[Перевод] Введение в цифровую обработку сигналов
Эта статья дает общее представление о том, что такое ЦОС (цифровая обработка сигналов), как она работает и какие преимущества может предложить. Цифровая обработка сигналов включает разработку алгоритмов, которые могут быть использованы для улучшения сигнала определенным образом или для извлечения из него некоторой полезной информации.
Чтобы понять преимущества ЦОС, давайте сначала рассмотрим традиционный метод обработки сигналов, то есть аналоговую обработку сигналов.
Это статья переведена совместно с автором курса по Цифровой обработке сигналов в INZHENERKA.TECH Волченковым Владимиром, доцентом кафедры телекоммуникаций и основ радиотехники ФГБОУ ВО «РГРУ им. В.Ф. Уткина» и научным сотрудником ООО «Лаборатория Сфера». Больше информации в нашем сообществе инженеров.
Аналоговая обработка сигналов
Возможно, самым простым примером аналоговой обработки сигналов является знакомая RC-цепь, показанная на рисунке 1.
Эта схема действует как фильтр нижних частот. Она удаляет или фильтрует компоненты частоты, которые превышают частоту среза схемы, и пропускает компоненты более низкой частоты с небольшим ослаблением. В данном примере цель обработки сигнала заключается в устранении высокочастотного шума и извлечении желаемой части сигнала.
Обратите внимание, что как вход, так и выход находятся в аналоговой форме. Это большое преимущество, поскольку сигналы, представляющие интерес в науке и технике, являются аналоговыми по своей природе. Таким образом, при аналоговой обработке сигналов нет необходимости в интерфейсных схемах (АЦП и ЦАП) на входе и выходе блока обработки сигналов.
Недостатки аналоговой обработки сигналов
Одним из основных недостатков аналоговой обработки сигналов является изменение значений электрических компонентов. Аналоговые схемы зависят от точности активных и пассивных компонентов (резисторов, конденсаторов, индуктивностей и усилителей). Например, частота среза (fC) вышеупомянутого фильтра нижних частот задается как:
Как вы можете видеть, характеристика фильтра является функцией значений компонентов. Поскольку электрические компоненты не могут быть изготовлены с идеальной точностью, точность аналоговых схем ограничена. Из-за допусков компонентов производительность не является 100% воспроизводимой, и мы ожидаем некоторые отклонения параметров схемы от платы к плате.
Другой недостаток заключается в том, что аналоговые схемы не являются гибкими. Например, для изменения частотной характеристики вышеуказанного фильтра нам нужно настроить значение компонентов (необходимо изменить аппаратуру). Это не так в случае с цифровой обработкой сигналов. С ЦОС даже возможно превратить фильтр нижних частот в фильтр верхних частот, просто изменив некоторые программируемые коэффициенты.
Более того, аналоговые схемы не подходят для реализации математических функций (умножение, деление и т. д.). Это контрастирует с цифровой областью, где даже гораздо более сложные математические операции могут быть легко реализованы.
Цифровая обработка сигналов может устранить многие проблемы
Цифровые схемы не страдают от вышеупомянутых ограничений. Например, хотя изменения в значениях компонентов и паразитных элементах могут немного изменить задержку CMOS-инвертора, общая функциональность вентиля будет сохранена. Следовательно, в отличие от аналоговых схем, цифровые схемы менее подвержены вариациям компонентов и паразитным эффектам. Цифровые схемы также более гибкие и подходят для реализации математических функций.
Оставшийся вопрос заключается в том, какие основные компоненты нам нужны для обработки сигнала в цифровой области.
Как показано на рисунке 2, нам нужны аналого-цифровые (А/Ц) и цифро-аналоговые (Ц/А) преобразователи на входе и выходе блока обработки сигналов, чтобы связать нашу цифровую схему с реальными аналоговыми сигналами.
Роль Аналого-цифрового преобразователя (АЦП) АЦП отбирает образцы аналогового входного сигнала через регулярные интервалы, как показано на рисунке 3.
Затем он преобразует амплитуду каждого образца в дискретные уровни. Рисунок 4 показывает, как 4-битный АЦП может преобразовать аналоговый вход в дискретные уровни.
На этом рисунке аналоговый входной сигнал (синяя кривая) принимает различные значения в диапазоне входа АЦП. Учитывая 4-битный АЦП, существует 16 дискретных уровней для преобразования амплитуды входного сигнала в дискретные уровни. Эти уровни показаны как кратные МЗР (минимального значащего разряда) на рисунке. Следовательно, МЗР определяет минимальное изменение в аналоговом входном значении, которое может быть обнаружено АЦП. Другими словами, это минимальное изменение на входе, приводящее к изменению выходного кода АЦП.
Давайте посмотрим, как АЦП генерирует двоичный код для каждого образца. АЦП сравнивает амплитуду аналогового входного сигнала с его 16 дискретными уровнями. На основе этого сравнения генерируется цифровое представление входного сигнала. Например, для синей кривой, показанной на рисунке 4, процесс сравнения входного сигнала с 16 дискретными уровнями АЦП может привести к показанной красной кривой. Затем АЦП использует двоичный код для представления каждого уровня полученной аппроксимации в виде лестницы. Например, когда значение красной кривой равно 4 разам МЗР, выход нашего четырехбитного АЦП равен 0100.
Следует отметить, что блок «цифровой процессор сигналов» на рисунке 2 получает последовательность дискретного времени, потому что АЦП берет образцы в кратные заранее определенному интервалу выборки. И амплитуда каждого образца преобразуется в дискретные уровни. Это контрастирует с аналоговой обработкой сигналов, где входной сигнал является непрерывным по времени сигналом и может принимать любое значение в своем указанном диапазоне.
Роль ЦАП
После обработки сигнала блоком «Цифровой процессор сигналов» обычно необходимо преобразовать его в эквивалентный аналоговый сигнал. Это достигается с помощью ЦАП. Рисунок 5 показывает применение в аудиообработке.
В данном случае система цифровой обработки сигналов используется для добавления эхо или регулировки темпа и высоты звука голоса для достижения идеального звучания. Затем обработанный сигнал передается на ЦАП для производства аналогового сигнала, который может быть воспроизведен динамиками. Обратите внимание, что существуют приложения ЦОС, которым не нужен ЦАП. Например, алгоритм цифровой обработки сигналов, используемый в радаре, может дать нам информацию о положении и скорости самолета. Эту информацию можно просто распечатать на бумаге.
Блок «Цифровой процессор сигналов»
Алгоритм ЦОС состоит из ряда математических операций. Например, фильтр конечной импульсной характеристики (КИХ) 4-го порядка требует пяти цифровых умножителей, четырех сумматоров вместе с некоторыми элементами задержки, как показано ниже.
Таким образом, цифровой сигнальный процессор на самом деле является вычислительным двигателем. Этот вычислительный двигатель может быть универсальным процессором, ПЛИС (программируемой логической интегральной схемой) или даже специализированным чипом ЦОС. Каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки с точки зрения гибкости, скорости, удобства программирования и потребления энергии.
Поскольку вычислительные ресурсы очень ценны, цифровая обработка сигналов стремится предоставить нам инструменты и техники, позволяющие быстро и с высокой вычислительной эффективностью работать с алгоритмами. Например, существует несколько различных структур, которые можно использовать для реализации заданного КИХ-фильтра.
ЦОС находит применение в широком спектре приложений Концепции и инструменты ЦОС находят применение в любом приложении, которому необходимо манипулировать входным сигналом в цифровой области. Это включает, но не ограничивается, аудио и видео сжатием, обработкой и распознаванием речи, цифровой обработкой изображений и радарными приложениями.
Профессиональная карьера в каждой из этих областей требует освоения широкого спектра специализированных алгоритмов ЦОС, математики и техник. На самом деле, кажется маловероятным, чтобы какой-либо один человек овладел всей технологией ЦОС, которая уже была разработана. Однако некоторые общие концепции ЦОС, такие как фильтрация, корреляция и спектральный анализ, используются почти во всех приложениях ЦОС. Следовательно, первый шаг в обучении ЦОС — это овладение базовыми концепциями, а затем сосредоточение внимания на специализированных техниках, необходимых для данной области интересов.
Некоторые базовые концепции ЦОС, а также некоторые специализированные техники, связанные с цифровой обработкой изображений, будут рассмотрены в нашем курсе по ЦОС в INZHENERKA.TECH. Вы можете вступить в наше сообщество, чтобы следить за новостями и новыми статьями.
Habrahabr.ru прочитано 5806 раз
