Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
Как известно, процесс получения (извлечения), преобразования, передачи, приёма и хранения информации о различных физических явлениях, процессах и системах основан на обработке сигналов. При этом под сигналом понимается любая физическая переменная величина или любой физический процесс, значение параметров которых или же их изменение во времени содержат некоторую информацию. Часто в самом общем случае под сигналом понимают величину или совокупность величин, соответствующим образом отражающих свойства или состояние физической системы, процесса или явления. В этом случае сигналы могут представлять собой числовые данные, наборы знаков, символов и т. д.
В более узком смысле сигналами чаще всего называют колебания электрического тока (напряжения), электромагнитные волны или механические колебания упругой среды, распространяющиеся на расстояние и несущие некоторые сообщения или иную полезную информацию.
Таким образом, конечной целью обработки сигналов является получение, передача (если это необходимо), хранение и обеспечение восприятия или использования информации об исследуемых явлениях, объектах или процессах для совершения определённых действий. В соответствии с этим, под обработкой сигналов можно понимать весь комплекс методов и аппаратно-программных средств, которые позволяют исследователю или потребителю получать необходимую информацию об интересующих физических процессах, явлениях и системах. Всё это, как правило, осуществляется с помощью устройств и систем обработки сигналов.
Информация, содержащаяся в физических сигналах, обычно присутствует в их амплитуде (абсолютной или относительной), в частоте, в спектральном составе, в фазе или в относительных временных (частотных) зависимостях нескольких сигналов.
В некоторых случаях возникает необходимость в изменении формата информации, содержащейся в сигнале. В частности, смена формата имеет место при передаче звуковых сигналов в телефонных системах с многоканальным доступом и частотным разделением. В этом случае аналоговые методы используются для размещения нескольких голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию микроволнового диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель. В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется в цифровую с использованием аналого-цифровых преобразователей (АЦП). Затем цифровая информация, представляющая индивидуальные каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением) и передаётся по последовательной цифровой линии связи.
Цели обработки сигналов:
Извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральный состав, временные характеристики).
Преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов: частотным, временным, кодовым).
Сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение высокой четкости, системы записи звука).
Формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами).
Выделение сигнала из шума (фильтрация, корреляция, свертка).
Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки, например, с помощью ДПФ.
Существующий опыт научного познания при изучении физических процессов, явлений и систем позволяет в самом общем случае выделить следующие этапы, связанные с обработкой сигналов:
1. Преобразование исходных физических величин или параметров, характеризующих свойства исследуемых объектов, в электрический сигнал, как наиболее удобный для дальнейшей обработки.
2. Регистрация (в случае необходимости – передача) полученных сигналов и подготовка к их дальнейшей обработке.
3. Оценивание основных свойств сигналов.
4. Формирование информативных характеристик (параметров и функций).
5. Анализ и обработка полученных данных (вторичная обработка).
6. Принятие решения, совершение определённого действия, классификация, прогнозирование на основе полученных данных и формирование управляющего воздействия на исследуемый объект.
Все эти задачи могут решаться либо аналоговыми, либо цифровыми методами и средствами. В последнее время роль цифровых методов и алгоритмов обработки сигналов (ЦОС) значительно возросла в связи с появлением современной компьютерной техники, процессоров цифровой обработки сигналов, микропроцессоров, больших и сверхбольших интегральных схем. Именно благодаря успехам микроэлектронной техники системы и устройства цифровой обработки сигналов не только воплотились в реальность, но и вошли в повседневную жизнь человека в виде CD- и DVD- проигрывателей, модемов, мобильных телефонов цифровых фотоаппаратов, видеокамер и многого другого. В настоящее время интенсивно идёт процесс перехода телевизионного вещания на цифровую основу.
Возрастающий интерес к ЦОС, кроме того, обусловлен целым рядом важных преимуществ цифровых методов обработки по сравнению с аналоговыми. К ним, в первую очередь, относятся:
многофункциональность (универсальность);
многоканальность, обусловленная возможностью мультиплексирования;
реализация произвольных преобразований любой сложности;
высокая стабильность характеристик;
возможность многократно и точно воспроизводить требуемые преобразования (повторяемость характеристик);
уникальные возможности для адаптации (управление характеристиками);
высокая точность воспроизведения операторов обработки;
отсутствие элементов L и C (цифровые схемы не подвержены дрейфу и старению);
возможность документальной регистрации полученных результатов на различных носителях;
простота включения в состав измерительно-информационных или вычислительно-информационных систем.
Кроме того, необходимо также отметить такие технико-эксплутационные преимущества цифровых методов обработки, как:
высокая надёжность;
малые масса и габариты;
возможность самоконтроля и диагностики;
малое энергопотребление;
широкие возможности унификации;
ослабленное электромагнитное влияние и удобство защиты;
Тем не менее, следует отметить, что цифровой обработке сигналов присущи такие недостатки, как:
наличие вычислительных ошибок (проблемы конечной разрядности чисел);
нелинейные эффекты переполнения и предельных циклов;
зависимость скорости обработки от точности;
более высокая сложность и стоимость по сравнению с аналоговыми устройствами того же назначения;
Однако, по мере совершенствования технологии производства цифровых элементов стоимость цифровых приборов постоянно снижается.
Конкретизируем некоторые области применения средств цифровой обработки сигналов. При этом ещё раз отметим, что с помощью цифровых методов могут быть реализованы практически все известные в настоящее время операции над сигналами.
1. Обработка изображений:
распознавание образов;
машинное зрение;
повышение качества изображений;
факсимиле;
спутниковые карты погоды;
анимация.
2. Контрольно-измерительное оборудование:
спектральный анализ;
контроль положения и скорости;
системы ФАПЧ;
генераторы сигналов заданной формы;
снижение шума;
сжатие информации.
3. Речь/аудио:
передача речевых данных;
синтез и распознавание речи;
озвучивание текста;
цифровые аудиосистемы;
выравнивание.
4. Военные цели:
безопасная связь;
обработка радио- и гидролокационных сигналов (радары и сонары);
управление ракетами;
управление двигателями.
средства электронного противодействия.
5. Телекоммуникации:
устранение эха;
адаптивное выравнивание;
расширение спектра;
видеоконференц-связь;
передача данных, в том числе:
– модуляция и демодуляция;
– кодирование и декодирование;
– передача данных шумоподобными сигналами;
– цифровая фильтрация;
– генераторы сигналов синхронизации;
– адаптивные корректоры частотных характеристик.
6. Биомедицина:
наблюдение за пациентами;
сканеры;
карты электроэнцефалограммы мозга;
анализ электрокардиограмм;
хранение (улучшение) рентгеновских снимков.
7. Потребительские цели:
цифровые сотовые мобильные телефоны;
универсальная мобильная система связи;
цифровое телевидение;
цифровые фотоаппараты и видеокамеры;
телефонная связь, музыка и видео через Internet;
системы голосовой почты;
интерактивные развлекательные системы;
активная подвеска в автомобилях.
Отдельно следует остановиться на влиянии микропроцессоров (МП) на цифровые методы обработки сигналов. Применение микропроцессоров позволяет резко повысить точность приборов, значительно расширить их возможности, повысить надёжность и быстродействие. Включение микропроцессоров в состав измерительных приборов обеспечивает их многофункциональность, упрощает управление процессом измерения, позволяет автоматизировать регулировку, самокалибровку и поверку, значительно улучшить метрологические характеристики, достичь выполнения вычислительных процедур, включая статистическую обработку получаемых результатов в реальном времени и, наконец, создать полностью автоматизированные приборы. При этом радикально изменилась идеология построения приборов. Внедрение МП и ПЦОС открывает возможности построения многофункциональных приборов с гибкими программами работы, делает приборы более экономичными, упрощает их эксплуатацию, резко повышает производительность труда их пользователей.
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.