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發(fā)布時間：2023-10-08 11:37
信號處理是對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換或變換的過程，以觀察直接觀察無法看到的東西。通過信號處理，工程師和科學(xué)家可以分析、優(yōu)化和調(diào)整科學(xué)數(shù)據(jù)、音頻流、圖像和視頻等信號。本文將充分詳細地介紹信號處理的基本原理。
公司每年花費數(shù)百萬美元購買測試設(shè)備，以便工程師和技術(shù)人員記錄測試數(shù)據(jù)。 這種對測試設(shè)備和人力的投資只有一個目的：了解其產(chǎn)品在真實世界中的表現(xiàn)。 只有通過獲取和分析高質(zhì)量的客觀數(shù)據(jù)，才能了解產(chǎn)品的性能。但數(shù)據(jù)本身只是第一步。 要理解數(shù)據(jù)，就必須對其進行分析。 分析包括幾個要素：
觀察--記錄和審查數(shù)據(jù)。
例如，"當轉(zhuǎn)速從 100 增至 200 時，傳動軸上的扭矩增加了多少 "或 "電流與電壓的關(guān)系如何變化"。
上述方法都是直接觀察法。不同類型的傳感器通過記錄機器或流程的反應(yīng)來控制機器或流程。 然后對數(shù)據(jù)進行審查，并對不同運行階段的參數(shù)進行比較。不過，還有另一種數(shù)據(jù)分析工具：
信號處理--轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，使我們能夠看到通過直接觀察或比較無法看到的東西。
信號處理(也稱為數(shù)字信號處理)可以有多種形式，具體取決于應(yīng)用。 在數(shù)據(jù)采集(DAQ)領(lǐng)域，信號處理用于分析測量數(shù)據(jù)。
信號處理歷來只在模擬領(lǐng)域進行。例如，使用電阻器、電容器和電感器等分立元件開發(fā)信號濾波器。當然，這種方式現(xiàn)在仍在使用，但自 20 世紀末以來，各種數(shù)據(jù)的數(shù)字化程度越來越高。因此，信號處理不可避免地從模擬領(lǐng)域轉(zhuǎn)向數(shù)字領(lǐng)域。
如今，數(shù)字信號處理主要由軟件完成。信號處理軟件可在臺式機處理器、視頻卡或智能設(shè)備上運行。對于更復(fù)雜的應(yīng)用，它可以在專用的 DSP(數(shù)字信號處理器)、ASIC(專用集成電路)或 FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)以及高性能大型機中運行。
最早的 DSP 芯片開發(fā)于 20 世紀 60 年代，用于改進軍事應(yīng)用中的雷達和聲納。后來，它們被用于石油勘探等地球物理應(yīng)用、數(shù)據(jù)壓縮等空間應(yīng)用、計算機斷層掃描(CT)和磁共振成像(MRI)等醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用以及人體掃描。
如今，即使是筆記本電腦也比過去的主流系統(tǒng)功能強大得多，使數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能夠?qū)崟r和后處理地執(zhí)行各種信號處理功能。
許多系統(tǒng)使用主機和 DSP 處理相結(jié)合的方式來執(zhí)行信號處理功能。DSP 硬件速度非常快，可用于一般功能。例如，DSP 可用于模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC) 濾波、組合數(shù)字比特流等。它們可以非常快速地處理大量數(shù)據(jù)。
信號處理是研究信號處理和分析以獲取有用信息的一個重要領(lǐng)域。本文將探討信號處理的一些基本技術(shù)。
1.濾波
濾波是一種信號處理技術(shù)，它將有用的信號與不需要的失真和噪音分離開來。濾波技術(shù)被廣泛應(yīng)用于信號處理中，以去除信號中的噪音和干擾，提高信號質(zhì)量并防止數(shù)據(jù)丟失。濾波器有多種類型，包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和陷波濾波器。
低通濾波器用于通過低頻信號，阻斷高頻信號。高通濾波器則在通過高頻信號的同時阻斷低頻信號。帶通濾波器允許一定頻率范圍的信號通過，而陷波濾波器則阻隔一定頻率或頻率范圍的信號。
濾波是音頻處理、圖像處理和通信系統(tǒng)等許多應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)。
2.傅立葉分析
傅立葉分析是一種數(shù)學(xué)技術(shù)，用于將信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域。傅立葉變換可提供信號頻率成分的信息，如振幅和相位。傅立葉分析常用于信號處理中的頻譜分析、濾波和信號壓縮。
傅立葉變換可用于將信號分解為各個頻率分量。這樣，我們就可以在頻域內(nèi)分析信號，并識別構(gòu)成信號的頻率成分。傅里葉分析被廣泛應(yīng)用于音頻和視頻壓縮、語音識別和圖像處理等領(lǐng)域。
3.小波分析
小波分析是一種將信號分解成不同頻率成分的信號處理方法。與只提供信號頻率成分信息的傅立葉分析不同，小波分析同時提供高頻和低頻的信息。小波分析常用于信號失真、壓縮和特征提取。
在信號包含高頻和低頻成分的應(yīng)用中，小波分析尤其有用。例如，在音頻處理中，小波分析可用于將信號中的高頻成分(如鼓聲和低音)與低頻成分(如低音和鼓聲)分離開來。
4.時頻分析
時頻分析是一種信號處理技術(shù)，包括時域和頻域信號分析。時頻分析有助于監(jiān)測信號隨時間的變化，并識別頻率成分。時頻分析常用于語音和聲音處理、雷達成像和生物醫(yī)學(xué)信號處理。
時頻分析比單獨的傅立葉分析或波形分析能提供更詳細的信號分析。通過在時域和頻域?qū)π盘栠M行分析，我們可以檢測信號隨時間的變化，并跟蹤信號的頻率成分。
5.自適應(yīng)信號處理
自適應(yīng)信號處理是一種信號處理技術(shù)，通過修改信號處理算法來適應(yīng)不斷變化的信號環(huán)境。自適應(yīng)信號處理通常用于電信系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)信號處理以及語音和音頻處理。自適應(yīng)信號處理可用于提高處理信號的質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析的準確性。
自適應(yīng)信號處理算法可以適應(yīng)信號環(huán)境的變化，如噪聲電平或信號特征的變化。這使得自適應(yīng)信號處理算法比固定信號處理算法更加穩(wěn)健和靈活。
總之，信號處理是一個廣泛而有趣的領(lǐng)域，涉及對信號的處理和分析，以獲取有用的信息。信號處理和信號處理技術(shù)可用于獲取以下有用信息。
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