Что такое сигнал. Виды сигналов. Аналоговый и цифровой сигнал. Типы сигналов и как это действует Различные виды сигналов

Контрольная работа

Типы сигналов

Введение

сигнал электронный датчик

Электроника - наука, занимающаяся изучением взаимодействия электронов или других заряженных частиц с электромагнитными полями и разработкой методов создания электронных приборов и устройств, в которых это взаимодействие используется для передачи, хранения и передачи информации.

Результаты изучения электронных процессов и явлений, а также исследование и разработка методов создания электронных приборов и устройств обуславливают развитие электронной техники по двум направлениям. Первое из них связано с созданием технологий производства и промышленным выпуском электронных приборов различного назначения. Второе направление связано с созданием на основе этих приборов аппаратуры для решения различного рода задач, связанных с передачей, приемом и преобразованием информации в области информатики, вычислительной техники, систем автоматизации технологических процессов и т.д.

Электроника имеет короткую, но богатую событиями историю. Первый ее период связан с простейшими передатчиками и способными воспринимать их сигналы приемниками. Затем наступила эпоха вакуумных ламп. С середины 50-х годов начался новый период в развитии электроники, связанный с появлением полупроводниковых элементов, а затем малых и больших интегральных схем.

Современный этап развития электроники характеризуется появлением микропроцессорных сверхбольших интегральных схем, цифровых сигнальных процессоров, программируемых логических интегральных схем, позволяющих решать задачи обработки сигналов при высоких технико-экономических показателях. Цифровая электроника, преобразившая системы сбора, обработки и передачи информации, немыслима без аналоговых технологий. Именно аналоговые устройства во многом определяют характеристики этих систем.

Электроника исследует вопросы передачи, приема и преобразования информации на основе электромагнитных явлений. Применительно к электронике наряду с передачей сообщений от человека к человеку целесообразно также рассматривать обмен сведениями между человеком и автоматом и между автоматами.

Имеется множество определений понятия информации от наиболее общего философского (информация есть отражение реального мира) до практического (информация есть все сведения, являющиеся объектом хранения, передачи, преобразования).

Передается информация в виде сигналов. Сигнал есть физический процесс, несущий в себе информацию. Сигнал может быть звуковым, световым, в виде почтового отправления и др. Наиболее распространен сигнал в электрической форме в виде зависимости напряжения от времени U(t).

Практически любая электронная система имеет целью своего функционирования то или иное преобразование энергии или преобразование информации. Задачей любой электронной системы управления в самом общем смысле является обработка информации о текущем режиме работы управляемого объекта и выработка на основе этого управляющих сигналов с целью приближения текущего режима работы объекта к заданному режиму. Под обработкой информации в данном случае подразумевается решение тем или иным способом уравнений состояния системы.

Представленный на рис 1.1 объект - это реальный физический объект, многочисленные свойства которого характеризуются различными физическими величинами (ФВ). Он находится в многосторонних и сложных связях с другими объектами. Из всего многообразия этих связей на рис. 1.1 показаны подлежащие измерению входные ФВ Х и выходными ФВ Y, характеризующие состояние объекта. Датчики (первичные преобразователи) обеспечивают преобразование ФВ Х и Y, имеющих в большинстве случаев неэлектрическую природу, в электрические сигналы с сохранением необходимой информации о возмущающих воздействиях и состоянии объекта.

Устройство первичной обработки (УПО) сигналов является неотъемлемой частью системы. Оно обеспечивает сопряжение датчиков с последующими электронными устройствами, осуществляющими предварительную обработку измеряемых физических величин. Как правило, на него возлагаются следующие функции:

·усиление выходных сигналов первичных преобразователей;

·нормализация аналоговых сигналов, т.е. приведение границ шкалы первичного непрерывного сигнала к одному из стандартных диапазонов входного сигнала аналого-цифрового преобразователя измерительного канала (наиболее распространены диапазоны от 0 до 5 В, от -5 В до 5 В и от 0 до 10 В;

·предварительная низкочастотная фильтрация, т.е. ограничение полосы частот первичного непрерывного сигнала с целью снижения влияния на результат измерения помех различного происхождения;

·обеспечение гальванической изоляции между источником аналогового или дискретного сигнала и измерительным и / или статусным каналами системы. В равной степени это относится к изоляции между каналами дискретного вывода системы и управляемым силовым оборудованием. Помимо собственно защиты выходных и входных цепей гальваническая изоляция позволяет снизить влияние на систему помех по цепям заземления за счет полного разделения земли вычислительной системы и земли контролируемого оборудования. Отсутствие гальванической изоляции допускается только в технически обоснованных случаях.

Выходные сигналы устройства первичной обработки преобразуется в цифровую форму устройством, которое называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается цифровым сигнальным процессором. После обработки содержащаяся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую форму с использованием цифро-аналогового преобразователя (ЦАП).

Процессор обрабатывает исходные данные, характеризующие возмущающие воздействия и состояние объекта. Алгоритм обработки определяется объектом измерения, задачей измерения, заключающейся в определении значений выбранных (измеряемых) физических величин (ФВ) с требуемой точностью в заданных условиях, и основными характеристиками измерений.

1. Сигналы

сигнал электронный датчик

Понятие сигнала является одним из основных понятий электроники. Сигнал есть существующий в системе физический процесс, имеющий множество состояний, которые он принимает в соответствии с внешними воздействиями на эту систему. Основным свойством сигнала является то, что он несет информацию о воздействии на эту систему.

Поскольку реальные физические процессы протекают во времени, то в качестве математической модели сигнала, представляющего эти процессы, используют функции времени, отражающие изменения физических процессов.

Сигнал может быть звуковым, световым, в виде почтового отправления и др. Наиболее распространен сигнал в электрической форме в виде зависимости напряжения от времени U(t).

. Классификация сигналов

По роли в передачи конкретной информации сигналы могут быть разделены на полезные и мешающие (помехи). Полезные сигналы переносят заданную информацию, а помехи искажают её, хотя, может быть, и переносят другую информацию.

По степени определенности ожидаемых значений сигнала все сигналы можно разделить на детерминированные сигналы и случайные сигналы. Детерминированным называется сигнал, значение которого в любой момент времени может быть точно определено. Детерминированные сигналы могут быть периодическими и непериодическими.

Периодическим называется сигнал, для которого выполняется условие
s(t) = s (t + kT), где k - любое целое число, Т - период, являющийся конечным отрезком времени. Пример периодического сигнала - гармоническое колебание. .

Здесь Um, T, f0, w0, и j0 - соответственно амплитуда, период, частота, угловая частота и начальная фаза колебания.

К сложным периодическим сигналам можно отнести импульсные сигналы различной формы (электрические импульсы)

Электрический импульс - это кратковременное скачкообразное изменение электрического напряжения или силы тока.

Электрические импульсы тока или напряжения (однополярные) не содержащие высокочастотных колебаний называются видеоимпульсами (рис. 2.2). Электрические импульсы, представляющие собой ограниченные во времени высокочастотные или сверхвысокочастотные электромагнитные колебания, огибающая которых имеет форму видеоимпульса, называются радиоимпульсами.

По характеру изменения во времени различают электрические импульсы прямоугольной, пилообразной, экспоненциальной, колоколобразной и других форм. Реальный видеоимпульс может иметь достаточно сложную форму, которая характеризуется амплитудой А, длительностью импульса tи, длительностью фронта tф и длительностью спада tс, величиной скола вершины DА.

Любой сложный периодический сигнал может быть представлен в виде суммы гармонически колебаний с частотами, кратными основной частоте.

Непериодический сигнал, как правило, ограничен во времени.

Случайным сигналом называют функцию времени, значения которой заранее неизвестны и могут быть предсказаны лишь с некоторой вероятностью. В качестве основных характеристик случайных сигналов принимают:

а) закон распределения вероятности (относительное время пребывания величины сигнала в определенном интервале);

б) спектральное распределение мощности сигнала.

Выходные сигналы датчиков являются отражением некоторых физических процессов. Они, как правило, непрерывны, поскольку большинство физических процессов непрерывны по своей природе. Такие сигналы называются аналоговыми.

Аналоговый сигнал описывается непрерывной (или кусочно-непрерывной) функцией xA(t), причем сама функция, как и ее аргумент, может принимать в заданных пределах любые значения. Аналоговые сигналы достаточно просто генерировать и обрабатывать, однако они позволяют решать относительно простые технические задачи. Работа современных электронных систем основана на использовании дискретных и цифровых сигналов.

Дискретный во времени сигнал получается в результате дискретизации непрерывной функции, представляющей замену непрерывной функции ее мгновенными значениями в дискретные моменты времени. Такой сигнал описывается решетчатой функцией (последовательным временным рядом) S (п?t). Она может принимать любые значения в некотором интервале, в то время как независимая переменная n принимает дискретные значения п = 0, ±1, ±2,…, а?t представляет собой интервал дискретизации.

Квантованный по уровню сигнал получается в результате операции квантование. Суть операции квантования по уровню состоит в том, что в непрерывном динамическом диапазоне аналогового сигнала фиксируется ряд дискретных уровней, называемых уровнями квантования. Текущие значения аналогового сигнала отождествляются с ближайшими уровнями квантования.

Квантование по уровню дискретного во времени сигнала позволяет получить дискретно-квантованный сигнал. Цифровой сигнал получается в результате нумерации уровней квантования дискретно-квантованного сигнала двоичными числами (числами в двоичной системе счисления) и, следовательно, представления отсчетных значений дискретно-квантованного сигнала в форме чисел.

Среди детерминированных сигналов особое место занимают испытательные сигналы, необходимость в существовании которых обусловлена потребностями испытания характеристик разрабатываемых электронных устройств.

Гармоническое колебание. Самым распространенным испытательным сигналом является гармоническое колебание, которое используется в измерительной практике для оценки частотных свойств устройств различного назначения.

Единичный скачок представляет собой безразмерную величину, поэтому умножение сигнала s(t) на функцию единичного скачка равносильно включению этого сигнала в момент t=0:

s (t) при t ³ 0;(t) 1 (t) =

при t < t0.

Дельта-функция. По определению ?-функция удовлетворяет следующим условиям:

0 при t ¹ t0;

d(t - t0) =

При t = t0;

Таким образом, ?-функция равна нулю при всех отличных от нуля значениях аргумента и принимает в точке t = 0 бесконечно большое значение. Площадь под кривой, ограниченной ?-функцией, равна единице.

3. Формы представления детерминированных сигналов

Модели сигналов в виде функции времени предназначены, в первую очередь, для анализа формы сигналов. При решении задач прохождения сигналов сложной формы через какие-либо устройства такая модель сигнала часто не совсем удобна и не позволяет понять суть происходящих в устройствах физических процессов.

Поэтому сигналы представляют набором элементарных (базисных) функций, в качестве которых наиболее часто используют ортогональные гармонические (синусоидальные и косинусоидальные) функции. Выбор именно таких функций обусловлен тем, что они являются, с математической точки зрения, собственными функциями инвариантных во времени линейных систем (систем, параметры которых не зависят от времени), т.е. не изменяют своей формы после прохождения через эти системы. В результате сигнал может быть представлен множеством амплитуд, фаз и частот гармонических функций, совокупность которых называется спектром сигнала.

Таким образом, существуют две формы представления произвольного детерминированного сигнала: временное и частотное (спектральное).

Первая форма представления основана на математической модели сигнала в виде функции времени t:

вторая - на математической модели сигнала в виде функции частоты f, причем, что весьма важно, эта модель существует только в области комплексных функций:

S = (f) = S(jf).

Обе формы представления сигнала связаны между собой парой преобразований Фурье:

При использовании угловой (циклической) частоты w = 2pf преобразования Фурье имеют следующий вид:

Временное представление гармонического колебания имеет следующий вид:

где Um, T, f0, w0, и j0 - соответственно амплитуда, период, частота, угловая частота и начальная фаза колебания.

Для представления такого колебания в частотной области достаточно задать две функции частоты, показывающие, что на частоте w0 амплитуда сигнала равна Um, а начальная фаза равна j0:

Графики временного и частотного представлений гармонического колебания приведены на рис. 2.7, где амплитуда Um и фаза j0 отложены в виде отрезков прямых.

Значения Um =U(w0) и j0 =j(w0) называются соответственно амплитудным и фазовым спектром гармонического колебания, а их совокупность - просто спектром.

Вместо использования в частотной области двух действительных функций можно использовать одну, но комплексную функцию. Для этого запишем временное представление гармонического колебания в комплексной форме:

Если исключить из рассмотрения область отрицательных частот (они физического смысла не имеют), то можно записать:

Где - комплексная амплитуда гармонического колебания, модуль которой равен Um, а аргумент - j0.

4. Цели обработки физических сигналов

Главная цель обработки физических 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, смена формата имеет место при передаче звукового сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным разделением (FDMA). В этом случае аналоговые методы используются, чтобы разместить несколько голосовых каналов в частотном спектре для передачи через радиорелейную станцию микроволнового диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель. В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация сначала преобразуется аналого-цифровым преобразователем в цифровую. Цифровая информация, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением, TDMA) и передается по последовательной цифровой линии связи.

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 широко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), так же как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука, в телевидении высокой четкости.

Программно-аппаратные комплексы для автоматизации измерений во многих случаях используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигналов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют измерительным процессом. Эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала и цифровых процессоров

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

Таким образом, цели преобразования сигналов:

·извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектральные составляющие, временные соотношения);

·преобразование формата сигнала;

·сжатие данных;

·формирование сигналов обратной связи;

·аналого-цифровое преобразование;

·цифро-аналоговое преобразование;

·выделение сигнала из шума.

. Методы обработки физических сигналов

Сигналы могут быть обработаны с использованием:

·аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов);

·цифровых методов (цифровой обработки сигналов);

·или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов).

Устройства, в которых производится обработка аналоговых сигналов (аналоговая обработка), называются аналоговыми (аналоговыми процессорами).

Устройства, в которых производится обработка цифровых сигналов (цифровая обработка), называются цифровыми (цифровыми процессорами).

В некоторых случаях выбор метода обработки ясен, в других случаях нет ясности в выборе и, следовательно, принятие окончательного решения основывается на определенных соображениях, основанных на преимуществах и недостатках указанных методов.

К основным преимуществам цифровых методов обработки сигналов можно отнести:

·возможность реализации сложных алгоритмов обработки сигналов, которые трудно, а зачастую даже невозможно реализовать c помощью аналоговой техники;

·возможность реализации принципа «адаптации» или самонастройки, то есть возможности изменения алгоритма обработки сигнала без физической перестройки устройства (например, зависимости от вида сигнала, поступающего на вход фильтра);

·возможность одновременной обработки нескольких сигналов;

·принципиально достижимая более высокая точность обработки сигнала;

·отсутствие существенного влияния нестабильности параметров цифровых процессоров, вызванной колебаниями температуры, старением, дрейфом нуля, изменением питающих напряжений и другими причинами, на «качество» обработки сигналов;

·большая помехоустойчивость цифровых устройств и меньшие энергетические, временные и частотные «затраты» на передачу цифровых сигналов (по сравнению с передачей аналоговых сигналов);

·более высокий уровень развития цифровых устройств.

К недостаткам цифровых процессоров можно отнести:

·большую сложность по сравнению с аналоговыми устройствами и пока еще более высокую стоимость;

·не столь высокое, как хотелось бы, быстродействие;

·невозможность устранения специфических погрешностей, вызванных дискретизацией, квантованием сигнала и округлениями в процессе вычислений.

Сегодняшний специалист 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, тензорезисторы, пьезоэлектрические кристаллы, головки накопителя на магнитных дисках и т.д.) являются аналоговыми устройствами. Поэтому, некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для дальнейшей обработки сигналов аналоговым или цифровым методом. В действительности, цепи нормализации сигнала - это аналоговые процессоры, выполняющие:

·усиление сигналов в измерительных и предварительных (буферных) усилителях);

·обнаружение сигнала на фоне шума высокоточными усилителями синфазного сигнала;

·динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления);

·фильтрация (пассивная и активная).

Литература

1.Волынский В.А. и др. Электротехника /Б.А. Волынский, Е.Н. Зейн, В.Е. Шатерников: Учеб. пособие для вузов. - М.: Энергоатомиздат, 2011. - 528 с., ил.

2.Касаткин А.С., Немцов М.В. Электротехника: Учеб. пособие для вузов. - 4-е изд., перераб. - М.: Энергоатомиздат, 2003. - 440 с., ил.

.Основы промышленной электроники: Учебник для неэлектротехн. спец. вузов /В.Г. Герасимов, О М. Князьков, А Е. Краснопольский, В.В. Сухоруков; под ред. В.Г. Герасимова. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2006. - 336 с., ил.

.Электротехника и электроника в 3-х кн. Под ред. В.Г. Герасимова Кн.1. Электрические и магнитные цепи. - М.: Высшая шк. - 2006 г.

.Электротехника и электроника в 3-х кн. Под ред. В.Г. Герасимова Кн.2. Электромагнитные устройства и электрические машины. - М.: Высшая шк. - 2007 г.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

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:

Назначение радиоэлектронных устройств, как известно, - получение, преобразование, передача и хранение информации, представленной в форме электрических сигналов. Сигналы, действующие в электронных устройствах, и соответственно сами устройства делят на две большие группы: аналоговые и цифровые.

Аналоговый сигнал - сигнал, непрерывный по уровню и во времени, т. е. такой сигнал существует в любой момент времени и может принимать любой уровень из заданного диапазона.

Квантованный сигнал - сигнал, который может принимать только определенные квантованные значения, соответствующие уровням квантования. Расстояние между двумя соседними уровнями - шаг квантования.

Дискретизированный сигнал - сигнал, значения которого заданы только в моменты времени, называемые моментами дискретизации. Расстояние между соседними моментами дискретизации - шаг дискретизации . При постоянном применима теорема Котельникова: , где - верхняя граничная частота спектра сигнала.

Цифровой сигнал - сигнал, квантованный по уровню и дискретизированный во времени. Квантованные значения цифрового сигнала обычно кодируются некоторым кодом, при этом каждый выделенный в процессе дискретизации отсчет заменяется соответствующим кодовым словом, символы которого имеют два значения - 0 и 1 (рис. 2.1).

Типичными представителями устройств аналоговой электроники являются устройства связи, радиовещания, телевидения. Общие требования, предъявляемые к аналоговым устройствам, - минимальные искажения. Стремление выполнить эти требования приводит к усложнению электрических схем и конструкции устройств. Другая проблема аналоговой электроники - достижение необходимой помехоустойчивости, ибо в аналоговом канале связи шумы принципиально неустранимы.

Цифровые сигналы формируются электронными схемами, транзисторы в которых либо закрыты (ток близок к нулю), либо полностью открыты (напряжение близко к нулю), поэтому на них рассеивается незначительная мощность и надежность цифровых устройств получается более высокой, чем аналоговых.

Цифровые устройства более помехоустойчивы, чем аналоговые, так как небольшие посторонние возмущения не вызывают ошибочного срабатывания устройств. Ошибки появляются только при таких возмущениях, при которых низкий уровень сигнала воспринимается как высокий, или наоборот. В цифровых устройствах можно также применить специальные коды, позволяющие исправить ошибки. В аналоговых устройствах такой возможности нет.

Цифровые устройства нечувствительны к разбросу (в допустимых пределах) параметров и характеристик транзисторов и других элементов схем. Безошибочно изготовленные цифровые устройства не нужно настраивать, а их характеристики полностью повторяемы. Все это очень важно при массовом изготовлении устройств по интегральной технологии. Экономичность производства и эксплуатации цифровых интегральных микросхем привела к тому, что в современных радиоэлектронных устройствах цифровой обработке подвергаются не только цифровые, но и аналоговые сигналы. Распространены цифровые фильтры, регуляторы, перемножители и др. Перед цифровой обработкой аналоговые сигналы преобразуются в цифровые с помощью аналого-цифровых преобразователей (АЦП). Обратное преобразование - восстановление аналоговых сигналов по цифровым - выполняется с помощью цифроаналоговых преобразователей (ЦАП).

При всем многообразии задач, решаемых устройствами цифровой электроники, их функционирование происходит в системах счисления, оперирующих всего двумя цифрами: нуль (0) и единица (1).

Работа цифровых устройств обычно тактируется достаточно высокочастотным генератором тактовых импульсов. В течение одного такта реализуется простейшая микрооперация - чтение, сдвиг, логическая команда и т. п. Информация представляется в виде цифрового слова. Для передачи слов используются два способа - параллельный и последовательный. Последовательное кодирование применяется при обмене информацией между цифровыми устройствами (например, в компьютерных сетях, модемной связи). Обработка информации в цифровых устройствах реализуется при использовании параллельного кодирования информации, обеспечивающего максимальное быстродействие.

Элементную базу для построения цифровых устройств составляют интегральные микросхемы (ИМС), каждая из которых реализуется с использованием определенного числа логических элементов - простейших цифровых устройств, выполняющих элементарные логические операции.

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.