процессор эффектов, что позволяет, используя программно-аппаратные возможности, производить обработку сигнала в реальном времени на достаточно высоком уровне, т.е. в режиме передачи, например, в телефонных видах работ — SSB, AM, ЧМ — иметь хороший эквалайзер, компрессор, лимитер, а в режиме приема — Notch-фильтр, экспандер или что-либо другое.

Все это возможно даже при наличии персонального компьютера с процессором Pentium 200…500 МГц, хотя применение более мощных машин приветствуется, поскольку появляются еще большие возможности обработки сигнала с применением программного обеспечения — Plug In и соответствующих программ, алгоритм обработки которых требует более высокой производительности компьютера.

В этом случае современные технологии позволяют не применять внешние дорогостоящие приборы цифровой обработки, а в той или иной степени имитировать их работу, используя для этого вычислительные мощности центрального процессора компьютера и звуковой карты. Однако зто возможно при действительно очень высоких ресурсах компьютера. Применяя эти технологии, остается лишь установить узел стыковки — интерфейс — между трансивером и компьютером и с успехом использовать возможности последнего.

Отдавая должное цифровой обработке сигнала в трансивере или с помощью компьютера, радиолюбители также используют внешние блоки DSP обработки. Это относительно новое направление в радиолюбительстве.

Речь идет о цифровой обработке сигнала с применением высокотехнологичного, современного оборудования, применяемого в радиовещательных и музыкальных студиях, обеспечивающего абсолютно профессиональное качество и естественность звучания. Это высококачественные микшерные пульты, а также всевозможные аналого-цифровые многополосные (чаще параметрические) эквалайзеры, системы шумоподавления — Noise Gate, компрессоры, лимитеры, процессоры мультиэффектов, позволяющие получить различные алгоритмы звуковой обработки.

Следует отметить, что DSP — это общее понятие. Можно иметь DSP эквалайзер, компрессор, другие устройства и даже предусилитель микрофона. Иметь функцию DSP в трансиве- ре — это одно, иметь целую студию DSP-оборудования — это совершенно другие возможности. Это справедливо, если в обоих случаях упомянутая обработка осуществляется по низкой частоте.

Известные фирмы-производители DSP оборудования — Behringer www.behringer.com, Alesis www.alesis.com и другие — имеют огромный его перечень, и многое из него с успехом может быть применено радиолюбителями.

Каждое из этих устройств выполняет свою задачу и, как правило, содержит в своих двух каналах прецизионные 24-битовые АЦП и ЦАП (аналогово-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи), работающие на профессиональной частоте дискредитации и имеющие диапазон рабочих частот 20 Гц…20 кГц.

Краткая справка

Аналогово-цифровой и цифро-аналоговый преобразователи. Первый преобразует аналоговый сигнал в цифровое значение амплитуды, второй выполняет обратное преобразование.

Принцип работы АЦП состоит в измерении уровня входного сигнала и выдаче результата в цифровой форме. В результате работы АЦП непрерывный аналоговый сигнал превращается в импульсный, с одновременным измерением амплитуды каждого импульса. ЦАП получает на входе цифровое значение амплитуды и выдает на выходе импульсы напряжения или тока нужной величины, которые расположенный за ним интегратор (аналоговый фильтр) превращает в непрерывный аналоговый сигнал.

Как всякое новое (особенно требующее вложения денег) направление, оно имеет своих сторонников и противников. Для достижения высокого уровня качества требуется применение на передачу более широкого фильтра в SSB-формирователе трансивера — 3 кГц, а не 2,4 кГц или 2,5 кГц,но это не выходит за рамки регламента радиолюбительской связи в части применяемого оборудования.

Сегодня отвергать право на существование направления в обработке звука с помощью добавочных устройств может только ленивый, завистливый или тот, кто не приветствует прогресс и новые технологии.

«Hi-Fi Audio in SSB» — высокое качество обработки НЧ-сигнала в SSB, или «Extended SSB» — расширенное SSB — фразы, часто слышимые и частично объясняющие уже более чем 10-летнюю активность радиолюбителей со всего мира на частоте 14178 кГц.

Здесь находится «круглый стол» любителей студийных сигналов и способов их получения. Это «круглый стол», который не имеет времени проведения. Работа ведется практически круглые сутки. В мире насчитывается чуть более 100 активных радиолюбителей, использующих эти технологии Их не очень беспокоят QRM, тк они уже достигли значительных успехов в оснащении своих станций и имеют не только высокого класса трансиверы усилители мощности (часто класса High Power), но и, что самое важное, эффективные направленные антенны

Многие слышат при практически любом прохождении, а иногда и при его отсутствии Билла, W2ONV, из Нью-Джерси — старейшего радиолюбителя и большого специалиста в области обработки звука с помощью внешних DSP-устройств Имея мощность 1,5 кВт (максимально разрешенную в США) и два сфазированных четырехэлементных волновых канала, он в течение уже многих лет практически всегда слышен в Европе на частоте 14178 кГц Люди, работающие на этом «круглом столе» — разного возраста, в основном, от 30 до 80 лет, причем тон в работе в большей степени задают радиолюбители старшей возрастной группы И это не дань уважения старшему поколению, это констатация факта Именно они имеют большие успехи в области цифровой обработки, поскольку владеют достаточными знаниями и более серьезным оборудованием.

Радиолюбители на «14178» — выдержанные и спокойные, полностью увлеченные своим делом Начинающим коллегам- энтузиастам всегда рады и оказывают им всяческое содействие Большой вклад в развитие обработки звука вносят сами же радиолюбители, размещая на своих WEB-страницах в Интернете полезную информацию Многие согласятся, что огромный вклад в развитие этого направления внес John, NU9N, создавший сайт в Интернете (www.nu9n.com), где он разместил практически учебник по применению внешних устройств цифровой обработки, последовательности их подключения (очень важный вопрос) установке параметров На сайте NU9N можно также скачать образцы DSP-сигналов многих радиолюбителей Слушать их достаточно интересно.

К сожалению, в количественном плане станции из бывшего Союза представлены на 14178 кГц очень слабо — Василий, ER4DX, Игорь, EW1MM, Сергей, EW1DM, Сергей, RW3PS, Виктор, RA9FIF и Олег, RV3AAJ (других данных нет) Сказывается отсутствие лишних финансов на приобретение аудио- оборудования, а также менталитет людей — когда нет времени и средств всем этим заниматься, значит, это плохо, значит, это не нужно Очевидно, следует остановиться на том, что все направления в радиолюбительстве имеют право на жизнь, будь то соревнования, работа QRP (или QRO), DX’ing И даже отсутствие у некоторых знаний азбуки Морзе, иностранного языка и многого другого — это ведь тоже «направление», и мы, увы, к этому уже вроде как и начинаем привыкать.

Пожелаем же «молодым’ (10 лет для радио — срок небольшой) успехов в их нелегком хобби, а всех кто уже достиг результатов в других областях, приглашаю присоединиться к сообществу любителей студийных сигналов, в конце концов, интереснее дебюта ведь ничего нет.

Введение в цифровую обработку сигналов

В данной статье представлены основы цифровой обработки сигналов (ЦОС, DSP, digital signal processing), приводящие к серии статей по статистике и теории вероятности.

Что такое цифровая обработка сигналов?

DSP манипулирует различными типами сигналов с целью фильтрации, измерения или сжатия и создания аналоговых сигналов. Аналоговые сигналы отличаются приемом информации и переводом ее в электрические импульсы разной амплитуды, тогда как информация цифрового сигнала преобразуется в двоичный формат, где каждый бит данных представлен двумя различимыми амплитудами. Еще одна заметная разница заключается в том, что аналоговые сигналы могут быть представлены как синусоидальные волны, а цифровые сигналы представлены как прямоугольные волны. ЦОС можно найти практически в любой области, будь то обработка нефти, воспроизведение звука, радар и гидролокатор, обработка медицинских изображений или телекоммуникации – по сути, любое приложение, в котором сигналы сжимаются и воспроизводятся.

Читайте также  Принципы кредитования и сущность кредита

Аналоговый и цифровой сигналы

Так что же такое цифровая обработка сигналов? Цифровая обработка сигналов принимает сигналы, такие как звук, голос, видео, температура или давление, которые уже оцифрованы, а затем математически управляет ими. Затем эта информация может быть представлена как дискретное время, дискретная частота или другие дискретные формы, чтобы эта информация могла обрабатываться в цифровом виде. В реальном мире для приема аналоговых сигналов (звука, света, давления или температуры) и преобразования их в нули и единицы для цифрового формата необходим аналого-цифровой преобразователь.

DSP содержит четыре ключевых компонента:

  • Вычислительная система: математические манипуляции, вычисления и процессы путем организации связи программы, или задачи, из памяти программ и информации, хранящейся в памяти данных.
  • Память данных: хранит информацию, подлежащую обработке, и работает совместно с памятью программ.
  • Память программ: в ней хранятся программы, или задачи, которые DSP будет использовать для обработки, сжатия или управления данными.
  • Ввод/вывод: он может зависеть от различных вещей, в зависимости от области, в которой используется DSP, т.е. внешних портов, последовательных портов, таймеров и подключения к внешнему миру.

Ниже приведено представление о том, как выглядят эти четыре компонента цифровой обработки сигналов в общей конфигурации системы.

Ключевые компоненты цифоровой обработки сигналов (ЦОС)

DSP фильтры

Фильтр Чебышева – это цифровой фильтр, который может использоваться для разделения одной полосы частот от другой. Эти фильтры известны своим основным атрибутом, скоростью, и хотя они не являются лучшими в категории производительности, они более чем достаточны для большинства приложений. Конструкция фильтра Чебышева была спроектирована вокруг математической методики, известной как z-преобразование. В принципе, z-преобразование преобразует дискретный во времени сигнал, состоящий из последовательности действительных или комплексных чисел, в представление в частотной области. Отклик фильтра Чебышева обычно используется для достижения более быстрого спада, допуская волнистость на частотной характеристике. Эти фильтры называются фильтрами 1 рода, что означает, что пульсации на частотной характеристике допускаются только в полосе пропускания. Это обеспечивает наилучшее приближение к идеальному отклику любого фильтра для заданных порядка и пульсаций. Он был разработан, чтобы подавлять определенные частоты и позволить другим частотам проходить через фильтр. Фильтр Чебышева, как правило, является линейным по своей характеристике, а нелинейный фильтр может привести к появлению в выходном сигнале частотных составляющих, отсутствующих во входном сигнале.

Зачем использовать цифровую обработку сигналов?

Чтобы понять, как цифровая обработка сигналов, или DSP, сопоставляется с аналоговой схемотехникой, можно сравнить две системы с назначением какого-либо фильтра. В то время как аналоговый фильтр будет использовать усилители, конденсаторы, индуктивности или резисторы и будет доступным и простым в сборке, будет довольно сложно его настроить, или изменить его порядок. Однако, то же самое можно сделать с помощью DSP системы, просто упростив проектирование и модификацию. Работа фильтра на DSP системе основана на программном обеспечении, поэтому можно выбрать из нескольких фильтров. Кроме того, для создания гибких и регулируемых фильтров с характеристиками высокого порядка требуется только программное обеспечение DSP, тогда как для аналогового решения требуется дополнительное аппаратное обеспечение.

Например, практический полосовой фильтр с заданной частотной характеристикой должен иметь управление частотой среза, настройку полосы пропускания, управление шириной полосы пропускания, бесконечное затухание в полосе задерживания и характеристику в полосе пропускания, которая является полностью плоской с нулевым фазовым сдвигом. Если использовать аналоговые методы, фильтры второго порядка потребуют много звеньев с высоким уровнем добротности, что в конечном итоге означает, что его будет очень сложно отрегулировать и подстроить. Подходя к этой задаче с помощью программного обеспечения DSP, возможно использование конечной импульсной характеристики (КИХ, FIR, finite impulse response), т.е. временной отклик фильтра на импульс представляет собой взвешенную сумму текущего и конечного количества предыдущих входных значений. Обратной связи нет, реакция фильтра на полученный отсчет заканчивается, когда этот отсчет достигает «конца линии». С учетом этих различий в проектировании, программное обеспечение DSP выбирается из-за его гибкости и простоты по сравнению с проектами аналоговых схем фильтров.

Использование DSP при создании этого полосового фильтра не является чересчур страшной задачей. Реализация DSP и изготовление фильтров становятся намного проще, так как вам нужно просто одинаково запрограммировать каждый DSP чип, состоящий в устройстве. Однако, используя аналоговые компоненты, вы рискуете натолкнуться на неисправные компоненты, на необходимость настройки схемы и «программирования» фильтра для каждой отдельной аналоговой схемы. DSP создает доступный и менее утомительный способ создания фильтра для обработки сигналов и повышает точность настройки и регулировки фильтров в целом.

АЦП и ЦАП

Электронное оборудование активно используется практически во всех областях. Аналого-цифровые преобразователи (АЦП, ADC, Analog to Digital Converter) и цифро-аналоговые преобразователи (ЦАП, DAC, Digital to Analog Converter) являются важными компонентами для любых вариантов DSP в любой области. Эти два конвертирующих интерфейса необходимы для преобразования сигналов реального мира, чтобы цифровое электронное оборудование могло принимать любой аналоговый сигнал и обрабатывать его. Для примера, возьмите микрофон: АЦП преобразует аналоговый сигнал, собранный входом аудиоаппаратуры, в цифровой сигнал, который после обработки может выводиться динамиками или мониторами. Пока он проходит через цифровую систему аудиооборудования, программное обеспечение может добавлять эхо-сигналы или регулировать темп и высоту тона голоса, чтобы получить идеальный звук. С другой стороны, ЦАП преобразует уже обработанный цифровой сигнал обратно в аналоговый сигнал, который используется оборудованием аудиовыхода, таким как мониторы. Ниже приведено изображение, показывающее, как работает приведенный пример, и как его аудиосигналы могут быть восстановлены из цифрового формата, а затем выведены в виде аналоговых сигналов через мониторы.

Пример использования цифровой обработки сигналов в аудиосистемах

Тип аналого-цифрового преобразователя, известный как АЦП последовательного приближения (или «digital ramp ADC»), включает в себя компаратор. Значение аналогового напряжения в некоторый момент времени сравнивается с заданным стандартным напряжением. Один из способов добиться этого – подать аналоговое напряжение на один вход компаратора, на второй вход компаратора подключить выход вспомогательного ЦАП и запустить двоичный счетчик, который управляет вспомогательным ЦАП. Компаратор переключит выходной сигнал, когда напряжение «пилы» ЦАП превысит напряжение входного аналогового сигнала. Переключение компаратора останавливает двоичный счетчик, который теперь удерживает цифровое значение, соответствующее аналоговому напряжению в этот момент. Рисунок ниже показывает работу АЦП последовательного приближения.

Принцип работы АЦП последовательного приближения

Применения DSP

Существует множество вариантов цифровых сигнальных процессоров, которые могут выполнять разные вещи в зависимости от выполняемого приложения. Некоторые из этих вариантов: обработка аудиосигнала, сжатие аудио и видео, обработка и распознавание речи, цифровая обработка изображений, радиолокационные приложения. Разница между каждым из этих приложений заключается в том, как цифровой сигнальный процессор может обрабатывать каждый вход. Существует пять различных аспектов, которые варьируются для каждого DSP: тактовая частота, размер ОЗУ, ширина шины данных, размер ПЗУ и напряжение входа/выхода. Все эти компоненты действительно будут влиять на формат вычислений, скорость, организацию памяти и ширину данных процессора.

Одной из известных архитектурных схем является гарвардская архитектура. Эта конструкция позволяет процессору одновременно обращаться к двум банкам памяти с помощью двух независимых наборов шин. Данная архитектура может выполнять математические операции, одновременно получая дополнительные инструкции. Другая архитектура – архитектура памяти фон Неймана. Так как в ней есть только одна шина данных, инструкции не могут быть загружены во время выполнения команд. Это создает пробку, которая, в конечном счете, замедляет выполнение приложений DSP. Хотя эти процессоры похожи на процессор, используемый в обычном компьютере, эти цифровые сигнальные процессоры являются специализированными. Это часто означает, что для выполнения задач DSP процессоры требуют использовать арифметику с фиксированной точкой.

Другим аспектом является дискретизация, т.е. преобразование непрерывного сигнала в дискретный сигнал. Одним из основных ее приложений является преобразование звуковых сигналов. Дискретизация аудиосигналов использует цифровые сигналы и импульсно-кодовую модуляцию для воспроизведения звука. Необходимо, чтобы люди слышали звук от 20 Гц до 20 кГц. Частоты дискретизации выше, чем около 50-60 кГц, не могут предоставить человеческому уху больше информации. При помощи этой технологии дискретные отсчеты аудиосигналов могут быть воспроизведены, используя различные фильтры с программным обеспечением DSP, АЦП и ЦАП.

Цифровая обработка сигналов широко используется в повседневных операциях и имеет важное значение для преобразования аналоговых сигналов в цифровые для многих целей.

Я надеюсь, что эта статья предоставила информацию, достаточную, чтобы получить общее представление о том, что такое DSP процессоры, как они работают, и что они используются во множестве областей. Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли, пожалуйста, оставляйте комментарии ниже!

Руководство новичка по цифровой обработке сигналов (DSP)

Этот документ описывает основные концепции цифровой обработки сигналов (DSP), а также содержит разнообразные ссылки на источники более детальной информации.

Читайте также  Оценка рыночной стоимости станка

Что такое DSP?

Цифровые сигнальные процессоры (DSP, Digital Signal Processors) принимают на вход предварительно оцифрованные физические сигналы, например, звук, видеоизображение, показания температуры, давления и положения, и производят над ними математические манипуляции. Внутренняя структура цифровых сигнальных процессоров специально разрабатывается таким образом, чтобы они могли очень быстро выполнять такие математические функции, как “сложение”, “вычитание”, “умножение” и “деление”.

Сигналы необходимо обработать так, чтобы информация, которую они содержат, могла быть отображена графически, проанализирована или преобразована в полезный сигнал иного типа. В реальном мире обнаружение сигналов, соответствующих физическим явлениям, таким как звук, свет, температура или давление, и манипуляции ими осуществляется аналоговыми компонентами. Затем, аналого-цифровой преобразователь берет реальный сигнал и преобразовывает его в цифровой формат в виде последовательности нулей и единиц. На данном этапе в процесс вступает цифровой сигнальный процессор, который осуществляет сбор оцифрованной информации и ее обработку. Далее он выдает оцифрованную информацию обратно в реальный мир для дальнейшего использования. Выдача информации осуществляется одним из двух способов – в цифровом или в аналоговом формате. Во втором случае оцифрованный сигнал пропускается через цифро-аналоговый преобразователь. Все эти действия выполняются на очень высокой скорости.

Для иллюстрации этой концепции рассмотрим приведенную ниже блок-схему, на которой показано, как цифровой сигнальный процессор используется в составе MP3 аудиоплеера. В фазе записи аналоговый звуковой сигнал поступает в систему от приемника или иного источника. Этот аналоговый сигнал преобразовывается в цифровой сигнал при помощи аналого-цифрового преобразователя и передается в цифровой сигнальный процессор. Цифровой сигнальный процессор выполняет кодирование в формат MP3 и сохраняет файл в память. В фазе воспроизведения файл извлекается из памяти, декодируется цифровым сигнальным процессором и преобразовывается при помощи цифро-аналогового преобразователя обратно в аналоговый сигнал, который может быть воспроизведен в акустической системе. В более сложном примере цифровой сигнальный процессор может выполнять дополнительные функции, например, регулировку громкости, частотную компенсацию и обеспечение интерфейса пользователя.

Информация, формируемая цифровым сигнальным процессором, может быть использована компьютером, например, для управления системами безопасности, телефонами, домашними кинотеатрами или сжатием видеоизображений. Сигналы могут подвергаться сжатию (компрессии) для более быстрой и эффективной передачи из одного места в другое (например, в системах телеконференций для передачи речи и видеоизображений по телефонным линиям). Сигналы также могут подвергаться дополнительной обработке для повышения их качества или предоставления информации, которая изначально недоступна для восприятия человеком (например, в задачах эхокомпенсации в мобильных телефонах или компьютерного улучшения качества изображений). Физические сигналы могут обрабатываться и в аналоговой форме, однако цифровая обработка обеспечивает повышенное качество и быстродействие.

Поскольку цифровой сигнальный процессор является программируемым, он может быть использован в самых разнообразных задачах. При создании проекта вы можете написать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, обеспечиваемое компанией Analog Devices или сторонними компаниями.

Более подробную информацию о преимуществах применения цифровых сигнальных процессоров при обработке сигналов реального мира вы можете найти, прочитав первую часть статьи Цифровая обработка сигналов 101 – Вводный курс в проектирование систем цифровой обработки сигналов, которая называется “Зачем нужен цифровой сигнальный процессор?”

Что находится внутри цифрового сигнального процессора (DSP)?

Цифровой сигнальный процессор включает в себя следующие ключевые компоненты:

  • Память программ: Содержит программы, которые цифровой сигнальный процессор использует для обработки данных
  • Память данных: Содержит информацию, которую необходимо обрабатывать
  • Вычислительное ядро: Выполняет математическую обработку, обращаясь к программе, содержащейся в памяти программ, и данным, содержащимся в памяти данных
  • Подсистема ввода/вывода: Осуществляет спектр функций для интерфейса с внешним миром

Рекомендуемая литература

Для получения подробной информации о процессорах и прецизионных аналоговых микроконтроллерах компании Analog Devices мы предлагаем вам ознакомиться со следующими ресурсами:

Цифровая обработка сигналов – это сложный предмет, и он способен ошеломить даже наиболее опытных профессионалов в области цифровых сигнальных процессоров. Здесь мы дали лишь краткий обзор, но компания Analog Devices также предлагает дополнительные ресурсы, содержащие более подробную информацию о цифровой обработке сигналов:

  • Цифровая обработка сигналов с фиксированной и плавающей точкой – обзор технологий и вопросы практического применения
  • Руководство по цифровой обработке сигналов для ученых и инженеров
  • Серия статей в журнале Analog Dialogue: Цифровая обработка сигналов 101: Вводный курс в проектирование систем цифровой обработки сигналов (на англ.яз.)
    • Часть 1: Зачем нужен цифровой сигнальный процессор? Архитектуры цифровых сигнальных процессоров и преимущества цифровой обработки сигналов перед традиционными аналоговыми схемами
    • Часть 2: Узнайте больше о цифровых фильтрах
    • Часть 3: Реализация алгоритмов на аппаратной платформе
    • Часть 4: Вопросы программирования для поддержки ввода/вывода в реальном времени
  • Говорим на языке DSP: Часто используемые слова и их значение

Практические занятия по цифровым сигнальным процессорам являются быстрым и эффективным способом ознакомиться с применением цифровых сигнальных процессоров компании Analog Devices. Они позволят вам овладеть уверенными практическими навыками работы с цифровыми сигнальными процессорами Analog Devices через курс лекций и практических упражнений. Расписание и информацию о регистрации вы можете найти на странице Обучение и разработка.

  • Region
  • India
  • Korea
  • Singapore
  • Taiwan
  • Languages
  • English
  • 简体中文
  • 日本語
  • Руccкий

Analog Devices использует файлы cookie для повышения качества работы сайта

Некоторые файлы cookie необходимы для безопасного входа в систему, в то время как другие являются дополнительными и нужны лишь для функциональных действий. Мы собираем данные для улучшения наших продуктов и услуг. Мы рекомендуем вам принять наши файлы cookie, чтобы обеспечить максимальную функциональность, которую может предоставить наш сайт. Для получения дополнительной информации вы можете просмотреть подробные сведения о файлах cookie. Узнайте больше о политике конфиденциальности.

Используемые нами файлы cookie можно классифицировать следующим образом:

Цифровая обработка сигналов

Цифрова́я обрабо́тка сигна́лов (ЦОС, DSP — англ. digital signal processing ) — преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

Любой непрерывный (аналоговый) сигнал может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме. Если частота дискретизации сигнала не меньше, чем удвоенная наивысшая частота в спектре сигнала (то есть ), то полученный дискретный сигнал эквивалентен сигналу по методу наименьших квадратов (МНК) (см.: Теорема Котельникова).

При помощи математических алгоритмов преобразуется в некоторый другой сигнал , имеющий требуемые свойства. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтр. Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью , фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего (чаще — до поступления следующих n отсчётов, где nзадержка фильтра), то есть обрабатывать сигнал в реальном времени. Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства — цифровые сигнальные процессоры.

Всё это полностью применимо не только к непрерывным сигналам, но и к прерывистым, а также к сигналам, записанным на запоминающие устройства. В последнем случае скорость обработки непринципиальна, так как при медленной обработке данные не будут потеряны.

Различают методы обработки сигналов во временной (англ. time domain ) и в частотной (англ. frequency domain ) области. Эквивалентность частотно-временных преобразований однозначно определяется через преобразование Фурье.

Обработка сигналов во временной области широко используется в современной электронной осциллографии и в цифровых осциллографах. Для представления сигналов в частотной области используются цифровые анализаторы спектра. Для изучения математических аспектов обработки сигналов используются пакеты расширения (чаще всего под именем Signal Processing) систем компьютерной математики MATLAB, Mathcad, Mathematica, Maple и др.

В последние годы при обработке сигналов и изображений широко используется новый математический базис представления сигналов с помощью «коротких волночек» — вейвлетов. С его помощью могут обрабатываться нестационарные сигналы, сигналы с разрывами и иными особенностями и сигналы в виде пачек.

Содержание

Основные задачи

  • Линейная фильтрация — селекция сигнала в частотной области; синтез фильтров, согласованных с сигналами; частотное разделение каналов; цифровые преобразователи Гильберта (Lⁿ(a, b)) и дифференциаторы; корректоры характеристик каналов
  • Спектральный анализ — обработка речевых, звуковых, сейсмических, гидроакустических сигналов; распознавание образов
  • Частотно-временной анализ — компрессия изображений, гидро- и радиолокация, разнообразные задачи обнаружения сигнала
  • Адаптивная фильтрация — обработка речи, изображений, распознавание образов, подавление шумов, адаптивные антенные решетки
  • Нелинейная обработка — вычисление корреляций, медианная фильтрация; синтез амплитудных, фазовых, частотных детекторов, обработка речи, векторное кодирование
  • Многоскоростная обработка — интерполяция (увеличение) и децимация (уменьшение) частоты дискретизации в многоскоростных системах телекоммуникации, аудиосистемах
  • Свертка — традиционные типы
  • Секционная свертка

Основные преобразования

Цифровая обработка сигнала в передатчике [1]

  • Форматирование
  • Кодирование источника
  • Шифрование
  • Канальное шифрование
  • Уплотнение
  • Импульсная модуляция
  • Полосовая модуляция
  • Расширение спектра
  • Множественный доступ
  • Передача сигналов

Распространение сигналов по каналу связи

Цифровая обработка сигнала в приёмнике [1]

  • Приём сигналов
  • Множественный доступ
  • Сужение спектра
  • Демодуляция и дискретизация
  • Детектирование
  • Разуплотнение
  • Канальное декодирование
  • Дешифрование
  • Декодирование источника
  • Форматирование

См. также

  • Сигнал (радиотехника)
  • Теорема Котельникова
  • Преобразование Фурье
  • Цифровая обработка изображений
  • Цифровой фильтр
  • Аналоговая обработка сигналов
  • Кодирование звуковой информации

Примечания

  1. 12 Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. — 1104 с. — С. 33. — ISBN 5-8459-0497-8
Читайте также  Фармакологическая характеристика фторхинолонов

Литература

  • Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. — 2-е. — СПб. : Питер, 2007. — С. 751. — ISBN 5-469-00816-9
  • Гольденберг Л. М. и др. Цифровая обработка сигналов. Справочник. — М.: Радио и связь, 1985. — 312 с.
  • Гольденберг Л. М. и др. Цифровая обработка сигналов. Учебное пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1990. — 256 с.
  • Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. Изд. 2-е, испр. — М.: Техносфера, 2007. — 856 с. ISBN 978-5-94836-135-2
  • Оппенгейм А. В., Шафер Р. В. Цифровая обработка сигналов. — М.: Связь, 1979. — 416 с.
  • Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. — М.: Мир, 1978. — 848 с.
  • Глинченко А. С. Цифровая обработка сигналов. В 2 ч. — Красноярск: Изд-во КГТУ, 2001. — 383 с.
  • Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. — М.: Мир, 1989. — 448 с.
  • Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. — М.: Мир, 1988. — 488 с.
  • Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. В 2-х тт. — М.: «Мир», 1983.
  • Марпл-мл. С. Л.Цифровой спектральный анализ и его приложения. — М .: МИР, 1990. — С. 584.
  • Хемминг Р. В. Цифровые фильтры. — М.: Недра, 1987. — 221 с.
  • Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7.0 + Simulink 5/6/ Обработка сигналов и проектирование фильтров. — М.: СОЛОН-Пресс, 2005. — 676 с.
  • Дьяконов В. П. Вейвлеты. От теории к практике. Изд.е 2-ое дополненное и переработанное. — М.: СОЛОН-Пресс, 2005. — 400 с.
  • Дьяконов В. П. Современная осциллография и осциллографы. — М.: СОЛОН-Пресс, 2004. — 320 с.
  • Афонский А. А., Дьяконов В. П. Измерительные приборы и массовые электронные измерения / Под ред. проф. В. П. Дьяконова. — М.: СОЛОН-Пресс, 2007. — 544 с.
  • Афонский А. А., Дьяконов В. П. Цифровые анализаторы спектра, сигналов и логики / Под ред. проф. В. П. Дьяконова. — М.: СОЛОН-Пресс, 2009. — 248 с.

Ссылки

Audio signal processing (англ.) • Control engineering (англ.) • Digital image processing (англ.) • Speech processing (англ.) • Statistical signal processing (англ.)

Oversampling (англ.) • Undersampling (англ.) • Downsampling (англ.) • Увеличение разрешения • Алиасинг • Anti-aliasing filter (англ.) • Частота дискретизации • Nyquist rate (англ.) / Частота Найквиста

Wikimedia Foundation . 2010 .

  • Крейсерская скорость
  • Аминогруппа

Смотреть что такое «Цифровая обработка сигналов» в других словарях:

цифровая обработка сигналов — Обычно относится к части электронной схемы устройства, выполняющей цифровую обработку сигналов. [http://www.vidimost.com/glossary.html] Тематики телевидение, радиовещание, видео EN digital signal processingDSP … Справочник технического переводчика

цифровая обработка сигналов — skaitmeninis signalų apdorojimas statusas T sritis radioelektronika atitikmenys: angl. digital signal processing vok. Digitalsignalverarbeitung, f rus. цифровая обработка сигналов, f pranc. traitement digital des signaux, m … Radioelektronikos terminų žodynas

Обработка сигналов — У этого термина существуют и другие значения, см. Сигнал (значения). Обработка сигналов область радиотехники, в которой осуществляется восстановление, разделение информационных потоков, подавление шумов, сжатие данных, фильтрация, усиление… … Википедия

цифровая обработка сигнала — Изучение сигналов, представленных в цифровом виде, и методы обработки этих сигналов (МСЭ R F.764 1). [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN digital signal processingDSP … Справочник технического переводчика

Цифровая обработка изображений — Обработка изображений любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например,… … Википедия

Аналоговая обработка сигналов — Аналоговая обработка сигналов любая обработка, производящаяся над аналоговыми сигналами аналоговыми средствами. В более узком смысле математический алгоритм, обрабатывающий сигнал, представленный аналоговой электроникой, в котором… … Википедия

Цифровая фильтрация — Цифровая обработка сигналов (англ. digital signal processing, DSP), ЦОС преобразование сигналов, представленных в цифровой форме. Любой непрерывный (аналоговый) сигнал s(t) может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню… … Википедия

Обработка аналоговых сигналов — Аналоговая обработка сигналов любая обработка, производящаяся над аналоговыми сигналами аналоговыми средствами. В более узком смысле математический алгоритм, обрабатывающий сигнал, представленный аналоговой электроникой, в котором… … Википедия

Обработка изображений — Монохромное черно белое изображение. Обработка изображений любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществлятьс … Википедия

ЦИФРОВАЯ ИНТЕГРАЛЬНАЯ СХЕМА — интегральная схема, в к рой приём, преобразование (обработка) и выдача информации, представленной в виде цифрового кода, осуществляются посредством дискретных сигналов. Ц. и. с. применяются в микро ЭВМ, технологич. и исследоват. оборудовании с… … Большой энциклопедический политехнический словарь

Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов – это метод обработки информации, основанный на определенной последовательности с установленным периодом дискретизации.

Цифровыми называют сигналы, представленные с учетом уровневого и временного квантования. Такие сигналы широко применяются в самых разных отраслях и видах современной техники.

Основы и задачи цифровой обработки сигналов

Основой для предварительной обработки сигналов являются процедуры быстрых дискретных ортогональных преобразований, которые реализуются в различных функциональных базисах, процедуры линейной и нелинейной фильтрации, линейной алгебры.

Самая главная задача обработки – это устранение помех и шумов. Решить эту задачу в полной мере можно только в том случае, если сигнал поступает избыточный с точно определенными параметрами.

В результате необходимо обеспечить правильный прием сигнала. Чем больше поступает полезного сигнала и чем меньше помех, тем больше вероятность выполнить задачу качественно.

К основным задачам цифровой обработке сигнала относится:

  • спектральный анализ;
  • линейная фильтрация;
  • свертка традиционных типов;
  • частотно-временной анализ;
  • нелинейная обработка;
  • адаптивная фильтрация;
  • многоскоростная обработка;
  • секционная свертка.

Цифровая обработка используется в таких отраслях, как:

  • самолетостроение, оборонные системы, космическое оборудование;
  • электроника для автомобилей;
  • осветительные системы;
  • мобильная, стационарная связь, интернет-телефония и прочее;
  • электронные приборы и устройства для дома;
  • медицинское оборудование;
  • измерительные и прочие приборы;
  • системы управления;
  • средства для обеспечения безопасности.

Методы, алгоритмы и практический подход при цифровой обработке сигналов

При цифровой обработке сигналов используются различные методы, востребованность которых сегодня гораздо выше, чем у применявшихся ранее аналоговых методов.

В основе большинства методов лежит применение DSP-процессоров. Эти импульсные цифровые устройства обеспечивают качественную обработку сигналов и объединяются в дискретные управляющие системы.

Методы и алгоритмы, которые применяются в цифровой обработке постоянно усовершенствуются.

Цифровая обработка имеет ряд преимуществ:

  • обработка сигнала проводится с точностью от 75% и выше;
  • дестабилизирующие факторы сводятся к минимуму;
  • обработка информации может производиться программными средствами.

Простая настройка и применение специальных алгоритмов для обработки сигналов существенно повышают эффективность и производительность работы.

Системы и процессоры цифровой обработки сигнала

Для обработки цифровых сигналов используются специальные процессоры. Процессоры представляют собой особый класс микропроцессоров, которые разработаны специально для работы с ЦОС, то есть анализа изображений, звуков, речи, цветов, проведение спектрального анализа и других операций. Подобные устройства называют DSP или ЦСП, то есть цифровыми сигнальными процессорами.

Первые DSP появились еще в семидесятых годах прошлого века. Благодаря развитию технологий, распространению мобильной связи и интернета, введением множества других инноваций, процессоры для работы с цифровыми сигналами становятся все более востребованы.

Возрастает мощность, увеличиваются возможности устройств. При этом стоимость процессоров постепенно снижается. Современные методы и технологии позволяют сделать процессоры для работы с цифровой обработкой сигнала более доступными.

Примеры применения цифровой обработки сигналов

Цифровая обработка сигналов окружает нас в повседневной жизни каждый день. Результаты использования этой обработки видит каждый, но даже не догадывается, какие сложные расчеты используются для осуществления многих привычных вещей.

В качестве примеров использований ЦОС можно привести:

  • системы шумоподавления для аудиозаписей и видео;
  • обработка изображений – выравнивание степени освещенности, анти-алиасинг, наложение псевдотонирования;
  • разнообразные художественные эффекты и способы улучшения эстетических качеств изображений, фотографий и прочее;
  • восстановительные работы над изображениями;
  • компрессия изображений;
  • поиск определенных фрагментов на графических файлах.

Чаще всего обработка сигналов цифровым способом используется в области графики, но звук также можно очищать от шумов при помощи ЦОС, делая его более четким и правильным.

Компании, обслуживающие системы цифровой обработки сигнала

В области цифровой обработки сигналов работают многие компании.

Среди российских предприятий можно выделить такие предприятия, как:

  • научно-исследовательский центр «Нейроинформатика», разрабатывающий оборудование и программное обеспечение для интегрированных систем безопасности и цифрового видеонаблюдения;
  • АО НПЦ «Электронные вычислительно-информационные системы» (АО НПЦ «ЭЛВИС»), являющиеся одним из ведущих центров проектирования микросхем в стране;
  • АО «НИИЭТ» (Научно-исследовательский институт электронной техники) – это производитель электронных компонентов и одна из старейших отечественных школ разработки электронной техники.

Все эти предприятия позволяют обеспечить всех качественной связью и надежными технологиями.

Больше о цифровой обработке сигналов: методах, применении, примерах; можно узнать на ежегодной выставке «Связь».

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: