Procesamiento de la señal

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

Transmisión de señales mediante procesamiento de señales electrónicas. Los transductores convierten las 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 otro transductor a la forma final.

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.

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. Afirman además 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 el Bell System Technical Journal . ^[4] El documento sentó las bases para el desarrollo posterior de 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

Cosa análoga

El procesamiento de señales analógicas es para señales que no se han digitalizado, como en la mayoría de los sistemas de radio, teléfono, radar y televisión del siglo XX. Se trata de circuitos electrónicos lineales y no lineales. Los primeros son, por ejemplo, filtros pasivos , filtros activos , mezcladores de aditivos , integradores , y líneas de retardo . Circuitos no lineales incluyen compansores , multiplicadores ( mezcladores de frecuencia , amplificadores controlados por voltaje ), filtros controlados por voltaje , osciladores controlados por voltaje , y los bucles de enganche 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 de un sistema continuo invariante en el tiempo lineal, la integral de la respuesta de estado cero del sistema, la configuración de la función del sistema y el filtrado de tiempo continuo 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 magnitud.

El procesamiento de señales analógicas en tiempo discreto es una tecnología basada en dispositivos electrónicos como circuitos de muestreo y retención , multiplexores de división de tiempo analógicos , líneas de retardo analógicas y registros de desplazamiento de retroalimentación analógica . Esta tecnología fue un predecesor del procesamiento de señales digitales (ver más abajo) 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 .

Digital

El procesamiento de señales digitales es el procesamiento de señales muestreadas en tiempo discreto digitalizadas. El procesamiento se realiza mediante computadoras de uso general o mediante circuitos digitales como ASIC , arreglos de puertas programables en campo o procesadores de señales digitales especializados (chips DSP). Operaciones aritméticas típicas incluyen de punto fijo y de punto flotante , valores reales y de valor complejo, la multiplicación y adición. 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), el filtro de respuesta de impulso infinito (IIR) y los 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 pueden estar en los dominios de tiempo, frecuencia o espacio-temporales. ^[6]^[7] Los sistemas no lineales pueden producir comportamientos muy complejos que incluyen bifurcaciones , caos , armónicos y subarmónicos que no pueden producirse o analizarse mediante métodos lineales.

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

Estadístico

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 incurrido 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

Procesamiento de señales de audio : para señales eléctricas que representan sonido, como voz o música ^[10]
Procesamiento de imágenes : en cámaras digitales, computadoras y varios sistemas de imágenes.
Procesamiento de video : para interpretar imágenes en movimiento
Comunicación inalámbrica : generación de formas de onda, demodulación, filtrado, ecualización
Sistemas de control
Procesamiento de matrices: para procesar señales de matrices de sensores
Control de proceso : se utiliza una variedad de señales, incluido el bucle de corriente de 4-20 mA estándar de la industria
Sismología
Procesamiento de señales financieras : análisis de datos financieros mediante técnicas de procesamiento de señales, especialmente con fines de predicción.
Extracción de funciones, como comprensión de imágenes y reconocimiento de voz .
Mejora de la calidad, como reducción de ruido , mejora de imagen y cancelación de eco .
Codificación de fuente que incluye compresión de audio , compresión de imágenes y compresión de video .
Procesamiento de señales genómicas ^[11]

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

La capa 1 de OSI en el modelo OSI de siete capas, la capa física ( modulación , ecualización , multiplexación , etc.);
Capa 2 de OSI, la capa de enlace de datos ( corrección de errores de envío );
Capa 6 de OSI, la capa de presentación (codificación de fuente, incluida la conversión de analógico a digital y la compresión de datos ).

Dispositivos típicos

Filtros : por ejemplo, analógicos (pasivos o activos) o digitales ( FIR , IIR , filtros estocásticos o de dominio de frecuencia , etc.)
Samplers y convertidores de analógico a digital para la adquisición y reconstrucción de señales , lo que implica medir una señal física, almacenarla o transferirla como señal digital y posiblemente reconstruir posteriormente la señal original o una aproximación de la misma.
Compresores de señal
Procesadores de señales digitales (DSP)

Métodos matemáticos aplicados

Ecuaciones diferenciales ^[12]
Relación de recurrencia ^[13]
Transformar la teoría
Análisis de frecuencia de tiempo : para procesar señales no estacionarias ^[14]
Estimación espectral : para determinar el contenido espectral (es decir, la distribución de potencia sobre frecuencia) de una serie de tiempo ^[15]
Procesamiento estadístico de señales : análisis y extracción de información de señales y ruido en función de sus propiedades estocásticas.
Teoría de sistemas lineales invariantes en el tiempo y teoría de transformadas
Procesamiento de señales polinomiales : análisis de sistemas que relacionan la entrada y la salida mediante polinomios.
Identificación y clasificación del sistema ^[6]
Cálculo
Análisis complejo ^[16]
Espacios vectoriales y álgebra lineal ^[17]
Análisis funcional ^[18]
Probabilidad y procesos estocásticos ^[9]
Teoría de la detección
Teoría de la estimación
Optimización ^[19]
Métodos numéricos
Series de tiempo
Minería de datos : para el análisis estadístico de las relaciones entre grandes cantidades de variables (en este contexto, representan muchas señales físicas), para extraer patrones interesantes previamente desconocidos.

Ver también

Filtro de audio
Variación acotada
Procesando imagen digital
Compresión , compresión , limitación y control de ruido de rango dinámico
Teoría de la información
Medios no locales
Reverberación

Referencias

^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (agosto de 2016). "Clasificación del 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 .
^ Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer (1989). Procesamiento de señales en tiempo discreto . Prentice Hall. pag. 1. ISBN 0-13-216771-9.
^ Oppenheim, Alan V .; Schafer, Ronald W. (1975). Procesamiento de señales digitales . Prentice Hall . pag. 5. ISBN 0-13-214635-5.
^ "Una teoría matemática de la comunicación - Revolución CHM" . Historia de la computadora . Consultado el 13 de mayo de 2019 .
^ a b Cincuenta años de procesamiento de señales: la sociedad de procesamiento de señales IEEE y sus tecnologías, 1948-1998 . Sociedad de procesamiento de señales IEEE. 1998.
^ a b Billings, SA (2013). Identificación de sistemas no lineales: métodos NARMAX en los dominios de tiempo, frecuencia y espacio-temporal . Wiley. ISBN 978-1119943594.
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^ Shlomo Engelberg (8 de enero de 2008). Procesamiento de señales digitales: un enfoque experimental . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
^ Boashash, Boualem, ed. (2003). Análisis y procesamiento de señales de frecuencia de tiempo una referencia completa (1 ed.). Amsterdam: Elsevier. ISBN 0-08-044335-4.
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^ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 de febrero de 2010). Procesamiento estadístico de señales de datos con valores complejos: la teoría de las señales incorrectas y no circulares . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 978-1-139-48762-7.
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^ 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.
^ 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.

Otras lecturas

P Stoica, R Moses (2005). Análisis espectral de señales (PDF) . Nueva Jersey: Prentice Hall.
Kay, Steven M. (1993). Fundamentos del procesamiento estadístico de señales . Upper Saddle River, Nueva Jersey : Prentice Hall . ISBN 0-13-345711-7. OCLC 26504848 .
Papoulis, Athanasios (1991). Probabilidad, variables aleatorias y procesos estocásticos (tercera ed.). McGraw-Hill. ISBN 0-07-100870-5.
Kainam Thomas Wong [1] : Apuntes de conferencias sobre procesamiento estadístico de señales en la Universidad de Waterloo, Canadá.
Ali H. Sayed , filtros adaptables, Wiley, Nueva Jersey, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5 .
Thomas Kailath , Ali H. Sayed y Babak Hassibi , Estimación lineal, Prentice-Hall, Nueva Jersey, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4 .

enlaces externos

Procesamiento de señales para las comunicaciones : libro de texto en línea gratuito de Paolo Prandoni y Martin Vetterli (2008)
Guía para científicos e ingenieros para el procesamiento de señales digitales : libro de texto en línea gratuito de Stephen Smith

[1] Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (agosto de 2016). "Clasificación del 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. pag. 1. ISBN 0-13-216771-9.

[3] Oppenheim, Alan V .; Schafer, Ronald W. (1975). Procesamiento de señales digitales . Prentice Hall . pag. 5. ISBN 0-13-214635-5.

[4] "Una teoría matemática de la comunicación - Revolución CHM" . Historia de la computadora . Consultado el 13 de mayo de 2019 .

[fifty-5] Cincuenta años de procesamiento de señales: la sociedad de procesamiento de señales IEEE y sus tecnologías, 1948-1998 . Sociedad de procesamiento de señales IEEE. 1998.

[Billings-6] Billings, SA (2013). Identificación de sistemas no lineales: métodos NARMAX en los dominios de tiempo, frecuencia y espacio-temporal . Wiley. ISBN 978-1119943594.

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[Gaydecki2004-12] Patrick Gaydecki (2004). Fundamentos del Procesamiento de Señales Digitales: Teoría, Algoritmos y Diseño de Hardware . IET. págs. 40–. ISBN 978-0-85296-431-6.

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[SchreierScharf2010-16] Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 de febrero de 2010). Procesamiento estadístico de señales de datos con valores complejos: la teoría de las señales incorrectas y no circulares . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 978-1-139-48762-7.

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[DamelinJr2012-18] 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.

[PalomarEldar2010-19] 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.

[1]