Signaaliprotsessor: erinevus redaktsioonide vahel

DSP rakendusvaldkondi võib üldjoontes jagada kaheks. Esimese jaotuse hulka kuuluvad rakendused, mida on võimalik implementeerida kasutades analoogtehnikat, ent kus DSP kasutamine suurendab jõudlust märgatavalt. Teise jaotusesse kuuluvad rakendused, mida ei ole võimalik ilma DSPd kasutamata luua.[2]

Mõned konkreetsed näited eri valdkondadest[3]:

Multipleksimine - DSP abil on võimalik muuta helisignaal järjestikuseks bittide jadaks. Kuna erinevaid bittide jadasid saab lihtsalt tükkideks jagada ja omavahel põimida (ning hiljem ka algne jada taastada), siis on võimalik ühel raadiokanalil edastada mitut erinevat andmeliiklust (kõne, andmeside) korraga. Aegmultipleksimine kasutab seda tehnoloogiat.

Tihendus - kõne digiteerimisel on suur osa informatsioonist ülemäärane st iga lugemi informatsioon on suurel määral dubleeritud naaberlugemite poolt. Bittide hulga vähendamiseks on välja töötatud erinevaid andmetihenduse algoritme. Sama algoritmiga lahti pakkides on võimalik taastada algne signaal. Andmetihenduse algoritmid erinevad tihenduse ja sellest tuleneva helikvaliteedi poolest.

Kaja eemaldus - telefoniga kõneledes liigub kõne kirjeldav signaal vastuvõtjani ja osa sellest pöördub tagasi kajana. Kuigi inimkõrv on harjunud väikese viivitusega kajaga, muutub vahemaade suurenemisega ka viivitus üha eristatavaks ja häirivaks. DSP lahendab probleemi, mõõtes tagasitulnud signaali ja genereerides kajast jäljendi. Sama tehnoloogia võimaldab kasutajal rääkida ja kuulata samal ajal, ilma et peaks heli tagasisidega võitlema.

Muusika - heli digitaalne salvestamine on oluline vältimaks analoogse salvestamise ja manipulatsiooniga seonduvat kvaliteedilangust. Helitehnikul on võimalik stuudios iga salvestatud helirada erinevalt töödelda, näiteks viivituse lisamisega tekitada suure kontsertsaali tunnet.

Kõne genereerimine - on kaks erinevat lähenemist, mida kasutatakse kõne genereerimiseks: digitaalne salvestus ja inimese heliteede matkimine. Digitaalse salvestuse korral digiteeritakse inimhääl ja talletatakse see tihendatud kujul. Taasesitluse ajal pakitakse signaal taas lahti ja muundatakse analoogsignaaliks. Inimese heliteede matkimise korral püütakse simuleerida inimese kõne loomise füüsilisi protsesse. Näiteks kasutatakse filtreid, mille resonantsisagedused on sarnased suuõõnega.

Kõnetuvastus - väga keeruline teostada. Arvuti püüab kõnest eraldada sõnad ja neid analüüsides ja oma andmebaasiga võrreldes leida lähim vaste. Enamasti on need süsteemid piiratud sõnaraamatuga, nõuavad väga korrektset kõnelemist ja tuleb iga indiviidi jaoks eraldi seadistada.

Radar - DSP on toonud kolm suuremat muutust radarites. Esiteks suudab DSP tihendada vastuvõetud impulssi, parandades kauguse määratlemist ilma tegevusulatust vähendamata. Teiseks suudab DSP filtreerida sissetulnud signaalist müra välja. See parandab kaugust, vähendamata kauguse määratlemise täpsust. Kolmandaks võimaldab DSP kiiresti genereerida erineva kuju ja pikkusega impulsse, mis võimaldab optimeerida impulssi otsitavast objektist sõltuvalt.

Sonar - sarnaselt radarile, on DSP parandanud samu valdkondi: impulsi genereerimist ja kompressiooni, filtreerimist ning tuvastatud signaali. Kuna sonar töötab mitmel eri kanalil korraga, siis on tarvis suurt arvutusvõimsust.

Peegeldusseismoloogia - DSPd kasutatakse, et eemaldada mõõtmistest kihtidevaheliste kaja andmed. Ilma selleta oleks maapinna kihtide tuvastamine väga keeruline.

Meditsiin - kompuutertomograafia (CAT) skänner saadab röntgenkiirgust läbi kehade ja saadud andmed salvestatakse digitaalselt. Saadud andmeid kasutatakse, et välja arvutata keha ristlõikeid. Magnetresonantstomograafia (MRT) tugineb erinevatele DSP tehnilistele võtetele ja ei saaks töötada ilma nendeta.

Kosmos - kosmoses teevad enamasti pilte mehitamata seadmed ja seetõttu on ei ole nende kvaliteet alati parim. DSPga on võimalik ebasoodsates tingimustes tehtud pilte parandada mitmel viisil: heleduse ja kontrasti reguleerimine, müravähendus, fookuse muutmine, teravustamine jne.

Kommertspildindus - pilditihendus: just nagu helil on ka pildil üleliigset informatsiooni, mida on võimalik algoritme kasutades vähendada. Video on eriti sobilik kompressiooni jaoks, kuna tihtipeale toimuvad kaadri vahetumisel ainult väikesed muutused.

 

==Viited==