Которое должно быть принято принимающей стороной, иначе оно не является сообщением. Сигналом может быть любой физический процесс, параметры которого изменяются в соответствии с передаваемым сообщением.

Сигнал, детерминированный или случайный, описывают математической моделью, функцией, характеризующей изменение параметров сигнала. Математическая модель представления сигнала, как функции времени, является основополагающей концепцией теоретической радиотехники, оказавшейся плодотворной как для анализа , так и для синтеза радиотехнических устройств и систем. В радиотехнике альтернативой сигналу, который несёт полезную информацию, является шум - обычно случайная функция времени, взаимодействующая (например, путём сложения) с сигналом и искажающая его. Основной задачей теоретической радиотехники является извлечение полезной информации из сигнала с обязательным учётом шума.

Понятие сигнал позволяет абстрагироваться от конкретной физической величины , например тока, напряжения, акустической волны и рассматривать вне физического контекста явления связанные кодированием информации и извлечением её из сигналов, которые обычно искажены шумами . В исследованиях сигнал часто представляется функцией времени, параметры которой могут нести нужную информацию. Способ записи этой функции, а также способ записи мешающих шумов называют математической моделью сигнала .

В связи с понятием сигнала формулируются такие базовые принципы кибернетики , как понятие о пропускной способности канала связи, разработанное Клодом Шенноном и об оптимальном приеме , разработанная В. А. Котельниковым .

Классификация сигналов

По физической природе носителя информации:

• электрические;
• электромагнитные;
• оптические;
• акустические

По способу задания сигнала:

• регулярные (детерминированные), заданные аналитической функцией ;
• нерегулярные (случайные), принимающие произвольные значения в любой момент времени. Для описания таких сигналов используется аппарат теории вероятностей .

В зависимости от функции, описывающей параметры сигнала, выделяют аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые сигналы:

• непрерывные (аналоговые) , описываемые непрерывной функцией ;
• дискретные , описываемые функцией отсчётов, взятых в определённые моменты времени;
• квантованные по уровню;
• дискретные сигналы, квантованные по уровню (цифровые).

Аналоговый сигнал (АС)

Аналоговый сигнал

Большинство сигналов имеют аналоговую природу, то есть изменяются непрерывно во времени и могут принимать любые значения на некотором интервале. Аналоговые сигналы описываются некоторой математической функцией времени.

Пример АС - гармонический сигнал - s(t) = A·cos(ω·t + φ).

Аналоговые сигналы используются в телефонии, радиовещании, телевидении. Ввести такой сигнал в компьютер и обработать его невозможно, так как на любом интервале времени он имеет бесконечное множество значений, а для точного (без погрешности) представления его значения требуются числа бесконечной разрядности. Поэтому необходимо преобразовать аналоговый сигнал так, чтобы можно было представить его последовательностью чисел заданной разрядности.

Дискретный сигнал

Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени. Эти значения называются отсчётами. Δt называется интервалом дискретизации.

Квантованный сигнал

Основная статья: Квантование (информатика)

При квантовании вся область значений сигнала разбивается на уровни, количество которых должно быть представлено в числах заданной разрядности. Расстояния между этими уровнями называется шагом квантования Δ. Число этих уровней равно N (от 0 до N-1). Каждому уровню присваивается некоторое число. Отсчёты сигнала сравниваются с уровнями квантования и в качестве сигнала выбирается число, соответствующее некоторому уровню квантования. Каждый уровень квантования кодируется двоичным числом с n разрядами. Число уровней квантования N и число разрядов n двоичных чисел , кодирующих эти уровни, связаны соотношением n ≥ log 2 (N).

Цифровой сигнал

Для того, чтобы представить аналоговый сигнал последовательностью чисел конечной разрядности, его следует сначала превратить в дискретный сигнал, а затем подвергнуть квантованию. Квантование является частным случаем дискретизации, когда дискретизация происходит по одинаковой величине называемой квантом. В результате сигнал будет представлен таким образом, что на каждом заданном промежутке времени известно приближённое (квантованное) значение сигнала, которое можно записать целым числом . Если записать эти целые числа в двоичной системе , получится последовательность нулей и единиц, которая и будет являться цифровым сигналом.

Сигнал и событие

Событие (получение записки, наблюдение сигнальной ракеты, прием символа по телеграфу) является сигналом только в той системе отношений, в которой сообщение опознается значимым (например, в условиях боевых действий сигнальная ракета - событие, значимое только для того наблюдателя, которому оно адресовано). Очевидно, что сигнал, заданный аналитически, событием не является и не несет информацию, если функция сигнала и её параметры известны наблюдателю.

В технике сигнал всегда является событием. Другими словами, событие - изменение состояния любого компонента технической системы, опознаваемое логикой системы как значимое, является сигналом. Событие, неопознаваемое данной системой логических или технических отношений как значимое, сигналом не является.

Представление сигнала и спектр

Есть два способа представления сигнала в зависимости от области определения: временной и частотный. В первом случае сигнал представляется функцией времени характеризующей изменение его параметра.

Кроме привычного временного представления сигналов и функций при анализе и обработке данных широко используется описание сигналов функциями частоты. Действительно, любой сколь угодно сложный по своей форме сигнал можно представить в виде суммы более простых сигналов, и, в частности, в виде суммы простейших гармонических колебаний, совокупность которых называется частотным спектром сигнала.

Для перехода к частотному способу представления используется преобразование Фурье :
.
Функция называется спектральной функцией или спектральной плотностью.
Поскольку спектральная функция является комплексной, то можно говорить о спектре амплитуд и спектре фаз . Физический смысл спектральной функции: сигнал представляется в виде суммы бесконечного ряда гармонических составляющих (синусоид) с амплитудами , непрерывно заполняющими интервал частот от 0 до , и начальными фазами .

Wikimedia Foundation . 2010 .

Синонимы :

Смотреть что такое "Сигнал" в других словарях:

сигнал - а, м. signal, нем. Signal <ср. лат. signale <лат. signum знак, сигнал. 1. Условный знак для передачи каких л. сведений, распоряжений и т. п. БАС 1. Когда на корабле аншеф командующаго так повредится в бою, что более служить не может, тогда… … Исторический словарь галлицизмов русского языка

См … Словарь синонимов

В физике изменение некоторой физической величины, служащее для регистрации события. См. также: Сигналы Системы отсчета Финансовый словарь Финам. Сигнал Сигнал процесс передачи информации через действия компании. По английски: Signal Синонимы:… … Финансовый словарь

1. Основные понятия и определения. Определение радиоэлектроники. Определение радиотехники. Понятие сигнала. Классификационный анализ сигналов. Классификационный анализ радиотехнических цепей. Классификационный анализ радиоэлектронных систем.

Современная радиоэлектроника – это обобщенное название ряда областей науки и техники, связанных с передачей и преобразованием информации на основе использования и преобразования электромагнитных колебанийи волн радиочастотного диапазона; основными из этих областей являются:

радиотехника, радиофизика и электроника.

Основная задача радиотехники состоит в передаче информации на расстояние с помощью электромагнитных колебаний. В более широком смысле современная радиотехника – область науки и техники, связанная с генерацией, усилением, преобразованием, обработкой, хранением, передачей и приемом электромагнитных колебаний радиочастотного диапазона, используемых для передачи информации на расстояние. Как следует из этого, радиотехника и радиоэлектроника тесно связаны и часто эти термины заменяют друг друга.

Науку, занимающуюся изучением физических основ радиотехники, называют радиофизикой.

1. Понятие сигнала.

Сигналом (от лат. signum - знак) называется физический процесс или явление, несущее сообщение о каком-либо событии, состоянии объекта, либо передающее команды управления, оповещения и т.д. Таким образом, сигнал является материальным носителем сообщения. Таким носителем может служить любой физический процесс (свет, электрическое поле, звуковые колебания и т.п.). В радиоэлектронике изучаются и используются в основном электрические сигналы. Сигналы как физические процессы наблюдаются с помощью различных приборов и устройств (осциллографом, вольтметров, приемников). Любая модель отражает ограниченное число наиболее существенных признаков реального физического сигнала. Несущественные признаки сигнала игнорируются для упрощения математического описания сигналов. Общим требованием к математической модели является максимальное приближение к реальному процессу при минимальной сложности модели. Функции, описывающие сигналы могут принимать вещественные и комплексные значения, поэтому часто говорят о вещественных и комплексных моделях сигналов.

Классификация сигналов. По возм-ти предсказания мгн. значений сигнала в любой момент времени разл-ют:

Детерминированные сигналы, т.е. такие сигналы, для которых мгновенные значения для любого момента времени известны и предсказуемы с вероятностью равной единице;

Случайные сигналы, т.е. такие сигналы, значение которых в любой момент времени невозможно предсказать с вероятностью равной единице.

Все сигналы, несущие информацию являются случайными, поскольку полностью детерминированный сигнал (известный) информации не содержит.

Простейшими примерами детерминированного и случайного сигналов являются напряжения сети и напряжения шума соответственно (см. рис.2.1).

В свою очередь случайные и детерминированные сигналы могут подразделяться на непрерывные или аналоговые сигналы и дискретные сигналы, имеющие несколько разновидностей. Если сигнал можно измерять (наблюдать) в любой момент времени, то его называют аналоговым. Такой сигнал существует в любой момент времени. Дискретные сигналы могут наблюдаться и измеряться в дискретные (отдельные) ограниченные по длительности к моменту появления отрезки времени. К дискретным сигналам относятся импульсные сигналы.

На рисунке показаны два вида импульсов. Видеоимпульс и радиоимпульс. При формировании радиоимпульсов видеоимпульс используется как управляющий (модулирующий) сигнал и в этом случае между ними существует аналитическая связь:

При этом называется огибающей радиоимпульса, а функция- его заполнением.

Импульсы принято характеризовать амплитудой A, длительностью , длительностью фронтаи срезаи при необходимости частотойили периодомповторения.

Импульсные сигналы могут быть самых различных видов. В частности различают импульсные сигналы называемые дискретными (см. рис.2.3).

Эта разновидность сигналов может быть представлена математической моделью в виде счетного множества значений функции - где i = 1, 2, 3, ...., k, отсчитываемых в дискретные моменты времени. Шаг дискретизации сигнала по времени и по амплитуде обычно величина постоянная для данного типа сигнала, т.е. минимальное приращение сигнала

Каждое из значений конечного множества S можно представить в двоичной системе исчисления в виде числа: - 10101;- 11001;- 10111. Такие сигналы называют цифровыми.

Классификация радиосистем и решаемых ими задач

По выполняемым функциям информационные радиосистемы могут быть разделены на следующие классы:

передачи информации (радиосвязь, радиовещание, телевидение);

извлечения информации (радиолокация, радионавигация, радиоастрономия, радиоизмерения и т.д.);

разрушения информации (радиопротиводействие);

управления различными процессами и объектами (беспилотные летательные аппараты и др.);

комбинированные.

В системе передачи информации имеется источник информации и ее получатель. В радиосистеме извлечения информации информация как таковая не передается, а извлекается или из собственных сигналов, излученных в направлении на исследуемый объект и отраженных от него, или из сигналов других радиосистем, или из собственного радиоизлучения различных объектов.

Радиосистемы разрушения информации служат для создания помех нормальной работе конкурирующей радиосистемы путем излучения мешающего сигнала, или приема, умышленного искажения и переизлучения сигнала.

В радиосистемах управления решается задача выполнения объектом некоторой команды, посылаемой с пульта управления. Командные сигналы являются информацией для следящего устройства, выполняющего команду.

Основными задачами, решаемыми радиосистемой при приеме информации, являются:

Обнаружение сигнала на фоне помехи.

Различение сигналов на фоне помехи.

Оценка параметров сигнала.

Воспроизведение сообщения.

Наиболее просто решается первая задача, в которой с заданными вероятностями правильного обнаружения и ложной тревоги следует принять решение о наличии известного сигнала в принятом сообщении. Чем выше уровень задачи, тем сложнее становится схема принимающего устройства.

2. Энергия, мощность, ортогональность и когерентность сигналов. Взаимная энергия сигналов (интеграл похожести). Понятие нормы сигнала.

Сигнал – это материальный носитель информации (данных), которая передается от источника к потребителю. Может представлять собой физические сигналы или математические модели.

Сигналы могут быть аналоговыми и дискретными.

Аналоговый (непрерывный) сигнал отражается некоторой физической величиной, изменяющейся в заданном интервале времени, например, тембром или силой звука.

Приведем пример непрерывного сообщения. Человеческая речь, передаваемая модулированной звуковой волной; параметром сигнала в этом случае является давление, создаваемое этой волной в точке нахождения приемника – человеческого уха.

Дискретный (цифровой) сигнал слагается из счетного множества информационных элементов.

Параметр сигнала принимает последовательное во времени конечное число значений.

Набор самых «мелких» элементов дискретного сигнала называется алфавитом, а сам дискретный сигнал называют также сообщением.

Сообщение, передаваемой с помощью таких сигналов – дискретное.

Информация, передаваемая источником – дискретная.

Примером дискретного сообщения может быть процесс чтения книги, информация в которой представлена текстом, т.е. дискретной последовательностью отдельных значков (букв).

Аналоговый сигнал может быть преобразован в дискретный. Такой процесс называется дискретизацией.

Непрерывное сообщение может быть представлено непрерывной функцией, заданной на некотором отрезке [а, b] (рис. 2.1). Непрерывное сообщение можно преобразовать в дискретное (такая процедура называется дискретизацией).

Рис. 2.1. Процесс дискретизации

Для этого из бесконечного множества значений этой функции (параметра сигнала) выбирается их определенное число, которое приближенно может характеризовать остальные значения. Полученная последовательность значений функции у 1 , у 2 , ... у n . является дискретным представлением непрерывной функции, точность которого можно неограниченно улучшать путем уменьшения длин отрезков разбиения области значений аргумента.

Таким образом, любое сообщение может быть представлено как дискретное, иначе говоря, последовательностью знаков некоторого алфавита.

Возможность дискретизации непрерывного сигнала с любой желаемой точностью (для возрастания точности достаточно уменьшить шаг) принципиально важна с точки зрения информатики. Компьютер – цифровая машина, т. е. внутреннее представление информации в нем дискретно. Дискретизация входной информации (если она непрерывна) позволяет сделать ее пригодной для компьютерной обработки.

Кодирование сигналов

Для автоматизации работы с данными, относящимися к различным типам, очень важно унифицировать их форму представления – для этого обычно используется прием кодирования, то есть выражение данных одного типа через данные другого типа.

Под кодированием сигнала понимают:

· его представление в определенной форме, удобной или пригодной для последующего использования сигнала;

· правило, описывающее отображение одного набора знаков в другой набор знаков.

Кодированию подлежат как отдельные символы исходного алфавита, так и их комбинации.

Приведем пример.

Дана таблица соответствия между натуральными числами трех систем счисления.

Эту таблицу можно рассматривать как некоторое правило, описывающее отображение набора знаков десятичной системы счисления в двоичную и шестнадцатеричную. Тогда исходный алфавит – десятичные цифры от 0 до 9, а кодовые алфавиты – это 0 и 1 для двоичной системы; цифры от 0 до 9 и символы {A, B, C, D, E, F} – для шестнадцатеричной.

Виды кодирования в зависимости от целей кодирования.

1. Кодирование по образцу используется всякий раз при вводе информации в компьютер для ее внутреннего представления.

Данный вид кодирования применяется для представления дискретного сигнала на том или ином машинном носителе.

Большинство кодов, используемых в информатике для кодирования по образцу, имеют одинаковую длину и используют двоичную систему для представления кода (и, возможно, шестнадцатеричную как средство промежуточного представления).

В данном виде кодирования используются:

a) прямые коды.

Применяются для представления в ЭВМ числовых данных и используют двоичную систему счисления. Могут использоваться для кодирования и нечисловых данных.

b) ASCII–коды.

Наиболее распространенным является код ASCII (American Standard Code for Information Interchange), который используется для внутреннего представления символьной информации в операционной системе MS DOS, в Блокноте операционной системы Windows’xx, а также для кодирования текстовых файлов в Интернет.

c) коды, учитывающие частоту символов.

В некоторых системах кодирования значение кода определяется частотой кодируемого символа. Как правило, такие частоты известны для букв алфавитов естественных языков, например, английского или русского, и используются уже давно при размещении клавиш клавиатуры: наиболее часто используемые буквы располагаются на клавишах в середине клавиатуры, наиболее редко используемые – на периферии, что создает удобство работы для человека.

2. Криптографическое кодирование, или шифрование используется, когда нужно защитить информацию от несанкционированного доступа.

3. Эффективное, или оптимальное, кодирование используется для устранения избыточности информации, т.е. снижения ее объема, например, в архиваторах.

Для кодирования символов исходного алфавита используют двоичные коды переменной длины: чем больше частота символа, тем короче его код.
Эффективность кода определяется средним числом двоичных разрядов для кодирования одного символа.

4. Помехозащитное, или помехоустойчивое, кодирование используется для обеспечения заданной достоверности в случае, когда на сигнал накладывается помеха, например, при передаче информации по каналам связи.

В качестве базового кода, который подвергается помехозащитному кодированию, используется двоичный код постоянной длины. Такой исходный (базовый) код называется первичным, поскольку подвергается модификации.

Данные

Термин «данные»

Под данными понимается:

1) представление информации в формализованном (закодированном) виде, позволяющем хранить, передавать или обрабатывать её с помощью технических средств;

2) зарегистрированные сигналы.

Носителями данных могут быть:

· бумага – самый распространённый носитель. Данные регистрируются путем изменения оптических характеристик ее поверхности;

· CD–ROM. Используется изменение оптических свойств в устройствах, осуществляющих запись лазерным лучом на пластмассовых носителях с отражающим покрытием;

· магнитные ленты и диски – используют изменение магнитных свойств.

Операции с данными

С данными можно производить различные операции:

· сбор данных – накопление данных с целью обеспечения достаточной полноты информации для принятия решений;

· формализация данных – приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, чтобы сделать их сопоставимыми между собой, то есть повысить их уровень доступности;

· фильтрация данных – отсеивание «лишних» данных, в которых нет необходимости для принятия решений; при этом должен уменьшаться уровень «шума», а достоверность и адекватность данных должны возрастать;

· сортировка данных – упорядочение данных по заданному признаку с целью удобства использования; повышает доступность информации;

· группировка данных – объединение данных по заданному признаку с целью повышения удобства использования; повышает доступность информации;

· архивация данных – организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме; служит для снижения экономических затрат на хранение данных и повышает общую надежность информационного процесса в целом;

· защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных;

· транспортировка данных – прием и передача (доставка и поставка) данных между удаленными участниками информационного процесса; при этом источник данных в информатике принято называть сервером, а потребителя – клиентом;

· преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую.

Лекция 1

Основные типы сигналов и их математическое описание.

Основные типы сигналов: аналоговый, дискретный, цифровой.

Аналоговый - это сигнал, непрерывный во времени и по состоянию (рис.1а). Сигнал описывается непрерывной (или кусочно-непрерывной) функцией Х (t ). При этом и аргумент и сама функция могут принимать любые значения из некоторых интервалов:

t " ≤ t ≤ t "" , x " ≤ x ≤ x "".

Дискретный - это сигнал, дискретный во времени и непрерывный по состоянию (рис.1б). Описывается решетчатой функцией Х (n * T ), где n - номер отсчета (1,2,3,…). Интервал Т называют период дискретизации, а обратную величину f д=1/Т – частота дискретизации. Решетчатая функция определена только в моменты времени n * T и может только в эти моменты принимать любые значения из некоторого интервала x " ≤ x ≤ x "". Значения решетчатой функции, а соответственно и самого сигнала в моменты времени n * T , называют отсчетами. (Дискретный сигнал может быть как вещественным, так и комплексным).

Цифровой - это сигнал, дискретный как во времени, так и по состоянию (рис.1в). Сигналы этого типа так же описываются решетчатыми функциями Х ц(n * T ), которые могут принимать лишь конечное число значений из некоторого конечного интервала x " ≤ x ≤ x "". Эти значения называются уровнями квантования, а соответствующие функции – квантованными.

При анализе дискретных сигналов удобно пользоваться нормированным временем
, иначе , т.е. номер отсчета дискретного сигнала может интерпретироваться как нормированное время. При переходе нормированному времени дискретный сигнал можно рассматривать как функцию целочисленной переменной n . То есть далее Х (n ) равнозначно Х (n · T ).

Нормирование частоты.

По теореме Котельникова максимальная частота аналогового сигнала f в не должна быть более f д/2. Поэтому все дискретные сигналы целесообразно рассматривать в диапазоне . При этом вводится понятие нормированной частоты

или

и рассматривать дискретный сигнал f в области

или

Применение нормированной частоты позволяет исследовать частотные характеристики дискретных систем и спектры дискретных сигналов в единой полосе частот. Для ЦОС важны не абсолютные значения частоты сигнала и частоты дискретизации, а их отношение, т.е. значение нормированной частоты.

Например для 2х дискретных косинусоид:

где

В итоге:

Дискретные сигналы их одинаковы, так как равны их нормированные частоты, они, лишь, по разному будут во времени.

В общем случае дискретная косинусоида в области нормированных частот имеет вид:

Обобщенная схема Цифровой обработки сигнала.

Процесс ЦОС включает 3 этапа:

Формирователь последовательности чисел Х(n * T ) из аналогового сигнала x (t ) ;

Преобразование последовательности Х(n * T ) по заданному алгоритму цифровым процессором обработки сигналов (ЦПОС) в новую, выходную числовую последовательность y(n * T ) ;

Формирование результирующего аналогового сигнала y (t ) из последовательности y (n * T ).

Частота дискретизации f д выбирается: f д ≥ 2f в.

Реальные сигналы не удовлетворяют этому требованию. Поэтому ставят ФНЧ, ограничивающий спектр. Так как энергия реальных сигналов уменьшается с ростом частоты, то искажения вносимые ФНЧ незначительны (рис.3 а и б), а также спектры ниже:

Уровни квантования (рис 1.в.) кодируются двоичными числами, поэтому на выходе АЦП имеем последовательность двоичных чисел
. Цифровой сигнал
отличается от дискретного
на величину:

Ошибка квантования.

Для её снижения необходимо увеличивать количество уровней квантования. Дискретный сигнал поступает в ЦПОС, который по алгоритму каждому входному отчету ставит в однозначное соответствие выходной сигнал
. При этом количество операций (умножений, сложений, инверсий, пересылок и т.д.) для получения одного отсчета может исчисляться сколько угодно. Однако период обработки (время вычисления) не может быть больше периода дискретизации . А это может быть лишь, если тактовая частота f Т ЦПОС >> f Д.

Далее ЦАП формирует ступенчатый аналоговый сигнал (t ), ступеньки которого сглаживаются фильтром, получая аналоговый y (t ).

Сигнал определяется как напряжение или ток, который может быть передан как сообщение или как информация. По своей природе все сигналы являются аналоговыми, будь то сигнал постоянного илипеременного тока, цифровой или импульсный. Тем не менее, принято делать различие между аналоговыми и цифровыми сигналами.

Цифровым сигналом называется сигнал, определённым образом обработанный и преобразованный в цифры. Обычно эти цифровые сигналы связаны с реальными аналоговыми сигналами, но иногда между ними и нет связи. В качестве примера можно привести передачу данных в локальных вычислительных сетях (LAN) или в других высокоскоростных сетях.

В случае цифровой обработки сигнала (ЦОС) аналоговый сигнал преобразуется в двоичную форму устройством, которое называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается арифметическим цифровым сигнальным процессором (DSP). После обработки содержащаяся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую форму с использованием цифро-аналогового преобразователя (ЦАП).

Другой ключевой концепцией в определении сигнала является тот факт, что сигнал всегда несет некоторую информацию. Это ведет нас к ключевой проблеме обработки физических аналоговых сигналов — проблеме извлечения информации.

Цели обработки сигналов.

Главная цель обработки сигналов заключается в необходимости получения содержащейся в них информации. Эта информация обычно присутствует в амплитуде сигнала (абсолютной или относительной), в частоте или в спектральном составе, в фазе или в относительных временных зависимостях нескольких сигналов.

Как только желаемая информация будет извлечена из сигнала, она может быть использована различными способами. В некоторых случаях желательно переформатировать информацию, содержащуюся в сигнале.

В частности, изменение формата сигнала происходит при передаче звукового сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным разделением (FDMA). В этом случае используются аналоговые методы, чтобы разместить несколько голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию СВЧ диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель.

В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется в цифровую с использованием АЦП. Цифровая информация, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением, TDMA) и передается по последовательной цифровой линии связи (как в ИКМ-системе).

Еще одна причина обработки сигналов заключается в сжатии полосы частот сигнала (без существенной потери информации) с последующим форматированием и передачей информации на пониженных скоростях, что позволяет сузить требуемую полосу пропускания канала. В высокоскоростных модемах и системах адаптивной импульсно-кодовой модуляции (ADPCM) широко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), так же как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука MPEG, в телевидении высокой четкости (HDTV).

Промышленные системы сбора данных и системы управления используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют процессом. Обратите внимание, что эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала (signal conditioners) и DSP (или микроконтроллеров).

В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью является восстановление сигнала. Такие методы, как фильтрация, автокорреляция, свертка и т.д., часто используются для выполнения этой задачи и в аналоговой, и в цифровой областях.

ЦЕЛИ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

• Извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие,временные соотношения)
• Преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов FDMA, TDMA, CDMA)
• Сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение HDTV, сжатие MPEG)
• Формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами)
• Выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка)
• Выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей обработки (БПФ)

Формирование сигналов

В большинстве приведенных ситуаций (связанных с использованием DSP-технологий), необходимы как АЦП, так и ЦАП. Тем не менее, в ряде случаев требуется только ЦАП, когда аналоговые сигналы могут быть непосредственно сгенерированы на основе DSP и ЦАП. Хорошим примером являются дисплеи с разверткой видеоизображения, в которых сгенерированный в цифровой форме сигнал управляет видеоизображением или блоком RAMDAC (преобразователем массива пиксельных значений из цифровой в аналоговую форму).

Другой пример — это искусственно синтезируемые музыка и речь. В действительности, при генерации физических аналоговых сигналов с использованием только цифровых методов полагаются на информацию, предварительно полученную из источников подобных физических аналоговых сигналов. В системах отображения данные на дисплее должны донести соответствующую информацию оператору. При разработке звуковых систем задаются статистическими свойствами генерируемых звуков, которые были предварительно определены с помощью широкого использования методов ЦОС (источник звука, микрофон, предварительный усилитель, АЦП и т.д.).

Методы и технологии обработки сигналов

Сигналы могут быть обработаны с использованием аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов, или ASP), цифровых методов (цифровой обработки сигналов, или DSP) или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов, или MSP). В некоторых случаях выбор методов ясен, в других случаях нет ясности в выборе и принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях.

Что касается DSP, то главное отличие его от традиционного компьютерного анализа данных заключается в высокой скорости и эффективности выполнения сложных функций цифровой обработки, таких как фильтрация, анализ с использованием и сжатие данных в реальном масштабе времени.

Термин "комбинированная обработка сигналов" подразумевает, что системой выполняется и аналоговая, и цифровая обработка. Такая система может быть реализована в виде печатной платы, гибридной интегральной схемы (ИС) или отдельного кристалла с интегрированными элементами. АЦП и ЦАП рассматриваются как устройства комбинированной обработки сигналов, так как в каждом из них реализованы и аналоговые, и цифровые функции.

Недавние успехи технологии создания микросхем с очень высокой степенью интеграции (VLSI) позволяют осуществлять комплексную (цифровую и аналоговую) обработку на одном кристалле. Сама природа ЦОС подразумевает, что эти функции могут быть выполнены в режиме реального масштаба времени.

Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигналов

Сегодняшний инженер стоит перед выбором надлежащей комбинации аналоговых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невозможно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т.д.) являются аналоговыми устройствами.

Некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов как аналоговым так и цифровым методом. Цепи нормализации сигнала — это аналоговые процессоры, выполняющие такие функции как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, эквалайзерами и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная или активная).

Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рисунке 1. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В остальных областях изображена реализация DSP. Обратите внимание, что, как только выбрана DSP технология, следующим решением должно быть определение местоположения АЦП в тракте обработки сигнала.

ОБРАБОТКА АНАЛОГОВЫХ И ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ

Рисунок 1. Способы обработки сигналов

Вообще, поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки аналогового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динамического диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле и т.д. Все упомянутые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему.

При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высокими частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП /ЦАП.

В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 mV непосредственно, без последующей нормализации (например серия AD773x).

На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования-декодирования&nbp;— кодеки (Analog Front End, AFE), которые имеют встроенную в микросхему аналоговую схему, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322).

Существуют также видео-кодеки (AFE) для таких задач, как обработка изображения с помощью ПЗС (CCD), и другие (например, серии AD9814, AD9816, и AD984X).

Пример реализации

В качестве примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц.

Цифровой фильтр реализован в виде типовой цифровой системы, показанной на рисунок 2. Обратите внимание, что в диаграмме принято несколько неявных допущений. Во -первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП /ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамического диапазона. Во -вторых, для того, чтобы закончить все свои вычисления в пределах интервала дискретизации (1/f s), устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В -третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах ограничения и восстановления спектра сигнала (anti-aliasing filter и anti-imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры.

Рисунок 2. Структурная схема цифрового фильтра

Требуемая частота среза обоих фильтров — 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется первого рода шестого порядка (характеризуется наличием пульсаций коэффициента передачив полосе пропускания и отсутствием пульсаций вне полосы пропускания). Его характеристики представлены на рисунке 2. На практике этот фильтр может быть представлен тремя фильтрами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шестого порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требованиям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.

Представленный же на рисунке 2 цифровой КИХ-фильтр со 129 коэффициентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием аналоговых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не подвержен дрейфу параметров, так как частота синхронизации фильтра стабилизирована кварцевым резонатором. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением (MAC) для вычисления выходного отсчёта. Эти вычисления должны быть закончены в пределах интервала дискретизации 1/fs, чтобы обеспечить работу в реальном масштабе времени. В этом примере частота дискретизации равна 10 кГц, поэтому для обработки достаточно 100 мкс, если не требуется производить существенных дополнительных вычислений. Семейство DSP ADSP-21xx может закончить весь процесс умножения с накоплением (и другие функции, необходимые для реализации фильтра) за один командный цикл. Поэтому фильтр со 129 коэффициентами требует быстродействия более 129/100 мкс = 1,3 миллиона операций с секунду (MIPS). Существующие DSP имеют намного большее быстродействие и, таким образом, не являются ограничивающим фактором для этих приложений. Быстродействие серии 16-разрядных ADSP-218x с фиксированной точкой достигает 75MIPS. В листинге 1 приведен ассемблерный код, реализующий фильтр на DSP процессорах семейства ADSP-21xx. Обратите внимание, что фактические строки исполняемого кода помечены стрелками; остальное — это комментарии.

Рисунок 3. аналогового и цифрового фильтров

Конечно, на практике имеется много других факторов, рассматриваемых при сравнительной оценке аналоговых и цифровых фильтров или аналоговых и цифровых методов обработки сигнала вообще. В современных системах обработки сигналов комбинируются аналоговые и цифровые методы реализации желаемой функции и используются преимущества лучших методов, как аналоговых, так и цифровых.

ПРОГРАММА НА АССЕМБЛЕРЕ:
FIR ФИЛЬТР ДЛЯ ADSP-21XX (ОДИНАРНАЯ ТОЧНОСТЬ)

MODULE fir_sub; { Подпрограмма КИХ фильтра Параметры вызова подпрограммы I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра L0 = Длина фильтра (N) L4 = Длина фильтра (N) M1,M5 = 1 CNTR = Длина фильтра - 1 (N-1) Возвращаемые значения MR1 = Результат суммирования (округлённый и ограниченный) I0 --> Наиболее старые данные в линии задержки I4 --> Начало таблицы коэффициентов фильтра Изменяемые регистры MX0,MY0,MR Время работы (N - 1) + 6 cycles = N + 5 cycles Все коэффициенты записаны в формате 1.15 } .ENTRY fir; fir: MR=0, MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5) CNTR = N-1; DO convolution UNTIL CE; convolution: MR=MR+MX0*MY0(SS), MX0=DM(I0,M1), MY0=PM(I4,M5); MR=MR+MX0*MY0(RND); IF MV SAT MR; RTS; .ENDMOD; ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

• Цифровая обработка сигналов;
  • Ширина спектра обрабатываемого сигнала ограничена частотой дискретизации АЦП/ЦАП
    • Помните о критерии Найквиста и теореме Котельникова
  • ограничен разрядностью АЦП /ЦАП
  • Производительность процессора DSP ограничивает объем обработки сигнала, так как:
    • Для работы в реальном масштабе времени все вычисления, производимые сигнальным процессором, должны быть закончены в течение интервала дискретизации, равного 1/f s
• Не забывайте об аналоговой обработке сигнала
  • высокочастотной /радиочастотной фильтрации, модуляции, демодуляции
  • аналоговых ограничивающих и восстанавливающих спектр фильтрах (обычно ФНЧ) для АЦП и ЦАП
  • там, где диктуют здравый смысл и стоимость реализации

Литература:

Вместе со статьей "Виды сигналов" читают: