Способы аналоговой обработки сигналов

Аналоговая обработка сигнала включает в себя все базовые математические операции:

• сложение сигналов
• вычитание сигналов
• умножение сигналов
• деление сигналов

Также аналоговая обработка позволяет выполнять и более сложные операции, такие как:

• интегрирование
• дифференцирование
• фильтрация

и др.

Как осуществляется аналоговая обработка сигналов

Аналоговая обработка сигнала любой сложности может осуществляться комбинацией трех основных электро-радио элементов (ЭРИ):

• операционный усилитель (транзистор)
• резистор
• конденсатор

Цифрова́яобрабо́ткасигна́лов (ЦОС, DSP — англ. digitalsignalprocessing) — преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

Любой непрерывный (аналоговый) сигнал s (t) может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме. Если частота дискретизации сигнала F_d не меньше, чем удвоенная наивысшая частота в спектре сигнала F_max (то есть ), то полученный дискретный сигнал s (k) эквивалентен сигналу s (t) (см. теорему Котельникова). При помощи математических алгоритмов s (k) преобразуется в некоторый другой сигнал s ₁(k), имеющий требуемые свойства. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтр. Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью F_d, фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего (чаще — до поступления следующих n отсчётов, где n — задержка фильтра), то есть обрабатывать сигнал в реальном времени. Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства — цифровые сигнальные процессоры.

Всё это полностью применимо не только к непрерывным сигналам, но и к прерывистым, а также к сигналам, записанным на запоминающие устройства. В последнем случае скорость обработки непринципиальна, так как при медленной обработке данные не будут потеряны.

Различают методы обработки сигналов во временной (англ. timedomain) и в частотной (англ. frequencydomain) области. Эквивалентность частотно-временных преобразований однозначно определяется через преобразование Фурье.

Обработка сигналов во временной области широко используется в современной электронной осциллографии и в цифровых осциллографах. Для представления сигналов в частотной области используются цифровые анализаторы спектра. Для изучения математических аспектов обработки сигналов используются пакеты расширения (чаще всего под именем SignalProcessing) систем компьютерной математики MATLAB, Mathcad, Mathematica, Maple и др.

В последние годы при обработке сигналов и изображений широко используется новый математический базис представления сигналов с помощью «коротких волночек» — вейвлетов. С его помощью могут обрабатываться нестационарные сигналы, сигналы с разрывами и иными особенностями и сигналы в виде пачек.

Основные задачи

• Линейная фильтрация — селекция сигнала в частотной области; синтез фильтров, согласованных с сигналами; частотное разделение каналов; цифровые преобразователи Гильберта и дифференциаторы; корректоры характеристик каналов
• Спектральный анализ — обработка речевых, звуковых, сейсмических, гидроакустических сигналов; распознавание образов
• Частотно-временной анализ — компрессия изображений, гидро- и радиолокация, разнообразные задачи обнаружения сигнала
• Адаптивная фильтрация — обработка речи, изображений, распознавание образов, подавление шумов, адаптивные антенные решетки
• Нелинейная обработка — вычисление корреляций, медианная фильтрация; синтез амплитудных, фазовых, частотных детекторов, обработка речи, векторное кодирование
• Многоскоростная обработка — интерполяция (увеличение) и децимация (уменьшение) частоты дискретизации в многоскоростных системах телекоммуникации, аудиосистемах
• Свертка - традиционные типы
• Секционная сверткаОсновные преобразования