Lassen Sie uns die Signale klassifizieren. Signale werden unterteilt in:
deterministisch;
zufällig.
Deterministische Signale sind Signale, die zu jedem Zeitpunkt genau bestimmt werden. Im Gegensatz dazu können einige Parameter von Zufallssignalen nicht im Voraus vorhergesagt werden.
Streng genommen ist es unmöglich, die Änderung der Werte der Signalparameter genau vorherzusagen, da die Ausgabe einer bestimmten Nachricht durch eine Nachrichtenquelle (z. B. einen Sensor) zufällig ist. Folglich ist das Signal grundsätzlich zufällig. Deterministische Signale haben nur eine sehr eingeschränkte eigenständige Bedeutung, um Informationen aufzubauen und anzupassen und Computertechnologie die Rolle von Standards spielen.
Je nach Struktur der Parameter werden Signale unterteilt in:
diskret;
kontinuierlich;
diskret kontinuierlich.
Ein Signal gilt für einen bestimmten Parameter als diskret, wenn die Anzahl der Werte, die dieser Parameter annehmen kann, endlich (zählbar) ist. Andernfalls wird das Signal für diesen Parameter als kontinuierlich betrachtet. Ein Signal, das in einem Parameter diskret und in einem anderen stetig ist, wird als diskret-stetig bezeichnet.
Dementsprechend werden folgende Signalarten unterschieden (Abb. 1.4.):
a) Pegel- und zeitkontinuierlich (analog) sind Signale am Ausgang von Mikrofonen, Temperatursensoren, Drucksensoren etc.
b) Kontinuierlich im Pegel, aber diskret in der Zeit. Solche Signale werden durch zeitliches Abtasten analoger Signale erhalten.
Reis. 1.4. Sorten von Signalen.
Unter Abtastung verstehen wir die Transformation einer kontinuierlichen Zeitfunktion (insbesondere eines kontinuierlichen Signals) in eine diskrete Zeitfunktion, die eine Folge von Größen darstellt, die als Koordinaten, Abtastwerte oder Abtastwerte (Abtastwert) bezeichnet werden.
Die am weitesten verbreitete Methode ist die Diskretisierung, bei der die Rolle von Koordinaten durch Momentanwerte einer kontinuierlichen Funktion (Signal) zu bestimmten Zeitpunkten S (t i) gespielt wird, wobei i = 1,…, n. Die Zeitintervalle zwischen diesen Momenten werden Abtastintervalle genannt. Diese Art der Abtastung wird oft als Pulsamplitudenmodulation (PAM) bezeichnet.
c) Diskret in der Ebene, kontinuierlich in der Zeit. Solche Signale werden als Ergebnis der Pegelquantisierung aus kontinuierlichen gewonnen.
Mit Pegelquantisierung (oder einfach Quantisierung) ist die Umwandlung einer Größe mit einer kontinuierlichen Werteskala (zum Beispiel die Amplitude eines Signals) in eine Größe mit einer diskreten Werteskala gemeint.
Diese kontinuierliche Werteskala ist in 2m + 1 Intervalle unterteilt, die als Quantisierungsschritte bezeichnet werden. Von dem Satz von Momentanwerten, die zum j-ten Quantisierungsschritt gehören, ist nur ein Wert S j zulässig, er wird als j-te Quantisierungsstufe bezeichnet. Die Quantisierung wird darauf reduziert, jeden Momentanwert eines kontinuierlichen Signals durch einen endlichen Satz von Quantisierungsstufen (normalerweise die nächstgelegene) zu ersetzen:
Sj, wobei j = -m, -m + 1, ..., -1,0,1, ..., m.
Der Satz von S j -Werten bildet eine diskrete Skala von Quantisierungsstufen. Wenn diese Skala einheitlich ist, d.h. die Differenz ΔS j = S j - S j-1 ist konstant, die Quantisierung heißt gleichförmig. Andernfalls wird es ungleichmäßig. Aufgrund der Einfachheit der technischen Implementierung hat sich die einheitliche Quantisierung am weitesten verbreitet.
d) Diskret in Niveau und Zeit. Solche Signale werden durch gleichzeitiges Abtasten und Quantisieren erhalten. Diese Signale sind in digitaler Form (digitales Sample) einfach darstellbar, d.h. in Form von Zahlen mit endlicher Anzahl von Stellen, wobei jeder Impuls durch eine Zahl ersetzt wird, die die Nummer des Quantisierungsniveaus angibt, das der Impuls zu einem bestimmten Zeitpunkt erreicht hat. Aus diesem Grund werden diese Signale oft als digitale Signale bezeichnet.
Der Anstoß zur Darstellung kontinuierlicher Signale in diskreter (digitaler) Form war die Notwendigkeit, Sprachsignale während des Zweiten Weltkriegs zu klassifizieren. Ein noch größerer Anreiz zur digitalen Umwandlung von kontinuierlichen Signalen war die Schaffung von Computern, die in vielen Informationsübertragungssystemen als Quelle oder Empfänger von Signalen verwendet werden.
Hier sind einige Beispiele für die digitale Umwandlung von kontinuierlichen Signalen. Beispielsweise erfolgt in digitalen Telefonanlagen (Standard G.711) das Ersetzen eines analogen Signals durch eine Folge von Abtastwerten mit einer Frequenz von 2F = 8000 Hz, T d = 125 μs (da der Frequenzbereich des Telefonsignals beträgt 300-3400 Hz, und die Abtastfrequenz nach dem Nyquist-Theorem -Kotelnikova sollte mindestens das Doppelte der maximalen Frequenz des umgewandelten Signals F) betragen. Außerdem wird jeder Impuls in einem 8-Bit-Analog-Digital-Wandler (ADC - ADC-Analog-to-Digital-Converter) durch einen Binärcode ersetzt, der das Vorzeichen und die Amplitude des Abtastwerts (256 Quantisierungsstufen) berücksichtigt. Dieser Quantisierungsprozess wird Pulse Code Modulation (PCM oder PCM) genannt. In diesem Fall wird ein nichtlineares Quantisierungsgesetz mit der Bezeichnung "A = 87,6" verwendet, das die Natur der menschlichen Wahrnehmung von Sprachsignalen besser berücksichtigt. Die Übertragungsgeschwindigkeit einer Telefonnachricht beträgt 8 × 8000 = 64 Kbps. Ein 30-Kanal-Telefonnachrichtensystem (die erste Ebene der Hierarchie des CCITT-Standards - PDH-E1) mit Zeitaufteilung der Kanäle arbeitet bereits mit einer Geschwindigkeit von 2048 Kbit / s.
Wenn digitale Musik auf einer CD (Compact Disk) mit maximal 74 Minuten Stereoton aufgenommen wird, wird eine Abtastfrequenz von 2F≈44,1 kHz verwendet (da die Hörgrenze des menschlichen Ohrs 20 kHz plus 10 % Spielraum beträgt ) und 16-Bit-Linearquantisierung jedes Samples (65536 Stufen Tonsignal, für Sprache reichen 7-8 Ziffern).
Die Verwendung diskreter (digitaler) Signale verringert die Wahrscheinlichkeit, verzerrte Informationen zu erhalten, drastisch, weil:
in diesem Fall sind effiziente Codierungstechniken anwendbar, die eine Fehlererkennung und -korrektur ermöglichen (siehe Thema 6);
es ist möglich, den Effekt der Akkumulation von Verzerrungen, die einem kontinuierlichen Signal inhärent sind, während seiner Übertragung und Verarbeitung zu vermeiden, da das quantisierte Signal leicht auf seinen ursprünglichen Pegel zurückgeführt werden kann, wenn sich der Betrag der akkumulierten Verzerrung dem halben Quantisierungsschritt nähert.
Zudem kann in diesem Fall die Verarbeitung und Speicherung von Informationen mittels Computertechnik erfolgen.
1. Grundbegriffe und Definitionen. Definition von Funkelektronik. Definition von Funktechnik. Signalkonzept. Klassifizierungsanalyse von Signalen. Klassifizierungsanalyse von funktechnischen Schaltungen. Klassifizierungsanalyse von funkelektronischen Systemen.
Moderne Funkelektronik ist eine verallgemeinerte Bezeichnung für eine Reihe von Wissenschafts- und Technologiebereichen, die sich auf die Übertragung und Umwandlung von Informationen auf der Grundlage der Nutzung und Umwandlung von elektromagnetischen Wellen und Hochfrequenzwellen beziehen; die hauptbereiche sind:
Funktechnik, Funkphysik und Elektronik.
Die Hauptaufgabe der Funktechnik besteht darin, mit elektromagnetischen Wellen Informationen über eine Entfernung zu übertragen. Im weiteren Sinne ist die moderne Funktechnik ein Gebiet der Wissenschaft und Technik, das mit der Erzeugung, Verstärkung, Umwandlung, Verarbeitung, Speicherung, Übertragung und dem Empfang von elektromagnetischen Wellen im Hochfrequenzbereich verbunden ist, die zur Übertragung von Informationen über eine Entfernung verwendet werden. Daraus folgt, dass Funktechnik und Funkelektronik eng verwandt sind und sich diese Begriffe oft gegenseitig ersetzen.
Die Wissenschaft, die die physikalischen Grundlagen der Funktechnik untersucht, wird Radiophysik genannt.
1. Das Konzept eines Signals.
Ein Signal (von lateinisch signum - ein Zeichen) ist ein physikalischer Prozess oder ein Phänomen, das eine Nachricht über ein Ereignis, den Zustand eines Objekts überträgt oder Steuerbefehle, Benachrichtigungen usw. sendet. Somit ist das Signal der materielle Träger der Botschaft. Als Träger kann jeder physikalische Vorgang (Licht, elektrisches Feld, Schallschwingungen etc.) dienen. In der Elektronik werden hauptsächlich elektrische Signale untersucht und verwendet. Signale als physikalische Prozesse werden mit verschiedenen Instrumenten und Geräten (Oszilloskop, Voltmeter, Empfänger) beobachtet. Jedes Modell spiegelt eine begrenzte Anzahl der wichtigsten Merkmale eines realen physikalischen Signals wider. Unwesentliche Signalmerkmale werden ignoriert, um die mathematische Beschreibung von Signalen zu vereinfachen. Die allgemeine Anforderung an ein mathematisches Modell ist die maximale Annäherung an den realen Prozess bei minimaler Komplexität des Modells. Funktionen, die Signale beschreiben, können reelle und komplexe Werte annehmen, daher sprechen sie oft von reellen und komplexen Signalmodellen.
Signalklassifizierung. Nach den Vorhersagen des Augenblicks. Signalwerte zu jeder Zeit werden getrennt durch:
Deterministische Signale, d.h. solche Signale, für die Momentanwerte für einen beliebigen Zeitpunkt bekannt und mit einer Wahrscheinlichkeit von eins vorhersehbar sind;
Zufallssignale, d.h. solche Signale, deren Wert zu keinem Zeitpunkt mit einer Wahrscheinlichkeit von eins vorhergesagt werden kann.
Alle informationstragenden Signale sind zufällig, da ein vollständig deterministisches Signal (bekannt) keine Informationen enthält.
Die einfachsten Beispiele für deterministische und zufällige Signale sind Netzspannungen bzw. Rauschspannungen (siehe Abbildung 2.1).
Zufällige und deterministische Signale können wiederum in kontinuierliche oder analoge Signale und diskrete Signale unterteilt werden, die mehrere Varianten haben. Wenn ein Signal jederzeit gemessen (beobachtet) werden kann, dann wird es als analog bezeichnet. Ein solches Signal existiert jederzeit. Diskrete Signale können in diskreten (getrennten) Zeitintervallen beobachtet und gemessen werden, die durch den Zeitpunkt des Auftretens begrenzt sind. Diskrete Signale umfassen Pulssignale.
Die Abbildung zeigt zwei Arten von Impulsen. Videoimpuls und Funkimpuls. Bei der Bildung von Funkimpulsen wird ein Videoimpuls als Steuersignal (modulieren) verwendet, und in diesem Fall besteht eine analytische Verbindung zwischen ihnen: 
In diesem Fall wird es die Einhüllende des Funkimpulses genannt, und die Funktion ist seine Füllung.
Pulse werden in der Regel durch Amplitude A, Dauer, Dauer des Anstiegs und Abfalls und ggf. der Frequenz oder Wiederholperiode charakterisiert.
Impulssignale können unterschiedlicher Art sein. Insbesondere unterscheidet man zwischen diskreten Impulssignalen (siehe Abb. 2.3).
Diese Art von Signalen kann durch ein mathematisches Modell in Form eines zählbaren Satzes von Funktionswerten dargestellt werden - wobei i = 1, 2, 3, ...., k, zu diskreten Zeitpunkten gezählt wird. Der Abtastschritt des Signals in Zeit und Amplitude ist normalerweise ein konstanter Wert für einen gegebenen Signaltyp, d.h. minimale Signalverstärkung
Jeder der Werte der endlichen Menge S kann in . dargestellt werden Binärsystem Kalkül in Form einer Zahl: - 10101; - 11001; - 10111. Solche Signale werden als digital bezeichnet.
Klassifizierung von Funksystemen und die von ihnen gelösten Aufgaben
Entsprechend der ausgeführten Funktionen lassen sich Informationsfunksysteme in folgende Klassen einteilen:
Informationsübertragung (Rundfunk, Rundfunk, Fernsehen);
Extraktion von Informationen (Radar, Funknavigation, Funkastronomie, Funkmessungen usw.);
Vernichtung von Informationen (Funkabwehrmaßnahmen);
Steuerung verschiedener Prozesse und Objekte (unbemannte Luftfahrzeuge usw.);
kombiniert.
Im Informationsübertragungssystem gibt es eine Informationsquelle und ihren Empfänger. In einem Funksystem zum Abrufen von Informationen werden Informationen als solche nicht übertragen, sondern entweder aus eigenen Signalen, die in Richtung des Untersuchungsobjekts ausgesendet und von diesem reflektiert werden, oder aus Signalen anderer Funksysteme oder aus dem eigenen Funkgerät extrahiert Emission verschiedener Objekte.
Funksysteme zur Informationsvernichtung dienen dazu, den normalen Betrieb eines konkurrierenden Funksystems zu stören, indem sie ein störendes Signal aussenden oder ein Signal empfangen, absichtlich verzerren und erneut aussenden.
In Funksteuerungssystemen wird das Problem durch das Objekt eines von der Zentrale gesendeten Befehls gelöst. Befehlssignale sind Informationen für den Tracker, der den Befehl ausführt.
Die Hauptaufgaben, die das Funksystem beim Empfang von Informationen löst, sind:
Signalerkennung im Hintergrund von Störungen.
Unterscheidung von Signalen vor dem Hintergrund von Störungen.
Schätzung von Signalparametern.
Nachricht abspielen.
Am einfachsten wird das erste Problem gelöst, bei dem mit den gegebenen Wahrscheinlichkeiten der korrekten Detektion und des Fehlalarms über das Vorhandensein eines bekannten Signals in der empfangenen Nachricht entschieden werden soll. Je höher die Aufgabenebene, desto komplexer wird die Empfängerschaltung.
2. Energie, Leistung, Orthogonalität und Kohärenz von Signalen. Gegenseitige Energie der Signale (Ähnlichkeitsintegral). Signalratenkonzept.
Der Zweck elektronischer Geräte besteht, wie Sie wissen, darin, Informationen in Form von elektrischen Signalen zu empfangen, umzuwandeln, zu übertragen und zu speichern. Signale, die in wirken elektronische Geräte, und dementsprechend werden die Geräte selbst in zwei große Gruppen unterteilt: analog und digital.
Analogsignal- ein pegel- und zeitkontinuierliches Signal, dh ein solches Signal existiert zu jeder Zeit und kann jeden beliebigen Pegel aus dem angegebenen Bereich annehmen.
Quantisiertes Signal- ein Signal, das nur bestimmte quantisierte Werte annehmen kann, die den Quantisierungsstufen entsprechen. Der Abstand zwischen zwei benachbarten Pegeln ist der Quantisierungsschritt.
Abgetastetes Signal- ein Signal, dessen Werte nur zeitweise eingestellt werden, sogenannte Abtastzeiten. Der Abstand zwischen benachbarten Abtastpunkten ist der Abtastschritt. Bei Konstante gilt der Satz von Kotelnikov: Wo ist die obere Grenzfrequenz des Signalspektrums.
Digitalsignal- Signal in Pegel quantisiert und zeitlich abgetastet. Die quantisierten Werte eines digitalen Signals werden normalerweise mit einem bestimmten Code codiert, während jeder während des Abtastvorgangs ausgewählte Abtastwert durch ein entsprechendes Codewort ersetzt wird, dessen Symbole zwei Werte haben - 0 und 1 (Abb. 2.1) .
Typische Vertreter analoger elektronischer Geräte sind Kommunikationsgeräte, Rundfunk, Fernsehen. Allgemeine Anforderungen an analoge Geräte sind minimale Verzerrungen. Der Wunsch, diese Anforderungen zu erfüllen, führt zu der Komplikation Stromkreise und Gerätedesigns. Ein weiteres Problem der analogen Elektronik ist das Erreichen der notwendigen Störfestigkeit, denn in einem analogen Kommunikationskanal ist Rauschen grundsätzlich unvermeidbar.
Es werden digitale Signale erzeugt elektronische Schaltkreise, Transistoren, die entweder geschlossen sind (der Strom ist nahe Null) oder vollständig geöffnet (die Spannung ist nahe Null), sodass sie eine unbedeutende Leistung und Zuverlässigkeit verbrauchen digitale Geräte fällt höher aus als analog.
Digitale Geräte sind störunanfälliger als analoge, da kleine Fremdstörungen keinen Fehlbetrieb der Geräte verursachen. Fehler treten nur bei solchen Störungen auf, bei denen ein niedriger Signalpegel als hoch empfunden wird oder umgekehrt. Bei digitalen Geräten können Sie sich auch bewerben spezielle Codes Fehler zu korrigieren. Bei analogen Geräten gibt es diese Möglichkeit nicht.
Digitale Geräte sind unempfindlich gegenüber der Streuung (innerhalb akzeptabler Grenzen) der Parameter und Eigenschaften von Transistoren und anderen Schaltungselementen. Fehlerfreie digitale Geräte müssen nicht abgestimmt werden und ihre Eigenschaften sind vollständig wiederholbar. All dies ist bei der Massenproduktion von Geräten mit integrierter Technologie sehr wichtig. Die Wirtschaftlichkeit der Herstellung und des Betriebs digitaler integrierter Schaltkreise hat dazu geführt, dass in modernen funkelektronischen Geräten nicht nur digitale, sondern auch analoge Signale digital verarbeitet werden. Weit verbreitet sind digitale Filter, Regler, Multiplikatoren etc. Vor der digitalen Verarbeitung werden analoge Signale mit Hilfe von Analog-Digital-Wandlern (ADC) in digitale umgewandelt. Die Rückwandlung – Wiederherstellung von analogen Signalen in digitale – wird unter Verwendung von Digital-Analog-Wandlern (DAC) durchgeführt.
Bei aller Vielfalt von Aufgaben, die von digitalen Elektronikgeräten gelöst werden, erfolgt ihre Funktionsweise in Zahlensystemen, die mit nur zwei Ziffern arbeiten: Null (0) und Eins (1).
Der Betrieb digitaler Geräte ist in der Regel getaktet ein ausreichend hochfrequenter Taktgenerator. Während eines Taktzyklus wird die einfachste Mikrooperation realisiert - Lesen, Verschieben, logische Befehle usw. Die Informationen werden in Form eines digitalen Wortes dargestellt. Um Wörter zu übertragen, werden zwei Methoden verwendet - parallel und sequentiell. Die serielle Codierung wird beim Informationsaustausch zwischen digitalen Geräten verwendet (z. B. in Computernetzwerken, Modemkommunikation). Die Informationsverarbeitung in digitalen Geräten wird durch parallele Informationscodierung realisiert, die maximale Leistung gewährleistet.
Die elementare Basis für den Bau digitaler Geräte ist integrierte Schaltkreise(IC), von denen jedes unter Verwendung einer bestimmten Anzahl von logischen Elementen implementiert ist - die einfachsten digitalen Geräte, die elementare logische Operationen ausführen.
Ein Signal ist definiert als eine Spannung oder ein Strom, der als Nachricht oder Information übertragen werden kann. Alle Signale sind von Natur aus analog, egal ob AC oder DC, digital oder gepulst. Es ist jedoch üblich, zwischen analogen und digitalen Signalen zu unterscheiden.
Ein digitales Signal ist ein Signal, das auf eine bestimmte Weise verarbeitet und in Zahlen umgewandelt wurde. Normalerweise werden diese digitalen Signale mit echten analogen Signalen verbunden, aber manchmal gibt es keine Verbindung zwischen ihnen. Ein Beispiel ist die Übertragung von Daten in local Computernetzwerke(LAN) oder andere Hochgeschwindigkeitsnetze.
Bei der digitalen Signalverarbeitung (DSP) wird ein analoges Signal von einem als Analog-Digital-Wandler (ADC) bezeichneten Gerät in eine binäre Form umgewandelt. Der ADC gibt eine binäre Darstellung des analogen Signals aus, die dann von einem arithmetischen digitalen Signalprozessor (DSP) verarbeitet wird. Nach der Verarbeitung können die im Signal enthaltenen Informationen mit einem Digital-Analog-Wandler (DAC) wieder in analoge Form umgewandelt werden.
Ein weiteres Schlüsselkonzept bei der Signaldefinition ist die Tatsache, dass ein Signal immer Informationen enthält. Dies führt uns zum Schlüsselproblem der physikalischen analogen Signalverarbeitung – dem Problem der Informationsgewinnung.
Ziele der Signalverarbeitung.
Der Hauptzweck der Signalverarbeitung besteht darin, die darin enthaltenen Informationen zu erhalten. Diese Information liegt üblicherweise in der Amplitude eines Signals (absolut oder relativ), in der Frequenz oder in der spektralen Zusammensetzung, in der Phase oder in der relativen Zeitabhängigkeit mehrerer Signale vor.
Nachdem die gewünschten Informationen aus dem Signal extrahiert wurden, können sie auf vielfältige Weise verwendet werden. In manchen Fällen ist es wünschenswert, die im Signal enthaltenen Informationen neu zu formatieren.
Insbesondere tritt die Signalformatänderung auf, wenn das Audiosignal in einem FDMA-Telefonsystem (Frequency Division Multiple Access) übertragen wird. In diesem Fall werden analoge Techniken verwendet, um mehrere Sprachkanäle im Frequenzspektrum zur Übertragung über Mikrowellen-Richtfunk-, Koaxial- oder Glasfaserkabel zu platzieren.
Im Fall von digitale Kommunikation analoge Audioinformationen werden zuerst mit einem ADC in digitale umgewandelt. Digitale Informationen, die einzelne Audiokanäle darstellen, werden zeitgemultiplext (Zeitmultiplex, TDMA) und über eine serielle digitale Verbindung (wie in einem PCM-System) übertragen.
Ein weiterer Grund für die Signalverarbeitung ist die Komprimierung der Signalbandbreite (ohne signifikanten Informationsverlust), gefolgt von der Formatierung und Übertragung der Informationen mit niedrigeren Raten, wodurch Sie die erforderliche Kanalbandbreite einschränken können. Hochgeschwindigkeitsmodems und adaptive Pulscodemodulations-(ADPCM)-Systeme verwenden weit verbreitet Datenredundanz-(Kompressions-)Algorithmen, ebenso wie digitale Mobilkommunikationssysteme, MPEG-Audioaufzeichnungssysteme und hochauflösendes Fernsehen (HDTV).
Industrielle Datenerfassungs- und Steuersysteme verwenden Informationen von Sensoren, um geeignete Signale zu generieren Rückmeldung, die wiederum den Prozess direkt steuern. Beachten Sie, dass diese Systeme sowohl ADCs und DACs als auch Sensoren, Signalkonditionierer und DSPs (oder Mikrocontroller) erfordern.
In einigen Fällen enthält das Signal, das die Informationen enthält, Rauschen, und das Hauptziel besteht darin, das Signal wiederherzustellen. Techniken wie Filterung, Autokorrelation, Faltung usw. werden häufig verwendet, um diese Aufgabe sowohl im analogen als auch im digitalen Bereich zu erfüllen.
ZWECKE DER SIGNALVERARBEITUNG- Extraktion von Signalinformationen (Amplitude, Phase, Frequenz, Spektralkomponenten, zeitliche Zusammenhänge)
- Signalformatkonvertierung (Telefonie mit Kanalaufteilung FDMA, TDMA, CDMA)
- Datenkompression (Modems, Handys, HDTV-Fernsehen, MPEG-Komprimierung)
- Bildung von Rückmeldesignalen (industrielle Prozesskontrolle)
- Trennung von Signal und Rauschen (Filterung, Autokorrelation, Faltung)
- Isolierung und Speicherung eines Signals in digitaler Form zur Weiterverarbeitung (FFT)
Signalformung
In den meisten dieser Situationen (im Zusammenhang mit der Verwendung von DSP-Technologien) werden sowohl ein ADC als auch ein DAC benötigt. In manchen Fällen ist jedoch nur ein DAC erforderlich, wenn analoge Signale direkt vom DSP und DAC erzeugt werden können. Ein gutes Beispiel sind videoabgetastete Displays, bei denen ein digital erzeugtes Signal das Videobild ansteuert oder eine RAMDAC-Einheit (Pixel-Array-Konverter von digital nach analog).
Ein weiteres Beispiel ist künstlich synthetisierte Musik und Sprache. Tatsächlich beruht die Erzeugung physikalischer Analogsignale, die nur digitale Techniken verwenden, auf Informationen, die zuvor von Quellen solcher physikalischer Analogsignale erhalten wurden. Bei Anzeigesystemen müssen die Daten auf dem Display dem Bediener relevante Informationen übermitteln. Bei der Entwicklung Soundsysteme werden durch die statistischen Eigenschaften der erzeugten Klänge bestimmt, die durch den weit verbreiteten Einsatz von DSP-Verfahren (Klangquelle, Mikrofon, Vorverstärker, ADC usw.).
Signalverarbeitungsmethoden und -technologien
Signale können mit analogen Techniken (analoge Signalverarbeitung oder ASP), digitalen Techniken (digitale Signalverarbeitung oder DSP) oder einer Kombination von analogen und digitalen Techniken (kombinierte Signalverarbeitung oder MSP) verarbeitet werden. In einigen Fällen ist die Wahl der Methoden klar, in anderen Fällen ist die Wahl nicht eindeutig und die endgültige Entscheidung basiert auf bestimmten Überlegungen.
Was DSP betrifft, so besteht der Hauptunterschied zur herkömmlichen Computerdatenanalyse darin, dass schnelle Geschwindigkeit und die Effizienz der Durchführung komplexer digitaler Verarbeitungsfunktionen wie Filterung, Leveraged-Analyse und Datenkomprimierung in Echtzeit.
Kombinierte Signalverarbeitung bedeutet, dass das System sowohl eine analoge als auch eine digitale Verarbeitung durchführt. Ein solches System kann als gedruckte Leiterplatte, als integrierter Hybridschaltkreis (IC) oder als Einzelchip mit integrierten Elementen implementiert werden. ADCs und DACs werden als kombinierte Signalverarbeitungsgeräte betrachtet, da jeder von ihnen sowohl analoge als auch digitale Funktionen implementiert.
Jüngste Fortschritte in der VLSI-Technologie ermöglichen eine komplexe (digitale und analoge) Verarbeitung auf einem einzigen Chip. Die Natur von DSP impliziert, dass diese Funktionen in Echtzeit ausgeführt werden können.
Vergleich von analoger und digitaler Signalverarbeitung
Der Ingenieur von heute steht vor der Aufgabe, die richtige Kombination aus analogen und digitalen Verfahren auszuwählen, um ein Signalverarbeitungsproblem zu lösen. Es ist unmöglich, physikalische Analogsignale nur mit digitalen Methoden zu verarbeiten, da alle Sensoren (Mikrofone, Thermoelemente, Piezokristalle, Antriebsköpfe ein Magnetplatten etc.) sind analoge Geräte.
Einige Arten von Signalen erfordern Normalisierungsschaltungen für die weitere Signalverarbeitung, sowohl analog als auch digital. Signalnormalisierungsschaltungen sind analoge Prozessoren, die Funktionen wie Verstärkung, Akkumulation (in Mess- und Vorverstärkern (Puffer), Signalerkennung vor Rauschuntergrund (hochpräzise Gleichtaktverstärker, Equalizer und Linearempfänger), Dynamikkompression (logarithmische Verstärker, logarithmische DACs und Verstärker mit programmierbarer Verstärkung) und Filterung (passiv oder aktiv).
Mehrere Methoden zur Umsetzung der Signalverarbeitung sind in Abbildung 1 dargestellt. Der obere Bereich der Abbildung zeigt einen rein analogen Ansatz. Die restlichen Bereiche zeigen die DSP-Implementierung. Beachten Sie, dass nach Auswahl der DSP-Technologie die nächste Lösung darin bestehen sollte, den ADC im Signalverarbeitungspfad zu platzieren.
ANALOGE UND DIGITALE SIGNALVERARBEITUNG
Abbildung 1. Signalverarbeitungsmethoden
Da der ADC näher an den Sensor gerückt wurde, wird im Allgemeinen der größte Teil der analogen Signalverarbeitung jetzt vom ADC durchgeführt. Die Zunahme der ADC-Fähigkeiten kann sich in einer Erhöhung der Abtastrate, einer Erweiterung des Dynamikbereichs, einer Erhöhung der Auflösung, einer Unterdrückung des Eingangsrauschens, der Verwendung von Eingangsfiltern und programmierbaren Verstärkern (PGA), dem Vorhandensein von Spannungsreferenzen auf dem Chip usw. Alle genannten Ergänzungen erhöhen das Funktionsniveau und vereinfachen das System.
Wenn vorhanden moderne Technologien hohen Abtastraten und hochauflösenden DACs und ADCs wurden erhebliche Fortschritte bei der Integration einer zunehmenden Anzahl von Schaltungen direkt in den ADC / DAC erzielt.
Im Messbereich gibt es beispielsweise 24-Bit-ADCs mit eingebauten programmierbaren Verstärkern (PGAs), die eine direkte Digitalisierung von vollwertigen 10 mV-Brückensignalen ohne weitere Normierung ermöglichen (zB AD773x-Serie).
Bei Sprach- und Audiofrequenzen sind komplexe Encoder-Dekodierungsgeräte - Codecs (Analog Front End, AFE) - üblich, die eine in die Mikroschaltung eingebaute analoge Schaltung haben, die die Mindestanforderungen für externe Normalisierungskomponenten (AD1819B und AD73322) erfüllt.
Es gibt auch Videocodecs (AFE) für Aufgaben wie die CCD-Bildverarbeitung und andere (wie die Serien AD9814, AD9816 und AD984X).
Implementierungsbeispiel
Vergleichen Sie als Beispiel für die Verwendung eines DSP analoge und digitale Tiefpassfilter (LPFs), jeweils mit einer Grenzfrequenz von 1 kHz.
Der digitale Filter ist als typischer digitales System wie in Abbildung 2 dargestellt. Beachten Sie, dass das Diagramm mehrere implizite Annahmen enthält. Um das Signal genau zu verarbeiten, wird zunächst davon ausgegangen, dass der ADC/DAC-Pfad über eine ausreichende Abtastrate, Auflösung und einen ausreichenden Dynamikbereich verfügt. Zweitens muss das DSP-Gerät schnell genug sein, um alle seine Berechnungen innerhalb des Abtastintervalls (1/f s) abzuschließen. Drittens besteht am ADC-Eingang und DAC-Ausgang noch Bedarf an analogen Filtern zur Begrenzung und Wiederherstellung des Signalspektrums (Anti-Aliasing-Filter und Anti-Imaging-Filter), obwohl die Anforderungen an deren Leistung nicht hoch sind. Mit diesen Annahmen können Sie digitale und analoge Filter vergleichen.
Figur 2. Strukturschema digitaler Filter
Die erforderliche Grenzfrequenz für beide Filter beträgt 1 kHz. Die Analogwandlung ist von der ersten Art der sechsten Ordnung (gekennzeichnet durch das Vorhandensein von Welligkeit im Übertragungsverhältnis im Durchlassband und das Fehlen von Welligkeit außerhalb des Durchlassbandes). Seine Eigenschaften sind in Bild 2 dargestellt. In der Praxis lässt sich dieses Filter durch drei Filter zweiter Ordnung darstellen, die jeweils auf einem Operationsverstärker und mehreren Kondensatoren aufgebaut sind. Mit Hilfe moderne Systeme Computer-Aided Design (CAD)-Filter Es ist einfach, einen Filter sechster Ordnung zu erstellen, jedoch ist eine genaue Komponentenauswahl erforderlich, um die Ebenheitsspezifikation von 0,5 dB zu erfüllen.
Das in Abbildung 2 gezeigte 129-Faktor-Digital-FIR-Filter hat eine Flachheit von nur 0,002 dB im Durchlassbereich, einen linearen Phasengang und einen viel steileren Roll-Off. In der Praxis sind solche Eigenschaften mit analogen Verfahren nicht realisierbar. Ein weiterer offensichtlicher Vorteil der Schaltung besteht darin, dass das digitale Filter keine Auswahl von Komponenten erfordert und keiner Parameterdrift unterliegt, da die Taktfrequenz des Filters durch einen Quarzresonator stabilisiert wird. Ein Filter mit 129 Koeffizienten erfordert 129 Multiply-and-Accumulate-(MAC)-Operationen, um das Ausgabesample zu berechnen. Diese Berechnungen müssen innerhalb des Abtastintervalls von 1 / fs abgeschlossen sein, um in Echtzeit zu arbeiten. In diesem Beispiel beträgt die Abtastrate 10 kHz, sodass 100 µs für die Verarbeitung ausreichend sind, wenn keine signifikanten zusätzlichen Berechnungen erforderlich sind. Die DSP-Familie ADSP-21xx kann den gesamten Multiplikations-Akkumulations-Prozess (und andere Funktionen, die zum Implementieren des Filters erforderlich sind) in einem Befehlszyklus abschließen. Daher erfordert ein 129-Faktor-Filter über 129/100 μs = 1,3 Millionen Operationen pro Sekunde (MIPS). Vorhandene DSPs sind viel schneller und daher kein limitierender Faktor für diese Anwendungen. Die 16-Bit-Festkomma-ADSP-218x-Serie erreicht eine Leistung von bis zu 75 MIPS. Listing 1 zeigt den Assemblercode, der den Filter auf den ADSP-21xx DSP-Prozessoren implementiert. Beachten Sie, dass die eigentlichen Zeilen des ausführbaren Codes mit Pfeilen gekennzeichnet sind; der Rest sind Kommentare.
Abbildung 3.Analoge und digitale Filter
Natürlich werden in der Praxis viele andere Faktoren berücksichtigt, wenn man analoge und digitale Filter oder allgemein analoge und digitale Signalverarbeitungstechniken vergleicht. Moderne Signalverarbeitungssysteme kombinieren analoge und digitale Verfahren, um die gewünschte Funktion zu erreichen und nutzen die besten analogen und digitalen Verfahren.
MONTAGEPROGRAMM:
TANNENFILTER FÜR ADSP-21XX (SINGLE PRECISION)
MODUL fir_sub; (FIR-Filter-Unterprogramm Aufrufparameter des Unterprogramms I0 -> Älteste Daten in Verzögerungsleitung I4 -> Beginn der Filterkoeffiziententabelle L0 = Filterlänge (N) L4 = Filterlänge (N) M1, M5 = 1 CNTR = Filterlänge - 1 ( N-1) Rückgabewerte MR1 = Summenergebnis (gerundet und begrenzt) I0 -> Älteste Daten in Verzögerungsleitung I4 -> Beginn der Filterkoeffiziententabelle Variable Register MX0, MY0, MR Laufzeit (N - 1) + 6 Zyklen = N + 5 Zyklen Alle Quoten sind im Format 1,15 geschrieben) .ENTRY fir; Tanne: MR = 0, MX0 = DM (I0, M1), MY0 = PM (I4, M5) CNTR = N-1; TUN Sie Faltung BIS CE; Faltung: MR = MR + MX0 * MY0 (SS), MX0 = DM (I0, M1), MY0 = PM (I4, M5); MR = MR + MX0 * MY0 (RND); WENN MV SAT MR; Echtzeit-Strategie; .ENDMOD; ECHTZEIT-SIGNALVERARBEITUNG
Literatur:
Zusammen mit dem Artikel "Arten von Signalen" lesen Sie:
Die muss vom Empfänger akzeptiert werden, sonst handelt es sich nicht um eine Nachricht. Das Signal kann ein beliebiger physikalischer Prozess sein, dessen Parameter sich entsprechend der übertragenen Nachricht ändern.
Ein deterministisches oder zufälliges Signal wird durch ein mathematisches Modell beschrieben, eine Funktion, die die Änderung von Signalparametern charakterisiert. Das mathematische Modell zur Darstellung eines Signals als Funktion der Zeit ist das grundlegende Konzept der theoretischen Funktechnik, das sich sowohl für die Analyse als auch für die Synthese von funktechnischen Geräten und Systemen als fruchtbar erwiesen hat. In der Funktechnik ist eine Alternative zu einem Signal, das nützliche Informationen enthält, Rauschen – normalerweise eine zufällige Funktion der Zeit, die mit dem Signal interagiert (zum Beispiel durch Addition) und es verzerrt. Die Hauptaufgabe der theoretischen Funktechnik besteht darin, nützliche Informationen aus dem Signal unter obligatorischer Berücksichtigung von Rauschen.
Konzept Signal ermöglicht es, von einer bestimmten physikalischen Größe, zum Beispiel Strom, Spannung, Schallwelle, zu abstrahieren und die Phänomene außerhalb des physikalischen Kontextes zu betrachten, die mit der Kodierung von Informationen und deren Extraktion aus Signalen verbunden sind, die normalerweise durch Rauschen verzerrt werden. In der Forschung wird häufig ein Signal als Funktion der Zeit dargestellt, dessen Parameter die notwendigen Informationen tragen können. Die Aufnahmemethode dieser Funktion sowie die Aufnahmemethode von Störgeräuschen werden als mathematisches Signalmodell.
Im Zusammenhang mit dem Signalbegriff werden formuliert: Grundprinzipien Kybernetik, als das Konzept der Bandbreite eines Kommunikationskanals, entwickelt von Claude Shannon und der optimale Empfang, entwickelt von V.A.Kotelnikov.
Signalklassifizierung
Aufgrund der physikalischen Natur des Informationsträgers:
- elektrisch;
- elektromagnetisch;
- optisch;
- akustisch
Durch die Methode zum Setzen des Signals:
- regulär (deterministisch) gegeben durch eine analytische Funktion;
- unregelmäßig (zufällig), wobei jederzeit beliebige Werte angenommen werden. Zur Beschreibung solcher Signale wird der Apparat der Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet.
Je nach Funktion, die die Signalparameter beschreibt, werden analoge, diskrete, quantisierte und digitale Signale unterschieden:
- stetig (analog) beschrieben durch eine stetige Funktion;
- diskret, beschrieben durch eine Funktion von Stichproben, die zu bestimmten Zeitpunkten genommen wurden;
- Pegel quantisiert;
- diskrete pegelquantisierte Signale (digital).
Analogsignal (AC)
Analogsignal
Die meisten Signale sind analoger Natur, das heißt, sie ändern sich zeitlich kontinuierlich und können über ein bestimmtes Intervall beliebige Werte annehmen. Analoge Signale werden durch eine mathematische Funktion der Zeit beschrieben.
Ein Beispiel für einen Wechselstrom ist ein harmonisches Signal – s (t) = A cos (ω t + φ).
Analoge Signale werden in der Telefonie, im Rundfunk, im Fernsehen verwendet. Es ist unmöglich, ein solches Signal in einen Computer einzugeben und zu verarbeiten, da es zu jedem Zeitintervall eine unendliche Menge von Werten hat und für eine genaue (fehlerfreie) Darstellung seines Wertes Zahlen mit unendlicher Bitbreite erforderlich sind. Daher ist es erforderlich, das analoge Signal so umzuwandeln, dass es durch eine Folge von Zahlen einer gegebenen Bitbreite dargestellt werden kann.
Diskretes Signal
Die Abtastung eines analogen Signals bedeutet, dass das Signal als eine Folge von Werten dargestellt wird, die zu diskreten Zeitpunkten aufgenommen wurden. Diese Werte heißen zählt. es heißt Sampling-Intervall.
Quantisiertes Signal
Hauptartikel: Quantisierung (Informatik)
Bei der Quantisierung wird der gesamte Bereich der Signalwerte in Pegel unterteilt, deren Anzahl in Zahlen einer bestimmten Bitbreite dargestellt werden muss. Der Abstand zwischen diesen Ebenen wird Quantisierungsschritt Δ genannt. Die Anzahl dieser Ebenen ist N (von 0 bis N-1). Jedem Level ist eine bestimmte Nummer zugeordnet. Die Signalabtastwerte werden mit den Quantisierungspegeln verglichen, und eine Zahl, die einem bestimmten Quantisierungspegel entspricht, wird als Signal ausgewählt. Jede Quantisierungsebene ist als Binärzahl mit n Bits codiert. Die Zahl der Quantisierungsstufen N und die Zahl der Bits n von Binärzahlen, die diese Stufen codieren, stehen in Beziehung zu der Beziehung n log 2 (N).
Digitalsignal
Um ein analoges Signal als Zahlenfolge endlicher Länge darzustellen, muss es zunächst in ein diskretes Signal umgewandelt und anschließend quantisiert werden. Die Quantisierung ist ein Sonderfall der Abtastung, bei der die Abtastung in derselben Menge erfolgt, die als Quantum bezeichnet wird. Als Ergebnis wird das Signal so dargestellt, dass zu jedem gegebenen Zeitintervall ein ungefährer (quantisierter) Wert des Signals bekannt ist, der als ganze Zahl geschrieben werden kann. Wenn Sie diese ganzen Zahlen in das Binärsystem schreiben, erhalten Sie eine Folge von Nullen und Einsen, die ein digitales Signal darstellen.
Signal und Ereignis
Ein Ereignis (Empfang einer Notiz, Beobachtung eines Signalfeuers, Empfang eines Symbols per Telegraph) ist nur in dem Beziehungssystem ein Signal, in dem die Nachricht als bedeutsam erkannt wird (z ein Ereignis, das nur für den Betrachter von Bedeutung ist, an den es gerichtet ist). Offensichtlich ist ein analytisch gegebenes Signal kein Ereignis und trägt keine Information, wenn dem Beobachter die Signalfunktion und ihre Parameter bekannt sind.
In der Technik ist ein Signal immer ein Ereignis. Mit anderen Worten, ein Ereignis - eine Zustandsänderung einer beliebigen Komponente eines technischen Systems, die von der Logik des Systems als signifikant erkannt wird, ist ein Signal. Ein Ereignis, das von diesem System logischer oder technischer Zusammenhänge nicht als bedeutsam erkannt wird, ist kein Signal.
Signaldarstellung und Spektrum
Je nach Definitionsbereich gibt es zwei Möglichkeiten, ein Signal darzustellen: Zeit und Frequenz. Im ersten Fall wird das Signal als Funktion der Zeit dargestellt, die die Änderung seines Parameters charakterisiert.
Neben der üblichen zeitlichen Darstellung von Signalen und Funktionen ist die Beschreibung von Signalen durch Frequenzfunktionen bei der Analyse und Verarbeitung von Daten weit verbreitet. Tatsächlich kann jedes Signal, dessen Form beliebig komplex ist, als Summe von mehr als dargestellt werden einfache Signale, und insbesondere in Form der Summe der einfachsten harmonische Schwingungen, deren Sammlung heißt Frequenzbereich Signal.
Um auf die Frequenzdarstellung umzuschalten, wird die Fourier-Transformation verwendet:
.
Die Funktion wird Spektralfunktion oder Spektraldichte genannt.
Da die Spektralfunktion komplex ist, können wir über das Amplitudenspektrum und das Phasenspektrum sprechen. Die physikalische Bedeutung der Spektralfunktion: Das Signal wird als die Summe einer unendlichen Reihe harmonischer Komponenten (Sinusoide) mit Amplituden dargestellt, die kontinuierlich den Frequenzbereich von 0 bis und Anfangsphasen ausfüllen.
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Synonyme:Sehen Sie, was "Signal" in anderen Wörterbüchern ist:
Signal- a, m. Signal, es. Signal vgl. lat. Signal lat. Signum-Zeichen, Signal. 1. Konventionelles Zeichen für die Übertragung dessen, was l. Informationen, Befehle usw. UAS 1. Wenn der Kommandant auf dem Schiff im Gefecht so beschädigt ist, dass er nicht mehr dienen kann, dann ... ... Historisches Wörterbuch der russischen Gallizismen
Cm … Synonymwörterbuch
In der Physik eine Änderung einer physikalischen Größe, die dazu dient, ein Ereignis zu registrieren. Siehe auch: Signale des Referenzsystems Finam Financial Dictionary. Signal Signal ist der Prozess der Kommunikation von Informationen durch die Handlungen eines Unternehmens. Auf Englisch: Signal-Synonyme:…… Finanzvokabular
