Обрада сигнала

С Википедије, слободне енциклопедије
Пренос сигнала коришћењем електронске обраде сигнала. Претварачи претварају сигнале из других физичких таласних облика у таласне облике електричне струје или напона, који се затим обрађују, преносе као електромагнетни таласи, примају и конвертују другим претварачима у коначни облик.
Сигнал са леве стране изгледа као шум, али техника обраде сигнала позната као Фуријеова трансформација (десно) показује да садржи пет добро дефинисаних фреквенцијских компоненти.

Обрада сигнала је дисциплина која се бави екстракцијом информације из сигнала.[1] Уређаји који извршавају овај задатак могу бити физички хардвер, посебни софтверски кодови, или комбинација једних и других.[2] У посљедњој деценији, сложеност ових уређаја је драстично порасла, као и поља њихове примјене, што је посљедица пада цијена хардвера и софтвера, али и напретка у технологији сензора. Значајна поља примјене ове технологије налазе се у биомедицинском инжењерству и бежичним комуникацијама, укључујући уклањање интерференција које долазе из сензора мјерача, уклањање дисторција сигнала који пролазе кроз преносне канале и опорављање оштећених сигнала у мобилним комуникацијама.

Историја[уреди | уреди извор]

Према Алану В. Опенхајму и Роналду В. Шаферу, принципи обраде сигнала могу се наћи у класичним техникама нумеричке анализе 17. века. Они даље наводе да се дигитално усавршавање ових техника може наћи у дигиталним системима контроле 1940-их и 1950-их.[3]

Године 1948. Клод Шенон је написао утицајан рад „Математичка теорија комуникације“ који је објављен у журналу Bell System Technical Journal.[4] Рад је поставио темеље за каснији развој информационо-комуникационих система и обраду сигнала за пренос.[5]

Обрада сигнала је сазрела и цветала током 1960-их и 1970-их, а дигитална обрада сигнала је постала широко коришћена са специјализованим чиповима за дигиталне процесоре сигнала 1980-их.[5]

Категорије[уреди | уреди извор]

Аналогна[уреди | уреди извор]

Аналогна обрада сигнала је за сигнале који нису дигитализовани, као у већини радио, телефонских, радарских и телевизијских система 20. века. Ово укључује линеарна електронска кола, као и нелинеарна. Први су, на пример, пасивни филтери, активни филтери, адитивни мешачи, интегратори и одлагачке линије. Нелинеарна кола укључују компандоре, мултипликаторе (фреквенцијске мешаче, појачиваче контролисане напоном), филтере контролисане напоном, осцилаторе контролисане напоном и петље са фазном блокадом.

Дигитална[уреди | уреди извор]

Дигитална обрада сигнала је обрада дигитализованих дискретно узоркованих сигнала. Обрада се врши помоћу рачунара опште намене или помоћу дигиталних кола као што су ASIC-и, пољано-програмабилни низови капија или специјализовани дигитални процесори сигнала (DSP чипови). Типичне аритметичке операције укључују оне са бројевима фиксне и помичне тачку, реалним и комплексним вредностима, множење и сабирање. Остале типичне операције које подржава хардвер су кружни бафери и табеле претраживања. Примери алгоритама су брза Фуријеова трансформација (FFT), филтер са коначним импулсним одзивом (FIR), филтер бесконачног импулсног одзива (IIR) и адаптивни филтери као што су Винерови и Калманови филтери.

Нелинеарна[уреди | уреди извор]

Нелинеарна обрада сигнала обухвата анализу и обраду сигнала произведених из нелинеарних система и може бити у временском, фреквенцијском или просторно-временском домену.[6][7] Нелинеарни системи могу произвести веома сложена понашања укључујући бифуркације, хаос, хармонике и субхармонике који се не могу произвести или анализирати коришћењем линеарних метода.

Полиномска обрада сигнала је врста нелинеарне обраде сигнала, где се полиномски системи могу тумачити као концептуално директна проширења линеарних система на нелинеарни случај.[8]

Статистичка[уреди | уреди извор]

Статистичка обрада сигнала је приступ који третира сигнале као стохастичке процесе, користећи њихова статистичка својства за обављање задатака обраде сигнала.[9] Статистичке технике се широко користе у апликацијама за обраду сигнала. На пример, може се моделовати дистрибуција вероватноће буке која настаје приликом фотографисања слике и конструисати технике засноване на овом моделу да би се смањио шум у резултујућој слици.

Поља апликације[уреди | уреди извор]

Обрада сеизмичког сигнала

Примењене математичке методе[уреди | уреди извор]

Референце[уреди | уреди извор]

  1. ^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (август 2016). „Lung sound classification using cepstral-based statistical features”. Computers in Biology and Medicine. 75 (1): 118—129. PMID 27286184. doi:10.1016/j.compbiomed.2016.05.013. 
  2. ^ Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer (1989). Discrete-Time Signal Processing. Prentice Hall. стр. 1. ISBN 0-13-216771-9. 
  3. ^ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Digital Signal Processing. Prentice Hall. стр. 5. ISBN 0-13-214635-5. 
  4. ^ „A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution”. Computer History. Приступљено 2019-05-13. 
  5. ^ а б Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998. The IEEE Signal Processing Society. 1998. 
  6. ^ а б Billings, S. A. (2013). Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains. Wiley. ISBN 978-1119943594. 
  7. ^ Slawinska, J.; Ourmazd, A.; Giannakis, D. (2018). „A New Approach to Signal Processing of Spatiotemporal Data”. 2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE Xplore. стр. 338—342. ISBN 978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144. doi:10.1109/SSP.2018.8450704. 
  8. ^ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (мај 2000). Polynomial Signal Processing. Wiley. ISBN 978-0-471-03414-8. 
  9. ^ а б Scharf, Louis L. (1991). Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis. Boston: Addison–Wesley. ISBN 0-201-19038-9. OCLC 61160161. 
  10. ^ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (септембар 2020). „Optimization of data-driven filterbank for automatic speaker verification”. Digital Signal Processing. 104: 102795. S2CID 220665533. arXiv:2007.10729Слободан приступ. doi:10.1016/j.dsp.2020.102795. 
  11. ^ Anastassiou, D. (2001). „Genomic signal processing”. IEEE Signal Processing Magazine. IEEE. 18 (4): 8—20. doi:10.1109/79.939833. 
  12. ^ Patrick Gaydecki (2004). Foundations of Digital Signal Processing: Theory, Algorithms and Hardware Design. IET. стр. 40—. ISBN 978-0-85296-431-6. 
  13. ^ Shlomo Engelberg (8. 1. 2008). Digital Signal Processing: An Experimental Approach. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0. 
  14. ^ Boashash, Boualem, ур. (2003). Time frequency signal analysis and processing a comprehensive reference (1 изд.). Amsterdam: Elsevier. ISBN 0-08-044335-4. 
  15. ^ Stoica, Petre; Moses, Randolph (2005). Spectral Analysis of Signals (PDF). NJ: Prentice Hall. 
  16. ^ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4. 2. 2010). Statistical Signal Processing of Complex-Valued Data: The Theory of Improper and Noncircular Signals. Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-48762-7. 
  17. ^ Max A. Little (13. 8. 2019). Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics. OUP Oxford. ISBN 978-0-19-102431-3. 
  18. ^ Steven B. Damelin; Willard Miller, Jr (2012). The Mathematics of Signal Processing. Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-01322-3. 
  19. ^ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). Convex Optimization in Signal Processing and Communications. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-76222-9. 

Литература[уреди | уреди извор]

Спољашње везе[уреди | уреди извор]