![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Цифровая обработка сигнала (Digital Signal processing) |
Устройства, которые позволяют вводить сигналы в ЭВМ, называются АЦП. Любой сигнал содержит шумы, которые искажают последний сигнал, тем самым, мешая обработке сигнала. Метод обработки сигналов.Существует 3 способа обработки сигналов: 1 способ – полосовые фильтры. 2 способ – линейные предсказания. 3 способ – дискретное преобразование Фурье. Применение методов обработки сигналов. 1) Выделение наиболее информативных признаков из имеющегося сигнала. 2) Создание векадерной техники. 3) Создание речевых систем для автоматической распознавания речи. 4) Проблема синтеза речи или создание искусственного голоса. 5) Системы распознавания речи.Классификация: Это такие устройства, которые позволяют отредактировать устный сигнал в команды Классы систем: 1) автоматическое распознавание изолированных слов (когда пользователь пословно производит команды). 2) Автоматическое распознавание слитной речи (устройства, которые в состоянии отделить слова). 3) Система понимания речи (системы, которые не требуют отделять слова, а которые должны их понимать и дополнять). 4) Системы синтеза речи или сигналы создания искусственного голоса. А) форматный синтез или синтез по правилам (когда выходной сигнал получается при сложной математической обработки). Б) компилятивный метод (этот метод: суть: предварительное изучение и выделение ярких моментов). Параметры распознавания систем: 1. По объему словаря. 2. Оценить по точности распознавания речи, которая измеряется в процентах (должно превышать 95%). 3. Система автоматического распознавания речи характеризуется по способу обработки входного сообщения. 4. Система распознавания диктора. Основные информативные признаки речевого сигнала.Любой речевой сигнал характеризуется следующими признаками, которые можно использовать для того, чтобы синтезировать исходный сигнал. Признаки: 1) Энергия сигнала – количество отчетов 2) Основная частота. - определяет длину речевого тракта 3) Форманты - определяет концентрацию энергии речевого сигнала по частоте и характеризует гласные звуки. Они используются для классификации гласных звуков. - характеризует свойства диктора. 4) Мгновенная частота. Это количество перехода сигнала через нуль. Этот признак используется для классификации шумных звуков и гласных. 5) Мгновенная амплитуда сигнала. Аналогичные признаки выделяются из речевого сигнала после его фильтрования по полосовым фильтрам. В результате получается компактные речевые признаки входного сигнала. Объем памяти получается необходимым намного меньше. Основной тон - это очень полезный признак и используется для динамической сегментации входного сигнала, который приводит к более точной обработке входного сигнала. Первая и вторая форманта - используются для классификации и распознавания гласных звуков. Признак - используется для определения взрывных звуков (т, с, ш и т.д.) Структура распознавания входных сообщений. Модель сигнала Гипотеза фонем Предсказатель букв Предсказатель слов Методы распознавания, используемые в системах обработки речевых сигналов. 1) Статистические методы. 2) Лингвистические методы (структурирование).
3) Нейронные сети. Тема: Типы сигналов и связи между сигналами различных типов. 1) Классификация сигналов. 2) Связи между аналоговыми и дискретными сигналами. 3) Связь между дискретными и цифровыми сигналами. 4) Дискретная Дельта – Функция. - функцию, любую последовательность X( ) можно представить в следующей форме: Тема: Z–преобразования и преобразования Фурье. 1) Прямое Z–преобразование. 2) Основные свойства прямого Z–преобразования. 3) Обратное Z–преобразование. 4) Преобразование Фурье.1. Прямое Z–преобразование X(Z) последовательность X( ) определяется следующей формулой: Z–преобразование имеет смысл только в том случае, если функция X( ) сходится.Пример: В теории обработки цифровых сигналов могут быть использованы: 1 1/(1-Z-1) (-1) 1/(1 Z-1) Z-1/(1-Z-1)2 Вот эти Z–преобразования имеют различные формы записи и могут использоваться для описания передаточных функций цифровых фильтров, которые используются для обработки цифровых сигналов. X( ) X(Z) Z–преобразование используют для того, чтобы проектировать цифровые фильтры.2. Основные свойства прямого Z–преобразование. 1. Свойство линейности. Предположим, имеем следующую последовательность дискретного преобразования:X1( ) X2( ) X3( ) X1(Z) X2(Z) X3(Z) Имеем: С1=co s и C2=co s , тогда преобразование является линейным если: X3(Z) = C1X1 (Z) C2X2 (Z) - линейное X3( ) = C1X1( ) C2X2( ) преобразование 2. Свойства сдвига. Утверждает, что если X2( ) = X1(( -m) ), тогда X2(Z) = X1(-m ) X1((-m 1) )Z-1 X1(- )Z-(m-1) Z- mX1(Z) X2(Z) = Z-mX1(Z) X3(Z) = Где с – замкнутый контур в комплексной v плоскости, которая обхватывает все особенности X1 u X2 .3. Обратное Z–преобразование. Оно определяется следующей функцией: Обратное Z–преобразование может быть определено путем вычисления интеграла, который можно записать следующим образом: Обратное Z–преобразование может быть определено путем вычисления интеграла, если этот интеграл не расходится. Z–преобразование используется при проектировании фильтров и характеристик спектральных. Тема: Ma Lab – основные возможности и функции по дискретной обработке сигналов. Ma Lab – пакет прикладных программ по основным функциям обработки. Задачи: - Можно проектировать фильтры. - Выполнять частотный и спектральный анализ сигналов. - Выделение признаков из дискретного сигнала и моделирование параметров. . Фильтрация Пакет позволяет выполнять фильтрацию сигнала а с помощью следующих типов фильтра: а) Низкочастотные. б) Полосовые. в) Высокочастотные. . Этот пакет позволяет выплнять спектральный анализ, ДПФ(дискретное преобразование Фурье), выполнять непрерывные преобразования Фурье, можно выполнять Z–преобразования сигнала. В интервальном режиме можно проектировать сигналы определенной формы. Можно моделировать сигнал. . Основные свойства прямого Z–преобразования. 1. Свойство линейности. X1( ) X2( ) X3( ) с1,с2 X1(Z) X2(Z) X3(Z) 2. Сдвиг. . Другой метод обработки сигналов это метод преобразования ряда Фурье. X( ) – показывает комплексную функцию Х(еj), которая выглядит: Спектр сигнала можно получить с помощью Z–преобразования если подставить: Из свойства линейности Z–преобразования следует свойство линейности Фурье преобразования.
Из свойства сдвига, мы можем написать следующим образом: K= 0, -1 – прямое = 0, -1 – обратное X( ) = ( =0, -1) X(K)последовательность из частотных отсчетов, где Эти преобразования можно представить в матричной форме: X = W X W – окно расчета - окно Хэминга ДПФ и ОПФ – выполняются над конечной последовательностью из – отсчетов и этот вид преобразования дает возможность определить спектральную плотность мощности сигнала, амплитуду и фазу отдельных частот. S1 S1 = a1si (w ) S2 S2 = a2si (w2 ) S3 S3 = a3si (w3 ) Спектральная плотность сигналаЕ wF1 u F2 –несет смысл сообщения F3 и т.д. – несет источник информации. Свойства дискретного преобразования Фурье.1) Линейность. Имеются 2 сигнала х(к) у(к) aх( ) by( ) тогда получается ax(k) by(k)=ax( ) by( )2) Свойство сдвига. Х(к) X( ) – путем сдвига на 0 отсчетов, тогда дискретное Y( ) преобразование Фурье будет: X( ) Тема: Случайные последовательности и их характеристики. Любой сигнал который подвергается обработке в какой-то степени является случайным сигналом, который изменяется по времени и по частоте. Последовательность X( ) является случайной, если каждый ее элемент является случайной величиной. Характеристики: 1) Математическое ожидание. -1 2) Дисперсия. Дисперсия сигнала для непрерывной случайной величины определяется так: 95% 3) Авто корреляция. Корреляция – связь между нынешним и предыдущим состоянием. - среднее значение или математическое ожидание. Авто корреляционная функция является мерой связей между случайными последовательностями. Если значение r(m)=0, то нет никакой связи межу случайными последовательностями.4) Спектральная плотность или мощность стационарной случайной последовательности.Спектральная плотность сигнала ----- есть средняя мощность последовательности ----- , приходящейся на достаточно узкую полосу частот. Эта функция связана с преобразованием Фурье, и имеет следующий вид: Тема: Виды окон анализа.Проблемы: 1) Для того, чтобы обрабатывать сигнал в начале он превращается в дискретном виде (необходимо решить проблему точности при вставлении сигнала, как по частям, так и по уровню).2) Выбор ширины окна анализа сигнала и типа окна анализа. Ширина окна берется исходя из периодичности сигнала. Если ширина окна близка или в точности совпадает с периодичностью сигнала, то это наиболее оптимальный способ выбора ширины окна. Для речевых сигналов ширина окна должна быть равна периоду основного тона сигнала. Т0 Тип окна - используются несколько типов: а) прямоугольное окно. Частотная характеристика этого окна выглядит так: б) Окно Хэмминга. Окно Хэмминга отличается от прямоугольного окна и описывается следующей формулой: Достоинства: 1) Она сглаживает боковые вклады в результат обработки. 2) Ширина сдвига окна меньше ширины всего окна. в) Окно Кайзера. - co s Тема: Расчеты цифровых фильтров.Случайные сигналы можно исследовать: 2. В области частот. Этот способ позволяет найти компоненты периодических сигналов, которые формируют или образуют случайные сигналы. а) Преобразованием Фурье. Сигналы можно разделить на 3 гармоники. б) С помощью полосовых фильтров. 2. Во временной области.
Для старых 3D-фильмов использовались два проектора и анаглифические (красно-синие) очки, с которыми при наклоне головы изображение двоилось. 3D-очки Saibex 3d-640Pro. С помощью этого гаджета можно создать персональную трехмерную реальность. Или просто смотреть видео Изготовители сосредоточили усилия не только на продуктах для 3D-фильмов, но и на домашних устройствах, таких, как HDTV (телевизоры высокой четкости) для воспроизведения 3D-изображений, цифровые 3D-камеры иP360-градусные 3D-сканеры. Мы расскажем об этих и других удивительных 3D-продуктах, уже существующих и ожидаемых в будущем. HDTV для воспроизведения 3D-изображений Следующий за HDTV важный этап 3D-телевидение высокой четкости. В настоящее время на рынке 3D HDTV лидируют компании Samsung и Mitsubishi. В 2007Pг. вPTexas Instruments была разработана первая телевизионная 3D-технология DLP (digital light processing цифровая обработка света). Компания Samsung использовала ее в своей новой линии телевизоров высокой четкости 3D-Ready DLP HDTV, «оснащенных технологическими средствами, которые при построении изображений для левого и правого глаза, необходимых для получения стереоскопического отображения, превосходят в скорости цифровые устройства с микрозеркалами (digital micromirror device, DMD)»
1. Старая пластинка: Что такое цифровой звук и реставрация звука с помощью цифровой обработки
3. Цифровая обработка сигналов
9. Словарь специальных терминов по цифровой обработке информации
10. Аналого-цифровое и цифро-аналоговое преобразование сигналов
12. ПЗС в устройствах обработки сигналов памяти и приемниках изображения
13. Цифровые системы передачи телефонных сигналов
15. Великобритания (расширенный вариант реферата 9490)
17. Правовое регулирование электронной цифровой подписи в России
18. Художественная обработка металлов
19. Несколько рефератов по культурологии
20. Реферат по научной монографии А.Н. Троицкого «Александр I и Наполеон» Москва, «Высшая школа»1994 г.
21. Методы компьютерной обработки статистических данных
26. Создание автоматизированной системы обработки экономической информации
27. Организация автоматизированной обработки информации в коммерческих сетях
29. Организация и применение микропроцессорных систем обработки данных и управления
30. Скорость обработки запросов на SQL серверах
31. Анализ пакетов обработки экспериментальных данных SABR и BOOTSTRAP
32. Разработка приложений на языке VBA в среде MS EXCEL по обработке данных для заданных объектов
33. Системы обработки информации - язык баз данных SQL со средствами поддержания целостности
34. Обработка текстовых файлов на языке Турбо Паскаль
36. Использование полей и закладок для редактирования и обработки информации в документах Word
37. Процессоры обработки текстовой информации
41. Приборы для регистрации электрических, акустических и тепловых сигналов организма человека
42. Анализ причин осложнений вторичной хирургической обработки гнойных ран
43. Субъект преступления ("подновлённая" версия реферата 6762)
46. Цифровые технологии и политика
47. Обработка деталей резанием
48. Обработка металлов резанием
49. Термическая обработка металлов. Композиционные материалы
50. Электролитная обработка полосы
51. Смазки при обработке металлов давлением
52. Цифровые фото- и видеокамеры
53. Цифровые машины фирмы Xeikon
57. Гидромеханизированная технология обработки угольного пласта в условиях проектируемой шахты
61. Технологическая карта механической обработки зубчатого колеса
62. Технологический процесс обработки детали полумуфта
63. "Цифровые фотоаппараты, как средство съема визуально - оптической информации"
64. Механическая, кулинарная обработка рыбы
65. Психология труда (Обзорный реферат по психологии труда)
67. Автоматизация проектирования цифровых СБИС на базе матриц Вайнбергера и транзисторных матриц
68. Методичка для курсового проектирования по ПТЦА (прикладная теория цифровых автоматов)
69. Радиотехнические цепи и сигналы
73. Разработка цифрового таймера
75. Усиление входного аналогового сигнала до заданного уровня и преобразовывание его в цифровой
76. Радиолиния передачи цифровой командной информации с наземного пункта управления на борт ИСЗ
77. Модуляция. Формирование модулированных сигналов
78. ЦАП и АЦП - цифро-аналоговые и аналогово-цифровые преобразователи
79. Комплекс наземного слежения 1К119. Модернизация блока обработки сейсмосигнала
81. Исследование искажений сигналов на выходе фильтра нижних частот
83. Спирография: техника и обработка результатов измерения
84. "Русский Тарзан" (реферат о российском пловце Александре Попове)
85. Реферат по статье П. Вайнгартнера «Сходство и различие между научной и религиозной верой»
89. История развития теории оптимального приема многопозиционных сигналов
90. Обработка экономической информации средствами языка Pascal
91. Развитие цифрового телевидения
93. Византийские начала и их русская обработка
94. реферат
95. Обзорный реферат по творчеству Ф.И. Тютчева
96. Методы получения и обработки маркетинговой информации
97. Первичная статистическая обработка информации
98. Спектральный анализ сигналов электрооптического рассеяния света в аэродисперсной среде
99. Место цифровой рентгенографии в современном алгоритме лучевой диагностики
100. Реферат - Социальная медицина (ЗДРАВООХРАНЕНИЕ КАК СОЦИАЛЬНАЯ СИСТЕМА ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ОБЩЕСТВА)