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Proceso de la señal numérica

Proceso de la señal numérica (DSP) es el estudio de señales en a digital representación y los métodos de proceso de estas señales. DSP y proceso de señal análoga son los subcampos de proceso de señal. DSP incluye subcampos como: audio y proceso de señal de discurso, proceso de señal del sonar y de radar, proceso de arsenal del sensor, valoración espectral, proceso de señal estadístico, proceso de imagen digital, proceso de señal para las comunicaciones, proceso de señal biomédico, la informática sísmica, etc.

Puesto que la meta de DSP es generalmente medir o filtrar señales análogas del mundo real continuas, el primer paso es generalmente convertir la señal de un análogo a una forma digital, usando convertidor a digital análogo. A menudo, la señal de salida requerida es otra señal de salida análoga, que requiere a digital al convertidor de análogo.

DSP algoritmos se han funcionado de largo en las computadoras estándares, en los procesadores especializados llamados procesadores de la señal numérica (DSPs), o en el hardware purpose-built por ejemplo circuito integrado application-specific (ASICs). Hay hoy tecnologías adicionales usadas para la señal numérica que procesa incluyendo fines generales más de gran alcance microprocesadores, órdenes de puerta field-programmable (FPGAs), reguladores de la señal numérica (sobre todo para los apps industriales tales como control del motor), y procesadores de la corriente, entre otros.^[1]

Contenido 1 Dominios de DSP 2 Muestreo de la señal 3 Tiempo y dominios del espacio 4 Dominio de la frecuencia 5 Usos 6 Puesta en práctica 7 Técnicas 8 Campos relacionados 9 Referencias 10 Lectura adicional 11 Acoplamientos externos

Dominios de DSP

En DSP, los ingenieros estudian generalmente señales numéricas en uno de los dominios siguientes: dominio de tiempo (señales unidimensionales), dominio espacial (señales multidimensionales), dominio de la frecuencia, autocorrelation dominio, y cabrilla dominios. Eligen el dominio en el cual procesar una señal haciendo una conjetura informada (o intentando diversas posibilidades) en cuanto a la cual el dominio representa lo más mejor posible las características esenciales de la señal. Una secuencia de muestras de un aparato de medición produce una época o una representación espacial del dominio, mientras que a Fourier discreto transforma produce la información del dominio de la frecuencia, de que es espectro de la frecuencia. El Autocorrelation se define como correlación cruzada de la señal con sí mismo intervalos que varían del excedente del tiempo o del espacio.

Muestreo de la señal

Artículo principal: Muestreo (proceso de señal)

Con el uso de aumento de computadoras el uso de y la necesidad del proceso de la señal numérica ha aumentado. Para utilizar una señal análoga en una computadora debe ser convertido a digital con convertidor a digital análogo (ADC). El muestreo se realiza generalmente en dos etapas, discretización y quantization. En la etapa de la discretización, el espacio de señales se reparte en clases de equivalencia y el quantization es realizado substituyendo la señal por la señal representativa de la clase de equivalencia correspondiente. En la etapa del quantization los valores representativos de la señal son aproximados por valores de un sistema finito.

Para que una señal análoga muestreada de ser reconstruido exactamente, Teorema del muestreo de Nyquist-Shannon debe ser satisfecho. Este teorema indica que frecuencia de muestreo debe ser mayor que dos veces la anchura de banda de la señal. En la práctica, la frecuencia de muestreo está a menudo considerablemente más que dos veces la anchura de banda requerida. Los panoramas mas comunes de la anchura de banda son: C.C. - BW_x (banda base); y F_c +/-BW_x, una banda de frecuencia se centró en una frecuencia portadora (“desmodulación directa”).

A digital al convertidor de análogo (DAC) se utiliza convertir la señal numérica de nuevo a análogo. El uso de una calculadora numérica es un ingrediente dominante adentro sistemas del control numérico.

Tiempo y dominios del espacio

El acercamiento de proceso más común del dominio del tiempo o del espacio es realce de la señal de entrada con un método llamado filtración. La filtración consiste en generalmente una cierta transformación de un número de muestras circundantes alrededor de la muestra actual de la señal de la entrada o de salida. Hay varias maneras de caracterizar los filtros; por ejemplo:

• Un filtro “linear” es a transformación linear de las muestras de la entrada; otros filtros son “no lineares.” Los filtros lineares satisfacen la condición de la superposición, es decir. si una entrada es una combinación linear cargada de diversas señales, la salida es una combinación linear igualmente cargada de las señales de salida correspondientes.

• Un filtro “causal” utiliza solamente las muestras anteriores de las señales de la entrada o de salida; mientras que un filtro “no-causal” utiliza las muestras futuras de la entrada. Un filtro no-causal se puede cambiar generalmente en un filtro causal agregando retrasa a él.

• Un filtro “tiempo-invariante” tiene características constantes en un cierto plazo; otros filtros por ejemplo filtros adaptantes cambio a tiempo.

• Algunos filtros son “establo”, otros son “inestables”. Un filtro estable produce una salida que converja a un valor constante con tiempo, o el restos limitado dentro de un intervalo finito. Un filtro inestable produce la salida que diverge.

• Una “respuesta finita del impulso” (ABETO) el filtro utiliza solamente la señal de entrada, mientras que un filtro “de la respuesta infinita del impulso” (IIR) utiliza la señal de entrada y las muestras anteriores de la señal de salida. Los filtros del ABETO son siempre estables, mientras que los filtros de IIR pueden ser inestables.

La mayoría de los filtros se pueden describir en el Z-dominio (un sobreconjunto del dominio de la frecuencia) por su funciones de la transferencia. Un filtro se puede también describir como a ecuación de diferencia, una colección de ceros y postes o, si es un filtro del ABETO, respuesta del impulso o respuesta de paso. La salida de un filtro del ABETO a cualquier entrada dada se puede calcular cerca el convolving la señal de entrada con respuesta del impulso. Los filtros se pueden también representar por los diagramas de bloque que se pueden entonces utilizar para derivar un proceso de la muestra algoritmo para poner el filtro en ejecución usando instrucciones del hardware.

Dominio de la frecuencia

Las señales se convierten de dominio del tiempo o del espacio al dominio de la frecuencia generalmente con Fourier transforma. El Fourier transforma a convertidos la información de la señal a un componente de la magnitud y de la fase de cada frecuencia. El Fourier transforma a menudo se convierte al espectro de energía, que es la magnitud de cada componente de la frecuencia ajustado.

El propósito más común para el análisis de señales en el dominio de la frecuencia es análisis de las características de la señal. El ingeniero puede estudiar el espectro para determinarse qué frecuencias están presentes en la señal de entrada y cuáles faltan.

La filtración, particularmente en trabajo no en tiempo real puede también ser alcanzada convirtiendo al dominio de la frecuencia, aplicando el filtro y después convirtiendo de nuevo al dominio de tiempo. Esto es una operación rápida, de O (registro n de n), y puede dar esencialmente cualquier forma del filtro incluyendo aproximaciones excelentes a filtros del brickwall.

Hay algunas transformaciones de uso general del dominio de la frecuencia. Por ejemplo, cepstrum convierte una señal al dominio de la frecuencia a través de Fourier transforman, las tomas el logaritmo, después aplican otro Fourier transforman. Esto acentúa los componentes de la frecuencia con una magnitud más pequeña mientras que conserva la orden de magnitudes de componentes de la frecuencia.

El análisis del dominio de la frecuencia también se llama espectro o análisis espectral.

Usos

Los usos principales de DSP son proceso de la audioseñal, compresión audio, proceso de imagen digital, compresión video, proceso del discurso, reconocimiento de discurso, comunicaciones digitales, RADAR, SONAR, sismología, y biomedecina. Los ejemplos específicos son compresión de discurso y transmisión en digital teléfonos móviles, igualación que empareja del sitio del sonido adentro De alta fidelidad y refuerzo sano usos, pronóstico de tiempo, pronóstico económico, sísmico la informática, análisis y control de procesos industriales, originado en ordenador animaciones en películas, proyección de imagen médica por ejemplo CAT exploraciones y MRI, manipulación de la imagen, cruces del altavoz de la alta fidelidad e igualación, y efectos audio para el uso con guitarra eléctrica amplificadores.

Puesta en práctica

El proceso de la señal numérica es a menudo el usar puesto en ejecución microprocesadores especializados por ejemplo DSP56000 y TMS320. Éstos procesan a menudo usar de los datos aritmética de punto fijo, aunque algunas versiones están disponibles que utilizan aritmética de la coma flotante y sea más de gran alcance. Para usos más rápidos FPGAs^[2] pudo ser utilizado. Comenzando en 2007, las puestas en práctica multicore de DSPs han comenzado a emerger de las compañías incluyendo Freescale y arranque Procesadores de la corriente, inc.. Para usos más rápidos con uso extenso, ASICs pudo ser diseñado específicamente. Para los usos lentos tales como exploración de la llama, un procesador más lento tradicional tal como un microcontrolador puede hacer frente.

Técnicas

Campos relacionados

• Control automático
• Informática
• Compresión de datos
• Ingeniería eléctrica
• Teoría de información
• Telecomunicación
• Proceso de señal análoga

Referencias

Lectura adicional

Acoplamientos externos

• La guía del científico y del ingeniero al proceso de la señal numérica, un libro en DSP con todo contenta accesible en línea, por Steven W. Smith, Ph.D.
• Señal numérica que procesa Wikibook

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