Signalbehandling är processen att representera, manipulera och omvandla signaler och den information de innehåller med hjälp av matematiska metoder. Med andra ord är signalbehandling ett sätt att göra världen begriplig genom att omvandla data till information.
Den är således nära besläktad med den gren av matematiken som behandlar stokastiska processer och filter. Utan signalbehandling skulle vi vara vilse i ett hav av data, men med signalbehandling kan vi fatta välgrundade beslut som bygger på tillförlitlig information.
I den här artikeln ska vi utforska vad signalbehandling är och hur den kan användas till vår fördel.
Vad är signalbehandling och vilka är dess fördelar?
Signalbehandling är den gren av elektrotekniken som handlar om hantering av signaler. Signaler kan vara antingen analoga eller digitala, och signalbehandling kan användas för att förbättra kvaliteten på båda typerna av signaler.
Digital signalbehandling kan till exempel användas för att ta bort brus från en digital signal, medan analog signalbehandling kan användas för att förstärka en svag signal. Signalbehandling kan också användas för att förbättra noggrannheten i mätningar, t.ex. genom att ta bort felaktigheter som orsakas av bakgrundsbrus. Dessutom kan signalbehandling användas för att förbättra effektiviteten i kommunikationssystem genom att minska mängden data som behöver överföras. Signalbehandling spelar därför en viktig roll på många områden i det moderna livet, och dess fördelar är verkligen ovärderliga.
Hur signalbehandling fungerar
När vi hör ett ljud bearbetar vår hjärna en auditiv signal. Signalen börjar i ytterörat, där den leds genom hörselgången och träffar trumhinnan. Trumhinnan vibrerar som svar på ljudet, och dessa vibrationer förs vidare till de små benen i mellanörat. Benen förstärker vibrationerna och skickar dem till innerörat, där de omvandlas till elektriska signaler. Dessa signaler skickas sedan vidare till hörselhjärnan, där de slutligen avkodas till de ljud som vi hör.
Signalbehandling är avgörande för att vi ska kunna förstå världen omkring oss. Våra hjärnor bombarderas ständigt med stimuli, men endast en liten del av denna information är faktiskt meningsfull. Signalbehandling hjälper oss att filtrera bort bruset och fokusera på den information som är mest relevant för oss. I många fall sker signalbehandling automatiskt och omedvetet. Vi kan dock också medvetet styra vår uppmärksamhet och fokusera på specifika stimuli om vi behöver det. Om du till exempel befinner dig i ett bullrigt rum kan du välja att fokusera på en persons röst och stänga av allt annat buller. Signalbehandling är en viktig del av hur vi interagerar med vår omvärld.
De olika typerna av signalbehandling
Det finns en mängd olika signalbehandlingstekniker som används för att förbättra kvaliteten på digitala signaler. En vanlig typ av signalbehandling kallas felkorrigering. Denna teknik används för att upptäcka och korrigera fel i digitala signaler. Felkorrigering kan utföras med hjälp av en mängd olika metoder, t.ex. paritetskontroll eller CRC-kontroll. En annan typ av signalbehandling kallas datakomprimering. Denna teknik används för att minska storleken på digitala signaler. Datakomprimering kan utföras med hjälp av olika metoder, t.ex. förlustkomprimering eller förlustfri komprimering. Slutligen är signalkryptering en typ av signalbehandling som används för att skydda digitala signaler från avlyssning. Signalkryptering kan utföras med hjälp av olika metoder, t.ex. kryptering med offentlig nyckel eller privat nyckel. Alla dessa signalbehandlingstekniker är viktiga för att säkerställa kvaliteten på digitala signaler.
Analog signalbehandling
Analog signalbehandling är en typ av signalbehandling som behandlar analoga signaler. Dessa signaler är elektriska spänningar eller strömmar som representerar någon fysisk kvantitet, t.ex. ljud eller ljus. Analog signalbehandling används i ett stort antal tillämpningar, från elektroniska musikinstrument till medicinska bildåtergivningsapparater. Målet med analog signalbehandling är att omvandla den analoga signalen till en digital signal som kan bearbetas av en dator. I många fall sker denna omvandling med hjälp av en analog-till-digitalomvandlare (ADC). När signalen har omvandlats till ett digitalt format kan den bearbetas ytterligare med hjälp av digital signalbehandlingsteknik. Analog signalbehandling kräver i allmänhet mer komplex hårdvara än digital signalbehandling, men kan ge bättre prestanda i vissa tillämpningar.
Signalbehandling i diskret tid (där tiden blivit kvantiserad)
Vid signalbehandling skapas ofta diskreta tidssignaler genom sampling av kontinuerliga tidssignaler. Den resulterande signalen är en diskret tidssignal som har bearbetats på något sätt. Om till exempel en kontinuerlig tidssignal provtas med regelbundna intervaller kallas den resulterande diskreta tidssignalen för en digital signal. I allmänhet används termerna ”diskret tid” och ”digital” synonymt. Det finns dock några viktiga skillnader mellan de två. För det första kan diskreta tidssignaler bearbetas i antingen tids- eller frekvensdomänen, medan digitala signaler endast kan bearbetas i tidsdomänen. För det andra kan diskreta tidssignaler vara antingen periodiska eller icke-periodiska, medan digitala signaler alltid är icke-periodiska. Slutligen kan diskreta tidssignaler vara antingen deterministiska eller stokastiska, medan digitala signaler alltid är deterministiska. Dessa distinktioner kommer att utvecklas nedan.
Som nämnts ovan är en av de viktigaste fördelarna med diskret tidssignalbehandling att den kan utföras i antingen tids- eller frekvensdomänen. I tidsdomänen sker bearbetningen vanligtvis med hjälp av konvolution. Detta tillvägagångssätt lämpar sig väl för linjära system, där ingång och utgång är relaterade genom en linjär ekvation. I frekvensdomänen
Digital signalbehandling
Digital signalbehandling (DSP) är manipulering av digitala signaler med hjälp av matematiska metoder. Den används ofta för att förbättra kvaliteten på digitala ljud- och videosignaler, men kan också tillämpas på andra typer av data. DSP-algoritmer implementeras med hjälp av en mängd olika hårdvaru- och mjukvaruarkitekturer, allt från processorer för allmänna ändamål till särskilda chip. En vanlig typ av DSP-algoritm är ett filter, som kan användas för att ta bort oönskat brus från en signal. Andra populära algoritmer är tekniker för att komprimera digitala data, t.ex. MP3-filer, och för att korrigera fel i digitala överföringar. DSP spelar en viktig roll i många moderna tekniker, från mobiltelefoner till GPS-system och vetenskapliga instrument. I takt med att användningen av digitala signaler fortsätter att öka kommer även behovet av effektiva och ändamålsenliga DSP-algoritmer att öka.
OSI-modellen
I datanätverkens värld överförs data ofta mellan olika enheter med hjälp av någon form av signal. Dessa data kan vara i form av digitala eller analoga signaler, och de kan bearbetas på en mängd olika sätt. Ett område för signalbehandling som är särskilt viktigt är OSI-modellen.
OSI-modellen är ett ramverk som definierar hur data ska struktureras när de överförs mellan olika enheter. Den innehåller sju olika lager som alla har en specifik funktion. Det fysiska lagret definierar till exempel hur data ska överföras fysiskt, medan applikationslagret definierar hur data ska användas av applikationer. Genom att förstå OSI-modellen kan ingenjörer effektivare utforma system som överför data mellan olika enheter.
En viktig aspekt av OSI-modellen är att den gör det möjligt att utföra olika typer av signalbehandling i olika lager. Vissa signalbehandlingsoperationer kan till exempel utföras i det fysiska lagret, medan andra kan utföras i datalänklagret. Genom att förstå vilka signalbehandlingsoperationer som utförs i varje lager kan ingenjörer konstruera nätverkssystem på ett effektivare sätt.
Tillämpningar av signalbehandling
Signalbehandling är ett teknikområde som handlar om analys och hantering av signaler. Signalerna kan vara antingen analoga eller digitala, och signalbehandlingstekniker kan tillämpas på båda typerna av signaler. Analog signalbehandling används vanligtvis för ljudsignaler, t.ex. från musikinstrument eller den mänskliga rösten. Digital signalbehandling används för en mängd olika tillämpningar, bland annat bildbehandling, kommunikation och kontrollsystem. Tillämpningar för bildbehandling omfattar brusreducering och bildförbättring. Kommunikationstillämpningar omfattar felkorrigering och datakomprimering. Tillämpningar för kontrollsystem omfattar automatisk förstärkningsstyrning och systemidentifiering.
Framtiden för signalbehandling
I takt med att världen blir alltmer beroende av digital kommunikation utvecklas signalbehandlingsområdet för att möta efterfrågan på snabbare och effektivare dataöverföring. Ett område inom signalbehandling som upplever en snabb tillväxt är maskininlärning. Algoritmer för maskininlärning kan automatiskt upptäcka och korrigera fel i digitala signaler, vilket kan förbättra dataöverföringens hastighet och noggrannhet dramatiskt. Dessutom kan maskininlärning användas för att utveckla nya metoder för signalbehandling, t.ex. avancerade komprimeringstekniker. I takt med att den digitala kommunikationen fortsätter att öka i betydelse kommer signalbehandling att spela en avgörande roll för att se till att data överförs snabbt och korrekt.
Sammanfattning
Signalbehandling är en process för att representera, manipulera och omvandla signaler och den information de innehåller med hjälp av matematiska metoder.
Den är nära besläktad med den gren av matematiken som behandlar stokastiska processer och filter. Viktiga tillämpningar av signalbehandling är bl.a. brusreducering och bildförbättring vid bildbehandling, felkorrigering och datakomprimering i kommunikationssystem samt automatisk förstärkningskontrolloch systemidentifiering i kontrollsystem.
Maskininlärning är ett snabbt växande område inom signalbehandling som används för att utveckla nya signalbehandlingsmetoder, t.ex. avancerade komprimeringstekniker. I takt med att den digitala kommunikationen fortsätter att öka i betydelse kommer signalbehandling att spela en avgörande roll för att se till att data överförs snabbt och korrekt.
[TOC]