Procesamiento de la señal

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Transmisión de señales mediante procesamiento electrónico de señales. Los transductores convierten señales de otras formas de onda físicas en formas de onda de voltaje o corriente eléctrica , que luego se procesan, se transmiten como ondas electromagnéticas , se reciben y se convierten en forma final por otro transductor.
La señal de la izquierda parece ruido, pero la técnica de procesamiento de señales conocida como transformada de Fourier (derecha) muestra que contiene cinco componentes de frecuencia bien definidos.

El procesamiento de señales es un subcampo de ingeniería eléctrica que se enfoca en analizar, modificar y sintetizar señales como sonido , imágenes y mediciones científicas. [1] Las técnicas de procesamiento de señales se pueden utilizar para mejorar la transmisión, la eficiencia de almacenamiento y la calidad subjetiva y también para enfatizar o detectar componentes de interés en una señal medida. [2]

Historia

Según Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer , los principios del procesamiento de señales se pueden encontrar en las técnicas clásicas de análisis numérico del siglo XVII. Además, afirman que el refinamiento digital de estas técnicas se puede encontrar en los sistemas de control digital de las décadas de 1940 y 1950. [3]

En 1948, Claude Shannon escribió el influyente artículo " Una teoría matemática de la comunicación ", que se publicó en Bell System Technical Journal . [4] El documento sentó las bases para el desarrollo posterior de los sistemas de comunicación de información y el procesamiento de señales para su transmisión. [5]

El procesamiento de señales maduró y floreció en las décadas de 1960 y 1970, y el procesamiento de señales digitales se volvió ampliamente utilizado con chips procesadores de señales digitales especializados en la década de 1980. [5]

Categorías

Analógico

El procesamiento de señales analógicas es para señales que no han sido digitalizadas, como en la mayoría de los sistemas de radio, teléfono, radar y televisión del siglo XX. Esto implica circuitos electrónicos lineales y no lineales. Los primeros son, por ejemplo, filtros pasivos , filtros activos , mezcladores aditivos , integradores y líneas de retardo . Los circuitos no lineales incluyen compansores , multiplicadores ( mezcladores de frecuencia , amplificadores controlados por voltaje ), filtros controlados por voltaje , osciladores controlados por voltaje y bucles de bloqueo de fase .

Tiempo continuo

El procesamiento de señales en tiempo continuo es para señales que varían con el cambio de dominio continuo (sin considerar algunos puntos interrumpidos individuales).

Los métodos de procesamiento de señales incluyen el dominio del tiempo, el dominio de la frecuencia y el dominio de la frecuencia compleja . Esta tecnología analiza principalmente el modelado del sistema continuo lineal e invariante en el tiempo, la integral de la respuesta de estado cero del sistema, la configuración de la función del sistema y el filtrado continuo en el tiempo de señales deterministas.

Tiempo discreto

El procesamiento de señales en tiempo discreto es para señales muestreadas, definidas solo en puntos discretos en el tiempo y, como tales, se cuantifican en el tiempo, pero no en la magnitud.

El procesamiento de señales analógicas en tiempo discreto es una tecnología basada en dispositivos electrónicos como circuitos de muestreo y retención , multiplexores analógicos de división de tiempo , líneas de retardo analógicas y registros de desplazamiento de retroalimentación analógica . Esta tecnología fue una predecesora del procesamiento de señales digitales (ver a continuación) y todavía se usa en el procesamiento avanzado de señales de gigahercios.

El concepto de procesamiento de señales en tiempo discreto también se refiere a una disciplina teórica que establece una base matemática para el procesamiento de señales digitales, sin tener en cuenta el error de cuantificación .

digitales

El procesamiento de señales digitales es el procesamiento de señales muestreadas en tiempo discreto digitalizadas. El procesamiento se realiza mediante computadoras de propósito general o mediante circuitos digitales como ASIC , arreglos de puertas programables en campo o procesadores de señales digitales especializados (chips DSP). Las operaciones aritméticas típicas incluyen punto fijo y punto flotante , valor real y valor complejo, multiplicación y suma. Otras operaciones típicas admitidas por el hardware son los búferes circulares y las tablas de búsqueda . Ejemplos de algoritmos son la transformada rápida de Fourier (FFT), el filtro de respuesta de impulso finito (FIR),Filtro de respuesta de impulso infinito (IIR) y filtros adaptativos como los filtros de Wiener y Kalman .

No lineal

El procesamiento de señales no lineales implica el análisis y procesamiento de señales producidas a partir de sistemas no lineales y puede estar en los dominios de tiempo, frecuencia o espacio-temporal. [6] [7] Los sistemas no lineales pueden producir comportamientos muy complejos que incluyen bifurcaciones , caos , armónicos y subarmónicos que no pueden producirse ni analizarse mediante métodos lineales.

El procesamiento de señales polinómicas es un tipo de procesamiento de señales no lineal, donde los sistemas polinómicos pueden interpretarse como extensiones conceptualmente directas de los sistemas lineales al caso no lineal. [8]

Estadística

El procesamiento estadístico de señales es un enfoque que trata las señales como procesos estocásticos , utilizando sus propiedades estadísticas para realizar tareas de procesamiento de señales. [9] Las técnicas estadísticas se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, se puede modelar la distribución de probabilidad del ruido producido al fotografiar una imagen y construir técnicas basadas en este modelo para reducir el ruido en la imagen resultante.

Campos de aplicación

Procesamiento de señales sísmicas

En los sistemas de comunicación, el procesamiento de señales puede ocurrir en:

Dispositivos típicos

Métodos matemáticos aplicados

Véase también

Referencias

  1. ^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Maryland; Saha, Goutam (agosto de 2016). "Clasificación de sonido pulmonar utilizando características estadísticas basadas en cepstral". Informática en Biología y Medicina . 75 (1): 118–129. doi : 10.1016/j.compbiomed.2016.05.013 . PMID  27286184 .
  2. ^ Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer (1989). Procesamiento de señales en tiempo discreto . Prentice Hall. pags. 1. ISBN 0-13-216771-9.
  3. ^ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Procesamiento de señales digitales . Prentice Hall . pags. 5. ISBN 0-13-214635-5.
  4. ^ "Una teoría matemática de la comunicación - Revolución CHM" . Historia de la Computación . Consultado el 13-05-2019 .
  5. ^ a b Cincuenta años de procesamiento de señales: la sociedad de procesamiento de señales IEEE y sus tecnologías, 1948–1998 . La Sociedad de Procesamiento de Señales IEEE. 1998.
  6. ^ a b Facturación, SA (2013). Identificación de sistemas no lineales: métodos NARMAX en los dominios de tiempo, frecuencia y espacio-temporal . Wiley. ISBN 978-1119943594.
  7. ^ Slawinska, J., Ourmazd, A. y Giannakis, D. (2018). "Un nuevo enfoque para el procesamiento de señales de datos espaciotemporales". 2018 Taller de procesamiento de señales estadísticas (SSP) de IEEE . Exploración IEEE. págs. 338–342. doi : 10.1109/SSP.2018.8450704 . ISBN 978-1-5386-1571-3. S2CID  52153144 .CS1 maint: uses authors parameter (link)
  8. ^ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (mayo de 2000). Procesamiento de señales polinómicas . Wiley. ISBN 978-0-471-03414-8.
  9. ^ a b Scharf, Louis L. (1991). Procesamiento estadístico de señales: detección, estimación y análisis de series temporales . Boston : Addison–Wesley . ISBN 0-201-19038-9. OCLC  61160161 .
  10. ^ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Maryland; Saha, Goutam (septiembre de 2020). "Optimización del banco de filtros basado en datos para la verificación automática de locutores". Procesamiento de señales digitales . 104 : 102795. arXiv : 2007.10729 . doi : 10.1016/j.dsp.2020.102795 . S2CID 220665533 . 
  11. ^ Anastassiou, D. (2001). "Procesamiento de señales genómicas". Revista de procesamiento de señales IEEE . IEEE. 18 (4): 8–20. doi : 10.1109/79.939833 .
  12. ^ Patrick Gaydecki (2004). Fundamentos del Procesamiento Digital de Señales: Teoría, Algoritmos y Diseño de Hardware . IET. págs. 40–. ISBN 978-0-85296-431-6.
  13. ^ Shlomo Engelberg (8 de enero de 2008). Procesamiento de señales digitales: un enfoque experimental . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
  14. ^ Boashash, Boualem, ed. (2003). Análisis de señal de frecuencia de tiempo y procesamiento de una referencia completa (1 ed.). Ámsterdam: Elsevier. ISBN 0-08-044335-4.
  15. ^ Stoica, Petre; Moisés, Randolph (2005). Análisis espectral de señales (PDF) . Nueva Jersey: Prentice Hall.
  16. ^ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 de febrero de 2010). Procesamiento estadístico de señales de datos de valores complejos: la teoría de las señales impropias y no circulares . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 978-1-139-48762-7.
  17. ^ Max A. Little (13 de agosto de 2019). Aprendizaje automático para el procesamiento de señales: ciencia de datos, algoritmos y estadísticas computacionales . OUP Oxford. ISBN 978-0-19-102431-3.
  18. ^ Steven B. Damelin; Willard Miller, hijo (2012). Las Matemáticas del Procesamiento de Señales . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 978-1-107-01322-3.
  19. ^ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). Optimización Convexa en Procesamiento de Señales y Comunicaciones . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 978-0-521-76222-9.

Lectura adicional

Enlaces externos