S
sj
Guest
Kan DSPs erstatte de fleste av analoge kretser i de siste tider?Hva er begrensningene?Ingen av biter brukes til å representere 1 prøve?samplingsfrekvens?
Navigation
Install the app
How to install the app on iOS
Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Note: This feature may not be available in some browsers.
More options
You are using an out of date browser. It may not display this or other websites correctly.
You should upgrade or use an alternative browser.
You should upgrade or use an alternative browser.
P
PaulHolland
Guest
Ja!.Siden alle elektroniske kretser kan uttrykkes i mathametics du kan sette på en rask maskin og beregne alle.(DSP denne raske maskinen) Problemet er at beregningsformelen makt er den begrensende faktor og IKKE ordet lengden!.
Paul.
Paul.
T
terminator83
Guest
gode nyheter
C
claudiocamera
Guest
Folkens, må du være forsiktig med ordene: de fleste er forskjellig for alle.
For å arbeide med et digitalt signal du vanligvis må prøve et analogt signal.Før prøvetaking må du passerer det analoge signalet gjennom en antialiasing filter, dette antialising filter er vanligvis en analog aktivt filter med opamps, slik at det er et eksempel der de fleste er ikke alle!
For å arbeide med et digitalt signal du vanligvis må prøve et analogt signal.Før prøvetaking må du passerer det analoge signalet gjennom en antialiasing filter, dette antialising filter er vanligvis en analog aktivt filter med opamps, slik at det er et eksempel der de fleste er ikke alle!
S
sj
Guest
Ja, helt sant.Ikke alle kan erstattes som u fortalt.
A
Ahmed Osama
Guest
faktisk nå dagene det er noen drømmer om noe som kalles antennen til DSP
hvor de vil i DSP svært faaaast ADC som kan konvertere slike RF direkte til digital på dette stadiet ADC & PWR tilbudet vil være den eneste analoge ct i prosjektet ...........
pen drømmer
hvor de vil i DSP svært faaaast ADC som kan konvertere slike RF direkte til digital på dette stadiet ADC & PWR tilbudet vil være den eneste analoge ct i prosjektet ...........
pen drømmer
S
sj
Guest
Wow!Hyggelig å høre at DSP er teknologi for fremtiden.Jeg tror etter realisering av Antenne til DSP design i praktiske kretser, mange Analoge kretser ville bli erstattet av signalbehandling og Alogs i Digital Domain.
M
mizel
Guest
DSPs ikke kan erstatte alle analoge kretser.Nei, langt ifra.Faktisk analog design er like stor eller større enn det noen gang var med bred spredning av RF elektronikk.
Jeg ville elske å se en DSP utføre funksjonene til en effektforsterker, eller en fullstendig RF-grensesnitt, men det bare ikke.Selv mange av de programmene som en DSP kan brukes for vanligvis ikke ønskelig som DSP bruker mer strøm enn de analoge tilsvarende (eller analog analog :-]).
Strømsparingsmodus programmer er overalt, og strømforbruket er en økende bekymring.Selv om en DSP kan noen ganger være å foretrekke fra et kost perspektiv.
Jeg ville elske å se en DSP utføre funksjonene til en effektforsterker, eller en fullstendig RF-grensesnitt, men det bare ikke.Selv mange av de programmene som en DSP kan brukes for vanligvis ikke ønskelig som DSP bruker mer strøm enn de analoge tilsvarende (eller analog analog :-]).
Strømsparingsmodus programmer er overalt, og strømforbruket er en økende bekymring.Selv om en DSP kan noen ganger være å foretrekke fra et kost perspektiv.
S
Slayerza
Guest
Ja, jeg er enig DSP har sin plass, men kan ikke erstatte alle analoge electonics.Dessuten hvis du virkelig bryte det ned DSP er laget av transistorer en analog komponent!
Men fremskritt gjort er automatisering, missiler, fly, Robotic visjon
osv. er alle avhengige på fremskritt av DSP.Skål
H
Men fremskritt gjort er automatisering, missiler, fly, Robotic visjon
osv. er alle avhengige på fremskritt av DSP.Skål
H
A
arno_a_boy
Guest
DSP er svært nyttig, men den trenger analoge kretser til å komme
og prøve inngangssignalet.
inngangssignaler er analog form (ex. tale bildet video), slik analoge kretser er bare nødvendig for å motta, sample & håndtere analoge inngangssignalet.
etter at den diskrete DSP-algoritmer med en DSP prosessor kan brukes til å behandle descrete signal for eksempel å kode prøvene i en bestemt standard.
og prøve inngangssignalet.
inngangssignaler er analog form (ex. tale bildet video), slik analoge kretser er bare nødvendig for å motta, sample & håndtere analoge inngangssignalet.
etter at den diskrete DSP-algoritmer med en DSP prosessor kan brukes til å behandle descrete signal for eksempel å kode prøvene i en bestemt standard.
M
matthewliao
Guest
Den digitale kretser kan erstatte de fleste av de analoge kretser når signalet alt vi trenger er bare digitale signalet.Nå DSP ikke kan erstatte de fleste av analoge kretser bare fordi vi trenger filtre for å få analoge signaler fra de digitale signaler.
B
Bauer
Guest
Digital signalbehandling (DSP) er studiet av signaler i en digital representasjon og prosessering metodene for disse signalene.DSP og analog signalbehandling er subfields av signalbehandling.DSP har minst tre store subfields: audio signalbehandling, digital bildebehandling og tale behandling.
Siden målet med DSP er vanligvis å måle eller filtrere kontinuerlig reell analoge signaler, det første trinnet er vanligvis å konvertere signalet fra analog til digital form ved hjelp av en analog til digital omformer.Ofte er det nødvendig utgangssignalet er en analog utgang signal,
noe som krever en digital til analog konverter.
Algoritmene som kreves for DSP er ofte utført med spesialiserte datamaskiner som benytter seg av spesialiserte mikroprosessorer kalt digital signal prosessor (også forkortet DSP).Disse behandler signalene i sanntid, og er generelt formål-designede ASICS.
Innhold
[skjul]
* 1 DSP domains
* 2 Signal prøvetaking
* 3 Tid og rom domains
* 4 Frequency domene
* 5 Søknader
* 6 Teknikker
* 7 Beslektede områder
* 8 Referanser
* 9 Eksterne lenker
[edit]
DSP domains
I DSP, ingeniører vanligvis studerer digitale signaler i en av følgende domener: tid domene (en-dimensjonale signaler), romlige domenet (flerdimensjonale signaler), frekvens domene autocorrelation domene og wavelet domener.De bestemmer domene som skal behandle et signal ved å gjøre utdannet gjette (eller ved å prøve ulike muligheter) som som domene best representerer de grunnleggende egenskapene til signal.En rekke prøver fra en måling av enheten produserer en gang eller romlige domenet representasjon, mens en diskret Fourier transformere produserer frekvensen domene, som er den frekvens spekteret.Autocorrelation er definert som kryss-korrelasjon av signal med seg selv over varierende intervaller av tid eller rom.
[edit]
Signal prøvetaking
Utdypende artikkel: Sampling (signalbehandling)
Med økende bruk av datamaskiner til bruk og behov for digital signalprosessering har økt.For å bruke et analogt signal på en datamaskin, må den være digitalisert med en analog til digital omformer (ADC).Prøvetaking er vanligvis gjennomført i to etapper, discretization og quantization.I discretization stadium løpet av signaler er partisjonert i likeverdig klasser og discretization utføres ved å erstatte signal med representant signal av tilsvarende likeverdig klasse.I quantization stadium det representative signal verdier er rundet av verdier fra et endelig satt.
For å prøve et analogt signal den Nyquist-Shannon sampling teoremet må være fornøyd.Kort sagt, den samplingfrekvens må være større enn det dobbelte av båndbredden på signalet (forutsatt at den er filtrert hensiktsmessig).En digital til analog omformer (DAC) brukes for å konvertere det digitale signalet til analog.Bruk av en digital datamaskin er en viktig ingrediens til digitale styringssystemer.
[edit]
Tid og rom domains
Den vanligste behandlingen tilnærming i tid eller plass domenet er forbedringen av inngangssignalet gjennom en metode som kalles filtrering.Filtrering vanligvis består av en transformasjon av en rekke omkringliggende prøvene rundt den aktuelle eksempler på input eller output signal.Det finnes ulike måter å karakterisere filtre, for eksempel:
* En "lineære" filter er en lineær transformasjon av input prøvene; andre filtre er "ikke-lineære.Lineære filtre tilfredsstille superposition tilstand,
dvs. hvis en inngang er et vektet lineær kombinasjon av ulike signaler, utdataene er en like vektet lineær kombinasjon av tilsvarende utgangssignaler.
* En "årsakssammenheng" filter bruker bare forrige prøver av inn-eller utdatakoding signaler, mens en "ikke-årsaksforhold" filter bruker fremtidige innspill prøvene.En ikke-årsaksforhold filter kan vanligvis bli endret til et årsaksforhold filter ved å legge inn en forsinkelse på den.
* En "time-invariant" filter har konstant egenskaper over tid, andre filtre som adaptive filtre endring i tid.
* Enkelte filtre er "stabil", andre er "ustabile".Et stabilt filteret produserer en utgang som konvergerer til en konstant verdi med tiden, eller forblir grenser innenfor et avgrenset intervall.En ustabil filter produserer utdata som diverges.
* En "endelig impuls respons" (furu) filter bruker bare inngangssignalet, mens en "uendelig impuls respons" filter (IIR) bruker både inngangssignalet og tidligere prøver av utgangssignalet.Furu filtre er alltid stabil, mens IIR filtre kan være ustabile.
Mest filtrene kan beskrives i Z-domene (et overordnet sett av frekvens domene) etter overføre funksjoner.Et filter kan også beskrives som en forskjell likning, en samling av nuller og poler, eller hvis det er en gran filter, en impuls svar eller trinn respons.Utdata på en gran-filter til en gitt innspill kan beregnes ved convolving inngangssignalet med impuls respons.Filtre kan også være representert med blokk diagrammer som deretter kan brukes til å utlede et eksempel behandlingen algoritmen å implementere filter bruker maskinvare instruksjoner.
[edit]
Frekvens-domene
Signalene er konvertert fra tid eller plass domenet frekvensen domene vanligvis gjennom Fourier transformere.Fourier-transformere konverterer signalet til et omfang og fase komponenten i hver frekvens.Ofte Fourier transformere omdannes til strøm spektrum, som er omfanget av hver frekvens komponent kvadrerte.
De vanligste formålet for analyse av signaler i frekvens domene er analyse av signal egenskaper.Ingeniøren kan studere spekteret å få informasjon om hvilke frekvenser i inngangssignalet og som mangler.
Det er noen brukte frekvens domene transformasjoner.For eksempel har cepstrum konverterer et signal til frekvens domene gjennom Fourier transformere, tar logaritmen, så gjelder en annen Fourier transformere.Dette understreker frekvens komponenter med mindre omfang, samtidig som rekkefølgen magnitudes av frekvens komponenter.
[edit]
Programmer
De viktigste programmene av DSP er audio signalbehandling, lydkomprimering, digital bildebehandling, video-komprimering, tale behandling, talegjenkjenning og digital kommunikasjon.Konkrete eksempler er tale kompresjon og overføring i digitale mobiltelefoner, utjevning av lyd i Hifi-utstyr, vær prognostisering, økonomiske prognoser, seismisk databehandling, analyse og kontroll av industrielle prosesser, computer-genererte animasjoner i filmer, medisinsk bildebehandling som CAT skanner og MRI, bilde manipulasjon og lyd-effekter for bruk med elektrisk gitar forsterkere.En ytterligere program er svært lav frekvens (VLF) resepsjonen med en PC soundcard [1].
[edit]
Teknikker
* Bilinear transformere
* Diskret Fourier transformere
* Diskret tid Fourier transformere
* Filtrer design
* LTI system teori
* Minimum fase
* Overføringsfunksjon
* Z-transformere
* Goertzel algoritme
[edit]
Beslektede områder
* Automatisk kontroll
* Computer Science
* Data compression
* Elektroteknikk
* Informasjon teori
* Seismic Data Processing
* Telekommunikasjonsanlegg
Siden målet med DSP er vanligvis å måle eller filtrere kontinuerlig reell analoge signaler, det første trinnet er vanligvis å konvertere signalet fra analog til digital form ved hjelp av en analog til digital omformer.Ofte er det nødvendig utgangssignalet er en analog utgang signal,
noe som krever en digital til analog konverter.
Algoritmene som kreves for DSP er ofte utført med spesialiserte datamaskiner som benytter seg av spesialiserte mikroprosessorer kalt digital signal prosessor (også forkortet DSP).Disse behandler signalene i sanntid, og er generelt formål-designede ASICS.
Innhold
[skjul]
* 1 DSP domains
* 2 Signal prøvetaking
* 3 Tid og rom domains
* 4 Frequency domene
* 5 Søknader
* 6 Teknikker
* 7 Beslektede områder
* 8 Referanser
* 9 Eksterne lenker
[edit]
DSP domains
I DSP, ingeniører vanligvis studerer digitale signaler i en av følgende domener: tid domene (en-dimensjonale signaler), romlige domenet (flerdimensjonale signaler), frekvens domene autocorrelation domene og wavelet domener.De bestemmer domene som skal behandle et signal ved å gjøre utdannet gjette (eller ved å prøve ulike muligheter) som som domene best representerer de grunnleggende egenskapene til signal.En rekke prøver fra en måling av enheten produserer en gang eller romlige domenet representasjon, mens en diskret Fourier transformere produserer frekvensen domene, som er den frekvens spekteret.Autocorrelation er definert som kryss-korrelasjon av signal med seg selv over varierende intervaller av tid eller rom.
[edit]
Signal prøvetaking
Utdypende artikkel: Sampling (signalbehandling)
Med økende bruk av datamaskiner til bruk og behov for digital signalprosessering har økt.For å bruke et analogt signal på en datamaskin, må den være digitalisert med en analog til digital omformer (ADC).Prøvetaking er vanligvis gjennomført i to etapper, discretization og quantization.I discretization stadium løpet av signaler er partisjonert i likeverdig klasser og discretization utføres ved å erstatte signal med representant signal av tilsvarende likeverdig klasse.I quantization stadium det representative signal verdier er rundet av verdier fra et endelig satt.
For å prøve et analogt signal den Nyquist-Shannon sampling teoremet må være fornøyd.Kort sagt, den samplingfrekvens må være større enn det dobbelte av båndbredden på signalet (forutsatt at den er filtrert hensiktsmessig).En digital til analog omformer (DAC) brukes for å konvertere det digitale signalet til analog.Bruk av en digital datamaskin er en viktig ingrediens til digitale styringssystemer.
[edit]
Tid og rom domains
Den vanligste behandlingen tilnærming i tid eller plass domenet er forbedringen av inngangssignalet gjennom en metode som kalles filtrering.Filtrering vanligvis består av en transformasjon av en rekke omkringliggende prøvene rundt den aktuelle eksempler på input eller output signal.Det finnes ulike måter å karakterisere filtre, for eksempel:
* En "lineære" filter er en lineær transformasjon av input prøvene; andre filtre er "ikke-lineære.Lineære filtre tilfredsstille superposition tilstand,
dvs. hvis en inngang er et vektet lineær kombinasjon av ulike signaler, utdataene er en like vektet lineær kombinasjon av tilsvarende utgangssignaler.
* En "årsakssammenheng" filter bruker bare forrige prøver av inn-eller utdatakoding signaler, mens en "ikke-årsaksforhold" filter bruker fremtidige innspill prøvene.En ikke-årsaksforhold filter kan vanligvis bli endret til et årsaksforhold filter ved å legge inn en forsinkelse på den.
* En "time-invariant" filter har konstant egenskaper over tid, andre filtre som adaptive filtre endring i tid.
* Enkelte filtre er "stabil", andre er "ustabile".Et stabilt filteret produserer en utgang som konvergerer til en konstant verdi med tiden, eller forblir grenser innenfor et avgrenset intervall.En ustabil filter produserer utdata som diverges.
* En "endelig impuls respons" (furu) filter bruker bare inngangssignalet, mens en "uendelig impuls respons" filter (IIR) bruker både inngangssignalet og tidligere prøver av utgangssignalet.Furu filtre er alltid stabil, mens IIR filtre kan være ustabile.
Mest filtrene kan beskrives i Z-domene (et overordnet sett av frekvens domene) etter overføre funksjoner.Et filter kan også beskrives som en forskjell likning, en samling av nuller og poler, eller hvis det er en gran filter, en impuls svar eller trinn respons.Utdata på en gran-filter til en gitt innspill kan beregnes ved convolving inngangssignalet med impuls respons.Filtre kan også være representert med blokk diagrammer som deretter kan brukes til å utlede et eksempel behandlingen algoritmen å implementere filter bruker maskinvare instruksjoner.
[edit]
Frekvens-domene
Signalene er konvertert fra tid eller plass domenet frekvensen domene vanligvis gjennom Fourier transformere.Fourier-transformere konverterer signalet til et omfang og fase komponenten i hver frekvens.Ofte Fourier transformere omdannes til strøm spektrum, som er omfanget av hver frekvens komponent kvadrerte.
De vanligste formålet for analyse av signaler i frekvens domene er analyse av signal egenskaper.Ingeniøren kan studere spekteret å få informasjon om hvilke frekvenser i inngangssignalet og som mangler.
Det er noen brukte frekvens domene transformasjoner.For eksempel har cepstrum konverterer et signal til frekvens domene gjennom Fourier transformere, tar logaritmen, så gjelder en annen Fourier transformere.Dette understreker frekvens komponenter med mindre omfang, samtidig som rekkefølgen magnitudes av frekvens komponenter.
[edit]
Programmer
De viktigste programmene av DSP er audio signalbehandling, lydkomprimering, digital bildebehandling, video-komprimering, tale behandling, talegjenkjenning og digital kommunikasjon.Konkrete eksempler er tale kompresjon og overføring i digitale mobiltelefoner, utjevning av lyd i Hifi-utstyr, vær prognostisering, økonomiske prognoser, seismisk databehandling, analyse og kontroll av industrielle prosesser, computer-genererte animasjoner i filmer, medisinsk bildebehandling som CAT skanner og MRI, bilde manipulasjon og lyd-effekter for bruk med elektrisk gitar forsterkere.En ytterligere program er svært lav frekvens (VLF) resepsjonen med en PC soundcard [1].
[edit]
Teknikker
* Bilinear transformere
* Diskret Fourier transformere
* Diskret tid Fourier transformere
* Filtrer design
* LTI system teori
* Minimum fase
* Overføringsfunksjon
* Z-transformere
* Goertzel algoritme
[edit]
Beslektede områder
* Automatisk kontroll
* Computer Science
* Data compression
* Elektroteknikk
* Informasjon teori
* Seismic Data Processing
* Telekommunikasjonsanlegg