Zpracování digitálního signálu
Zpracování digitálního signálu (DSP) je studium signálů v digitální reprezentaci a zpracovacích metodách těchto signálů. DSP a analogové signálové zpracování jsou podmnožiny zpracování signálu. To má tři hlavní subfields: zpracování zvukového signálu, digitální zpracování obrazu a zpracování řeči.V DSP, inženýři nejvíce obyčejně studují digitální signály v jednom z následujících domén: časová oblast (jednorozměrné signály), prostorová doména (vícerozměrné signály), frekvence doména, autocorrelation doména, a vlnkové domény. Oni si vyberou doménu ve kterém zpracovat signál tím, že dělá kvalifikovaný odhad (nebo zkoušet různé možnosti) jak ke kterému doména nejlépe reprezentuje podstatné vlastnosti signálu. Sled vzorků od měřícího přístroje produkuje čas nebo prostorovou doménovou reprezentaci, zatímco jednotlivý Fourier převádí produkuje frekvenci informace domény. Autocorrelation je, volně mluvit, definovaný jako finanční efekt korelace signálu s sebou na určité vzdálenosti včas nebo prostorové vzdálenosti.
| Tabulka s obsahem |
| 1 signálové vzorkování 2 čas a prostorové domény 3 doména frekvence 4 aplikace 5 vnějšího spojení |
Digitální signál je často numerická reprezentace spojitého signálu. Tato jednotlivá reprezentace spojitého signálu obecně představí nějakou chybu v k datům. Přesnost reprezentace je většinou závislá na dvou věcech; vzorkovací frekvence a množství kousků používali pro reprezentaci. Spojitý signál je obvykle ochutnán u pravidelných přestávek a hodnota spojitého signálu v té pauze je reprezentována diskrétní hodnotou. Vzorkovací frekvence nebo vzorkovací frekvence je pak míra u kterého nové vzorky jsou vzaty od spojitého signálu. Množství kousků užitých na jednu hodnotu jednotlivého signálu řekne nám jak přesně velikost signálu je reprezentována. Podobně, kontroly vzorkovací frekvence temporální nebo prostorová přesnost jednotlivého signálu.
Nyquist-Shannon teorém vzorkování, základní teorém zpracování signálu, říká, že ochutnaný signál nemůže jednoznačně reprezentovat komponenty signálu s frekvencemi nad polovinou vzorkovací frekvence. Tato frekvence (napůl vzorkovací frekvence) je nazýván Nyquist frekvencí. Frekvence nad Nyquist frekvencí N moci být sledován v číslicovém signálu ale jejich frekvenci je dvojznačný. To je, komponenta frekvence se frekvencí f moci ne být rozlišil od další součásti se 2N frekvence-f, 2N + f, 4N-f, etc. Toto je voláno aliasing. To vypořádá se s tímto problémem co nejvíce půvabně, nejvíce analogové signály jsou filtrovány s anti-aliasing filtr (obvykle minimum-filtr povolení) u Nyquist frekvence před změnou na digitální reprezentaci.
Nejvíce obyčejný zpracovací přístup v čase nebo prostorové doméně je povznesení vstupního signálu přes metodu volalo filtrování. Filtrování sestává se obecně nějaké transformace množství obklopujících vzorků kolem aktuálního vzorku vstupu a/nebo výstupní signál. Vlastnosti takový jako pokračování charakterizovat filtry:
- “lineární” filtr sestává z lineární transformace vzorků vstupu; jiné filtry jsou “nelineární.” lineární filtry uspokojí podmínku superpozice, tj. jestliže vstupní signál je posuzovaná lineární kombinace různých vstupních signálů, výstup bude stejně posuzovaná lineární kombinace korespondenčního jednotlivce výstup signalizuje.
- “příčinná” transformace používá jen předchozí vzorky vstupu nebo výstupní signály; transformace, které také používají budoucí vstupní vzorky jsou “non - příčinný.” sčítat zpoždění bude transformovat mnoho non-příčinné filtry do příčinných filtrů.
- “čas-neměnný” filtr má konstantní vlastnosti v průběhu doby; jiné filtry takové jak adaptivní filtry se mění včas.
- “Konečná ozva na impuls” (jedle) filtruje použití jen vstupní signál; takzvaný “nekonečná ozva na impuls” filtruje použití jak vstupní signál tak předchozí vzorky výstupu signalizují.
Signály jsou přeměněny od času nebo prostorové domény k doméně frekvence obvykle přes Fourier převádět. V Fourier přeměnit signál informace jsou přeměněny na velikost a fázovou součást každé frekvence. Regurarly, Fourier převádí je přeměněn na elektrickou škálu, který je velikost každé součásti frekvence čtvercová. Nejvíce obyčejný účel pro analýzu signálů v doméně frekvence je analýza vlastností signálu. Inženýr může studovat spektrum dostat informaci kterých frekvencí být přítomný ve vstupním signálu a který minou. Nicméně, tam být nějaká běžně používaná frekvence transformace domény, například, cepstrum. V generaci cepstrum, signál je přeměněn na doménu frekvence přes Fourier převádí, pak logaritmus je spektra, který je přeměněn zpět k časové oblasti přes nepřímou úměrnost Fourier převádí. V cepstrum, komponenty frekvence s menší velikostí jsou tak zdůrazněny zatímco udrží pořadí velikostí komponent frekvence.
Typické aplikace zpracování digitálního signálu jsou, pro příklad, komprimaci řeči a přenos v (digitálních) mobilních telefonech, zrovnoprávnění zvuku v Hifi-vybavení, předpovídání počasí a ekonomické předpovídání, analýza a kontrola nad výrobními procesy, počítač-vytvořené animace ve filmech a manipulaci obrazu.
Techniky:
Podobné obory: