Цифровая обработка сигналаВ настоящее время многие процессы проходят дистанционно, этому способствует стремительное развитие науки и техники в последнее время. Поэтому часто возникает необходимость обработки сигналов.

Одним из видов обработки сигналов является обработка цифровым методом, которая последовательно отсчитывает сигналы, при этом у каждого из них есть заданные периоды дискретизации. Среди специалистов это метод носит название ЦОС или Digital Signal Processing, он отличается от иных методов рядом свойств и особенностей.

Сигналы различаются между собой по таким признакам как: последовательность значений с  учетом квантования и без учета квантования по уровню. Таким образом, два сигнала, отстающие друг от друга на одинаковый период  дискретизации, могут быть дискретным сигналом (без учета квантования) или же цифровым (с учетом квантования по уровню). Эти признаки влияют на процесс реализации алгоритма сигнала, его восприятия машинами и механизмами.

На практике также для правильной работы и прописания необходимого алгоритма работы процессора или контроллера, необходимо учитывать  погрешность расчетов, шум квантования и размер периода дискретизации. Правильно подобранный цифровой фильтр позволит сделать этот процесс максимально эффективным.

Есть 2 основных метода обработки сигналов:

    относительно времени (time domain);
    относительно частоты сигнала(frequency domain).

В зависимости от метода, различаются задачи ЦОС на практике. Задачами цифровых сигналов являются следующие функции:

    фильтрация (расчет и реализация фильтров);
    прореживание (децимализация);
    изменение периодов дискретизации и полярности;
    обработка сигналов при помощи преобразования и реализации(корреляционная и спектральная обработки);
    дифференцирование;
    интегрирование.

Для выполнения каждой из задач необходимо применение систем обратной связи и алгоритмов, которые создаются с применением теории автоматического управления сигналами. Для этого есть ряд стандартных алгоритмов и инструментов, которые применяются на практике, а именно:

    синтезирование сигналов по времени и частоте;
    сжатие и уплотнение;
    кодировка и декодирование сигналов, кодирование от внешних помех;
    нелинейная обработка;
    сверхсжатие и расширение параметров сигналов;
    применение математической статистики.

При реализации алгоритмов решения отдельной задачей, цифровая обработка оптимизирует большинство действий процессора любой мощности. Для этого применяются как прикладные методики, так и математические. При этом алгоритмы максимально оптимизируются и наделяются большим количеством операций и возможностей, возможно одновременно в одном алгоритме изменять объем, размер, количество арифметических операций. Цифровая обработка сигналов применяется на большинстве уровней сбора и обработки информации в электронном виде.