Обработка сигналов - это подполе электротехники, которое фокусируется на анализе, изменении и синтезе сигналов, таких как звук , изображения и научные измерения. [1] Методы обработки сигналов могут использоваться для улучшения передачи, эффективности хранения и субъективного качества, а также для выделения или обнаружения интересующих компонентов в измеряемом сигнале. [2]
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. [3]
В 1948 году Клод Шеннон написал влиятельную статью « Математическая теория коммуникации », которая была опубликована в Bell System Technical Journal . [4] В документе заложена основа для дальнейшего развития систем передачи информации и обработки сигналов для передачи. [5]
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 процессора цифровых сигналов . [5]
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 , смесители добавок , 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.
Обработка аналоговых сигналов в дискретном времени - 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. [6] [7] Нелинейные системы могут вызывать очень сложное поведение, 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. [8]
Статистическая
Статистическая обработка сигналов - это подход, который рассматривает сигналы как случайные процессы , используя их статистические свойства для выполнения задач обработки сигналов. [9] 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 аудиосигналов - для электрических сигналов, представляющих звук, например речи или музыки [10]
- 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 [11]
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 6 OSI, 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 в себя 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 [12]
- Отношение рекуррентности [13]
- Теория трансформации
- Частотно-временной анализ - для обработки нестационарных сигналов [14]
- Спектральная оценка - для определения спектрального состава (т. Е. Распределения мощности по частоте) временного ряда [15]
- 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 системы [6] и классификация
- Исчисление
- Комплексный анализ [16]
- Векторные пространства и линейная алгебра [17]
- Функциональный анализ [18]
- Вероятность и случайные процессы [9]
- Теория обнаружения
- Теория оценок
- Оптимизация [19]
- 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
Рекомендации
- ^ Сенгупта, Нандини; Сахидулла, штат Мэриленд; Саха, Гоутам (август 2016 г.). «Классификация легочных звуков с использованием статистических характеристик на основе кепстрала». Компьютеры в биологии и медицине . 75 (1): 118–129. DOI : 10.1016 / j.compbiomed.2016.05.013 . PMID 27286184 .
- ^ Алан В. Оппенгейм и Рональд В. Шафер (1989). Обработка сигналов в дискретном времени . Прентис Холл. п. 1. ISBN 0-13-216771-9.
- ^ Оппенгейм, Алан В .; Шафер, Рональд В. (1975). Цифровая обработка сигналов . Прентис Холл . п. 5. ISBN 0-13-214635-5.
- ^ «Математическая теория коммуникации - CHM Revolution» . Компьютерная история . Проверено 13 мая 2019 .
- ^ а б Пятьдесят лет обработки сигналов: общество обработки сигналов IEEE и его технологии, 1948–1998 . Общество обработки сигналов IEEE. 1998 г.
- ^ а б Биллингс, С.А. (2013). Нелинейная идентификация систем: методы NARMAX во временной, частотной и пространственно-временной областях . Вайли. ISBN 978-1119943594.
- ^ Славинская, Дж., Урмазд, А., Гианнакис, Д. (2018). «Новый подход к обработке сигналов пространственно-временных данных». Семинар по статистической обработке сигналов (SSP) IEEE 2018 . IEEE Xplore. С. 338–342. DOI : 10.1109 / SSP.2018.8450704 . ISBN 978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144 .CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
- ^ В. Джон Мэтьюз; Джованни Л. Сикуранса. Полиномиальная обработка сигналов . Вайли. ISBN 978-0-471-03414-8.
- ^ а б Шарф, Луи Л. (1991). Статистическая обработка сигналов: обнаружение, оценка и анализ временных рядов . Бостон : Аддисон – Уэсли . ISBN 0-201-19038-9. OCLC 61160161 .
- ^ Саранги, Сусанта; Сахидулла, штат Мэриленд; Саха, Гоутам (сентябрь 2020 г.). «Оптимизация набора фильтров на основе данных для автоматической проверки говорящего». Цифровая обработка сигналов . 104 : 102795. arXiv : 2007.10729 . DOI : 10.1016 / j.dsp.2020.102795 . S2CID 220665533 .
- ^ Анастасиу, Д. (2001). «Обработка геномных сигналов». Журнал обработки сигналов IEEE . IEEE. 18 (4): 8–20. DOI : 10.1109 / 79.939833 .
- ^ Патрик Гайдеки (2004). Основы цифровой обработки сигналов: теория, алгоритмы и аппаратное обеспечение . ИЭПП. С. 40–. ISBN 978-0-85296-431-6.
- ^ Шломо Энгельберг (8 января 2008 г.). Цифровая обработка сигналов: экспериментальный подход . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
- ^ Боашаш, Буалем, изд. (2003). Время-частотный анализ и обработка сигналов - исчерпывающий справочник (1-е изд.). Амстердам: Эльзевир. ISBN 0-08-044335-4.
- ^ Стойка, Петре; Моисей, Рэндольф (2005). Спектральный анализ сигналов (PDF) . Нью-Джерси: Прентис Холл.
- ^ Питер Дж. Шрайер; Луи Л. Шарф (4 февраля 2010 г.). Статистическая обработка сигналов комплексных данных: теория неправильных и некруглых сигналов . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-139-48762-7.
- ^ 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.
- ^ Стивен Б. Дамлен; Уиллард Миллер-младший (2012). Математика обработки сигналов . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-107-01322-3.
- ^ Дэниел П. Паломар; Йонина С. Эльдар (2010). Выпуклая оптимизация в обработке сигналов и коммуникации . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-76222-9.
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, Уайли, 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