Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. Второе издание. Пер. с англ. (2006) (1095938), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Мы заканчиваем главу освещением двоичных форматов с плавающей запятой, которые позволяют преодолеть большинство ограничений, присущих форматам с фиксированной запятой, особенно в части снижения отрицательных последствий переполнений. Глава 13 представляет вашему вниманию коллекцию «маленьких хитростей», которые используются, чтобы сделать алгоритмы цифровой обработки сигналов более эффективными.

Эти приемы собраны в главе в конце книги по двум причинам. Во-первых, это разумно — иметь такую коллекцию трюков в одной главе, так что вы всегда будете знать, где их найти в будущем. Во-вторых, многие из этих схем требуют понимания материала из предыдущих глав, так что последняя глава — самое подходящее место для арсенала таких практических приемов. Во время детального рассмотрения этих приемов повторяются и подтверждаются многие важные идеи, освещенные в предыдущих главах. Приложения содержат ряд необходимых начинающим тем, помогающих понять сущность и математику цифровой обработки сигналов. Всестороннее описание арифметики комплексных чисел излагается в приложении А, в то время, как в приложении В выводится часто используемое, но редко объясняемое выражение для суммы геометрической прогрессии.

Некоторые тонкие особенности и две формы реверса направления времени в дискретных системах (одно из применений которого — фильтрация с нулевой фазой) объясняются в приложении С. Статистические понятия среднего, дисперсии и стандартного отклонения представлены в приложении П, а в приложении Е обсуждается происхождение и применение логарифмической шкалы децибелов, используемой для увеличения разрешающей способности спектрального представления. Приложение Р несколько в другом ключе представляет словарь терминологии, используемой в области цифровых фильтров.

Благодарность Многие новые материалы в этом издании являются результатом того, что я узнал от профи из 11 31ч'ЕТ-группы сошрз.дзр (я мог бы назвать дюжину имен, но, сделав это, я бы приобрел 12 друзей и 300 врагов). Так что я благодарю моих коллег по ЦОС в сошрзлЬр за то, что они так многому меня научили в области теории ЦОС. Благодаря их терпению в неприятном деле рецензирования ранних версий рукописи я имел счастье получить помощь талантливых Эрика Якобсена (Ег1с 20 П едисловие )асоЬзеп), доктора Питера Куцукоса (Регег Коогзоо1гоз), Мэтью Донадио (МаггЬезч 1)опайо), доктора Айана Бакнера ()зг.

1ап Впс(гпег), доктора Майка Роузинга (М(ке Коз1пи), Джерри Олапа Цеп у О1пр), Клея С. Тернера (С!ау 5. Тпгпег), Рэя Эндрака (Кау Апйга1га), Джима Томаса Ц1т ТЬотаз), Роберта Бристоу-Джонсона (КоЬегг Вг1згоъ-)оЬпзоп), Джулиуса Кузьюма ()п11пз Кпяппа) и доктора Рун Алнор (Кипе А11пог). Спасибо вам, ребята, я ваш должник.

Я также благодарю Пэтти Донован (Раггу Ропочап) из Рше Тгее Сошрозй1оп, 1пс., за превращение беспорядочной кучи бумаги, которая плюхнулась на ее стол, в хорошо написанную книгу; ведущих специалистов издательства Лайзу Йарковски (Газа 1агкозчзЫ ) и Анну Гарсия (Аппе Саге(а) из Ргепйсе НаП за искусное управление толпой в процессе публикации; и редактора Бернарда Гудвина' (Вегпагп Ооодчпп ) за его великодушное поощрение и руководство. Если у читателя хватило снл добраться до конца предисловия, напоследок хочу сказать, что я отлично провел время, когда писал эту книгу, и я искренне надеюсь, что ее чтение принесет вам пользу. Если у вас есть любые замечания или предложения относительно этого материала, или если вы обнаружите какие-либо ошибки, пусть очень незначительные, пожалуйста, присылайте их мне по адресу к.

1уопввхеее. окд. Обещаю, что отвечу на ваше сообщение. «Издатель живет тем, что чувствует. Авторы тоже, но авторы — слепые кроты, которые роют свои норы; издатель же похож на вожака, который прокладывает путь, н ведет авторов за собой по этому пути». (доват Диксон). Дискретные последовательности и системы Цифровая обработка сигналов никогда раньше не была так широко распространена, и никогда раньше не существовало столько возможностей для ее реализации.

Не так давно быстрое преобразование Фурье (БПФ), которое мы будем обсуждать в главе 4, представлялось загадочной математической процедурой, используемой только в крупных исследовательских центрах или университетах. Сейчас, как это ни удивительно, БПФ легко доступно каждому из нас. Оно даже реализуется в виде встроенных функций, предоставляемых недорогими пакетами программ математических расчетов для домашних компьютеров.

Доступность более изощренных коммерческих программ обработки сигналов позволяет нам сегодня быстрее и увереннее разрабатывать приложения обработки сигналов. Мы можем выполнять спектральный анализ, проектировать цифровые фильтры, разрабатывать системы распознавания речи, передачи данных, сжатия изображений с использованием программ, которые интерактивны как в части задания алгоритма функционирования, так и в части графического отображения результатов работы. С середины 80-х годов та же технология, которая сделала возможным создание доступных домашних компьютеров, позволила разработать мощные и недорогие аппаратурные системы разработки, которые служат основой реализации различных проектов, использующих цифровую обработку сигналов'. Тем не менее, несмотря на простоту применения современных средств разработки систем цифровой обработки сигналов, нам все еще необходим прочный фундамент понимания ее основ.

Цель этой книги — построить такой фундамент. В этой главе мы подготовим базу для тех тем, которые будут изучаться в остальной части книги, определив терминологию, используемую в цифровой обработке 1 Во время телевизионного интервью в начале 90-х один из ведущих ученых в области компьютерных наук заметил, что, если бы автомобильная промышленность развивалась такими же темпами, как компьютерная, наши машины сейчас двигались бы со скорость в полмиллиона миль в час (примерно 800 000 км/ч — прим.

перев.) и на одном галлоне (примерно 4.5 л — прим. иерев.) бензина проезжали бы полмиллиона миль. Цена такой машины была бы такой низкой, что ее проще было бы выбросить на свалку, чем заплатить за одни день парковки в Сан-Франциско. гг Глава 1. иск етные последовательности и системы сигналов, показав различные способы графического представления дискретных сигналов, определив понятия, используемые при описании последовательностей значений данных, предложив условные обозначения, используемые для описания операций обработки сигналов, и коротко введя понятие линейных дискретных систем.

1 ° 1. Дискретные последовательности и связанные с ними обозначения В самом общем смысле термин обработка сигналов обозначает область науки, которая занимается анализом физических процессов, изменяющихся во времени. И как таковая, обработка сигналов делится на две ветви: аналоговую обработку сигналов и цифровую обработку сигналов. Термин аналоговый используется для описания сигналов, которые непрерывны во времени и могут принимать значения из непрерывного диапазона. Примером аналогового сигнала является некоторое напряжение, которое мы можем подать на вход осциллоскопа, в результате чего на экране мы увидим непрерывную кривую как функцию времени. Аналоговый сигнал можно также подать на обычный анализатор спектра, чтобы определить его частотный состав. Термин аналоговый, вероятно, происходит из области аналоговых компьютеров, использовавшихся до начала 80-х.

Эти компьютеры решали линейные дифференциальные уравнения с помощью электронных дифференциаторов и интеграторов, соединяемых с помощью телефонных патчкордов . В такой ситуации непрерывное напряжение или ток в реальной цепи представляли собой аналог некоторой переменной в дифференциальном уравнении, такой как скорость, давление воздуха, температура и т. и. (Хотя гибкость и производительность современных цифровых компьютеров сделали аналоговые компьютеры устаревшими, хорошее описание короткой жизни аналоговых компьютеров вы можете найти в работе [11.) Поскольку современная обработка непрерывных сигналов с использованием резисторов, конденсаторов, операционных усилителей и т.

п. имеет мало общего с аналоговыми компьютерами, термин аналоговый сегодня представляется неудачным. Более корректным было бы называть непрерывной обработкой сигналов то, что мы сегодня обычно называем аналоговой обработкой сигналов. Соответственно, в этой книге мы сведем к минимуму использование термина аналоговые сигналы и заменим его термином непрерывные сигналы везде, где это оправдано. Термин аггскрегпный сигнал используется для обозначения сигнала, независимая переменная (чаще всего время) которого квантована, так что мы знаем значения сигнала только в дискретные моменты времени.

Таким образом, дискретный сигнал представляется не непрерывной линией, а набором значений. Кроме квантования по времени, дискретные сигналы квантуются еще и по значению. Мы можем пояснить эти понятия на примере. Представим себе непрерывный синусоидальный сигнал с амплитудой, равной 1, и частотой ум описываемый уравнением х(«) = з(п(2п«; «) (1-1) ! Отрезки проводов небольшой длины со штекерами или разъемами на концах, предназначенные для коммутации сигналов на панелях телефонных станций — (прим. перев.).

23 1.1. Дис тные последовательности н связанные с ними обозначения Частота/; измеряется в герцах (Гц). (В физических системах мы обычно измеряем частоту в единицах, производных от герца. Один герц — зто частота, при которой совершается одно полное колебание или цикл в секунду. Один килогерц (кГц) равен тысяче Гц, а мегагерц — одному миллиону Гц'.) Если г в уравнении (1-1) представляет собой время в секундах, то произведение /', г имеет размерность циклов (периодов), а полный аргумент 2лу'; Г представляет собой угол, измеренный в радианах.

Характеристики

Список файлов книги