신호 처리

Signal processing
"신호 이론"은 여기서 수정됩니다.신호 이론 또는 신호 이론(경제학)과 혼동하지 마십시오.
전자 신호 처리를 사용한 신호 전송.변환기는 다른 물리적 파형에서 전류 또는 전압 파형으로 신호를 변환한 다음 처리되어 전자파로 전송되고 다른 변환기가 수신하여 최종 형태로 변환합니다.
왼쪽의 신호는 노이즈처럼 보이지만 스펙트럼 밀도 추정으로 알려진 신호 처리 기술은 잘 정의된 5가지 주파수 성분이 포함되어 있음을 나타냅니다(오른쪽).

신호 처리는 소리, 이미지 및 과학적 [1]측정과 같은 신호를 분석, 수정 및 합성하는 데 초점을 맞춘 전기 공학 하위 필드입니다.신호 처리 기술은 전송, 저장 효율성 및 주관적 품질을 개선하고 측정된 [2]신호에서 관심 성분을 강조하거나 검출하기 위해 사용할 수 있습니다.

역사

앨런 V에 따르면오펜 하임, 로널드 W이 신호 처리의 원리가 17세기의 고전적인 수치 해석 기법에서 찾을 수 있다.그들은 더 상태 이런 기술들의 디지털 정제는 1940년대와 1950년대의 디지털 제어 시스템에서 찾을 수 있다.[3]

1948년, 클로드 섀넌은 영향력 있는 논문 "소통의 수학적 이론"을 썼고 벨 시스템 [4]기술 저널에 게재되었다.이 논문은 향후 정보통신 시스템의 개발과 [5]전송을 위한 신호 처리를 위한 토대를 마련했다.

신호 처리는 1960년대와 1970년대에 성숙하고 번성했으며, 디지털 신호 처리는 1980년대에 [5]특수 디지털 신호 프로세서 칩과 함께 널리 사용되었습니다.

분류

아날로그

주요 기사:아날로그 신호 처리

아날로그 신호 처리는 대부분의 20세기 라디오, 전화, 레이더 및 텔레비전 시스템과 같이 디지털화되지 않은 신호를 위한 것입니다.여기에는 비선형 회로뿐만 아니라 선형 전자 회로도 포함됩니다.예를 들어 패시브필터, 액티브필터, 가산혼합기, 인테그레이터, 지연선 등이 있습니다.비선형 회로에는 컴팬더, 멀티플라이어(주파수 믹서, 전압 제어 증폭기), 전압 제어 필터, 전압 제어 발진기 및 위상 잠금 루프가 포함됩니다.

연속 시간

연속 시간 신호 처리는 연속 도메인의 변경에 따라 변화하는 신호(개별 중단 지점을 고려하지 않음)에 대한 것입니다).

신호 처리 방법에는 시간 영역, 주파수 영역 및 복잡한 주파수 영역이 포함됩니다.이 기술은 주로 시스템의 제로 상태 응답에 필수적인 선형 시간 불변 연속 시스템의 모델링, 시스템 기능 설정 및 결정론적 신호의 연속 시간 필터링에 대해 논의합니다.

이산 시간

이산 시간 신호 처리는 이산 시점에만 정의되는 샘플링된 신호에 대한 것으로, 따라서 시간 단위로 양자화되지만 크기는 아닙니다.

아날로그 이산 시간 신호 처리는 샘플 및 홀드 회로, 아날로그 시분할 멀티플렉서, 아날로그 지연 라인 및 아날로그 피드백 시프트 레지스터와 같은 전자 장치를 기반으로 하는 기술입니다.이 기술은 디지털 신호 처리(아래 참조)의 전신이며, 지금도 기가헤르츠 신호의 고급 처리에 사용되고 있습니다.

이산 시간 신호 처리의 개념은 양자화 오류를 고려하지 않고 디지털 신호 처리를 위한 수학적 기초를 확립하는 이론적인 분야도 참조합니다.

디지털.

주요 기사:디지털 신호 처리

디지털 신호 처리는 디지털화된 이산 시간 샘플링된 신호의 처리입니다.처리는 범용 컴퓨터 또는 ASIC, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 또는 특수 디지털 신호 프로세서(DSP 칩)와 같은 디지털 회로에 의해 이루어집니다.일반적인 산술 연산에는 고정 소수점 및 부동 소수점, 실수값 및 복소수값, 곱셈 및 덧셈이 포함됩니다.하드웨어에서 지원되는 기타 일반적인 작업으로는 순환 버퍼 및 룩업 테이블이 있습니다.알고리즘의 예로는 고속 푸리에 변환(FFT), 유한 임펄스 응답(FIR) 필터, 무한 임펄스 응답(IIR) 필터 및 Wiener 및 Kalman 필터와 같은 적응형 필터가 있습니다.

비선형

비선형 신호 처리에는 비선형 시스템에서 생성된 신호의 분석 및 처리가 포함되며 시간,[6][7] 주파수 또는 시공간 영역에 속할 수 있습니다.비선형 시스템은 분기, 카오스, 고조파 및 하위 고조파를 포함하여 선형 방법을 사용하여 생성하거나 분석할 수 없는 매우 복잡한 동작을 생성할 수 있습니다.

다항식 신호 처리는 비선형 신호 처리의 한 종류로, 다항식 시스템은 개념적으로 비선형 [8]사례에 대한 선형 시스템의 직선 확장으로 해석될 수 있습니다.

통계

통계적 신호 처리는 신호를 확률적 과정으로 취급하는 접근법으로서, 신호 처리 [9]태스크를 수행하기 위해 통계적 특성을 이용한다.통계기법은 신호처리 어플리케이션에서 널리 사용되고 있다.예를 들면, 화상 촬영시에 발생하는 노이즈의 확률 분포를 모델화해, 이 모델에 근거해 화상내의 노이즈를 저감 하는 기술을 구축할 수 있다.

응용 프로그램 필드

지진 신호 처리
  • 연설이나 music[10] 같은 전기 신호 소리를 나타내는, 오디오 신호 처리 –.
  • 디지털 카메라, 컴퓨터와 다양한 영상 시스템에 영상 처리 –.
  • 이동하는 그림을 해석하기 위해 비디오 처리 –.
  • 무선 통신 – 파형 세대, 복조, 등화 필터링.
  • 제어 시스템
  • 정열은 센서의 배열에서 처리 신호들에 – 처리.
  • 프로세스 제어 신호의 산업 표준 4-20 mA 전류 루프 등 다양한 사용되는 –.
  • 지진학
  • 재정적인 신호 처리 – 금융 데이터, 예측은 목적을 위해 특별히 신호 처리 기법을 사용하여 분석하고.
  • 이미지 이해와 음성 인식 같은 피처 추출,.
  • 소음 감소, 이미지 강화, 반향 소거 등 품질 개선,.
  • 소스 오디오 압축, 영상 압축, 비디오 압축을 포함한 코딩.
  • Genomic 신호 processing[11]

통신 시스템에서, 신호 처리에:발생할 수 있다.

  • 7계층 OSI모델, 물리적인 레이어(변조, 평형, 다중화 등)에 OSI계층 1;.
  • OSI계층 2, 데이터 링크 레이어(순방향 오류 정정);.
  • OSI계층 6, 프레젠테이션 계층(아날로그-디지털 전환 및 데이터 압축 등 소스 코딩,).

표준 장치

적용된 수학적 방법

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (August 2016). "Lung sound classification using cepstral-based statistical features". Computers in Biology and Medicine. 75 (1): 118–129. doi:10.1016/j.compbiomed.2016.05.013. PMID 27286184.
  2. ^ Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer (1989). Discrete-Time Signal Processing. Prentice Hall. p. 1. ISBN 0-13-216771-9.
  3. ^ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Digital Signal Processing. Prentice Hall. p. 5. ISBN 0-13-214635-5.
  4. ^ "A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution". Computer History. Retrieved 2019-05-13.
  5. ^ a b Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998. The IEEE Signal Processing Society. 1998.
  6. ^ a b Billings, S. A. (2013). Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains. Wiley. ISBN 978-1119943594.
  7. ^ Slawinska, J., Ourmazd, A., and Giannakis, D. (2018). "A New Approach to Signal Processing of Spatiotemporal Data". 2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE Xplore. pp. 338–342. doi:10.1109/SSP.2018.8450704. ISBN 978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144.{{cite book}}: CS1 maint: 작성자 파라미터 사용(링크)
  8. ^ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (May 2000). Polynomial Signal Processing. Wiley. ISBN 978-0-471-03414-8.
  9. ^ a b Scharf, Louis L. (1991). Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis. Boston: Addison–Wesley. ISBN 0-201-19038-9. OCLC 61160161.
  10. ^ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (September 2020). "Optimization of data-driven filterbank for automatic speaker verification". Digital Signal Processing. 104: 102795. arXiv:2007.10729. doi:10.1016/j.dsp.2020.102795. S2CID 220665533.
  11. ^ Anastassiou, D. (2001). "Genomic signal processing". IEEE Signal Processing Magazine. IEEE. 18 (4): 8–20. Bibcode:2001ISPM...18....8A. doi:10.1109/79.939833.
  12. ^ Patrick Gaydecki (2004). Foundations of Digital Signal Processing: Theory, Algorithms and Hardware Design. IET. pp. 40–. ISBN 978-0-85296-431-6.
  13. ^ Shlomo Engelberg (8 January 2008). Digital Signal Processing: An Experimental Approach. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
  14. ^ Boashash, Boualem, ed. (2003). Time frequency signal analysis and processing a comprehensive reference (1 ed.). Amsterdam: Elsevier. ISBN 0-08-044335-4.
  15. ^ Stoica, Petre; Moses, Randolph (2005). Spectral Analysis of Signals (PDF). NJ: Prentice Hall.
  16. ^ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 February 2010). Statistical Signal Processing of Complex-Valued Data: The Theory of Improper and Noncircular Signals. Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-48762-7.
  17. ^ Max A. Little (13 August 2019). Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics. OUP Oxford. ISBN 978-0-19-102431-3.
  18. ^ Steven B. Damelin; Willard Miller, Jr (2012). The Mathematics of Signal Processing. Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-01322-3.
  19. ^ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). Convex Optimization in Signal Processing and Communications. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-76222-9.

추가 정보

외부 링크