Цифровые методы спектрального разложения сигналов

До недавнего времени обработка сигналов, как правило, выполнялась при помощи аналоговых устройств. Некоторые исключения имели место в 50-х годах, особенно в областях, где требовалась сложная обработка сигналов [18]. Это требовалось, например, при анализе некоторых геофизических данных, которые могли быть записаны на магнитную ленту для последующей обработки на больших ЭВМ. Анализ геофизических данных был одним из первых примеров обработки сигналов с использованием цифровых ЭВМ. Этот тип обработки сигналов не всегда мог быть выполнен в реальном времени. Например, для обработки данных, записанных на магнитную ленту только в течение нескольких секунд, часто требовались минуты или часы машинного времени. Даже при этом универсальность цифровой ЭВМ обеспечивала высокую эффективность обработки.

В дальнейшем использование цифровых ЭВМ в обработке сигналов шло различными путями. Благодаря своей гибкости цифровые ЭВМ были полезны для моделирования систем обработки сигналов до их технической реализации. При таком подходе новые алгоритмы обработки сигналов или системы могли быть изучены ещё в экспериментальных условиях без расходования экономических и технических ресурсов для построения самих систем. Типичными примерами такого моделирования были моделирования вокодера, проведенные в Линкольновской лаборатории в Bell Laboratories. При создании аналогового канального вокодера характеристики фильтра часто влияли на качество результирующего речевого сигнала непредсказуемым образом. С помощью моделирований на ЭВМ были отрегулированы характеристики фильтра, и качество системы было определено ещё до конструирования аналогового оборудования.

Применение цифровых ЭВМ давало большой выигрыш из-за их гибкости и универсальности. Однако обработка не всегда могла быть выполнена в реальном времени. Следовательно, цифровая ЭВМ использовалась в основном для аппроксимаций или моделирования аналоговых систем обработки. В соответствии с этим в начале задача цифровой фильтрации в основном сводилась к программированию фильтра на цифровой ЭВМ так, чтобы при аналого-цифровом преобразовании сигнала с последующей цифровой фильтрацией и цифро-аналоговым преобразованием система аппроксимировала хороший аналоговый фильтр. Представление о том, что цифровые системы могут в действительности быть практичны для непосредственной обработки сигналов в радиосвязи, радиолокации или во многих других сферах приложений, казалось маловероятным. Быстродействие, стоимость и размеры были, конечно, тремя важными факторами, говорившими в пользу применения аналоговых устройств.

Развитие новой точки зрения на цифровую обработку сигналов в дальнейшем было ускорено открытием в 1965 г. Эффективных алгоритмов для вычислений преобразований Фурье. Этот класс алгоритмов стал известен как быстрое преобразование Фурье (БПФ). Возможности БПФ были значительными с нескольких точек зрения. Многие алгоритмы обработки сигналов, полученные на цифровых ЭВМ, требовали времени обработки на несколько порядков больше, чем реальное время. Часто это было связано с тем, что спектральный анализ был важной частью обработки сигналов, а эффективные средства для его выполнения не были известны. Алгоритм быстрого преобразования Фурье уменьшил время вычисления преобразования Фурье на несколько порядков. Это позволило создать очень сложные алгоритмы обработки сигналов в реальном времени. Кроме того, с учётом возможностей действительной реализации алгоритма быстрого преобразования Фурье в специализированном цифровом устройстве многие алгоритмы обработки сигналов, бывшие ранее непрактичным, стали находить воплощение в специализированных устройствах.

Области применения цифровой обработки сигналов стремительно расширялись. Этому способствовало развитие больших интегральных схем и связанное с ним уменьшение стоимости и размеров цифровых устройств при одновременном увеличении их быстродействия. Цифровые фильтры специального назначения сейчас могут работать в мегагерцовом диапазоне тактовой частоты; экономически оправдываются процессоры специального назначения для выполнения быстрого преобразования Фурье при высокой частоте входных данных; несложные цифровые фильтры выполняются на отдельных чипах; в настоящее время почти все вопросы, связанные с системами полосового сжатия речи, рассматриваются в плане построения полностью цифровых систем как наиболее практичных; цифровые процессоры также являются неотъемлемой частью многих современных радиолокационных и звуколокационных систем. В дополнение к развитию цифровых специализированных устройств обработки сигналов имеются цифровые программируемые ЭВМ специального назначения, архитектура которых приспособлена к задачам обработки сигналов. Такие ЭВМ находят применение при обработке сигналов в реальном времени так же, как и при моделировании в реальном времени на специализированных цифровых устройствах.

Учитывая направление развития цифровой обработки сигналов, можно сделать вывод о том, что этот метод аппаратурной реализации систем обработки информации, основанных на спектральном разложении сигналов является наиболее перспективным. Основные проблемы цифровых систем: связанные с их быстродействием, возможностью работы в реальном времени, частотами обрабатываемых сигналов преодолеваются в последнее время чрезвычайно успешно. Мы являемся свидетелями невероятных темпов прогресса в области цифровой техники: уже продаются микропроцессоры с тактовыми частотами выше 1 ГГц, имеется масса специализированных сигнальных процессоров, среди которых есть очень недорогие. Всё выше и выше частотная граница, начиная с которой гораздо выгоднее вести обработку сигнала в цифровой форме.

Особенностью цифровых методов обработки сигналов, и в частности спектрального разложения является их универсальность. Одни и те же алгоритмы преобразований могут быть применены как в цифровых фильтрах находящихся в серийных радиотехнических устройствах, так и в системах обработки информации и моделирования на больших универсальных ЭВМ. Всё это говорит о том, что именно цифровые методы обработки сигналов и, в частности, методы спектрального разложения, являющиеся основой многих алгоритмов обработки сигналов, заслуживают самого пристального внимания.

Поиск по сайту: