Digitalsignalverarbeitung (DSP) ist mit der Darstellung der diskreten Zeit, getrennten Frequenz oder anderen getrennten Bereichssignale durch eine Folge von Zahlen oder Symbolen und der Verarbeitung dieser Signale beschäftigt. Digitalsignalverarbeitung und analoge Signalverarbeitung sind Teilfelder der Signalverarbeitung. DSP schließt Teilfelder ein wie: Audio- und Rede-Signalverarbeitung, Echolot und Radarsignalverarbeitung, Sensorreihe-Verarbeitung, geisterhafte Bewertung, statistische Signalverarbeitung, Digitalbildverarbeitung, Signal, das für Kommunikationen, Kontrolle von Systemen, biomedizinischer Signalverarbeitung, seismischer Datenverarbeitung usw. in einer Prozession geht.

Die Absicht von DSP ist gewöhnlich, dauernde wirkliche analoge Signale zu messen, zu filtern und/oder zusammenzupressen. Der erste Schritt ist gewöhnlich, das Signal von einem Analogon bis eine Digitalform, durch die Stichprobenerhebung und dann das Digitalisieren davon mit einem Konverter des Analogons-zu-digital (ADC) umzuwandeln, der das analoge Signal in einen Strom von Zahlen verwandelt. Jedoch, häufig, ist das erforderliche Produktionssignal ein anderes analoges Produktionssignal, das einen zum Analogon digitalen Konverter (DAC) verlangt. Selbst wenn dieser Prozess komplizierter ist als analoge Verarbeitung und eine getrennte Wertreihe hat, berücksichtigt die Anwendung der rechenbetonten Macht zur Digitalsignalverarbeitung viele Vorteile gegenüber dem Analogon, das in vielen Anwendungen, wie Fehlerentdeckung und Korrektur in der Übertragung sowie Datenkompression in einer Prozession geht.

DSP Algorithmen sind lange auf Standardcomputern, auf dem genannten Digitalsignalverarbeiter von Spezialverarbeitern auf der speziell angefertigten Hardware wie anwendungsspezifischer einheitlicher Stromkreis (ASICs) geführt worden. Heute gibt es zusätzliche Technologien, die für die Digitalsignalverarbeitung einschließlich stärkerer allgemeiner Zweck-Mikroprozessoren, feldprogrammierbare Tor-Reihe (FPGAs), Digitalsignalkontrolleure (größtenteils für industriellen apps wie Motorkontrolle), und Strom-Verarbeiter, unter anderen verwendet sind.

Signalstichprobenerhebung

Mit dem zunehmenden Gebrauch von Computern haben der Gebrauch und das Bedürfnis nach der Digitalsignalverarbeitung zugenommen. Um ein analoges Signal auf einem Computer zu verwenden, muss es mit einem Konverter des Analogons-zu-digital digitalisiert werden.

Stichprobenerhebung wird gewöhnlich in zwei Stufen, discretization und quantization ausgeführt. In der discretization Bühne wird der Raum von Signalen in Gleichwertigkeitsklassen verteilt, und quantization wird durch das Ersetzen des Signals mit dem vertretenden Signal der entsprechenden Gleichwertigkeitsklasse ausgeführt.

In der quantization Bühne wird den vertretenden Signalwerten durch Werte von einem begrenzten Satz näher gekommen.

Das Abtasttheorem von Nyquist-Shannon stellt fest, dass ein Signal von seinen Proben genau wieder aufgebaut werden kann, wenn die ausfallende Frequenz größer ist als zweimal die höchste Frequenz des Signals; aber verlangt eine unendliche Zahl von Proben. In der Praxis ist die ausfallende Frequenz häufig bedeutsam mehr als zweimal das, das durch die beschränkte Bandbreite des Signals erforderlich ist.

DSP Gebiete

In DSP studieren Ingenieure gewöhnlich Digitalsignale in einem der folgenden Gebiete: Zeitabschnitt (eindimensionale Signale), Raumgebiet (mehrdimensionale Signale), Frequenzgebiet und Elementarwelle-Gebiete. Sie wählen das Gebiet, um ein Signal in durch das Bilden einer informierten Annahme zu bearbeiten (oder indem sie verschiedene Möglichkeiten versuchen), betreffs dessen Gebiet am besten die wesentlichen Eigenschaften des Signals vertritt. Eine Folge von Proben von einem Messgerät erzeugt eine Zeit oder Raumbereichsdarstellung, wohingegen sich ein getrennter Fourier verwandelt, erzeugt die Frequenzbereichsinformation, die das Frequenzspektrum ist. Autokorrelation wird als die Quer-Korrelation des Signals mit sich über unterschiedliche Zwischenräume der Zeit oder des Raums definiert.

Gebiete der Zeit und Raums

Die allgemeinste in einer Prozession gehende Annäherung in der Zeit oder dem Raumgebiet ist Erhöhung des Eingangssignals durch eine genannte Methode durchscheinend. Digitalentstörung besteht allgemein aus etwas geradliniger Transformation mehrerer Umgebungsproben um die aktuelle Probe des Eingangs oder Produktionssignals. Es gibt verschiedene Weisen, Filter zu charakterisieren; zum Beispiel:

• Ein "geradliniger" Filter ist eine geradlinige Transformation von Eingangsproben; andere Filter sind "nichtlinear". Geradlinige Filter befriedigen die Überlagerungsbedingung, d. h. wenn ein Eingang eine belastete geradlinige Kombination von verschiedenen Signalen ist, ist die Produktion eine ebenso belastete geradlinige Kombination der entsprechenden Produktionssignale.
• Ein "kausaler" Filter verwendet nur vorherige Proben des Eingangs oder der Produktionssignale; während ein "nichtkausaler" Filter zukünftige Eingangsproben verwendet. Ein nichtkausaler Filter kann gewöhnlich in einen kausalen Filter durch das Hinzufügen einer Verzögerung dazu geändert werden.
• Ein "Zeit-Invariant" Filter hat unveränderliche Eigenschaften mit der Zeit; andere Filter wie anpassungsfähige Filter ändern sich rechtzeitig.
• Ein "stabiler" Filter erzeugt eine Produktion, die zu einem unveränderlichen Wert mit der Zeit zusammenläuft, oder begrenzt innerhalb eines begrenzten Zwischenraums bleibt. Ein "nicht stabiler" Filter kann eine Produktion erzeugen, die ohne Grenzen mit dem begrenzten oder sogar Nulleingang wächst.
• Eine "begrenzte Impuls-Antwort" (TANNE) Filter verwendet nur die Eingangssignale, während ein "unendlicher Impuls" Ansprechfilter (IIR) sowohl das Eingangssignal als auch die vorherigen Proben des Produktionssignals verwendet. TANNE-Filter sind immer stabil, während IIR Filter nicht stabil sein können.

Filter können durch Blockdiagramme vertreten werden, die dann verwendet werden können, um einen in einer Prozession gehenden Beispielalgorithmus abzuleiten, um den Filter mit Hardware-Instruktionen durchzuführen. Ein Filter kann auch als eine Unterschied-Gleichung, eine Sammlung von zeroes und Polen beschrieben werden oder, wenn es ein TANNE-Filter, eine Impuls-Antwort oder Schritt-Antwort ist.

Die Produktion eines Digitalfilters zu jedem gegebenen Eingang kann durch convolving das Eingangssignal mit der Impuls-Antwort berechnet werden.

Frequenzgebiet

Signale werden von der Zeit umgewandelt, oder Raumgebiet zum Frequenzgebiet gewöhnlich durch den Fourier verwandeln sich. Der Fourier verwandelt sich wandelt die Signalinformation zu einem Umfang und Phase-Bestandteil jeder Frequenz um. Häufig verwandelt sich der Fourier wird zum Macht-Spektrum umgewandelt, das der Umfang jedes quadratisch gemachten Frequenzbestandteils ist.

Der grösste Teil des gemeinsamen Zieles für die Analyse von Signalen im Frequenzgebiet ist Analyse von Signaleigenschaften. Der Ingenieur kann das Spektrum studieren, um zu bestimmen, welche Frequenzen im Eingangssignal da sind, und die vermisst werden.

Zusätzlich zur Frequenzinformation ist Phase-Information häufig erforderlich. Das kann beim Fourier erhalten werden verwandeln sich. Mit einigen Anwendungen, wie sich die Phase mit der Frequenz ändert, kann eine bedeutende Rücksicht sein.

Die Entstörung, besonders in der Nichtechtzeitarbeit kann auch durch das Umwandeln zum Frequenzgebiet, die Verwendung des Filters und dann das Umwandeln zurück zum Zeitabschnitt erreicht werden. Das ist ein schneller, O (n loggen n) Operation, und kann im Wesentlichen jede Filtergestalt einschließlich ausgezeichneter Annäherungen an Backsteinmauer-Filter geben.

Es gibt einige allgemein verwendete Frequenzbereichstransformationen. Zum Beispiel wandelt sich der cepstrum um ein Signal zum Frequenzgebiet durch Fourier verwandeln sich, nimmt den Logarithmus, gilt dann ein anderer Fourier verwandeln sich. Das betont die Frequenzbestandteile mit dem kleineren Umfang, während es die Ordnung von Umfängen von Frequenzbestandteilen behält.

Frequenzbereichsanalyse wird auch Spektrum - oder geisterhafte Analyse genannt.

Z-plane Analyse

Wohingegen analoge Filter gewöhnlich in Bezug auf Übertragungsfunktionen im s Flugzeug-Verwenden analysiert werden, das Laplace umgestaltet, werden Digitalfilter im z Flugzeug in Bezug auf Z-transforms analysiert. Ein Digitalfilter kann im z Flugzeug durch seine charakteristische Sammlung von zeroes und Polen beschrieben werden. Das z Flugzeug stellt ein Mittel zur Verfügung, um Digitalfrequenz (Proben/Sekunde) zu echten und imaginären z Bestandteilen kartografisch darzustellen, waren für dauernde periodische Signale, und (ist die Digitalfrequenz). Das ist nützlich, für eine Vergegenwärtigung der Frequenzantwort eines Digitalsystems oder Signals zur Verfügung zu stellen.

Elementarwelle

In der numerischen Analyse und Funktionsanalyse ist eine getrennte Elementarwelle verwandelt sich (DWT) jede Elementarwelle verwandeln sich, für den die Elementarwellen getrennt probiert werden. Als mit anderer Elementarwelle verwandelt sich, ein Schlüsselvorteil, den sie über Fourier hat, verwandelt sich ist zeitliche Entschlossenheit: Es gewinnt sowohl Frequenz als auch Positionsinformation (Position rechtzeitig).

Anwendungen

Die Hauptanwendungen von DSP sind Audiosignalverarbeitung, Audiokompression, Digitalbildverarbeitung, Videokompression, Rede-Verarbeitung, Spracherkennung, Digitalkommunikationen, RADAR, ECHOLOT, Seismologie und biomedicine. Spezifische Beispiele sind Rede-Kompression und Übertragung in Digitalmobiltelefonen, Raumkorrektur des Tons in gesunden und Hi-Fiverstärkungsanwendungen, Wettervorhersage, Wirtschaftsvorhersage, seismischer Datenverarbeitung, Analyse und Kontrolle von Industrieprozessen, medizinischer Bildaufbereitung wie Ansehen des computerunterstützten Testens und MRI, MP3 Kompression, Computergrafik, Bildmanipulation, Hi-Filautsprecher-Überkreuzungen und Gleichung und Audioeffekten für den Gebrauch mit elektrischen Gitarrenverstärkern.

Durchführung

Abhängig von den Voraussetzungen der Anwendung können Digitalsignalverarbeitungsaufgaben auf allgemeinen Zweck-Computern (z.B Supercomputer, Großrechner-Computer oder Personalcomputer) oder mit eingebetteten Verarbeitern durchgeführt werden, die können oder genannte Digitalsignalverarbeiter von spezialisierten Mikroprozessoren nicht einschließen können.

Häufig, wenn die in einer Prozession gehende Voraussetzung nicht schritthaltend ist, wird Verarbeitung mit einem vorhandenen Mehrzweckcomputer wirtschaftlich getan, und die Signaldaten (entweder Eingang oder Produktion) besteht in Datendateien. Das ist im Wesentlichen nicht verschieden, als es jede andere Datenverarbeitung, außer DSP mathematischen Techniken (wie der FFT) verwendet wird, und, wie man gewöhnlich annimmt, die probierten Daten rechtzeitig oder Raum gleichförmig probiert werden. Zum Beispiel: Verarbeitung von Digitalfotographien mit der Software wie Photogeschäft.

Jedoch, wenn die Anwendungsvoraussetzung schritthaltend ist, wird DSP häufig mit spezialisierten Mikroprozessoren wie der DSP56000, der TMS320 oder der SHARC durchgeführt. Diese bearbeiten häufig Daten mit der Festkommaarithmetik, obwohl etwas stärkerer Versionsgebrauch, der Punkt-Arithmetik schwimmen lässt. Für schnellere Anwendungen könnte FPGAs verwendet werden.

Wenn sie

2007 beginnen, haben Mehrkerndurchführungen von DSPs angefangen, aus Gesellschaften einschließlich Freescale and Stream Processors, Inc zu erscheinen. Für schnellere Anwendungen mit dem riesengroßen Gebrauch könnte ASICs spezifisch entworfen werden. Für langsame Anwendungen kann ein traditioneller langsamerer Verarbeiter wie ein Mikrokontrolleur entsprechend sein. Auch eine steigende Zahl von DSP Anwendungen wird jetzt auf Eingebetteten Systemen mit starken PCs mit einem Mehrkernverarbeiter durchgeführt.

Techniken

• Bilinear gestalten um
• Getrennter Fourier gestaltet um
• Diskrete Zeit Fourier gestaltet um
• Filterdesign
• LTI Systemtheorie
• Minimale Phase
• Übertragungsfunktion
• Z-transform
• Algorithmus von Goertzel
• s-plane

Zusammenhängende Felder

• Analoges Signal, das in einer Prozession geht
• Automatische Kontrolle
• Computertechnik
• Informatik
• Datenkompression
• Dataflow, programmierend
• Elektrotechnik
• Analyse von Fourier
• Informationstheorie
• Maschine, die erfährt
• Echtzeitcomputerwissenschaft
• Strom, der in einer Prozession geht
• Fernmeldewesen
• Zeitreihe
• Elementarwelle

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