DSP - DIGITAL SIGNAL PROCESSING

DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU

DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU ( DSP ), JE POUŽITÍ DIGITÁLNÍHO ZPRACOVÁNÍ , JAKO JE NAPŘÍKLAD POMOCÍ POČÍTAČŮ, PROVÁDĚT CELOU ŘADU ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU OPERACÍ. SIGNÁLY ZPRACOVANÉ TÍMTO ZPŮSOBEM JSOU POSLOUPNOST ČÍSEL, KTERÉ PŘEDSTAVUJÍ VZORKY ZE SE SPOJITOU PROMĚNNOU V DOMÉNĚ JAKO NAPŘÍKLAD ČAS, PROSTOR, NEBO FREKVENCE.

DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ A ZPRACOVÁNÍ ANALOGOVÉHO SIGNÁLU JSOU SUBFIELDS ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU. DSP APLIKACE ZAHRNUJÍ ZVUK A ZPRACOVÁNÍ ŘEČOVÝCH SIGNÁLŮ , SONAR , RADAR A DALŠÍ SNÍMACÍ POLE ZPRACOVÁNÍ, SPEKTRÁLNÍ ODHAD , STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU , DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ OBRAZU , ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU PRO TELEKOMUNIKACE , ŘÍZENÍ SYSTÉMŮ , BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ , SEISMICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT , MEZI OSTATNÍMI.

DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU MOHOU ZAHRNOVAT LINEÁRNÍ NEBO NELINEÁRNÍ OPERACE. NELINEÁRNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU JE ÚZCE SPJAT S NELINEÁRNÍ SYSTÉM IDENTIFIKACE A MŮŽE BÝT REALIZOVÁN NA ÚZEMÍ ČASU, FREKVENCE, A ČASOPROSTOROVÝCH DOMÉN.

APLIKACE DIGITÁLNÍHO VÝPOČTU ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU UMOŽŇUJE MNOHO VÝHOD VE SROVNÁNÍ S ANALOGOVÝM ZPRACOVÁNÍM V MNOHA APLIKACÍCH, JAKO JE NAPŘÍKLAD ZJIŠTĚNÍ A KOREKCI CHYB V PŘENOSU, JAKOŽ I KOMPRESI DAT . DSP JE POUŽITELNÝ JAK PRO STREAMOVÁNÍ DAT A STATICKÉ (ULOŽENÝCH) DAT.

VZORKOVÁNÍ SIGNÁLŮ

HLAVNÍ ČLÁNEK: ODBĚR VZORKŮ (ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU)

ROSTOUCÍ VYUŽÍVÁNÍ POČÍTAČŮ MÁ ZA NÁSLEDEK ZVÝŠENÉ VYUŽÍVÁNÍ, A POTŘEBA, ZPRACOVÁNÍ DIGITÁLNÍHO SIGNÁLU. CHCETE-LI DIGITÁLNĚ ANALYZOVAT A MANIPULOVAT ANALOGOVÝ SIGNÁL, MUSÍ BÝT DIGITALIZOVÁNA S PŘEVODNÍKEM ANALOGOVÉHO SIGNÁLU NA DIGITÁLNÍ. ODBĚR VZORKŮ SE OBVYKLE PROVÁDÍ VE DVOU STUPNÍCH, DISKRETIZACE A KVANTOVÁNÍ . DISKRETIZACE ZNAMENÁ, ŽE SIGNÁL JE ROZDĚLEN DO STEJNÝCH ČASOVÝCH INTERVALECH, A KAŽDÝ INTERVAL JE REPREZENTOVÁN JEDNÍM MĚŘENÍM AMPLITUDY. KVANTOVÁNÍ ZNAMENÁ, ŽE KAŽDÝ AMPLITUDA MĚŘENÍ JE APROXIMOVÁN HODNOTOU Z KONEČNÉ MNOŽINY. ZAOKROUHLOVÁNÍ REÁLNÝCH ČÍSEL NA CELÁ ČÍSLA JE UVEDEN PŘÍKLAD.

VZORKOVACÍ TEORÉM NYQUIST-SHANNON UVÁDÍ, ŽE SIGNÁL MŮŽE BÝT PŘESNĚ REKONSTRUOVÁNY Z JEHO VZORKŮ V PŘÍPADĚ, ŽE VZORKOVACÍ FREKVENCE JE VĚTŠÍ NEŽ DVOJNÁSOBEK NEJVYŠŠÍ FREKVENCE SIGNÁLU. V PRAXI JE VZORKOVACÍ FREKVENCE JE ČASTO VÝZNAMNĚ VYŠŠÍ NEŽ DVOJNÁSOBEK VYŽADUJE OMEZENOU ŠÍŘKU PÁSMA SIGNÁLU.

TEORETICKÁ DSP ANALYZUJE A DERIVACE JSOU TYPICKY PROVÁDĚNY NA SIGNÁLU DISKRÉTNÍCH MODELŮ BEZ AMPLITUDOU NEPŘESNOSTÍ ( CHYBA KVANTOVÁNÍ ), "VYTVOŘENÉ" OD ABSTRAKTNÍHO PROCESU VZORKOVÁNÍ . NUMERICKÉ METODY VYŽADUJÍ KVANTOVANÉ SIGNÁL, NAPŘÍKLAD TY, KTERÉ BYLY S ANALOGOVĚ-DIGITÁLNÍ PŘEVODNÍK (ADC). ZPRACOVANÝ VÝSLEDEK MŮŽE BÝT FREKVENČNÍ SPEKTRUM NEBO SADA STATISTIK. ALE ČASTO TO JE DALŠÍ QUANTIZED SIGNÁL, KTERÝ JE PŘEVEDEN ZPĚT DO ANALOGOVÉ PODOBY POMOCÍ DIGITÁLNĚ-ANALOGOVÝ PŘEVODNÍK (DAC).

DOMÉNY

DSP, INŽENÝŘI OBVYKLE STUDOVAT DIGITÁLNÍ SIGNÁLY V JEDNÉ Z NÁSLEDUJÍCÍCH OBLASTÍ: ČASOVÉ OBLASTI (JEDNOROZMĚRNÁ SIGNÁLY), PROSTOROVÉ OBLASTI (VÍCEROZMĚRNÝCH SIGNÁLŮ), FREKVENČNÍ DOMÉNĚ , A VLNKOVÉ DOMÉN. ONI SI VYBRAT DOMÉNU, VE KTERÉ PRO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU TÍM, ŽE INFORMOVANÝ PŘEDPOKLAD (NEBO SE SNAŽÍ RŮZNÝMI MOŽNOSTMI) JAKO DO KTERÉ DOMÉNY NEJLÉPE REPREZENTUJE ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKY SIGNÁLU. SEKVENCE VZORKŮ Z MĚŘÍCÍHO ZAŘÍZENÍ VYTVÁŘÍ ČASOVOU NEBO PROSTOROVÉ REPREZENTACE DOMÉNY, ZATÍMCO DISKRÉTNÍ FOURIEROVA TRANSFORMACE VYTVÁŘÍ INFORMACE O FREKVENČNÍ OBLASTI, TO ZNAMENÁ, ŽE FREKVENČNÍ SPEKTRUM .

ČAS A PROSTOR DOMÉN

HLAVNÍ ČLÁNEK: ČASOVÁ DOMÉNA

NEJBĚŽNĚJŠÍM POSTUPEM ZPRACOVÁNÍ V ČASOVÉ A PROSTOROVÉ OBLASTI JE ZESÍLENÍ VSTUPNÍHO SIGNÁLU PROSTŘEDNICTVÍM METODY NAZVANÉ FILTROVÁNÍ. DIGITÁLNÍ FILTRACE SE OBECNĚ SKLÁDÁ Z NĚJAKÉ LINEÁRNÍ TRANSFORMACE ŘADY OKOLNÍCH VZORKY V RÁMCI AKTUÁLNÍ VZORKU VSTUPNÍHO NEBO VÝSTUPNÍHO SIGNÁLU. EXISTUJÍ RŮZNÉ ZPŮSOBY, JAK CHARAKTERIZOVAT FILTRY; NAPŘÍKLAD:

• A "LINEÁRNÍ" FILTR JE LINEÁRNÍ TRANSFORMACE VSTUPNÍCH VZORKŮ; JINÉ FILTRY JSOU "NELINEÁRNÍ". LINEÁRNÍ FILTRY SPLŇUJÍ PODMÍNKU SUPERPOZICE, TEDY V PŘÍPADĚ, ŽE VSTUP JE VÁŽENÝ LINEÁRNÍ KOMBINACE RŮZNÝCH SIGNÁLŮ, VÝSTUP JE PODOBNĚ VÁŽENÁ LINEÁRNÍ KOMBINACE ODPOVÍDAJÍCÍCH VÝSTUPNÍCH SIGNÁLŮ.
• A "KAUZÁLNÍ" FILTR POUŽÍVÁ POUZE PŘEDCHOZÍ VZORKY VSTUPNÍCH A VÝSTUPNÍCH SIGNÁLŮ; ZATÍMCO "NON-PŘÍČINNÝ" FILTR POUŽÍVÁ BUDOUCÍ VZORKY VSTUPNÍ. NEKAUZÁLNÍHO FILTRU MŮŽE BÝT MĚNĚNA V PŘÍČINNÉ FILTRU PŘIDÁNÍM ZPOŽDĚNÍ K NÍ.
• FILTR "TIME-INVARIANT" MÁ KONSTANTNÍ VLASTNOSTI V PRŮBĚHU ČASU; JINÉ FILTRY, JAKO JE ADAPTIVNÍ FILTRY MĚNIT V ČASE.
• "STABILNÍ" FILTR VYTVÁŘÍ VÝSTUP, KTERÝ SE SBÍHÁ NA KONSTANTNÍ HODNOTU S ČASEM, NEBO ZŮSTANE OHRANIČENÝ V KONEČNÉM INTERVALU. ZA "NESTABILNÍ" FILTR MŮŽE PRODUKOVAT VÝSTUP, KTERÝ ROSTE BEZ HRANIC, S OHRANIČENÉ NEBO DOKONCE NULOVÉ VSTUP.
• A ( "KONEČNOU IMPULSNÍ ODEZVA" FIR ) FILTR POUŽÍVÁ POUZE VSTUPNÍ SIGNÁLY, ZATÍMCO "NEKONEČNOU IMPULZNÍ ODEZVA" FILTR ( IIR ), VYUŽÍVÁ JAK VSTUPNÍ SIGNÁL A PŘEDCHOZÍ VZORKY VÝSTUPNÍHO SIGNÁLU. FIR FILTRY JSOU VŽDY STABILNÍ, ZATÍMCO IIR FILTRY MOHOU BÝT NESTABILNÍ.

FILTR MŮŽE BÝT REPREZENTOVÁN BLOKOVÉ SCHÉMA , KTERÉ PAK MOHOU BÝT POUŽITY K ODVOZENÍ ZPRACOVÁNÍ VZORKŮ ALGORITMUS REALIZOVAT FILTR S INSTRUKCEMI HARDWARU. FILTR LZE TAKÉ POPSAT JAKO DIFERENČNÍ ROVNICE , SBÍRKA NUL A PÓLŮ , NEBO, POKUD SE JEDNÁ O FIR FILTR, COŽ IMPULSNÍ ODEZVY NEBO SKOKOVÉ ODEZVY .

VÝSTUP LINEÁRNÍHO DIGITÁLNÍHO FILTRU K PŘÍSLUŠNÉMU VSTUPU LZE VYPOČÍTAT CONVOLVING VSTUPNÍHO SIGNÁLU S IMPULSNÍ ODEZVOU .

FREKVENČNÍ OBLASTI

HLAVNÍ ČLÁNEK: FREKVENČNÍ DOMÉNA

SIGNÁLY JSOU PŘEVEDENY Z ČASOVĚ NEBO PROSTOROVĚ DOMÉNY DO FREKVENČNÍ DOMÉNY OBVYKLE PROSTŘEDNICTVÍM FOURIEROVY TRANSFORMACE . FOURIEROVA TRANSFORMACE PŘEVÁDÍ INFORMACE O SIGNÁLU K VELIKOSTI A FÁZE SLOŽKA KAŽDÉ FREKVENCI. ČASTO JE FOURIEROVA TRANSFORMACE JE PŘEVEDEN NA VÝKONOVÉM SPEKTRU, COŽ JE VELIKOST KAŽDÉ FREKVENČNÍ SLOŽKY NA DRUHOU.

NEJČASTĚJŠÍM DŮVODEM PRO ANALÝZU SIGNÁLŮ VE FREKVENČNÍ DOMÉNĚ JE ANALÝZA VLASTNOSTÍ SIGNÁLU. INŽENÝR MŮŽE STUDOVAT SPEKTRUM URČIT, KTERÉ JSOU PŘÍTOMNY V FREKVENCE VSTUPNÍHO SIGNÁLU A KTERÉ CHYBÍ.

KROMĚ INFORMACÍ FREKVENCE, JE ČASTO POTŘEBNÉ INFORMACE FÁZE. TO MŮŽE BÝT ZÍSKÁNA Z FOURIEROVY TRANSFORMACE. U NĚKTERÝCH APLIKACÍ, JAK FÁZE SE MĚNÍ S FREKVENCÍ MŮŽE BÝT VÝZNAMNÝM HLEDISKEM.

FILTROVÁNÍ, A TO ZEJMÉNA V NON-REALTIME PRÁCE MŮŽE BÝT DOSAŽENO TÍM, ŽE ZMĚNÍ DO FREKVENČNÍ OBLASTI, POUŽITÍ FILTRU A POTÉ PŘEVEDENÍ ZPĚT DO ČASOVÉ OBLASTI. JEDNÁ SE O RYCHLÝ, O (N LOG N) PROVOZ, A MŮŽE DÁT V PODSTATĚ JAKÝKOLIV TVAR FILTRU, VČETNĚ VYNIKAJÍCÍ PŘIBLÍŽENÍ K BRICKWALL FILTRY .

TAM JSOU NĚKTERÉ BĚŽNĚ POUŽÍVANÉ FREKVENČNÍ TRANSFORMACE. NAPŘÍKLAD, CEPSTRUM PŘEVÁDÍ SIGNÁL DO FREKVENČNÍ OBLASTI POMOCÍ FOURIEROVA TRANSFORMACE, VEZME LOGARITMUS, PAK PLATÍ JINÁ FOURIEROVA TRANSFORMACE. TENTO KLADE DŮRAZ NA HARMONICKOU STRUKTURU PŮVODNÍHO SPEKTRA.

ANALÝZA VE FREKVENČNÍ OBLASTI JE TAKÉ NAZÝVÁN SPECTRUM- NEBO SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA .

ANALÝZA Z-ROVINA

DIGITÁLNÍ FILTRY PŘICHÁZEJÍ V OBOU IIR A FIR TYPŮ. FIR FILTRY MAJÍ ŘADU VÝHOD, ALE JSOU VÝPOČETNĚ NÁROČNĚJŠÍ. VZHLEDEM K TOMU, FIR FILTRY JSOU VŽDY STABILNÍ, IIR FILTRY MAJÍ SMYČKY ZPĚTNÉ VAZBY, KTERÉ MOHOU REZONUJÍ PŘI STIMULACI URČITÝCH VSTUPNÍCH SIGNÁLŮ. Z-TRANSFORMACE POSKYTUJE NÁSTROJ PRO ANALÝZU POTENCIÁLNÍ PROBLÉMY SE STABILITOU DIGITÁLNÍCH FILTRŮ IIR. TO JE ANALOGICKÉ K LAPLACEOVA TRANSFORMACE , KTERÁ SE POUŽÍVÁ PRO NÁVRH ANALOGOVÉ FILTRY IIR.

VLNKA

PŘÍKLAD 2D DISKRÉTNÍ VLNKOVÁ TRANSFORMACE, KTERÁ SE POUŽÍVÁ V JPEG2000 . PŮVODNÍ SNÍMEK JE HIGH-PASS FILTROVÁN, ČÍMŽ SE ZÍSKÁ TŘI VELKÉ OBRAZY, Z NICHŽ KAŽDÁ POPISUJÍCÍ LOKÁLNÍ ZMĚNY JASU (PODROBNOSTI), V PŮVODNÍM OBRAZE. TO JE PAK LOW-PASS FILTROVÁNY A ZMENŠIL, ČÍMŽ SE ZÍSKÁ APROXIMACE OBRAZU; TENTO SNÍMEK JE FILTROVÁN VYRÁBĚT TŘI MENŠÍ DETAIL OBRAZU HIGH-PASS A LOW-PASS FILTROVÁN ZA VZNIKU FINÁLNÍ PŘIBLIŽOVÁNÍ OBRAZU V LEVÉM HORNÍM ROHU.

V NUMERICKÉ MATEMATIKY A FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZY , JE DISKRÉTNÍ VLNKOVÁ TRANSFORMACE (DWT) JE JAKÝKOLI WAVELET TRANSFORMACE , PRO KTERÉ VLNKY JSOU DISKRÉTNĚ ODEBRÁNY VZORKY. STEJNĚ JAKO U JINÝCH WAVELET TRANSFORMACE, COŽ JE KLÍČOVÁ VÝHODA, ŽE MÁ VÍCE NEŽ FOURIEROVA TRANSFORMACE JE ČASOVÉ ROZLIŠENÍ: ZACHYCUJE I FREKVENCE A INFORMACE UMÍSTĚNÍ.

APLIKACE

MEZI HLAVNÍ APLIKACE DSP JSOU AUDIO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU , KOMPRESE ZVUKU , DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ OBRAZU , KOMPRESE VIDEA , ZPRACOVÁNÍ ŘEČI , ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI , DIGITÁLNÍ KOMUNIKACI , DIGITÁLNÍ SYNTEZÁTORY , RADAR , SONAR , ZPRACOVÁNÍ FINANČNÍCH SIGNÁLU , SEISMOLOGIE A BIOMEDICÍNĚ . KONKRÉTNÍ PŘÍKLADY JSOU KOMPRESE ŘEČI A PŘENOS V DIGITÁLNÍCH MOBILNÍCH TELEFONŮ , OPRAVA MÍSTNOST ZVUKU V HI-FI A OZVUČOVÁNÍ APLIKACÍ, PŘEDPOVĚDI POČASÍ , EKONOMICKÝCH PŘEDPOVĚDÍ , SEISMICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT, ANALÝZU A ŘÍZENÍ PRŮMYSLOVÝCH PROCESŮ , LÉKAŘSKÉ ZOBRAZOVÁNÍ JAKO JSOU CAT SKENŮ A MRI , MP3 KOMPRESE, POČÍTAČOVÁ GRAFIKA , MANIPULACE S OBRÁZKY , HI-FI REPRODUKTOROVÉ VÝHYBKY A VYROVNÁNÍ A ZVUKOVÉ EFEKTY PRO POUŽITÍ S ELEKTRICKOU KYTARU ZESILOVAČŮ .

IMPLEMENTACE

DSP ALGORITMY JIŽ DELŠÍ DOBU BĚŽÍ NA UNIVERZÁLNÍCH POČÍTAČŮ A DIGITÁLNÍCH SIGNÁLOVÝCH PROCESORECH . DSP ALGORITMY JSOU TAKÉ REALIZOVÁNY NA ÚČELOVÉM HARDWARU, JAKO JE NAPŘÍKLAD INTEGROVANÝ OBVOD SPECIFICKÉ APLIKACE (ASIC). MEZI DALŠÍ TECHNOLOGIE PRO ZPRACOVÁNÍ DIGITÁLNÍHO SIGNÁLU ZAHRNUJÍ VÝKONNĚJŠÍ K OBECNÉMU POUŽITÍ MIKROPROCESORŮ , PROGRAMOVATELNÉ HRADLOVÉ POLE (FPGA), DIGITÁLNÍ OVLADAČE SIGNÁLU (HLAVNĚ PRO PRŮMYSLOVÉ APLIKACE, JAKO JE ŘÍZENÍ MOTORU) A STREAM PROCESORŮ .

V ZÁVISLOSTI NA POŽADAVCÍCH APLIKACE, DIGITÁLNÍ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU ÚKOLY MOHOU BÝT REALIZOVÁNY NA VÍCEÚČELOVÝCH POČÍTAČÍCH.

ČASTO, KDYŽ JE POŽADAVEK ZPRACOVÁNÍ NENÍ V REÁLNÉM ČASE, ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKY PROVEDENO S EXISTUJÍCÍM GENERAL-PURPOSE POČÍTAČE A DAT SIGNÁLU (BUĎ VSTUP NEBO VÝSTUP) EXISTUJE V DATOVÝCH SOUBORECH. JEDNÁ SE V PODSTATĚ NELIŠÍ OD JAKÉHOKOLI JINÉHO ZPRACOVÁNÍ DAT, S VÝJIMKOU DSP MATEMATICKÝCH TECHNIK (JAKO JE FFT JSOU POUŽITY), A VZORKY ÚDAJE SE OBVYKLE PŘEDPOKLÁDÁ, ŽE SE JEDNOTNĚ ODBĚR VZORKŮ V ČASE, NEBO PROSTORU. NAPŘÍKLAD: ZPRACOVÁNÍ DIGITÁLNÍCH FOTOGRAFIÍ POMOCÍ SOFTWARU, JAKO JE PHOTOSHOP .

NICMÉNĚ, KDYŽ JE POŽADAVEK NA APLIKACE V REÁLNÉM ČASE, DSP SE ČASTO PROVÁDÍ S POUŽITÍM SPECIALIZOVANÝCH MIKROPROCESORŮ, JAKO JE DSP56000 , NA TMS320 , NEBO SHARC . TITO ČASTO ZPRACOVÁVAT DATA POMOCÍ PEVNOU ŘÁDOVOU ČÁRKOU, I KDYŽ NĚKTERÉ SILNĚJŠÍ VERZE POUŽÍVAJÍ PLOVOUCÍ DESETINNOU ČÁRKOU. PRO RYCHLEJŠÍ APLIKACE FPGA , BY MOHLY BÝT POUŽITY. ZAČÁTEK V ROCE 2007, VÍCEJÁDROVÉ IMPLEMENTACE DSP ZAČALY OBJEVOVAT OD SPOLEČNOSTÍ, VČETNĚ FREESCALE A STREAM PROCESORY, INC . PRO RYCHLEJŠÍ APLIKACE S BOHATÝMI POUŽITÍ, ASIC BY MOHL BÝT NAVRŽEN SPECIÁLNĚ. PRO POMALÉ APLIKACE, TRADIČNÍ POMALEJŠÍ PROCESORY, JAKO JE NAPŘÍKLAD MIKROPROCESOR, MŮŽE BÝT DOSTAČUJÍCÍ. TAKÉ ROSTOUCÍ POČET ŽÁDOSTÍ DSP JSOU V SOUČASNÉ DOBĚ REALIZOVÁNY NA VESTAVĚNÝCH SYSTÉMŮ POMOCÍ VÝKONNÝCH POČÍTAČŮ S VÍCEJÁDROVÝMI PROCESORY.