הבית > תערוכה > תוכן

עיבוד אותות דיגיטליים

Mar 11, 2019

ב- DSP, מהנדסים בדרך כלל לומדים אותות דיגיטליים באחד התחומים הבאים: תחום זמן (אותות חד-ממדיים), תחום מרחבי (אותות רב-ממדים), תחום תדרים ותחומי גלילה. הם בוחרים את התחום שבו ניתן לעבד אות על ידי ביצוע הנחה מושכלת (או על ידי ניסיון של אפשרויות שונות) לגבי איזה תחום מייצג בצורה הטובה ביותר את המאפיינים החיוניים של האות ואת העיבוד שיושם בו. רצף של דגימות ממכשיר מדידה מייצג ייצוג של זמן או מרחב מרחבי, ואילו התמרת פורייה בדידים מייצרת את ייצוג תחום התדר.


זמן וחלל תחומים

גישת העיבוד הנפוצה ביותר בתחום הזמן או החלל היא שיפור אות הכניסה באמצעות שיטה הנקראת סינון. סינון דיגיטלי בדרך כלל מורכב ממספר טרנספורמציה לינארית של מספר דגימות מסביב למדגם הנוכחי של אות הקלט או הפלט. ישנן דרכים שונות לאפיין מסננים; לדוגמה:


מסנן ליניארי הוא טרנספורמציה לינארית של דגימות קלט; מסננים אחרים הם לא לינאריים. מסננים לינאריים מספקים את עיקרון הסופרפוזיציה, כלומר אם קלט הוא שילוב ליניארי משוקלל של אותות שונים, הפלט הוא שילוב ליניארי משוקלל דומה של אותות הפלט המקביל.

מסנן סיבתי משתמש רק בדגימות קודמות של אותות הקלט או הפלט; בעוד מסנן שאינו סיבתי משתמש דגימות קלט עתידיים. מסנן לא סיבתי יכול בדרך כלל להיות שונה למסנן סיבתי על ידי הוספת עיכוב אליו.

מסנן זמן קבוע יש מאפיינים קבועים לאורך זמן; מסננים אחרים כגון מסננים אדפטיביים משתנים בזמן.

מסנן יציב מייצר פלט שמתקבל לערך קבוע עם הזמן, או נשאר מוגבל בתוך מרווח סופי. מסנן לא יציב יכול לייצר פלט שגדל ללא גבולות, עם קלט מגודר או אפס.

מסנן תגובה דחוף (FIR) משתמש רק באותות הקלט, ואילו מסנן תגובה אינסופי (IIR) אינסופי משתמש הן באות הקלט והן בדגימות הקודמות של אות הפלט. מסנני FIR יציבים תמיד, בעוד שמסנני IIR עשויים להיות לא יציבים.

מסנן יכול להיות מיוצג על ידי דיאגרמת בלוק, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש כדי להפיק אלגוריתם עיבוד דגימה ליישם את המסנן עם הוראות חומרה. מסנן יכול להיות מתואר גם כמשוואת הפרשים, אוסף של אפסים וקטבים או תגובה דחף או תגובה צעד.


הפלט של מסנן דיגיטלי ליניארי לכל קלט נתון עשוי להיות מחושב על ידי סיבוב האות קלט עם התגובה דחף.


תחום תדירות

אותות מומרים מתחום זמן או שטח לתחום התדר בדרך כלל באמצעות התמרת פורייה. התמרת פורייה ממירה את מידע הזמן או החלל למרכיב הגודל והפאזה של כל תדר. עם כמה יישומים, איך השלב משתנה עם תדירות יכול להיות שיקול משמעותי. כאשר השלב הוא לא חשוב, לעתים קרובות את התמרת פורייה מומר ספקטרום הספק, אשר הוא גודל של כל רכיב תדר בריבוע.


המטרה הנפוצה ביותר לניתוח אותות בתחום התדרים היא ניתוח מאפייני האות. המהנדס יכול ללמוד את הספקטרום כדי לקבוע אילו תדרים נמצאים באות הקלט וחסרים. ניתוח תחום התדרים נקרא גם ניתוח ספקטרום או ספקטרלי.


סינון, במיוחד בעבודה שאינה בזמן אמת, ניתן להשיג גם בתחום התדרים, החלת המסנן ולאחר מכן המרה חזרה לדומיין הזמן. זה יכול להיות יישום יעיל והוא יכול לתת למעשה כל תגובה מסנן כולל קירוב מעולה מסננים brickwall.


יש כמה נפוצים התחום תחום תדרים. לדוגמה, cepstrum ממיר אות לתחום התדר באמצעות התמרת פורייה, לוקח את הלוגריתם, ואז מחיל טרנספורמציה נוספת של פורייה. זה מדגיש את המבנה ההרמוני של הספקטרום המקורי.


Z- ניתוח המטוס

מסננים דיגיטליים מגיעים הן מסוגי IIR והן מסוג FIR. מסנני FIR יש יתרונות רבים, אבל הם יותר תובעני computationally. בעוד שמסנני FIR תמיד יציבים, למסנני IIR יש לולאות משוב שעשויות להפוך לבלתי יציב ותנודות. Z-transform מספק כלי לניתוח בעיות יציבות של מסננים דיגיטליים IIR. זה מקביל להמרה Laplace, אשר משמש לעיצוב ולניתוח מסנני אנלוגי IIR.


וויבט

דוגמה להמרה דו-ממדית דו-צדדית המשמשת ב- JPEG2000. התמונה המקורית היא גבוהה לעבור מסוננים, מניב את שלוש תמונות גדולות, כל אחד מתאר את השינויים המקומיים בהירות (פרטים) בתמונה המקורית. זה אז נמוך לעבור מסוננים downscaled, מניב תמונה קירוב; תמונה זו היא גבוהה לעבור מסונן כדי לייצר את שלוש תמונות קטנות יותר פרטים, נמוך לעבור מסונן כדי לייצר את התמונה קירוב הסופי בפינה השמאלית העליונה.

בניתוח מספרי וניתוח פונקציונאלי, טרנספורמציה של ספקטרום גלילי (DWT) היא כל התמורה הגלובלית שעליה נמדדים הגלגלים. כמו עם טרנספורמציות אחרות, יתרון המפתח שלה על פני התמרת פוריה הוא רזולוציה זמנית: הוא לוכד הן מידע תדר ומיקום. הדיוק של רזולוציה תדר הזמן המשותף מוגבל על ידי עקרון אי הוודאות של תדירות הזמן.