Цифровая обработка сигналов | это... Что такое Цифровая обработка сигналов? (original) (raw)

Цифрова́я обрабо́тка сигна́лов (ЦОС, DSP — англ. digital signal processing) — 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 F_d\geq 2\cdot F_{max}), то полученный дискретный сигнал s(k) эквивалентен сигналу s(t) по методу наименьших квадратов (МНК) (см.: Теорема 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. time domain) и в частотной (англ. frequency domain) 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 Signal Processing) 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

Основные преобразования

Цифровая обработка сигнала в передатчике[1]

Распространение сигналов по каналу связи

Цифровая обработка сигнала в приёмнике[1]

См. также

Примечания

  1. ↑ 1 2 Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. — 1104 с. — С. 33. — ISBN 5-8459-0497-8

Литература

Ссылки

Просмотр этого шаблона Цифровая обработка сигналов
Теория Сигнал • Дискретный сигнал • Теорема Котельникова • Estimation theory (англ.) • Detection theory (англ.)
Подразделы Audio signal processing (англ.) • Control engineering (англ.) • Digital image processing (англ.) • Speech processing (англ.) • Statistical signal processing (англ.)
Техники Дискретное преобразование Фурье (DFT) • Discrete-time Fourier transform (англ.) (DTFT) • Impulse invariance (англ.) • Билинейное преобразование • Matched Z-transform (англ.) • Z-преобразование • Модифицированное Z-преобразование
Дискретизация Oversampling (англ.) • Undersampling (англ.) • Downsampling (англ.) • Увеличение разрешения • Алиасинг • Anti-aliasing filter (англ.) • Частота дискретизации • Nyquist rate (англ.) / Частота Найквиста