Розділ 7 Цифрова обробка сигналів

7.1 Загальні відомості та поняття

Цифрова обробка сигналів (ЦОС) (digital signal processing) – це область обчислювальної техніки, що динамічно розвивається та охоплює як технічні, так і програмні засоби. Спорідненими областями для цифрової обробки сигналів є теорія інформації, зокрема, теорія оптимального прийому сигналів і теорія розпізнавання образів. При цьому в першому випадку основним завданням є виділення сигналу на фоні шумів і перешкод різної фізичної природи, а в другому – автоматичне розпізнавання, тобто класифікація та ідентифікація сигналу.

При цифровій обробці використовується подання сигналів у вигляді послідовностей чисел або символів. Ціль такої обробки може полягати в оцінці характерних параметрів сигналу або в перетворенні сигналу у форму, що у деякому змісті більше зручна. Формули класичного чисельного аналізу, такі, як формули для інтерполяції, інтегрування й диференціювання, безумовно є алгоритмами цифрової обробки. Наявність швидкодіючих цифрових ЕОМ сприяє розвитку усе більше складних і раціональних алгоритмів обробки сигналів; останні ж успіхи в технології інтегральних схем обіцяють високу економічність побудови дуже складних систем цифрової обробки сигналів. Цифрова обробка сигналів застосовується в таких різних областях, як біомедицина, акустика, звукова локація, радіолокація, сейсмологія, зв'язок, системи передачі даних, ядерна техніка, і багатьох інших.

Цифрова обробка сигналів є альтернативою традиційній аналоговій. До її найважливіших якісних переваг відносять можливість реалізації будь-яких як завгодно складних (оптимальних) алгоритмів обробки з гарантованою і незалежною від дестабілізуючих факторів точністю; програмованість та функціональна гнучкість; можливість адаптації до сигналів що обробляються; технологічність.

Розвиток нової точки зору на цифрову обробку сигналів було прискорено відкриттям в 1965 р. ефективних алгоритмів для обчислень перетворень Фур'є. Цей клас алгоритмів став відомий як швидке перетворення Фур'є (ШПФ, fast Fourier transform). Можливості ШПФ були значними з декількох точок зору. Багато алгоритмів обробки сигналів, отримані на цифрових ЕОМ, вимагали часу обробки на декілька порядків більше, ніж реальний час. Часто це було пов'язане з тим, що спектральний аналіз був важливою складовою частиною обробки сигналів, а ефективні засоби для його виконання не були відомі. Алгоритм швидкого перетворення Фур'є зменшив час обчислення перетворення Фур'є на кілька порядків. Це дозволило створити дуже складні алгоритми обробки сигналів у реальному часі. Крім того, з урахуванням можливостей дійсної реалізації алгоритму швидкого перетворення Фур'є на спеціалізованому цифровому пристрої, багато алгоритмів обробки сигналів, що були раніше непрактичними, стали знаходити втілення на спеціалізованих пристроях.

Методами ЦОС є математичні співвідношення або алгоритми, відповідно до яких виконуються обчислювальні операції над цифровими сигналами. До них належать алгоритми цифрової фільтрації, спектрально-кореляційного аналізу, модуляції та демодуляції сигналів, адаптивної обробки та ін.

Засобами реалізації ЦОС є жорстка логіка, програмовані логічні інтегральні схеми, мікропроцесори загального призначення, мікроконтролери, персональні комп'ютери (комп'ютерна обробка сигналів) та цифрові сигнальні процесори.

У технічних галузях знань термін "сигнал" (signal, від латинського signum – знак) часто використається в широкому діапазоні значень, без дотримання строгої термінології. Під ним розуміють і технічний засіб (матеріальний носій) для передачі, обігу і використання інформації – електричний, магнітний, оптичний сигнал; і фізичний процес, що представляє собою матеріальне відображення інформаційного повідомлення – зміна певного параметра носія інформації (напруги, частоти, потужності електромагнітних коливань, інтенсивності світлового потоку тощо) у часі, у просторі або залежно від зміни значень будь-яких інших аргументів (незалежних змінних).

Всі ці поняття можна об'єднати одним технічним терміном: сигнал – це фізична величина, що містить у собі певні відомості про певний об'єкт або процес.

Термін “сигнал” дуже часто ототожнюють із поняттями “дані” (data) і “інформація” (information). Дійсно, ці поняття взаємозалежні і не існують одне без іншого, але відносяться до різних категорій.

Термін "signal" у світовій практиці є загальноприйнятим для характеристики форми подання даних, при якій дані розглядаються у вигляді послідовності значень скалярних величин (аналогових, числових, графічних та ін.) залежно від зміни будь-яких змінних значень (часу, енергії, температури, просторових координат, та ін.). З урахуванням цього, надалі під терміном “сигнал” у точному значенні цього слова будемо розуміти певним чином впорядковане відображення певних даних про характер зміни у просторі і часі або за будь-якою іншою зміною фізичних величин, фізичних властивостей або фізичного стану об'єкта досліджень. Так як дані про вимірювання містять інформацію як про основні цільові параметри об'єкта досліджень, так і про різні супутні фактори впливу, то в широкому змісті цього слова можна вважати, що сигнал є відображенням загальної вимірювальної інформації. При цьому матеріальна форма носіїв сигналів, так само як і форма їхнього відображення в будь-якому фізичному процесі, значення не має.

Отже, сигнал – це інформаційна функція, що несе повідомлення про фізичні властивості, стан або поведінку будь-якої фізичної системи, об'єкта або середовища, а метою обробки сигналів у самому загальному змісті можна вважати отримання певних інформаційних відомостей, які відображені в цих сигналах (корисна або цільова інформація) і перетворення цих відомостей у форму, зручну для сприйняття і подальшого використання.

Множина сигналів надзвичайно різноманітна. Проте, вибираючи певні критерії розбіжності, можна навести приблизну класифікацію сигналів (таблиця 1.1). Проте, варто пам’ятати, що у реальному житті сигнали часто не укладаються в рамки чистої класифікації. Наприклад, будь-який реальний детермінований сигнал має випадкову шумову складову

Таблиця 1.1

Класифікація сигналів