Digitális jelfeldolgozás

Digitális jelfeldolgozás (DSP, DSP - angol  digitális jelfeldolgozás ) - a jelfeldolgozás numerikus módszereken alapuló módszerei digitális számítástechnikával [1] [2] .

Bármilyen folyamatos ( analóg ) jelet idő- mintavételezésnek és szintkvantálásnak ( digitalizálásnak ) vethetünk alá , azaz digitális formában ábrázolhatjuk. Ha a jel mintavételezési gyakorisága nem kisebb, mint a jelspektrum legmagasabb frekvenciájának kétszerese (azaz lásd a Nyquist-Shannon-Kotelnikov tételt ), akkor a kapott diszkrét jel ekvivalens egy jellel abban az értelemben, hogy pontosan helyreállt .

Matematikai algoritmusok segítségével valamilyen más jellé alakul át , amely rendelkezik a kívánt tulajdonságokkal. A jelek átalakításának folyamatát szűrésnek , a szűrést végző eszközt pedig szűrőnek nevezzük . Mivel a jelminták állandó sebességgel érkeznek , a szűrőnek ideje kell, hogy legyen az aktuális minta feldolgozására, mielőtt a következő megérkezne, vagyis a jelet valós időben dolgozza fel . A valós idejű jelfeldolgozáshoz (szűréshez) speciális számítástechnikai eszközöket használnak - digitális jelfeldolgozók .

Mindez nem csak a folyamatos, hanem a nem folyamatos jelekre, valamint a memóriaeszközökön rögzített jelekre is teljes mértékben alkalmazható . Ez utóbbi esetben a feldolgozási sebesség nem fontos, mivel a lassú feldolgozás során nem vesznek el adatok.

Léteznek jelfeldolgozási módszerek az idő (time sweep, angol  időtartomány ) és a frekvencia (frekvencia söprés, angol  frekvenciatartomány ) tartományban. Az idő-frekvencia transzformációk ekvivalenciáját a Fourier transzformáció határozza meg egyértelműen .

Az időtartományú jelfeldolgozást széles körben használják a modern elektronikus oszcillográfiában és a digitális oszcilloszkópokban . A digitális spektrumanalizátorokat a frekvenciatartományban lévő jelek reprezentálására használják . A jelfeldolgozás matematikai vonatkozásainak tanulmányozására a MATLAB , Octave , Mathcad , Mathematica , Maple stb. számítógépes matematikai rendszerek kiterjesztési csomagjait használják (leggyakrabban Signal Processing néven) .

Az elmúlt években a jelek és képek feldolgozása során széles körben alkalmaztak egy új matematikai alapot a jelek "rövidhullámokkal" - waveletekkel - történő megjelenítésére . Használható nem stacionárius jelek, folytonossági zavarokkal és egyéb jellemzőkkel rendelkező jelek, burst formájú jelek feldolgozására.

Főbb feladatok

• Lineáris szűrés  - egy jel kiválasztása (kiválasztása) a frekvenciatartományban ; jelekkel illesztett szűrők szintézise (létrehozása) ; csatornák frekvenciaosztása ; Hilbert digitalizálók (Lⁿ(a, b)) és differenciálók ; csatorna karakterisztika korrektorok.
• Spektrális elemzés  - beszéd-, hang-, szeizmikus, hidroakusztikus jelek feldolgozása; minta felismerés .
• Idő-frekvencia elemzés  - képtömörítés (tömörítés), hidro- és radar , különböző jelfelismerő feladatok .
• Adaptív szűrés  - beszédfelismerés , képfelismerés , mintafelismerés , zajelnyomás , adaptív antennatömbök .
• Nemlineáris feldolgozás  - korrelációk számítása , medián szűrés ; amplitúdó, fázis, frekvencia detektorok szintézise , ​​beszédfeldolgozás, vektorkódolás .
• Többsebességű feldolgozás  - a mintavételezési frekvencia interpolációja (növelése) és decimálása (csökkentése) többsebességű távközlési rendszerekben, audiorendszerekben .
• A hagyományos típusok konvolúciója.
• Szekcionált pakolás .
• Jelérzékelés - a jel érzékelésének feladata a zaj és interferencia hátterében [3] .
• A jelek megkülönböztetésének feladata egy jel felismerése más, hasonló tulajdonságú jelek hátterében [3] .
• A jelbecslés a jeljellemzők (amplitúdó, frekvencia, fázis) meghatározásának feladata [3]

Alapvető transzformációk

Digitális jelfeldolgozás az adóban [4]

• Formázás
• Forráskódolás
• Titkosítás
• Csatorna titkosítás
• Fóka
• Impulzus moduláció
• Sáv moduláció
• Szórt spektrumú
• Többszörös hozzáférés
• Jelzés

A jelek elosztása kommunikációs csatornán

Digitális jelfeldolgozás a vevőben [4]

• Jel vétel
• Többszörös hozzáférés
• A spektrum szűkítése
• Demoduláció és mintavételezés
• Érzékelés
• Dekompresszió
• Csatorna dekódolás
• Dekódolás
• Forrás dekódolás
• Formázás

Lásd még

• Jel (rádiótechnika)
• Kotelnyikov tétele
• Fourier transzformáció
• Digitális képfeldolgozás
• digitális szűrő
• Analóg jelfeldolgozás
• Hangkódolás
• Hibavektor nagysága

Jegyzetek

1. ↑ Arbuzov S. M. , Guk I. , Solovieva I. , Solonina A. I. , Ulakhovich D. A. A digitális jelfeldolgozás alapjai. Előadás tanfolyam. - Szentpétervár. : BHV-Petersburg, 2003. - 576 p. — ISBN 5-94157-388-X .
2. ↑ Glinchenko, A. S. Digitális jelfeldolgozás. — Krasznojarszk. - ISBN 978-5-7638-1271-8 .
3. ↑ 1 2 3 Bogdanovich V. A. , Vostretsov A. G. A jelek stabil észlelésének, megkülönböztetésének és kiértékelésének elmélete. - 2. kiadás, Rev. - M . : Fizmatlit, 2004. - 320 p. — ISBN 5-9221-0505-8 .
4. ↑ 1 2 Sklyar B. Digitális kommunikáció. Elméleti alapok és gyakorlati alkalmazás. Per. angolról. - M .: Williams Publishing House, 2003. - 1104 p. - P. 33. - ISBN 5-8459-0497-8

Irodalom

• Iphicher E., Jervis B. Digitális jelfeldolgozás: gyakorlati megközelítés. Per. angolról. — M.: Williams, 2017 — 992 p.: ill. ISBN 978-5-8459-2117-8
• Richard Lyons digitális jelfeldolgozás: Második kiadás. Per. angolról. — M.: Binom-Press, 2006 — 656 p.: ill.
• Solonina A.I., Klionsky D.M., Merkucheva T.V., Perov S.N., Digital Signal Processing and MATLAB, 2013
• Stephen Smith digitális jelfeldolgozás. Gyakorlati útmutató mérnököknek és tudósoknak. Dodeka XXI, 2008. - 720 p. ISBN 978-5-94120-145-7 , ISBN 0-750674-44-X
• Yukio Sato Nincs pánik! Digitális jelfeldolgozás. Dodeka XXI, 2010. - 176 p. ISBN 978-5-94120-251-5 , ISBN 4-274-08674-7
• Sergienko AB Digitális jelfeldolgozás. - 2. - Szentpétervár. : Péter , 2007. - S. 751. - ISBN 5-469-00816-9 .
• Goldenberg L. M. és munkatársai: Digitális jelfeldolgozás. Könyvtár. - M .: Rádió és kommunikáció, 1985. - 312 p.
• Goldenberg L. M. és munkatársai: Digitális jelfeldolgozás. Tankönyv egyetemek számára. - M .: Rádió és kommunikáció, 1990. - 256 p.
• Oppenheim A., Shafer R. Digitális jelfeldolgozás. Szerk. 2., rev. — M.: Technosfera, 2007. — 856 p. ISBN 978-5-94836-135-2
• Oppenheim A. V., Shafer R. V. Digitális jelfeldolgozás. - M .: Kommunikáció, 1979. - 416 p.
• Rabiner L., Gould B. A digitális jelfeldolgozás elmélete és alkalmazása. — M.: Mir, 1978. — 848 p.
• Glinchenko AS Digitális jelfeldolgozás. 2 órakor - Krasznojarszk: KSTU Kiadó, 2001. - 383 p.
• Blahut R. Gyors algoritmusok digitális jelfeldolgozáshoz. — M.: Mir, 1989. — 448 p.
• Dagion D., Mercereau R. Többdimenziós jelek digitális feldolgozása. — M.: Mir, 1988. — 488 p.
• Max Zh. Metody i tekhnika obrabotki siglov pri fizicheskikh izmereniya [Jelfeldolgozási módszerek és technikák fizikai mérésekben]. 2 kötetben. - M .: "Mir", 1983.
• Marple Jr. SL Digitális spektrális elemzés és alkalmazásai. - M. : MIR, 1990. - S. 584.
• Hemming R. V. Digitális szűrők. - M.: Nedra, 1987. - 221 p.
• Dyakonov VP MATLAB 6.5 SP1/7.0 + Simulink 5/6/ Jelfeldolgozás és szűrőtervezés. — M.: SOLON-Press, 2005. — 676 p.
• Dyakonov V. P. Hullámok. Elmélettől gyakorlatig. 2. kiadás, kiegészítve és átdolgozva. — M.: SOLON-Press, 2005. — 400 p.
• Dyakonov V.P. Modern oszcillográfia és oszcilloszkópok. — M.: SOLON-Press, 2004. — 320 p.
• Afonsky A. A., Dyakonov V. P. Mérőeszközök és tömegelektronikai mérések / Szerk. prof. V. P. Dyakonova. — M.: SOLON-Press, 2007. — 544 p.
• Afonsky A. A., Dyakonov V. P. Digitális spektrum, jel- és logikai elemzők / Szerk. prof. V. P. Dyakonova. — M.: SOLON-Press, 2009. — 248 p.
• Bogdanovich V. A., Vostretsov A. G. A jelek stabil észlelésének, megkülönböztetésének és értékelésének elmélete. 2. kiadás, rev. — M.: Fizmatlit, 2004. — 320 p. — ISBN 5-9221-0505-8 .

Linkek

• Tudományos és mérnöki útmutató a digitális jelfeldolgozáshoz