Vikipeedia

Signaaliprotsessor: erinevus redaktsioonide vahel

Sirvi ajalugu interaktiivselt
← Vanem muudatusUuem muudatus →
Eemaldatud sisu Lisatud sisu
VisuaalneVikitekst
Vikilingid, kustutasin Digitaalne signaalitöötlus artikli sisu siit maha.
1. rida:
{{keeletoimeta}}
'''Digitaalne signaali protsessor''' (DSP) on spetsiaalne [[mikroprotsessor]], mis tegeleb digitaalse signaali[[digitaalsignaal]]i töötlemisega. DSP on seotud kindla aja tagant saabuvate [[Signaal (tehnika)|signaalidega]], kas siis numbrite või sümbolite näol, mis neid vastavalt töötleb. Digitaalne signaali töötlemine ja analoog signaali töötlemine on alamväljad üldises signaalitöötluses. Digitaalne signaali protsessor sisaldab alamvälju nagu: audio ja kõne töötlemine, kajaloodi ja radari signaali töötlemine, spektraalne hindamine, statistilise signaali töötlemine, digitaalne pilditöötlemine, signaali töötlemine kommunikatsiooniks, kontrolli süsteemidele, biomeditsiiniliste signaalide töötlemine jne.Tänapäeval põhinevad peaaegu kõik pildi, heli ja video salvestamise, ülekandmise ja säilitamise meetodid digitaalsel signaalitöötlusel.
DSP eesmärgiks on mõõta, filtreerida ja / või kompressida pidevaid ümbrusest tulevaid analoog signaale.Esimene samm on tavaliselt teisendada analoog signaal digitaalsele kujule, kasutades analoog-digitaal muundur (ADC), mis muudab analoog signaali numbrite reaks. Signaalitöötlus annab mitmeid eeliseid analoogi töötlemiseks paljudes rakendustes, nagu vigade avastamise ja korrigeerimise edastamise, samuti andmete pakkimine.▼
DSP algoritmid on olnud pikka aega standard arvutitel- spetsialiseeritud protsessorid nn digitaalse signaali protsessor on selleks otstarbeks ehitatud riistvara. Tänapäevaks on täiendavaid tehnoloogiaid kasutusel digitaalse signaali töötlemiseks, kaasa arvatud võimsam üldotstarbelised mikroprotsessorid, väli-programmeeritav ventiil (FPGA), Digital Signal Controllers (enamasti tööstuslikuks apps nagu näiteks mootori juhtimiseks) ja stream protsessorid, teiste hulgas.
 
Digitaalne signaali töötlemine ja [[analoogsignaal]]i töötlemine on alamväljad üldises [[signaalitöötlus]]es. Digitaalne signaali protsessoreid kasutatakse erinevatel aladel nagu: [[heli]] ja kõne töötlemine, [[kajalood]]i ja [[radar]]i signaali töötlemine, [[Spekter|spektraalne]] hindamine, statistilise signaali töötlemine, digitaalne [[Pilditöötlus|pilditöötlemine]], signaali töötlemine [[telekommunikatsioon]]iks, kontrolli süsteemidele, [[biomeditsiin]]iliste signaalide töötlemine jne. Tänapäeval põhinevad peaaegu kõik pildi, heli ja video salvestamise, ülekandmise ja säilitamise meetodid digitaalsel signaalitöötlusel.
 
▲DSP eesmärgiks on mõõta, filtreerida ja / või kompressida[[Andmete pakkimine|pakkida]] pidevaid ümbrusest tulevaid analooganaloogsignaale. signaale.Esimene samm on tavaliselt teisendada analoog signaalanaloogsignaal digitaalsele kujule, kasutades [[analoog-digitaal muundurdigitaalmuundur]] (ADC), mis muudab analoog signaalianaloogsignaali numbrite reaks. SignaalitöötlusDigitaalne signaalitöötlus annab mitmeid eeliseid analoogianaloogtöötlemise töötlemiseksees paljudes rakendustes, nagu [[Veatõrjekood|vigade avastamiseavastamine]] ja korrigeerimise edastamisekorrigeerimine, samuti [[andmete pakkimine]].
 
DSP [[algorit]]me on olnud pikalt kasutatud spetsialiseeritud protsessorid nn digitaalse signaali protsessoritel. Tänapäeval on digitaalsignaali töötlemiseks täiendavaid tehnoloogiaid kasutusele võetud, kaasa arvatud võimsam üldotstarbelised [[mikrokontroller]]id, [[Väliprogrammeritav väravamassiiv]] (FPGA) ja teised.
==Signaali töötlus==
 
==Signaalitöötlus==
 
Arvutite populariseerimisega on kaasnenud suurem vajadus digitaalse signaalitöötluse järgi. Selleks, et kasutada analoog signaali, tuleb arvutisse digitaliseerida analoog-digitaal muundur. Signaali töötlus viiakse tavaliselt läbi kahes etapis, Diskretiseerimine ja Kvantiseerimine. Diskretiseerimis etapil ruumi signaalid tungivad samaväärsuse klassi ja Kvantiseerimine toimub asendades signaali esindaja vastava signaali võrdväärsuse klassi.
Nyquist-Shannoni töötluse teoreem, et signaali saab täpselt rekonstrueerida samplite järgi kui samplite sagedus on kaks korda võimsama sagedusega signaalist. Praktikas on proovivõtmise sagedus tihti oluliselt kaks korda suurem kui nõutav signaal piiratud ribalaiuses.
Digitaal-analoog konverterit kasutatakse ,et muuta digitaalne signaal taas analoogseks.
 
 
 
[[Pilt:Digitaalne_signaalitöötlus.png|frame|center|Üldine digitaalse signaalitöötluse kontseptsioon ]]
 
 
 
== Domeenid==
 
 
 
 
Insenerid uurivad digitaalsignaale ühest järgnevatest valdkondadest: aeg domeen(ühemõõtmeline signaal), ruumiline domeen(mitmemõõtmelised signaalid)sageduspiirkondade, autokorrelatsiooni domeeni ja laine domeenid. Nad valivad domeeni, kuhu töödelda signaal läbi välja arvutatud info (või püüdes erinevaid võimalusi) selle kohta, milline domeen kõige paremini esindab signaali põhiomadusi.Jada proove ja mõõtmise seade tekitavad aja või ruumilise domeeni esinduse, samas diskreetne Fourier toodab sageduspiirkondade teavet, mis on sagedusspekter. Autokorrelatsiooni on määratletud kui ristkorrelatsiooni signaali iseendaga üle erineva intervalliga aega või ruumi.
 
 
==Filtrid==
39. rida ⟶ 33. rida:
 
Filtri impulss-koste teada saamiseks piisab sellest, kui filtri sisendisse anda impulss ja vaadata väljundit. Rekursiivsete filtrite impulss-koste koosneb eksponentsiaalselt kahanevate amplituudidega [[sinusoid]]idest, mis teeb nende impulss-koste põhimõtteliselt lõpmatult pikaks. Selle eripära tõttu kutsutakse neid ka lõpmatu impulss-kostega filtriteks. Konvulsiooni kasutavaid filtreid kutsutakse vastupidiselt lõpliku impulss-kostega filtriteks.
 
==Kasutusvaldkonnad==
 
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.
Mõned konkreetsed näited eri valdkondadest[3]:
</p>Telekommunikatsioon</b>
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.
Heli töötlemine</b>
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.
</p>Kajalokatsioon</b>
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.
</p>Pilditöötlus </b>
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==
Pärit leheküljelt "https://et.wikipedia.org/wiki/Signaaliprotsessor"