Цифровая обработка сигналлов

В настоящее время методы цифровой обработки сигналов, digital signal processing (DSP) находят все более широкое применение, вытесняя постепенно методы, основанные на аналоговой обработке. В данном курсе рассматриваются основы теории, и наиболее употребляемые алгоритмы обработки.

Сигнал - это некоторый физический процесс, являющийся носителем сообщения. Примерами сигналов могут служить ток в цепи микрофона, воспринимающего речь, яркость луча электронно-лучевой трубки телевизора при приеме изображения и др.

В теории сигналов обычно рассматривают не сам физический процесс, переносящий сообщение, а его математическую модель, являющуюся формой аналитического описания сигнала. Чаще всего сигналы представляют функциональными зависимостями, в которых аргументом является время или некоторая пространственная переменная . Функции, описывающие сигналы, могут принимать как вещественные, так и комплексные значения. В дальнейшем для обозначения сигналов будем использовать функциональные зависимости вида и т.п.

Сигнал, описываемый функцией одной переменной, называется одномерным, а сигнал, описываемый функцией независимых переменных , – многомерным. Иной признак классификации сигналов основан на возможности или невозможности точного предсказания значений сигнала в любой момент времени или в любой точке пространственной координаты. Соответственно сигналы, для которых возможно указанное предсказание, называются детерминированными, а сигналы, для которых невозможно точно предсказать значения, называют случайными. Случайные сигналы описываются случайными функциями, значения которых при каждом данном значении аргумента представляются случайными величинами. Случайную функцию времени обычно называют случайным процессом. При одном наблюдении случайного процесса получают определенную функциональную зависимость, которую называют реализацией. Сигналы, описываемые функциями от непрерывной временной или пространственной переменной , называются непрерывными сигналами Непрерывные сигналы часто называют аналоговыми (континуальными) сигналами, если они могут принимать континуум значений при любом значении переменных и .

Наряду с непрерывным способом передачи и преобразования сигналов, в настоящее время широко применяют дискретные способы, в которых в том или ином виде используется дискретизация сигналов. Дискретизация сигналов состоит в замене “непрерывных” значений теми или иными дискретными значениями и может быть осуществлена по времени (или пространственной переменной), по уровню, или по времени и уровню одновременно.

Дискретизация сигнала по времени соответствует выделению значений сигнала при фиксированных значениях (рис.1.1,б). Обычно моменты взятия значений (отсчетов) сигнала отстоят друг от друга на величину (или ), называемую соответственно интервалом или шагом дискретизации. Сигнал, получаемый в ходе указанного процесса, называется дискретным сигналом.

Дискретный сигнал представляется множеством точек , в каждой из которых определено отсчетное значение сигнала . Таким образом, дискретизация по времени заменяет непрерывную функцию решетчатой, которая определяется совокупностью выделенных ординат или дискрет , следующих через равные интервалы . Отметим, что для различия обозначений непрерывных и дискретных функций в литературе используются соответственно круглые и квадратные скобки.

Дискретизация сигнала по уровню, которая чаще называется квантованием по уровню (рис.1.1,в), соответствует выделению значений сигнала при достижении им заранее фиксированных уровней. Уровни обычно отстоят друг от друга на постоянную величину, называемую шагом квантования по уровню.

Одновременная дискретизация сигнала по времени и по уровню соответствует выделению в заданные моменты времени значений сигнала, ближайших к заранее фиксированным уровням (рис.1.1, г). Сигналы, дискретизированные как по времени, так и по уровню, называются цифровыми. Цифровые сигналы отличаются от дискретных тем, что для них отсчетные значения представлены в виде чисел. Для формирования цифровых сигналов применяют аналого-цифровые преобразователи (АЦП), которые выполняют дискретизацию аналогового сигнала по времени и уровню, а затем кодируют уровень сигнала, используя ту или иную систему счисления. Цифровые сигналы находят все большее применение при решении различных задач, поскольку могут обрабатываться с помощью программируемых цифровых вычислительных устройств.

Предлагаю ознакомиться с аналогичными статьями:

Цифровая обработка сигналлов

образование

• Мой тест по сетям
• Интерфейсы. Общие положения.
• Активность
• Основная семиотическая конструкция: треугольник Фреге
• Семиотика и знания