Analýza a zpracování signálů

Transkript

1 Analýza a zpracování ů Digital Signal Processing disciplína, která nám umožňuje nahradit (v případě že nezpracováváme vf y) obvody, dříve složené z rezistorů a kapacitorů, dvěma antialiasingovými filtry, A/D a D/A převodníkem a běžným počítačem Thomas P. Barnwell 1974

2 DSP matematická a algoritmická manipulace s číslicovými y jejímž cílem je extrahovat důležité informace, které jsou přenášeny em Vstupní Zpracovaný DSP co je? co je systém? co je zpracování

3 Signály Signál popis závislosti jednoho parametru (závislá proměnná) na parametru jiném (nezávislá proměnná). Nečastěji je jako nezávislá proměnná čas, může to být cokoliv jiného. Typy ů: Skalární vs. vektorové y Signál z výstupu měřiče krevního tlaku kanálový EEG Deterministický vs. náhodný Audio šum Jednorozměrný vs. vícerozměrný Řečový obrázek Spojitý vs. diskrétní Signál spojitý v čase i amplitudě : analogový Signál spojitý v čase a diskrétní v amplitudě : kvantizovaný Signál diskrétní v čase a spojitý v amplitudě : vzorkovaný Signál diskrétní v čase i amplitudě : digitální Signály, se kterými se setkáváme v běžném životě jsou obvykle spojité v čase i amplitudě tzv. analogové y Elektrické y: elektrické napětí, proud, elektrická a magnetická pole Mechanické y:momenty, úhly, úhlové rychlosti, Akustické y: vibrace, zvukové vlny Fyzikální y: tlaky, teploty, koncentrace

4 Systém Systém pravidlo, přiřazující u x jiný y. V technice se obvykle pod pojmem systém rozumí fyzikální (obvodová realizace) tohoto pravidla. Typy systémů Podle typu zpracovávaného u Analogové Číslicové Podle typu závislosti mezi vstupním a výstupním em Lineární Lineární časově invariantní systémy nelineární

5 Základní DSP systémy Analogový vzorkování DSP rekonstrukce Analogový Analogový vzorkování DSP Informace o u číslicový DSP rekonstrukce Analogový číslicový DSP číslicový

6 Zpracování ů Zpracování ů je závislé na aplikační oblasti Letectví a kosmonautika Navigační systémy Úprava vesmírných fotografií Řízení vesmírných sond Medicína Medicínská diagnostika (CT,MRI, ultrazvuk, atd.) EEG/EKG analýza uložení a zpracování medicínských dat a snímků Komerce Komprese zvuku, obrázků a videa pro multimediální prezentace Speciální videoefekty Videokonference Telefonie Komprese dat a hlasu Redukce echa Multiplex ů filtrace

7 Zpracování ů Armáda Analýza ů radaru a sonaru Navigační systémy raket Průmysl Trídění, počítání výrobků Věda Tribodiagnostika Řízení technologických procesů Simulace, modelování Analýza a monitorování zemětřesení Analýza snímků metorologických družic

8 Klasifikace metod zpracování ů 1. podle linearity Lineární (platí princip superpozice) lze je matematicky poměrně snadno modelovat a analyzovat Nelineární nelze je matematicky dobře charakterizovat a analyzovat, jsou používány zřídka 2. podle setrvačnosti Systémy bez paměti využívají pouze okamžité hodnoty vstupů (funkční měniče, korektory nelinearit Systémy s pamětí obsahují zpožďovací členy (paměťové registry) Nerekurzivní využívají pro výpočet výstupu jen vstupníjch hodnot (i zpožděných) FIR filtry Rekurzivní využívají pro výpočet výstupu jak vstupních hodnot, tak zpožděných výstupních hodnot IIR filtry 3. Podle počtu proměnných Jednorozměrné pracují se y, závisejícími pouze na jediné proměnné (nejčatěji čase) Vícerozměrné - pracují se y, zavisejícími na dvou nebo více proměnných 4. Podle proměnnosti realizovaného operátoru v čase Invariantní v čase (běžné typy zpracování) Proměnné v čase (adaptivní filtrace) 5. Podle typu realizace Číslicové vzorky jsou reprezentovány čísli, zpravidla binárně kódovanými Diskrétní analogové vzorky jsou reprezentovány analogovými veličinami, výpočet v čase je diskrétní

9 Výhody a nevýhody číslicového zpracování Omezení číslicových metod Omezení zpracovávaného rozsahu kmitočtu číslicové zpracování je vhodné pro nižší frekvenční pásma převodníky pro vyšší frekvence jsou obvykle drahé. Použitelnost dsp řádově do stovek MHZ Dochází k degradaci u vlivem A/D převodu Cena zařízení Výhody Pružnost zpracování charakteristiky číslicového systému jsou dány konstantami, které lze snadno měnit (popř. leze změnit program) Časová stálost vlastnost systému je daná konstantami a programem pokud systém funguje nemůže dojít ke změně charakteristik např. vlivem teploty popř. okolního prostředí, číslicové zpracování je dokonale reprodukovatelné Časově neomezená paměť možnost zpracovávat i pomalé y, číslicové prvky jsou v tomto případě spolehlivější a jednodušší než objemné a nákladné analogové systémy Odpadají problémy vzájemného ovlivňování soustav impedanční přizpůsobení, vliv elmag. pole atd. Možnost spolehlivé realizace komplikovaných systémů Slučitelnost s informačními systémy Možnost multiplexního provozu - u výkonných systémů leze zároveň zpracovávat více než jeden

10 Obsah předmětu AZS 1. Úvod do problematiky číslicového zpracování ů, y, systémy, aplikační oblasti DSP 2. Základní v čase spojité y a jejich vlastnosti, vzorkování, kvantizace, číselné řady a jejich vlastnosti, základní operace 3. Zpracování ů v časové oblasti konvoluce,korelace, autokorelační funkce 4. Zpracování ů ve frekvenční oblasti, diskrétní Fourierova transformace, vlastnosti, 5. Algoritmy rychlé Fourierovy transformace 6. Číslicová filtrace I: úvod, rozdělení číslicových filtrů, filtry s konečnou impulsní odezvou 7. Číslicová filtrace II: filtry s nekonečnou impulsní odezvou, metody návrhu číslicových filtrů 8. Spektrální analýza ů 9. Vlnková (waveletová) transformace, vlastnosti a použití 10. Aplikace číslicového zpracování ů

11 Doporučená literatura F. J. Taylor : Principles of Signals and Systems, McGraw-Hill, Inc S. J. Orfanidis: Introduction to Signal Processing, Prentice-Hall, Inc S. K. Mitra, J. F. Kaiser : Handbook for Digital Signal Processing, John Willey & Sons, 1993 S. Haykin : Selected Topics in Signal Processing, Prentice-Hall, Inc C. K. Chui: Wavelets: A Mathematical Tool for Signal Analysis, SIAM, 1997 K. Jehlička, J. Kozumplík : Zpracování biologických ů, skriptum VUT Brno, 1982 S.W. Smith: The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, California Technical Publishing, 1999 V. Davídek, P. Sovka: Číslicové zpracování ů a implementace, skriptum ČVUT Praha, 1996 J. Ján: Číslicová filtrace, analýza a restaurace ů, VUTIUM, 2002