termékek kategória
- FM Transmitter
- 0-50w 50w-1000w 2kw-10kw 10kw +
- TV adó
- 0-50w 50-1kw 2kw-10kw
- FM antenna
- TV Antenna
- antenna tartozék
- Kábel Connector teljesítmény Splitter Dummy betöltése
- RF Transistor
- Tápegység
- audio berendezések
- DTV Front End berendezések
- Link System
- STL rendszer Mikrohullámú Link rendszer
- FM rádió
- Power Meter
- Más termékek
- Különleges a koronavírus számára
termékek Címkék
Fmuser Sites
- es.fmuser.net
- it.fmuser.net
- fr.fmuser.net
- de.fmuser.net
- af.fmuser.net -> afrikaans
- sq.fmuser.net -> albán
- ar.fmuser.net -> arab
- hy.fmuser.net -> örmény
- az.fmuser.net -> azerbajdzsán
- eu.fmuser.net -> baszk
- be.fmuser.net -> belorusz
- bg.fmuser.net -> bolgár
- ca.fmuser.net -> katalán
- zh-CN.fmuser.net -> kínai (egyszerűsített)
- zh-TW.fmuser.net -> kínai (hagyományos)
- hr.fmuser.net -> horvát
- cs.fmuser.net -> cseh
- da.fmuser.net -> dán
- nl.fmuser.net -> holland
- et.fmuser.net -> észt
- tl.fmuser.net -> filippínó
- fi.fmuser.net -> finn
- fr.fmuser.net -> francia
- gl.fmuser.net -> galíciai
- ka.fmuser.net -> grúz
- de.fmuser.net -> német
- el.fmuser.net -> Görög
- ht.fmuser.net -> haiti kreol
- iw.fmuser.net -> héber
- hi.fmuser.net -> hindi
- hu.fmuser.net -> magyar
- is.fmuser.net -> izlandi
- id.fmuser.net -> indonéz
- ga.fmuser.net -> ír
- it.fmuser.net -> olasz
- ja.fmuser.net -> japán
- ko.fmuser.net -> koreai
- lv.fmuser.net -> lett
- lt.fmuser.net -> litván
- mk.fmuser.net -> macedón
- ms.fmuser.net -> maláj
- mt.fmuser.net -> máltai
- no.fmuser.net -> norvég
- fa.fmuser.net -> perzsa
- pl.fmuser.net -> lengyel
- pt.fmuser.net -> portugál
- ro.fmuser.net -> román
- ru.fmuser.net -> orosz
- sr.fmuser.net -> szerb
- sk.fmuser.net -> szlovák
- sl.fmuser.net -> Szlovén
- es.fmuser.net -> spanyol
- sw.fmuser.net -> szuahéli
- sv.fmuser.net -> svéd
- th.fmuser.net -> Thai
- tr.fmuser.net -> török
- uk.fmuser.net -> ukrán
- ur.fmuser.net -> urdu
- vi.fmuser.net -> Vietnámi
- cy.fmuser.net -> walesi
- yi.fmuser.net -> jiddis
Mi a digitális jelfeldolgozás?
Mi a digitális jelfeldolgozás?
A DSP különféle típusú jeleket manipulál azzal a céllal, hogy szűrje, mérje vagy tömörítse és analóg jeleket állítson elő. Az analóg jelek abban különböznek, hogy információt vesznek és változó amplitúdójú elektromos impulzusokká alakítják át, míg a digitális jelinformációt bináris formátumba fordítják, ahol minden egyes adatot két megkülönböztethető amplitúdó jelöl. Egy másik észrevehető különbség az, hogy az analóg jeleket szinuszhullámként, a digitális jeleket négyszöghullámként lehet ábrázolni. A DSP szinte bármilyen területen megtalálható, legyen az olajfeldolgozás, hangvisszaadás, radar és szonár, orvosi képfeldolgozás vagy telekommunikáció - lényegében minden olyan alkalmazás, amelyben a jeleket tömörítik és reprodukálják.
A DSP négy kulcsfontosságú komponenst tartalmaz:
Számítógépes motor: Matematikai manipulációk, számítások és folyamatok a program vagy feladat elérésével a Programmemóriából és az adatmemóriában tárolt információk.
Adatmemória: Ez tárolja a feldolgozandó információkat, és együtt működik a programmemóriával.
Programmemória: Itt tárolja azokat a programokat vagy feladatokat, amelyeket a DSP az adatok feldolgozására, tömörítésére vagy manipulálására használ.
I / O: Ezt különféle célokra lehet használni, attól függően, hogy mekkora a DSP mező, például külső portok, soros portok, időzítők és a külvilághoz történő csatlakozás.
Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan néz ki a DSP négy komponense egy általános rendszerkonfigurációban.
A Chebyshev szűrő egy digitális szűrő, amely felhasználható az egyik frekvencia sáv elválasztására a másiktól. Ezek a szűrők ismertek elsődleges tulajdonságaikról, sebességükről, és noha nem a legjobb a teljesítménykategóriában, a legtöbb alkalmazáshoz elegendőek. A Chebyshev szűrő megtervezését a matematikai technika, az úgynevezett z-transzformáció köré építették. Alapvetõen a z-transzformáció egy diszkrét idõjû jelet, amely valós vagy komplex számok sorozatából áll, frekvenciatartomány ábrázolássá alakítja. A Chebyshev-választ általában arra használják, hogy gyorsabban forduljanak elő azáltal, hogy lehetővé teszik a frekvenciaválasz hullámzását. Ezeket a szűrőket 1 típusú szűrőknek nevezzük, ami azt jelenti, hogy a frekvenciaválaszban a fodrozódás csak a hozzáférési sávban megengedett. Ez biztosítja a legjobb megközelítést bármely szűrő ideális válaszához egy megadott sorrendre és fodrozásra. Úgy tervezték, hogy eltávolítson bizonyos frekvenciákat, és mások számára lehetővé tegye a szűrő áthaladását. A Chebyshev-szűrő válaszában általában lineáris, és egy nemlineáris szűrő eredményezhet olyan kimeneti jelet, amely olyan frekvenciakomponenseket tartalmaz, amelyek nem voltak jelen a bemeneti jelben.
Miért érdemes használni a digitális jelfeldolgozást?
Annak megértése érdekében, hogy a digitális jelfeldolgozás, vagy a DSP miként hasonlítható össze az analóg áramkörökkel, összehasonlíthatnánk a két rendszert bármilyen szűrőfunkcióval. Míg az analóg szűrő erősítőket, kondenzátorokat, induktorokat vagy ellenállásokat használna, és megfizethető, és könnyen összeszerelhető, meglehetősen nehéz lesz kalibrálni vagy módosítani a szűrő sorrendjét. Ugyanezek a dolgok megtehetők egy DSP rendszerrel is, egyszerűbben megtervezhetők és módosíthatók. A DSP-rendszerek szűrési funkciója szoftver-alapú, tehát több szűrő közül választhat. A rugalmas és állítható szűrők magas szintű válaszokkal történő létrehozásához csak a DSP szoftverre van szükség, míg az analóghoz további hardverekre van szükség.
Például egy gyakorlati sávszűrőnek, egy adott frekvenciaváltással, legyen egy stop band roll-off vezérlés, passband hangolás és szélesség vezérlés, végtelen csillapítás a stop bandban, és egy olyan válasz a pass pass sávon belül, amely teljesen lapos nulla fáziseltolódással. Ha analóg módszereket használnának, a másodrendű szűrőknek nagyon sok fokozatosan magas Q-szakaszra lenne szükségük, ami végül azt jelenti, hogy rendkívül nehéz lesz beállítani és beállítani. Miközben megközelítjük ezt a DSP szoftverrel, véges impulzus válasz (FIR) felhasználásával, a szűrő impulzusra adott időbeli reakciója a jelen súlyozott összege és a korábbi bemeneti értékek véges száma. Visszacsatolás nélkül az egyetlen válasz egy adott mintára akkor ér véget, amikor a minta eléri a "vonal végét". Ezeket a tervezési különbségeket szem előtt tartva a DSP szoftvert rugalmassága és egyszerűsége alapján választják meg, mint az analóg áramköri szűrők.
A sávszűrő létrehozásakor a DSP használata nem szörnyű feladat. A szűrők bevezetése és előállítása sokkal könnyebb, mivel a szűrőket csak ugyanazzal a programmal kell programozni, amikor minden eszközbe bekerül a DSP-chip. Analóg komponensek használata esetén azonban fennáll a hibája az alkatrészeknek, ha beállítja az áramkört és programozza a szűrőt az egyes analóg áramkörökre. A DSP megfizethető és kevésbé unalmas szűrőtervezési módszert hoz létre a jelfeldolgozáshoz, és általában növeli a szűrők hangolásának és beállításának pontosságát.
ADC és DAC
Az elektromos berendezéseket szinte minden területen használják. Az analóg-digitális konverterek (ADC) és a digitális-analóg konverterek (DAC) nélkülözhetetlen elemei a DSP bármilyen variációjának, bármilyen területen. Ez a két konvertáló interfész szükséges a valós jelek konvertálásához, hogy a digitális elektronikus berendezések bármilyen analóg jelet felvehessenek és feldolgozzanak. Vegyünk például egy mikrofont: az ADC konvertálja a bemenet által az audiokészülékbe begyűjtött analóg jelet digitális jellé, amelyet hangszórók vagy monitorok adhatnak ki. Miközben az audió berendezésen áthalad a számítógéphez, a szoftver visszhangokat adhat hozzá, vagy beállíthatja a hang tempóját és hangmagasságát, hogy tökéletes hangot kapjon. Másrészt, a DAC konvertálja a már feldolgozott digitális jelet vissza analóg jellé, amelyet az audio kimeneti berendezések, például a monitorok használnak. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan működik az előző példa, és hogyan javíthatjuk audio bemeneti jeleit reprodukcióval, majd digitális jelek formájában jeleníthetjük meg őket monitorokon keresztül.
A digitális jelfeldolgozó processzornak számos változata létezik, amelyek különféle műveleteket hajthatnak végre, az alkalmazandó alkalmazástól függően. Ezek közül a változatok közül néhány lehet az audiojelek feldolgozása, audio és video tömörítés, beszédfeldolgozás és felismerés, digitális képfeldolgozás és radar alkalmazások. Az alkalmazások közötti különbség az, hogy a digitális jelfeldolgozó hogyan szűrheti az egyes bemeneteket. Öt különböző szempont van, amelyek DSP-től függően változnak: óra frekvencia, RAM méret, adat busz szélessége, ROM méret és I / O feszültség. Ezek a komponensek valóban csak befolyásolják a processzor aritmetikai formátumát, sebességét, memóriaszervezését és az adatok szélességét.
Az egyik jól ismert építészeti elrendezés a Harvard építészete. Ez a kialakítás lehetővé teszi a processzor számára, hogy két független buszkészlet segítségével egyszerre férjen hozzá két memóriabankhoz. Ez az architektúra képes végrehajtani matematikai műveleteket, miközben további utasításokat tölt be. Egy másik a Von Neumann memória architektúra. Bár csak egy adatsín van, a műveletek nem tölthetők be az utasítások letöltése közben. Ez olyan elakadást okoz, amely végül lelassítja a DSP-alkalmazások végrehajtását. Noha ezek a processzorok hasonlóak a szokásos számítógépeken használt processzorokhoz, ezek a digitális jelfeldolgozók specializálódtak. Ez gyakran azt jelenti, hogy egy feladat végrehajtásához a DSP-knek rögzítettpontos aritmetikát kell használniuk.
A másik a mintavételezés, amely a folyamatos jel redukálása diszkrét jellé. Az egyik fő alkalmazás a hanghullám átalakítása. Az audio mintavétel során digitális jeleket és impulzus-kód modulációt alkalmaznak a hang reprodukciójához. 20-20,000 50 Hz közötti hangfelvételt kell készíteni, hogy az ember hallhassa. Az 60 kHz - XNUMX kHz körüli mintavételi aránynál nagyobb mintavételi arány nem adhat több információt az emberi fül számára. Különböző szűrők használatával a DSP szoftverrel, valamint az ADC-k és DAC-k segítségével az audio minták reprodukálhatók ezzel a technikával.
A digitális jelfeldolgozást nagymértékben használják a napi műveletek során, és elengedhetetlen az analóg jelek digitális célokra történő újbóli előállításához.
Még szintén kedvelheted:
DSP - Digital Signal Processing bemutatója
Magyarázza meg a digitális jelfeldolgozás (DSP) és a modulációs