Обработка на сигнали: понятие, техники и приложения
Обработката на сигнали е анализ, интерпретация и манипулиране на сигнали. Сигналите, които представляват интерес, включват звук, изображения, биологични сигнали като ЕКГ, радарни сигнали и много други.
Обработката на такива сигнали включва съхраняване и възстановяване, отделяне на информацията от шума (напр. идентификация на въздухоплавателни средства чрез радар), компресия (напр. компресия на изображения) и извличане на характеристики (напр. преобразуване на текст в реч).
Основни понятия
Сигналът е носител на информация, представен като функция от време, пространство или честота. Обработката може да бъде:
- Аналогова — работи директно с непрекъснати по стойност сигнали.
- Цифрова — включва дискретизация (sampling) и квантуване; позволят използване на компютри и цифрови системи.
Ключови понятия: честота, амплитуда, време, спектър, Nyquist критерий (за правилна дискретизация) и характеристики на шума.
Често използвани техники
- Филтриране — премахване или отслабване на нежелани честотни компоненти (нископропускателни, високопропускателни, лентови и адаптивни филтри).
- Преобразования — преобразувания във времева и честотна област като Фурие (DFT/FFT), кратковременна Фурие трансформация (STFT) и вълнови трансформи за анализ на локални характеристики.
- Дискретизация и квантуване — превръщане на аналогов сигнал в цифров с оглед на честота на вземане на проби и резолюция.
- Редукция на шума — техники като средно, медианно филтриране, вълнови коефициенти, Wiener филтри и алгоритми за подаване на шум в машинно обучение.
- Компресия — без загуба (lossless) и с загуба (lossy) методи за намаляване на обема на данни, например при аудио и изображения.
- Извличане на характеристики и детекция — изваждане на информативни признаци (features) като спектрални коефициенти, крайни точки, ъгли и др., използвани за класификация и разпознаване.
- Машинно обучение и дълбоко учене — съвременни подходи за класификация, сегментация и възстановяване на сигнали (пример: невронни мрежи за разпознаване на глас или детекция на аномалии в ЕКГ).
Приложения
- Аудио и глас — обработка за подобряване на качеството, разпознаване на реч, шумопотискане, кодиране (MP3, AAC) и синтез на говор.
- Изображения и видео — филтрация, компресия (JPEG, MPEG), сегментация, класификация и обработка за машинно зрение.
- Медицина — анализ на ЕКГ, ЕЕГ и други биосигнали за диагностика, мониторинг и телемедицина.
- Радар и сонар — откриване, проследяване и класификация на обекти чрез анализ на отражения и доплерови ефекти.
- Комуникации — модулация, демодулация, кодиране, декодиране и корекция на грешки за предаване на данни през шумни канали.
- Интернет на нещата (IoT) и автономни системи — обработка на сигнали в реално време за сензори, роботи и автономни превозни средства.
- Сеизмология и индустриален мониторинг — анализ на вибрации и сигнали за предсказване на събития и поддръжка.
Инструменти и реализации
За реализация на алгоритми за обработка на сигнали се използват:
- Софтуерни среди: MATLAB (и Signal Processing Toolbox), Python с библиотеки като NumPy, SciPy, librosa, OpenCV и scikit-learn.
- Специализиран хардуер: цифрови сигнални процесори (DSP), FPGAs и ASIC за приложения в реално време и с ограничени ресурси.
Оценка и показатели
За да се прецени качеството на обработка, се използват метрики като:
- SNR (Signal-to-Noise Ratio)
- MSE (Mean Squared Error) и PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) при изображения
- BER (Bit Error Rate) в комуникационни системи
- Специфични за задача показатели при класификация (accuracy, precision, recall, F1-score)
Практически съображения
При проектиране на система за обработка на сигнали е важно да се вземат предвид изискванията за латентност, ресурсна ефективност, устойчивост към шума и условията на работа (напр. среда, входни сензори). Комбинирането на класически методи и подходи с машинно обучение дава мощни и адаптивни решения за широк набор от задачи.
Обработката на сигнали е междудисциплинарна област, която продължава да се развива и да намира нови приложения с напредъка на хардуера, алгоритмите и наличието на големи обеми данни.
Класификация на сигналите
При аналоговите сигнали обработката на сигнала може да включва усилване и филтриране на аудиосигнали за аудиооборудване или модулиране и демодулиране на сигнали за телекомуникации. При цифровите сигнали обработката на сигнала може да включва компресиране, проверка и откриване на грешки в цифровите сигнали.
- Обработка на аналогови сигнали - за сигнали, които не са били цифровизирани, както в класическите радио, телефонни, радарни и телевизионни системи.
- Обработка на цифрови сигнали - за сигнали, които са цифровизирани. Обработката се извършва от цифрови схеми, като например ASIC, FPGA, микропроцесори или компютри с общо предназначение или специализирани чипове за обработка на цифрови сигнали.
- Статистическа обработка на сигнали - анализ и извличане на информация от сигнали въз основа на техните статистически свойства
- Обработка на аудиосигнали - за електрически сигнали, представляващи звук, като например музика
- Обработка на речеви сигнали - за обработка и интерпретация на изговорени думи
- Обработка на изображения - цифрови фотоапарати, компютри и различни системи за обработка на изображения
- Обработка на видеосигнали - за интерпретиране на движещи се изображения
- Обработка на масиви - за обработка на сигнали от масиви от сензори
Метод за обработка на сигнали
Обработката на сигнали е анализ, тълкуване и манипулиране на получените сигнали. Получените сигнали трябва да се обработват в зависимост от целта на измерването, метода на измерване и свойствата на получените сигнали.Когато се обработват сигнали, се използва статистика, тъй като е важно да се познава разпределението на данните и те да се представят чрез числови формули. С други думи, за да се изучава обработката на сигнали, се изисква да се изучава статистика (като теория на грешката, средно аритметично, вероятност, стохастична променлива, точност и подробно чертане и т.н.).
В повечето случаи сигналите са редовни, тъй като се получават от електрически инструменти като телеметър, комуникационно оборудване и др. Но има и много случайно възникнали нередовни сигнали, които затрудняват намирането на точно пасващи формули. Тук нередовните означават, че е трудно да се предвиди резултат, който все още не е настъпил. Когато се получават нередовни сигнали, е необходим фотон, затова той се измерва и се изчислява.
