Цифрова обробка сигналів (ЦОС — ) — перетворення сигналів, представлених у цифровій формі.
Принципи цифрової обробки сигналів Будь-який безперервний (аналоговий) сигнал може бути підданий дискретизації по часу і квантуванню по рівню (оцифровуванню), тобто представлений в цифровій формі. Якщо частота дискретизації сигналу не менше, ніж подвоєна найвища частота в спектрі сигналу (тобто ), то отриманий дискретний сигнал буде еквівалентним сигналу за методом найменших квадратів (МНК) (див.: Теорема Котельникова).
За допомогою математичних алгоритмів перетвориться в деякий інший сигнал , який має необхідні властивості. Процес перетворення сигналів називається фільтрацією, а пристрій, що виконує фільтрацію, називається фільтр. Оскільки значення сигналів надходять з постійною швидкістю , фільтр повинен встигати обробляти поточний сигнал серії до надходження наступного (частіше — до надходження наступних n відліків, де n — затримка фільтра), тобто обробляти сигнал в реальному часі. Для обробки сигналів (фільтрації) в реальному часі застосовують спеціальні обчислювальні пристрої — цифрові сигнальні процесори. Це повністю стосується не тільки безперервних сигналів, але і переривчастих, а також до сигналів, записаних на пристрої зберігання інформації. В останньому випадку швидкість обробки непринципова, так як при повільній обробці дані не будуть втрачені.
Розрізняють методи обробки сигналів у часовій () і в частотній () області. Еквівалентність частотно-часових перетворень однозначно визначається через перетворення Фур'є.
Обробка сигналів у часовій області широко використовується в сучасній електронній осцилографії і в цифрових осцилографах. Для подання сигналів в частотній області використовуються цифрові аналізатори спектра. Для вивчення математичних аспектів обробки сигналів використовуються пакети розширення (найчастіше під ім'ям Signal Processing) систем комп'ютерної математики MATLAB, Mathcad, Mathematica, Maple тощо.
В останні роки при обробці сигналів та зображень широко використовується новий математичний базис подання сигналів з допомогою «коротких сплесків» — вейвлетів. З його допомогою можуть оброблятися нестаціонарні сигнали, сигнали з розривами та іншими особливостями і сигнали у вигляді пачок.
Основні застосування Лінійна фільтрація — селекція сигналу в частотній області; синтез фільтрів, узгоджених з сигналами; частотне розділення каналів; цифрові перетворювачі Гільберта (Lⁿ(a, b)) і диференціатор; коректори характеристик каналів. Спектральний аналіз — обробка мовних, звукових, сейсмічних, гідроакустичних сигналів; розпізнавання образів. Частотно-часовий аналіз — компресія зображень, гідро — і радіолокація, різноманітні завдання виявлення сигналу. Адаптивна фільтрація — обробка мови, зображень, розпізнавання образів, придушення шумів, адаптивні антенні решітки. Нелінійна обробка — обчислення кореляцій, медіанна фільтрація; синтез амплітудних, фазових, частотних детекторів, обробка мови, векторне кодування. Багатошвидкісна обробка — інтерполяція (збільшення) і децимація (зменшення) частоти дискретизації в багатошвидкісних системах телекомунікації, аудіосистемах. Отримання згорток.
Основні перетворення Цифрова обробка сигналу в передавачіСкляр Б. Цифровий зв'язок. Теоретичні основи і практичне застосування. Пер. з англ. — М.: Видавничий дім «Вільямс», 2003, 1104 с., Стор.33, ISBN 5-8459-0497 Форматування Кодування джерела Шифрування Канальне шифрування Ущільнення Імпульсна модуляція Смугова модуляція Розширення спектра Множинний доступ Передавання сигналів
Цифрова обробка сигналу в приймачі Приймання сигналів Множинний доступ Звуження спектра Демодуляція і дискретизація Детектування Розущільнення Канальне декодування Дешифрування Декодування джерела Форматування
Див. також Сигнал Теорема Котельникова Перетворення Фур'є Обробка зображень Цифровий фільтр Аудіо-кодек Вейвлет
Посилання