信号処理

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電子信号処理を使用した信号伝送。トランスデューサーは、信号を他の物理波形から電流または電圧波形に変換します。これらの波形は、処理され、電磁波として送信され、別のトランスデューサーによって受信され、最終的な形に変換されます。
左側の信号はノイズのように見えますが、フーリエ変換(右)として知られる信号処理技術は、5つの明確に定義された周波数成分が含まれていることを示しています。

信号処理は、画像、科学的測定などの信号の分析、変更、合成に焦点を当てた電気工学のサブフィールドです。[1]信号処理技術を使用して、伝送、保存効率、主観的な品質を改善し、測定信号の対象となる成分を強調または検出することもできます。[2]

歴史

よるとアランV.オッペンハイムロナルド・W・シャファー、信号処理の原理は、古典的で見つけることができる数値解析17世紀の技術。彼らはさらに、これらの技術のデジタル改良は、1940年代と1950年代のデジタル制御システム見られると述べています[3]

1948年、クロードシャノンベルシステムテクニカルジャーナルに掲載された影響力のある論文「通信の数学的理論」を執筆しました[4] この論文は、情報通信システムのその後の開発と送信用の信号の処理のための基礎を築きました。[5]

信号処理は1960年代と1970年代に成熟し、繁栄し、デジタル信号処理は1980年代に特殊なデジタル信号プロセッサチップで広く使用されるようになりました。[5]

カテゴリ

アナログ

アナログ信号処理は、ほとんどの20世紀のラジオ、電話、レーダー、およびテレビシステムのように、デジタル化されていない信号用です。これには、非線形電子回路だけでなく線形電子回路も含まれます。前者は、例えば、パッシブフィルターアクティブフィルターアディティブミキサーインテグレーター、およびディレイラインです。非線形回路には、コンパンダー、マルチプライヤー(周波数ミキサー電圧制御アンプ)、電圧制御フィルター電圧制御発振器、およびフェーズロックループが含まれます

連続時間

連続時間信号処理は、連続ドメインの変化に応じて変化する信号用です(個々の中断点を考慮しません)。

信号処理の方法には、時間領域周波数領域、および複素周波数領域が含まれます。このテクノロジーは、主に線形時不変連続システムのモデリング、システムのゼロ状態応答の積分、システム関数の設定、および決定論的信号の連続時間フィルタリングについて説明します。

離散時間

離散時間信号処理は、サンプリングされた信号用であり、離散時点でのみ定義され、時間的に量子化されますが、大きさでは量子化されません。

アナログ離散時間信号処理は、サンプルアンドホールド回路、アナログ時分割マルチプレクサアナログ遅延線アナログフィードバックシフトレジスタなどの電子デバイスに基づく技術ですこの技術は、デジタル信号処理の前身であり(以下を参照)、ギガヘルツ信号の高度な処理で現在も使用されています。

離散時間信号処理の概念は、量子化誤差を考慮 せずに、デジタル信号処理の数学的基礎を確立する理論的分野も指します。

デジタル

デジタル信号処理は、デジタル化された離散時間サンプリング信号の処理です。処理は、汎用コンピュータ、またはASICフィールドプログラマブルゲートアレイ、専用デジタルシグナルプロセッサ(DSPチップ)などのデジタル回路によって行われます。典型的な算術演算には、固定小数点浮動小数点、実数値と複素数値、乗算と加算が含まれます。ハードウェアでサポートされているその他の一般的な操作は、循環バッファルックアップテーブルです。アルゴリズムの例としては、高速フーリエ変換(FFT)、有限インパルス応答(FIR)フィルター、無限インパルス応答(IIR)フィルター、およびWienerフィルターKalmanフィルターなどの適応フィルター

ノンリニア

非線形信号処理には、非線形システムから生成された信号の分析と処理が含まれ、時間、周波数、または時空間ドメインで行うことができます。[6] [7]非線形システムは、分岐カオス高調波、および線形法を使用して生成または分析できない分数調波を含む非常に複雑な動作を生成する可能性があります。

多項式信号処理は、非線形信号処理の一種であり、多項式システムは、非線形の場合への線形システムの概念的に単純な拡張として解釈される場合があります。[8]

統計

統計的信号処理は、信号を確率過程として扱い、その統計的特性を利用して信号処理タスクを実行するアプローチです。[9]統計的手法は、信号処理アプリケーションで広く使用されています。たとえば、画像を撮影するときに発生するノイズ確率分布をモデル化し、このモデルに基づいて結果の画像のノイズ低減する手法を構築できます。

アプリケーションフィールド

地震信号処理

通信システムでは、信号処理は次の場所で発生する可能性があります。

典型的なデバイス

適用される数学的方法

も参照してください

参考文献

  1. ^ Sengupta、Nandini; Sahidullah、Md; Saha、Goutam(2016年8月)。「ケプストラムベースの統計的特徴を使用した肺音分類」。生物学と医学のコンピューター75(1):118–129。土井10.1016 /j.compbiomed.2016.05.013PMID27286184 _
  2. ^ アランV.オッペンハイムとロナルドW.シェーファー(1989)。離散時間信号処理プレンティスホール。p。1.ISBN _ 0-13-216771-9
  3. ^ オッペンハイム、アランV。; シェーファー、ロナルドW.(1975)。デジタル信号処理プレンティスホールp。5. ISBN 0-13-214635-5
  4. ^ 「コミュニケーションの数学的理論–CHM革命」コンピュータの歴史2019年5月13日取得
  5. ^ a b 信号処理の50年:IEEE信号処理学会とその技術、1948年から1998年IEEE信号処理学会。1998年。
  6. ^ a b Billings、SA(2013)。非線形システムの識別:時間、周波数、および時空間ドメインでのNARMAXメソッドワイリー。ISBN 978-1119943594
  7. ^ Slawinska、J.、Ourmazd、A。、およびGiannakis、D。(2018)。「時空間データの信号処理への新しいアプローチ」。2018 IEEE統計信号処理ワークショップ(SSP)IEEEXplore。pp。338–342。土井10.1109 /SSP.2018.8450704ISBN 978-1-5386-1571-3S2CID52153144 _CS1 maint: uses authors parameter (link)
  8. ^ V。ジョンマシューズ; ジョバンニL.シクランザ(2000年5月)。多項式信号処理ワイリー。ISBN 978-0-471-03414-8
  9. ^ a b Scharf、Louis L.(1991)。統計的信号処理:検出、推定、および時系列分析ボストンアディソン-ウェスリーISBN 0-201-19038-9OCLC61160161 _
  10. ^ サランギ、スサンタ; Sahidullah、Md; サハ、グータム(2020年9月)。「自動話者認証のためのデータ駆動型フィルターバンクの最適化」。デジタル信号処理104102795。arXiv2007.10729土井10.1016 /j.dsp.2020.102795S2CID220665533_ 
  11. ^ Anastassiou、D。(2001)。「ゲノム信号処理」。IEEE信号処理マガジンIEEE。18(4):8–20。土井10.1109 /79.939833
  12. ^ パトリック・ガイデツキ(2004)。デジタル信号処理の基礎:理論、アルゴリズム、ハードウェア設計IET。pp。40–。ISBN 978-0-85296-431-6
  13. ^ Shlomo Engelberg(2008年1月8日)。デジタル信号処理:実験的アプローチシュプリンガーサイエンス&ビジネスメディア。ISBN 978-1-84800-119-0
  14. ^ Boashash、Boualem、ed。(2003)。時間周波数信号の分析と包括的なリファレンスの処理(1版)。アムステルダム:エルゼビア。ISBN 0-08-044335-4
  15. ^ ストイカ、ペトレ; モーゼス、ランドルフ(2005)。信号のスペクトル分析(PDF)NJ:プレンティスホール。
  16. ^ ペーター・J・シュライアー; Louis L. Scharf(2010年2月4日)。複素数値データの統計的信号処理:不適切な非円形信号の理論ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-1-139-48762-7
  17. ^ マックスA.リトル(2019年8月13日)。信号処理のための機械学習:データサイエンス、アルゴリズム、および計算統計OUPオックスフォード。ISBN 978-0-19-102431-3
  18. ^ スティーブン・B・ダメリン; ウィラードミラージュニア(2012)。信号処理の数学ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-1-107-01322-3
  19. ^ ダニエルP.パロマー; ヨニーナC.エルダー(2010)。信号処理と通信における凸最適化ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-0-521-76222-9

さらに読む

外部リンク