Site Loader

Содержание

1)Понятие «информация», сообщение, данные, сигнал

Сообщения. В теории коммуникации сообщение– это предназначенные для передачи высказывание, текст, изображение, физический предмет или поступок. Сообщения состоят из словесных или невербальных сигналов. Одиночный сигнал не может содержать много информации, поэтому для передачи информации используется ряд следующих друг за другом сигналов. Последовательность сигналов и называется сообщением. Таким образом, от источника к приемнику информация передается в виде сообщений. Сообщение выступает в качестве материальной оболочки для представления информации при передаче. Следовательно, сообщение служит переносчиком информации, а информация является содержанием сообщения. Соответствие между сообщением и содержащейся в нем информацией называется правилом интерпретации сообщения.

Существуют понятия непрерывного (аналогового), дискретного, квантованного и цифрового сообщений. Инф-ия данным качеством не обладает, т.к. она нематериальна, хотя одна и та же инф-ия может быть представлена посредством различных сообщений. В информатике иногда используются сочетания инф-ии, представленной посредством непрерывных сигналов, и инф-ии, представленной посредством дискретных сигналов. При формировании сообщения наряду с сигналом используются и такие понятия, как знак, буква и символ.

Знак– это элемент некоторого конечного множества отличных друг от друга сущностей (жест, рисунок, буква, сигнал светофора, звук). Все множество знаков, используемых для представления дискретной инф-ции, назыв. набором знаков (дискретное множество знаков). Набор знаков, в кот. установлен порядок их следования, назыв. алфавитом.

Алфавит – это упорядоченная совокупность знаков. Порядок следования знаков в алфавите назыв. лексикографическим  и представляет возможность устанавливать отношения больше-меньше (Г<Д). Знаки, используемые для обозначения фонем человеческого языка, назыв. буквами, а их совокупность – алфавитом языка.Символ– приписанное содержание знаку или букве (напряжение в физике принято обозначать буквой U). Таким образом, понятия «знак», «буква» и «символ» нельзя считать тождественными. Представляется важным еще раз подчеркнуть, что понятия знака и алфавита можно отнести только к дискретным сообщениям. Сигнал. Сигнал – физический процесс или явления, несущий сообщение о каком-либо событии, состоянии объекта либо передающий команды управления. Таким образом, изменение характеристики носителя, кот. используется для представления инф-ии, назыв. сигналом, а значение этой характеристики, отнесенное к некоторой шкале измерений, — параметром сигнала. Например, процессы для передачи инф-ции – волны, параметры сигнала – частота, амплитуда и фаза волны. Различают аналоговые, дискретные, квантовые и цифровые сигналы, кот. могут быть синхронными и асинхронными. Аналоговый (непрерывный). Это сигнал, величина кот. непрерывно изменяется во времени. Он обеспечивает передачу данных путем непрерывного изменения во времени амплитуды, частоты либо фазы. Особенные св-ва: отсутствие избыточности. Аналоговые сигналы используются для представления каких-либо непрерывно изменяющихся физических величин (сигнал с микрофона несет инф-ию о быстрых изменениях давления в звуковой волне). Аналоговые сигналы описываются некоторой математической функцией времени. Например, для гармонического сигнала: Дискретный. Процесс перевод аналогового сигнала в дискретный назыв. дискретизацией, а процесс обратный этому – восстановлением. Непрерывный аналоговый сигнал заменяется здесь последовательностью коротких импульсов-отсчетов, величина кот. = значению сигнала в данный момент времени. Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени.

Данные. Это сведения, полученные путем измерения, наблюдения, логических и арифметических операций и представленные в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. В процессах сбора, обработки и использования данные расчленяются на отдельные элементарные составляющие – элементы данных. Они могут быть выражены целыми и вещественными числами, словами и булевыми величинами, способными принимать 2 значения: «истина» (1) и «ложь» (0). Экономические данные можно подразделить на: условно постоянные (расценки, нормативы, сведения о производительности оборудования; условно постоянными назыв. т.к. время от времени обновляются; хранятся в массивах картотек или вводятся в память машины) и переменные (сведения о выработке рабочих, о сдаче деталей и продукции, о запасах на складе; после расчета, как правило, изымаются из памяти компьютера). Данные хранятся в базах данных.

База данных– совокупность хранимых в памяти компьютера данных, относящихся к определенному объему или кругу дея-ти, специально организованных, обновляемых и логически связанных между собой. Они представляют собой своеобразную информационную модель объекта. Система управления БД – комплекс программных и лингвистических средств общего или специального назначения, реализующий поддержку создания БД, централизованного управления и организации доступа к ним различных пользователей в условиях принятой технологии обработки данных. Она характеризуется используемой моделью, средствами администрирования и разработки прикладных процессов и обеспечивает описание и сжатие данных; манипулирование данными; физическое размещение и сортировка записей; защиту от сбоев, поддержку целостности данных и их восстановление; работу с транзакциями и файлами; безопасность данных. СУБД определяет модель представления данных. Для того, чтобы быть воспринятыми и стать информацией, данные проходят тройной фильтр: физический (ограничения по пропускной способности канала), семантический и прагматический, где оценивается полезность данных. Данные – величина, число или отношение, вводимые в процесс обработки или выводимые из него. Обработка данных – приведение их к такому виду, кот. наиболее удобен для получения их них инф-ии, знания.

Информация. Информация является одной из исходных категорий мироздания, и следовательно, определение «инф-ии вообще» невозможно свести к каким-то простым, исходным терминам. Раньше под инф-ей понимали учение, наставление. Современное понятие инф-ии: — сведения, сообщения о чем-либо, кот. обмениваются люди; — сигналы, импульсы, образы, циркулирующие в технических устройствах; — отражение разнообразия в любых объектах и процессах неживой и живой природы. При методологическом подходе инф-ия рассматривается как абстрактная фикция. Такой подход используется при создании и развитии математической теории инф-ии.

Применение финитных базисных сплайнов при восстановлении сигналов электрогастроэнтерографии

1. Зайченко К.В., Жаринов О.О., Кулин А.Н. Съем и обработка биоэлектрических сигналов // СПб: РИО ГУАП. 2001. 140 c.

2. Alvarez W.C. The electrogastrogram and what it shows // JAMA. 1922. vol. 78. pp. 1116–1119.

3. Yin J., Chen J. D. Z. Electrogastrography: Methodology, Validation and Applications // Journal of Neurogastroenterology and Motility. 2013. vol. 19. no. 1. pp. 5‒17.

4. Ребров В.Г. Возможности электрогастроинтестинографии при ряде заболеваний желудка и кишечника // Терапевтический архив. 1981. № 10. С. 66‒70.

5. Kosenko P.M., Vavrinchuk S.A. Electrogastroenterography in patients with complicated peptic ulcer // Science Book Publishing House. Yelm. USA. 2013. 164 p.

6. Khan S., Ahmad M. A study on B-spline wavelets and wavelet packets // Applied Mathematics. 2014. vol. 5. pp. 3001–3010.

7. Свиньин С.Ф., Попов А.И. Финитные базисные функции в задачах формирования выборок сигналов конечной протяженности // Труды СПИИРАН. 2015. № 6. С. 50‒67.

8. Riezzo G., Russo F., Indrio F. Electrogastrography in adults and children: the strength, pitfalls, and clinical significance of the cutaneous recording of the gastric electrical activity // BioMed research international. 2013. pp. 1–14.

9. Электрогастроэнтерография: исследование электрической активности желудка и кишечника. URL: http://www.gastroscan.ru/physician/egg/ (дата обращения: 20.08.2016).

10. Попов А.И., Тюльпин А.А., Рудалёв А.В. Программная библиотека для цифровой обработки сигналов электрогастроэнтерографии // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014. №6. С. 40‒45.

11. Свиньин С.Ф., Попов А.И., Рудалёв А.В. Вейвлет-анализ и информационные технологии в задачах обработки электрогастроэнтерограмм // Труды СПИИРАН. 2013. № 27. С.129‒143.

12. Chen J., Lin Z., McCallum R.W. Noninvasive feature-based detection of delayed gastric emptying in humans using neural networks // Biomedical Engineering, IEEE Transactions. 2000. vol. 47. no. 3. pp. 409–412.

13. Liang H. Application of support vector machine to the detection of delayed gastric emptying from electrogastrograms // Support Vector Machines: Theory and Applications. 2005. pp. 399–412.

14. Kara S., Dirgenali F., Okkesim Ş. Detection of gastric dysrhythmia using WT and ANN in diabetic gastroparesis patients // Computers in biology and medicine. 2006. vol. 36. no. 3. pp. 276‒290.

15. Косенко П.М. и др. Математическое моделирование моторно-эвакуаторных нарушений желудочно-кишечного тракта у пациентов с язвенным пилоро-дуоденальным стенозом // Новости хирургии. 2014. Т. 22. № 2. С. 224‒229.

16. Попов А.И., Косенко П.М. Программа для диагностики степени компенсации стеноза по данным электрогастроэнтерографии. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2016614008. 2016.

17. Никольский С.М. Курс математического анализа // М.: Наука. 1973. Т.2 392 с.

18. Слепян А.Д. О ширине полосы // ТИИЭР. 1976. Т. 64. № 3. C. 4‒14.

19. Yang Z., Chen X., He Z. Wave propagation modeling in one-dimension structures be the B-spline wavelet on interval finite elements // Applied Mechanics and Materials. 2012. vol. 105. pp. 3–8.

20. Свиньин С.Ф. Теория и методы формирования выборок сигналов с инфинитными спектрами // СПб: Наука. 2016. 72 с.

21. Li X. Numerical solution of fractional partial diffetential equations using cubic B-spline wavelets collocation method // Australian Communications and Media Autority. 2012. vol. 1. no. 3. pp. 159–164.

22. Гребенников А.И. Метод сплайнов и решение некорректных задач теории приближений // М.: Изд-во Московского ун-та. 1983. 208 с.

23. Rakowski W. Prefiltering in Wavelet Analysis Applying Cubic B-Splines // Intern. journal of electronics and telecommunications. 2014. vol. 60. no. 4. pp. 331‒340.

Масштабируемые аудиоречевые кодеры на основе адаптивного частотно-временного анализа звуковых сигналов

1. Kahrs M., Brandenurg K.. Application of digital signal processing to audio and acoustics // USA Boston: Kluwer Academic Publishers. 1998. 545 p.

2. Valin J.-M., Terriberry T. B., Montgomery C., Maxwell G., A high-quality speech and audio codec with less than 10-ms delay, // IEEE Transaction on audio, speech, and language processing. 2010. vol. 18. pp. 58–67.

3. Umapathy K., Ghoraani B., Krishnan S., Audio signal processing using time-frequency approaches: coding, classifcation, fingerprinting, and watermarking // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2010. vol. 2010. no. 1. pp. 451695.

4. Painter T., Spanias A. Perceptual Coding of Digital Audio // Proceedings of IEEE. 2000. vol. 88. no. 4. pp. 451–513.
5. Brandenburg K. Introduction to perceptual coding // Collected Papers on Digital Audio Bit-Rate Reduction. Eds. 1996. pp. 23–30.

6. Spanias A., Painter T., Atti V. Audio signal processing and coding // John Wiley & Sons, Inc. New Jersey. USA. 2007. 464 p.

7. Вашкевич М.И., Азаров И.С., Петровский А.А. Косинусно-модулированные банки фильтров с фазавым преобразованием: реализация и применение в слуховых аппаратах // Горячая линия-Телеком. Москва. 2014. 210 с.

8. Bosi M., Goldberg R.E. Introduction to digital audio coding and standards // Springer Science+Business Media. USA. 2003. 434 p.

9. Wickerhauser M.V. Adaptive Wavelet Analysis from Theory to Software // Massachusetts: A.K. Peters Ltd. 1994. 486 p.

10. Johnston J.D. Transform coding of audio signals using perceptual noise criteria // IEEE Transaction on Selected Areas of Communication. 1988. vol. 6. pp. 314–323.

11. Ковалгин Ю.А., Вологдин Э.И. Аудиотехника // Горячая линия-Телеком. 2013. 742 с.

12. Reyes N.R., Candeas P.V. Adaptive signal modeling based on sparse approximations for scalable parametric audio coding // IEEE Transactions on audio, speech, and language processing. 2010. vol. 18. pp. 447–460.

13. Petrovsky Al., Herasimovich V., Petrovsky A. Scalable parametric audio coder using sparse approximation with frame-to-frame perceptually optimized wavelet packet based dictionary // 138th AES Convention. 2015. paper 9264. 10 p.

14. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries // IEEE Transaction on Signal Processing. 1993 vol. 41. no. 12. pp. 3397–3415.

15. Chardon G., Necciari T., Balazs P. Perceptual matching pursuit with Gabor dictionaries and time-frequency masking // Proceedings of IEEE ICASSP’2014. 2014. pp. 3126–3130.

16. Ravelli E., Gaeul R., Daudet L., Matching pursuit in adaptive dictionaries for scalable audio coding // Proceedings of EUSIPCO’2008. 2008. pp. 1–5.

17. Petrovsky Al., Azarov E., Petrovsky A. Hybrid signal decomposition based on instantaneous harmonic parameters and perceptually motivated wavelet packets for scalable audio coding // Signal Processing. Special issue “Fourier Related Transforms for Non-Stationary Signals”. 2011. vol. 91. Issue 6. pp. 1489–1504.

18. Petrovsky Аl., Herasimovich М., Petrovsky A. Bio-inspired sparse representation of speech and audio using psychoacoustic adaptive matching pursuit // Proceedings of 18th International Conference of SPECOM 2016. 2016. pp. 156–164.

19. Petrovsky Al., Herasimovich V., Petrovsky A. Audio/speech coding using frame-based psychoacoustic optimized time-frequency dictionaries and its performance evaluation // IEEE conference proceedings “Signal processing: algorithms, architectures, arrangements, and applications” (SPA-2016). 2016. pp.225–229.

20. Burrus C.S., Gopinath R.A., Guo H. Introduction to wavelets and wavelet transforms // N.J.: Prentice Hall. 1998. 298 p.

21. Cohen I., Raz S., Malah D. Orthonormal shift-invariant adaptive packet decomposition and representation // Signal Processing. 1997. vol. 57. Issue 3. pp. 251–270.

22. Анализаторы речевых и звуковых сигналов: методы, алгоритмы и практика / под ред. проф. А.А. Петровского // Минск: Бестпринт. 2009. 455 с.

23. Zwicker E., Fastl H. Psychoacoustics: Facts and Models // Berlin, Germany: Springer-Verlag. 1990. 380 p.

24. ITU-R Recommendation BS.1387, Method for Objective Measurements of Perceived Audio Quality. 1998.

25. Petrovsky Al. A multiresolution auditory model using adaptive WP excitation scalograms // Polska akademia nauk “Elektronika”. 2008. vol. 49. no 4. pp. 65–70.

26. Petrovsky Al., Krahe D., Petrovsky A. Real-time performance measures of low delay perceptual audio coding // Journal of Electrical engineering. 2005. vol. 56. no. 3–4. pp. 100–105.

27. Petrovsky Al., Rodionov M., Petrovsky A. Dynamic reconfigurable on the lifting steps wavelet packet processor with frame-based psychoacoustic optimized time-frequency tiling for real-time audio applications // Design and architectures for digital signal processing. InTech. 2013. pp. 3–30.

28. Karmakar A., Kumar A., Patney R.K. Synthesis of an optimal wavelet based on auditory perception criterion // EURASIP Journal on Advance in Signal Processing. 2011. vol. 2011. no. 1. pp. 170927.

29. Петровский Ал.А. Построение психоакустической модели в области вейвлет коэффициентов для перцептуальной обработки звуковых и речевых сигналов // Научно-практический журнал «Речевые технологии». Москва. 2008. № 4. С. 61–71.

30. Coifman R., Wickerhauser M.V. Entropy-Based Algorithms for Best Basis Selection // IEEE Transaction on Information Theory. 1992. мol. 38. тo. 2. pp. 713–718.

31. Vera-Candeas P., Ruiz-Reyes N., Roza-Zurera M. Transient modelling by Matching-Pursuits with a wavelet dictionary for parametric audio coding // IEEE Signal Processing Letters. 2004. vol. 11. no. 3. pp. 349–352.

32. Petrovsky Al., Petrovsky A. Matching pursuit algorithm with frame-based auditory optimized WP-dictionary for audio transient modeling // Polska academia nauk “Elektronika”. 2008. vol. 49. no.4. pp. 74–79.

33. Heusdens R., Vafin R., Kleijn W.B. Sinusoidal modeling using psychoacoustic-adaptive matching pursuits // IEEE Signal Processing Letters. 2002. vol. 9. no. 8. pp. 262–265.

34. Huber R., Kollmeier BPEMO-Q – A New Method for Objective Audio Quality Assessment Using a Model of Auditory Perception // IEEE Transactions on audio, speech, and language processing. 2006. vol. 14. pp. 1902–1911.

35. Vos K., Sørensen K. V., Jensen S. S., Valin J.-M, Voice coding with Opus // Proc. AES 135th Convention. 2013. paper 8941.10 p.

36. Valin J.-M., Maxwell G., Terriberry T.B., Vos KHigh-quality, low-delay music coding in the Opus codec // Proc. AES 135th Convention. 2013. paper 8942. 10 p.

Интерпретация сигналов управления — Информатика, информационные технологии

Остальные комбинации сигналов переводят тристабильные выходы D7-DO в высокоимпедансное состояние.

Выбор регистров режима, управления или символа синхронизации зависит от последовательности обращения, схема которой представлена на рис. 9.14. После аппаратного сброса или приказа с установленным в 1 битом сброса следующий вывод с АО = 1 (т. е. с C/D = 1, RD = 1 и WR = 0) предназначен для регистра режима. Форматы регистра режима для асинхронного и синхронного случаев показаны на рис. 9.15. Если два младших бита режима содержат нули, интерфейс переводится в синхронный режим и старший бит определяет число символов синхронизации. При этом следующие один или два байта, выводимые с АО = 1, становятся символами синхронизации. Если два младших бита режима не равны 0, интерфейс работает в асинхронном режиме. В любом случае все последующие байты до другого сброса направляются в регистр управления (если АО = 1) или в буферный регистр выходных данных (если АО = 0).

В синхронном режиме скорости в бодах передатчика и приемника, равные частотам сдвига регистров сдвига, совпадают с частотами сигналов на входах ТхС и RxC соответственно. При работе в асинхронном режиме три оставшиеся комбинации младших бит в регистре режимов определяют множитель скорости. Взаимосвязь между частотами Т\С и RxC входов синхронизации и скоростями в бодах передатчика и приемника имеет следующий вид

частота синхронизации = множитель X скорость в бодах.

Рис. 9.14. Схема размещения выводимых байт.

Когда младшие биты регистра режима содержат 10 и скорости в бодах передатчика и приемника равны 300 и 1200, частота на входе ТхС должна быть 4800 Гц, а на входе RxC — 19,2 кГц

В обоих режимах биты 2 и 3 показывают число информационных бит в каждом символе, бит 4 определяет наличие или отсутствие бита паритета, а бит 5 — тип паритета (нечетный или четный). В асинхронном режиме два старших бита показывают число стоповых бит. Для синхронного режима бит 6 показывает, каким является сигнал SYNDET-входным или выходным, а бит 7 задает число символов синхронизации

Рис. 9.15. Форматы регистра режима: асинхронный (а) и синхронный (б)

Если контакт SYNDET служит выходом, его сигнал становится активным, когда обнаружено соответствие входного двоичного потока и символа (ов) синхронизации. Когда же поиск символов синхронизации осуществляется внешним устройством, на вход SYNDET подается сигнал о фиксации соответствия. Этот же контакт, но только в качестве выхода применяется и при асинхронной работе. Сигнал на этом выходе называется сигналом обнаружения разрыва и он высоким уровнем отмечает прием символа, состоящего из одних нулей.

Формат регистра управления приведен на рис. 9.16. Бит 0 этого регистра должен содержать 1 до вывода данных, а бит 2 должен быть в состоянии 1 до приема данных. Программный ответ модему осуществляется установкой в 1 бита 1, так как при этом на выходе DTR формируется 0, а инверсия DTR обычно подключается к линии CD модема. Состояние 1 бита 3 формирует TxD = 0, вызывая передачу символов разрыва.

Рис. 9.16. Формат регистра управления

Примечание. Во всех случаях действие предпринимается, когда бит установлен в 1

Установка в 1 бита 4 вызывает сброс всех бит ошибок в регистре состояния. Бит 5 применяется для выдачи сигнала запрос передачи (RTS) в модем. Если инверсия сигнала на контакте RTS подключена к линии СА модема, то загрузка 1 в бит 5 вызывает высокий уровень на линии СА. Установка бита 6 в состояние 1 вызывает реинициализацию 8251А и переход к последовательности сброса (т. е. осуществляется возврат в начало схемы на рис. 9.14 и следующий вывод производится в регистр режима). Бит 7 применяется только в синхронном режиме; установка его в 1 заставляет 8251А начать поиск символа (ов) синхронизации

На рис. 9.17 показаны типичные схемы подключения к модемам для асинхронной и синхронной передач. При синхронной передаче предполагается, что синхронизацией управляет модем и его связное оборудование. Кроме того, если это же оборудование применяется для обнаружения символа (ов) синхронизации, оно информирует 8251А об их обнаружении по линии SYNDET. С другой стороны, если символ (ы) синхронизации отыскивает сам 8251А, он может использовать линию SYNDET, чтобы сообщить модему об успешном поиске Для удовлетворения требований стандарта RS-232-C необходимы драйверы и приемники, преобразующие ТТЛ-совместимые сигналы TxD и RxD в требуемые уровни напряжения (см рис. 9.10)

Ниже приведен программный фрагмент, который инициализирует регистр режима и содержит приказ разрешения передатчика и запуска асинхронной передачи со следующим форматом: 7 бит символа, бит четного паритета и 2 стоповых бита.

MOV AL,11111010B

OUT 51H,AL

MOV AL,00110011B

OUT 51H,AL

Здесь предполагается, что регистры режима и управления имеют адрес 51Н, а частоты синхронизации в 16 раз больше соответствующих скоростей в бодах.

Следующий фрагмент переводит 8251А в синхронный режим и заставляет его начать поиск двух смежных символов синхронизации:

MOV AL,00111000B

OUT 51H,AL

MOV A1_,16H

OUT 51H,AL

MOV AL,10010100B

OUT 51H,AL 338

Можно также использовать для выбора скорости — линия модема СН

б)

Рис. 9.17. Подключения микросхемы 8251А к асинхронному (а) и синхронному (б) модему Примечание. Подключения линий управления зависят от спецификаций модема

Как и в первом примере, символы содержат 7 информационных бит и бит четного паритета, но, разумеется, стоповые биты отсутствуют.

Формат регистра состояния приведен на рис. 9.18. Биты 1, 2 и 6 отражают состояния сигналов RxRDY, TxE и SYNDET. Бит TxRDY показывает, что буфер выходных данных

Рис. 9.18. Формат регистра состояния

пустой. В отличие от контакта TxRDY на этот бит не влияет входной сигнал CTS или бит управления TxEN. Бит RxRDY показывает, что символ принят и готов для ввода в процессор. Биты TxRDY и RxRDY можно использовать для программного ввода-вывода, а сигналы с соответствующих контактов можно подключить к линиям запросов прерываний для организации ввода-вывода по прерываниям. Бит TxRDY автоматически сбрасывается, когда имеется символ для передачи, а бит RxRDY — когда установивший его символ введен процессором. Бит 2 показывает, что регистр сдвига передатчика ожидает загрузки символа из буферного регистра выходных данных. В синхронной передаче, пока этот бит установлен, передатчик будет брать данные из регистров символов синхронизации до загрузки данных в буферный регистр выходных данных. Биты 3, 4 и 5 показывают ошибки паритета, перегрузки и кадра. Когда обнаруживается ошибка, соответствующий ей бит устанавливается в 1. Если инверсию выхода DSR подключить к линии СС, то бит 7 отражает состояние модема — он устанавливается в 1, когда модем включен и находится в рабочем режиме.

На рис. 9.19 приведена типичная программа, в которой используется программный ввод-вывод для ввода 80 символов из 8251А (адрес буферного регистра данных равен 0050) и размещения их в буфере памяти, начинающегося с LINE. Внутренний цикл непрерывно проверяет бит RxRDY до тех пор, пока он не устанавливается символом, принятым в буферный регистр входных данных. Затем новый принятый символ

Рис. 9.19. Ввод строки символов через интерфейс 8251А

пересыпается в память и контролируются биты ошибок Если текущий символ появился до ввода предыдущего символа или во время передачи возникли ошибки паритета или кадра, ввод прекращается и вызывается процедура обработки ошибки, которая обычно проверяет отдельные биты ошибок, печатает соответствующее сообщение и сбрасывает биты ошибок.

Ввод символа автоматически сбрасывает бит RxRDY, поэтому если другой символ не принят до начала внутреннего цикла, внутренний цикл должен повторяться до тех пор, пока следующий входной символ не установит RxRDY = 1. Если входные символы имеют меньше 8 бит, неиспользуемые старшие биты в буферном регистре данных всегда возвращаются в состояние 0. Бит паритета не передается в процессор, поэтому контроль ошибок паритета можно осуществить только по состоянию бита ошибки паритета в регистре состояния. Когда при выводе длина символов меньше 8 бит, ненужные старшие биты в буферном регистре выходных данных игнорируются.

Статьи к прочтению:

Бесконтактное управление \ AirTouch


Похожие статьи:

Урок 24. информация и электрические сигналы — Естествознание — 11 класс

Естествознание, 11 класс

Урок 24. Информация и электрические сигналы

Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:

  • Почему в современных устройствах информация преобразуется в электрические сигналы?
  • Что такое аналоговые и цифровые сигналы и в чём у них отличие?
  • Как преобразуется информация?

Глоссарий по теме:

Данные — удобная форма представления информации – сигналы, зарегистрированные на материальные носители.

Информация – полезное содержание данных – это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами.

Сигнал – изменяющийся во времени физический процесс.

Информационные технологии – все, что связано с обработкой, передачей, хранением, воспроизводством информации.

Аналоговый сигнал – сигнал аналогичный изменению физической величины во времени.

Датчик – устройство, преобразовывающее изменение физических процессов в сигнал.

Цифровые сигналы – последовательность электрических импульсов, содержащих закодированную информацию

Усилитель – устройство, усиливающее сигнал.

Аналогоцифровые преобразователи – приборы, осуществляющие перевод сигнала из аналогового в цифровой.

Цифро-аналоговые преобразователи – приборы, осуществляющие перевод сигнала из цифрового в аналоговый.

Основная и дополнительная литература по теме урока (точные библиографические данные с указанием страниц):

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Наш век называют веком информационных технологий. Под этим понятием понимают все, что связано с обработкой, передачей, хранением, воспроизводством информации.

Информация — это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами.

Человек еще с древности научился искусственно сохранять и передавать информацию: наскальные рисунки, скрижали, книги… Но лишь во второй половине 20 века появились информационные технологии.

В наше время для обработки информации используются электрические сигналы, являющиеся посредниками между устройствами, воспринимающими, воспроизводящими и хранящими информацию. Удобства этой системы в универсальности электрического сигнала. Разобраться в его сути проще всего на примере угольного микрофона, которым до недавнего времени снабжались все телефонные аппараты.

Устройство представляет собой коробочку с угольным порошком, закрытую гибкой мембраной, к которой прикреплен диффузор. Чем больше давление звуковой волны на диффузор, тем сильнее сжимается угольный порошок. Чем больше сжимается угольный порошок, тем меньше его сопротивление. Если к коробочке с угольным порошком подсоединить источник тока и воздействовать на диффузор звуковой волной, то по цепи пойдет ток. Этот ток является электрическим сигналом, несущим информацию о звуковой волне. Такой сигнал аналогичен изменению во времени некоторой физической величины (в нашем случае давление), поэтому он называется аналоговым. Устройства, преобразовывающие изменение физических процессов в сигнал, называются датчиками. Описанный микрофон – простейший датчик давления воздуха.

Немаловажным прибором является усилитель. Он используется, например, в концертных залах для увеличения громкости звука без его искажения. Иногда сигнал тех же музыкальных инструментов искажают, получая новое звучание.

Сейчас аналоговый сигнал почти вышел из употребления. Ему на смену пришел цифровой. Переход от аналогового сигнала к цифровому осуществляют аналого-цифровые преобразователи. Для обратного перевода из цифрового в аналоговый сигнал используется цифроаналоговые преобразователи. В результате мы получаем искаженный сигнал. Этот недостаток компенсируется возможностью легкой работы с цифровым сигналом в приборах по определенной заложенной программе.

Обычно запись сигнала ведется в двоичной системе счисления. Запись в двоичной системе используется для общения азбукой Морзе. Нас интересует перевод из двоичной в десятичную и обратно.

Рассмотрим перевод из десятичной в двоичную на примере числа 53.

Для перевода достаточно разделить исходное число на 2 до получения 1 в остатке, а потом записать числа промежуточных ответов в обратном порядке. То есть число 5310=1101012.

Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля:

1. Решите кроссворд.

По горизонтали:

1. Система счисления, в которой запись ведется только числами 1 и 0.

2. устройство, преобразовывающее изменение физических процессов в сигнал.

По вертикали:

3. Изменяющийся во времени физический процесс.

Правильные ответы:

2. Ответьте на вопросы:

  1. Какому числу в десятичной системе счисления соответствует число 111011110в двоичной?
  2. В каком веке появилось понятие информационные технологии?
  3. Сколько букв в русской азбуке Морзе?

Правильные варианты:

1. 478

2. 20

3. 33

3. Вставьте слова в предложение:

Микрофон представляет собой коробочку с _____________ порошком, закрытую гибкой _____________, к которой прикреплен диффузор.

Варианты ответа: вольфрамовый, металлический, угольный, мембраной, крышкой.

Правильный вариант/варианты: угольный, мембраной.

под сигнал в информатике понимается – Profile – Riders Club Norway Community

под сигнал в информатике понимается
 
ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ
 
Информация и ее свойства
Информация и сигнал (8 класс) Информатика и ИКТ
Информация и ее свойства
 





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Под сигналом в информатике понимается: Сигнал является материальным носителем информации, которая передается от источника к потребителю.
В теории информации по концепции Шеннона под информацией понимают сведения, уменьшающие неопределенность (энтропию).
Рассмотрим его с точки зрения субъективного (бытового, человеческого) подхода. В обыденной жизни под информацией понимают всякого рода.
в процессе жизнедеятельности и работы.
предмет изучения для самых различных дисциплин: информатики, кибернетики В теории информации и кибернетике под информацией понимается не информация проявляется в виде сигналов и лишь при взаимодействии.
1 – выписка из учебника «Информатика» Босовой.
В отличие от этого понятия в теории связи и управления под сигналом понимается любой физический носитель (переносчик) информации как средство.

Что такое цифровой и аналоговый сигнал?

Сегодня попытаемся разобраться, что такое аналоговый и цифровой сигналы? Их преимущества и недостатки. Не будем кидаться различными научными терминами и определениями, а попытаемся разобраться в ситуации на пальцах.

Что такое аналоговый сигнал?

Аналоговый сигнал основан на аналогии электрического сигнала (значений тока и напряжения) значению исходного сигнала (цвету пикселя, частоте и амплитуде звука и т.п). Т.е. определенные значения тока и напряжения соответствуют передаче определенного цвета пикселя или звукового сигнала.

Приведу пример на аналоговом видеосигнале.

Напряжение на проводе 5 вольт соответствует синему цвету, 6 вольт – зеленому, 7 вольт красному.

Для того чтобы на экране появились красные, синие и зеленые полосы нужно поочередно подавать на кабель напряжения 5, 6, 7 вольт. Чем быстрее мы проводим смену напряжений, тем тоньше полоски получаются у нас на мониторе. Сократив интервал между сменой напряжений до минимума, мы получим уже не полоски, а чередующиеся друг за другом цветные точки.

Важной особенностью аналогового сигнала является то обстоятельство, что он передается строго от передатчика к приемнику (например, от антенны к телевизору), обратной связи нет. Поэтому если в передачу сигнала вмешается помеха (например, вместо шести вольт придет четыре), цвет пикселя исказится, и на экране появится рябь.
Аналоговый сигнал непрерывен.
Что такое цифровой сигнал?

Передача данных осуществляется также с помощью электрического сигнала, но значений этих сигналов всего два и они соответствуют 0 и 1. Т.е. по проводам передается последовательность из нулей и единиц. Примерно так: 01010001001 и т. д. Для того чтобы приемное устройство (например, телевизор) не запутался в передаваемых данных, цифры передаются пачками. Это происходит примерно так: 10100010 10101010 10100000 10111110. Каждая такая пачка несет какую-нибудь информацию, например — цвет пикселя. Важной особенностью цифрового сигнала, является то, что передающие и принимающее устройство могут общаться между собой и исправлять друг за другом ошибки, которые могут возникнуть при передаче.

Примеры передачи цифрового и аналогового сигналов

Для цифрового сигнала передача происходит примерно так:

  • Видеомагнитофон: Эй, телевизор, цвет пикселя с координатами 120х300 — зеленый.
  • Помеха: АААААААААААААА!
  • Телевизор: Какой? Не слышу!
  • Видеомагнитофон: Зеленый!
  • Телевизор: Ага, понял! Рисую зеленый.
  • Видеомагнитофон: Следующий цвет красный!
  • Телевизор: Прошу подтвердить, что цвет красный.
  • Видеомагнитофон: подтверждаю.
  • Телевизор: Ок! рисую.

и. т. д.


Передача для аналогового сигнала:

  • Видеомагнитофон: Эй, телевизор, цвет пикселя с координатами 120х300 — зеленый.
  • Помеха: АААААААААААААА!
  • Телевизор: Какой? Не слышу! Блин, нарисую синий.
  • Видеомагнитофон: Следующий цвет красный!
  • Помеха: БАХ! БУМ!
  • Телевизор: Красный вроде! Рисую.
  • Видеомагнитофон: Лопата!
  • Помеха: ПШШШШШШ!
  • Телевизор: ?!. Надо что-то рисовать ?! Пусть будет лопата!

Преимущества и недостатки цифрового и аналогового сигналов

Из вышесказанного можно сделать вывод, что при прочих равных условиях качество передачи информации с помощью цифры будет выше, чем при аналоговом представлении сигнала. В то же время при хорошей помехозащищенности две технологии могут конкурировать на равных.

Расскажете об этой статье своим друзьям:

Обработка сигналов и изображений (CSE)

Обзор

В зависимости от выбранных курсов, завершение курсовой работы в области обработки сигналов и изображений может обеспечить дополнительное понимание тем, касающихся выборки и сжатия сигналов, обнаружения и оценки, извлечения характеристик сигнала, частотно-временного анализа, обработки речи, звука, изображений и видео, машины обучение и интеллектуальный анализ данных, биомедицинские сигналы, сенсорные сети и аспекты обработки сигналов в системах и сетях связи.

Инженеры по обработке сигналов и изображений находят работу в телекоммуникационной отрасли, индустрии бытовой электроники, индустрии биомедицинских устройств, энергетике, национальной безопасности и национальной оборонной промышленности, а также во всех других отраслях, где необходимо получать и обрабатывать информацию.

Студентам, заинтересованным в этом EFA, предлагается рассмотреть предложения по курсу, перечисленные ниже, при заполнении формы плана обучения.

Требования к информатике и инженерии Предлагаемые параметры
Факультативный курс ECE 5000 уровня
(выберите один)
ECE: 5460 Цифровая обработка сигналов (То же, что: IGPI: 5460)
ECE: 5480 Цифровая обработка изображений (То же, что: IGPI: 5480, BME: 5220)
ECE: 5530 Сети беспроводных датчиков
ECE: 5450 Машинное обучение (То же, что и : IGPI: 5450)
ECE: 5500 Теория коммуникации
ECE: 5520 Теория информации и кодирования
ECE: 5780 Обработка оптических сигналов (То же, что и: PHYS: 4820)
ECE: 5700 Advanced Electromagnetic Theory
ECE Elective
(Выберите один)
Все перечисленные выше факультативы ECE уровня 5000 и

ECE: 3400 Линейная система II
4000-level или выше CS Elective
(Выберите один)
CS: 5430 Машинное обучение
CS: 5710 Численный анализ Теория приближения нелинейных уравнений (То же, что: MATH: 5800)
CS: 5720 Численный анализ: дифференциальные уравнения и линейная алгебра (То же, что: MATH: 5810)
CS факультатив
(выберите один)
Все выборы CS уровня 4000 и выше, перечисленные выше, и

CS: 3700 Элементарный численный анализ (То же, что и MATH: 3800)
Дополнительный факультатив
(выберите один *)
Любой из вышеперечисленных курсов ИЛИ, выбранных по согласованию с консультантом.

MATH: 4200 комплексных переменных

* Студенты, закончившие обучение до осени 2017 г., должны выбрать два дополнительных факультатива.

Авизование

Ссылки по теме

Обработка сигналов 101 | Общество обработки сигналов IEEE

Что такое обработка сигналов?

Чтобы узнать больше об обработке сигналов и посмотреть демонстрационные видеоролики, посетите страницу мультимедиа и наш канал YouTube.

Технология, которую мы используем и полагаемся в нашей повседневной жизни, включая компьютеры, радио, видеоустройства, сотовые телефоны, интеллектуальные подключенные устройства и многое другое, обеспечивается обработкой сигналов, отраслью электротехники, которая моделирует и анализирует представления данных физические события, а также данные, генерируемые в различных дисциплинах. Следовательно, обработка сигналов лежит в основе нашего современного мира. Он находится на пересечении биотехнологий, развлечений и социального взаимодействия.Это увеличивает нашу способность общаться и делиться информацией. Обработка сигналов — это наука, стоящая за нашей цифровой жизнью.

Делились ли вы тем, что у вас на уме, с друзьями из Facebook или искали в Интернете сегодня? Это лишь два из бесчисленных способов, которыми мы ежедневно используем машинное обучение. Машинное обучение объединяет обработку сигналов, информатику и статистику, чтобы использовать возможности прогнозирования , и предоставляет технологии, лежащие в основе многих приложений, включая обнаружение мошенничества с кредитными картами, медицинскую диагностику, анализ фондового рынка и распознавание речи среди многих других.

Недавно методы машинного обучения стали применяться к аспектам обработки сигналов, стирая границы между науками и создавая множество совместных приложений между ними.

Для получения дополнительной информации о машинном обучении и его приложениях посетите:

Обработка речи и звука

Каждый телефон, умный или нет, в значительной степени полагается на методы обработки речи, чтобы сделать возможным голосовое общение между двумя (или более) людьми. От аналого-цифрового преобразования до улучшения речи (фильтрация, эхо, шум и автоматическая регулировка усиления) до кодирования речи на стороне записи, от декодирования речи до улучшения речи (обычно фильтрация и регулировка усиления) до цифро-аналогового преобразования на стороне воспроизведения.Обработка сигналов — инструмент выбора на каждом этапе пути. Без обработки сигналов современные цифровые помощники, такие как Siri, Google Now и Cortana, не смогли бы распознать голос пользователя.

Методы сжатия звука, такие как MP3 и AAC, произвели революцию в том, как мы слушаем музыку. Теперь мы можем держать мировой музыкальный музыкальный каталог в ладони и наслаждаться прослушиванием музыки на ходу, даже полностью без привязки через Bluetooth. Опять же, это произошло благодаря обработке сигналов.

Для получения дополнительной информации об обработке речи и звука и их приложениях посетите:

Распознавание речи

Распознавание речи — важное приложение обработки сигналов; это также, вероятно, легче всего понять. Обработка сигналов манипулирует информационным содержанием в сигналах для облегчения автоматического распознавания речи (ASR). Он помогает извлекать информацию из речевых сигналов, а затем переводит ее в узнаваемые слова. Технология распознавания речи используется в самолетах-истребителях, приложениях «разговаривать с текстом» на смартфонах, терапевтических приложениях, языковом переводе и обучении, а также в программах распознавания для людей с ограниченными возможностями.

Для получения дополнительной информации о распознавании речи и его приложениях посетите:

Слуховые аппараты

Теперь вы нас слышите? Ядро технологии слуховых аппаратов состоит из четырех синхронизированных частей: микрофона, процессора, приемника и источника питания. Обработка сигналов участвует в улавливании звуков окружающей среды и их обработке для улучшения и усиления того, что слышит владелец. Без задержки звуки преобразуются из аналогового в цифровой и обратно в аналоговый, прежде чем звук проецируется в ухо.

В то время как основные компоненты технологии останутся прежними, слуховые аппараты становятся все более совершенными — они снижают шум и обратную связь от окружающей среды, чтобы помочь людям слышать четкие, чистые звуки. Обработка сигнала также помогает уменьшить внезапные громкие шумы, такие как рожки, и даже позволяет слуховым аппаратам подключаться по беспроводной сети к сотовому телефону или телевизору.

Для получения дополнительной информации о слуховых аппаратах и ​​их применении посетите:

Автономное вождение

Когда-то беспилотные автомобили были предметом научной фантастики, теперь они стали реальностью.Для правильной работы эти беспилотные транспортные средства полагаются на входные данные от многомодульной системы датчиков, включая ультразвук, радар и камеры, а для предотвращения столкновений они должны преобразовывать полученную информацию и фильтровать ее в данные, необходимые для управления действиями. Обработка сигналов является неотъемлемой частью технологии. Он помогает решить, нужно ли машине остановиться или ехать, и является частью радара, используемого для определения погодных условий, таких как дождь или туман.

Для получения дополнительной информации об автономном вождении и его приложениях посетите:

Обработка и анализ изображений

Видеть значит верить.Вездесущность цифровых фотоаппаратов и экранов в нашей повседневной жизни, например, в наших смартфонах, автомобилях, дронах, системах наблюдения, самолетах, больницах и нашей гостиной, отражает нашу постоянно растущую потребность видеть, делиться и взаимодействовать с нашей визуальной средой. с повышенным уровнем детализации. В настоящее время в медицине почти вся диагностика проводится с помощью визуализации. Однако эта быстро развивающаяся часть айсберга скрывает большое количество менее известных, но очень важных приложений, особенно в культурной, военной, здравоохранительной и научно-исследовательской областях.Обработка сигналов является ключом к широкому спектру приложений, от сбора данных до отображения:

  • Цифровое восстановление изображений и видео
  • Сбор данных со сжатием (например, однопиксельные камеры)
  • Улучшение изображения во время получения (внутри микросхем камеры)
  • Восстановление изображения с датчиков, не являющихся датчиками изображения
  • Оценка качества изображения
  • Сжатие и передача по сетям и устройствам
  • Технологии отображения изображения (отображение цвета, проецирование из 3D в 2D)
  • Обнаружение, подсчет и отслеживание особенностей изображений и видео
  • Компьютерная диагностика в медицинской визуализации (e.грамм. помощь при чтении маммограммы)
  • Автоматический анализ биологических изображений (например, отслеживание клеток)

Вот количество указателей на приложения и курсы, демонстрирующие обработку изображений в различных областях:

Носимые устройства

Рынок носимых устройств развивается и уже процветает. Технологии и датчики, встроенные в одежду и аксессуары, отслеживают уровень физической подготовки, частоту сердечных сокращений, физическое местоположение (GPS), режим сна и многое другое. Обработка сигналов помогает собирать эту информацию и преобразовывать ее в полезные данные, которые можно использовать множеством способов — например, сообщать о частоте пульса своему врачу или улучшать режим тренировки для похудения.

Для получения дополнительной информации о носимых устройствах и их приложениях посетите:

Наука о данных

Каждый раз, когда вы выполняете поиск в Интернете или публикуете сообщения в Twitter, вы добавляете данные в так называемые наборы больших данных. Компании используют эти данные для извлечения информации, изучения поведения и создания решений, которые сделают нашу жизнь более эффективной. Нейробиология и медицина полагаются на инструменты машинного обучения, сочетающие данные визуализации с медицинскими записями и геномными данными, чтобы лучше понимать и фенотипировать дегенеративные процессы и заболевания, прогнозировать реакцию на лечение и, например, сгруппировать пациентов в подгруппы.

«Большие данные» — быстро развивающаяся область, но мы сталкиваемся с проблемой изучения больших наборов технически сложных данных. Что является ключевым компонентом для анализа данных и решения сложных проблем? Обработка сигналов.

Как и обработка сигналов, наука о данных затрагивает нашу повседневную жизнь больше, чем мы думаем. Будь то использование новых источников данных, таких как новые платформы социальных сетей, прогнозирование изменений на фондовом рынке или изучение данных для решения медицинских проблем, от диабета до проблем с сердцем, обработка сигналов позволяет анализировать данные, которые обогащают нашу жизнь каждый день.

Для получения дополнительной информации о науке о данных и ее приложениях посетите:

Системы связи и сети

Вы когда-нибудь думали об общении с инопланетными существами? Обработка сигналов является неотъемлемой частью поиска жизни за пределами Земли. Важный аспект эффективной связи через спутниковые, видео, радио и беспроводные системы, обработка сигналов делает обработку и передачу данных более эффективной.

Когда вы в пути и нуждаетесь в доступе в Интернет или используете GPS, чтобы найти свой путь, обработка сигналов — это скрытая технология, преобразующая и анализирующая сигналы, чтобы помочь нам общаться и учиться на технологиях, которые мы используем ежедневно. включая сотовые телефоны, Wi-Fi, телевизоры, устройства GPS, радары, гидролокаторы, радио, а также облачные и мобильные вычисления.

Для получения дополнительной информации о системах и сетях связи:

Связь, управление и обработка сигналов (CCSP)

Руководитель группы: Мохсин Джамали
Члены: Джунгхван Ким, Эззатолла Салари, Маниш Кумар, Ричард Мольет
Контактное лицо: [email protected]

Около

Исследование в фокус-группе «Системы связи, управления и обработки сигналов» затрагивают широкий спектр тем, таких как сжатие данных и обработка изображений, спутниковые связь, обработка массивов датчиков и разработка аппаратного обеспечения для приложений реального времени вычисления для цифровых приемников и пассивных радиолокационных систем.

Исследования в области сжатия данных и обработки изображений в основном сосредоточены на разработке эффективных алгоритмов сжатия видео, схем пакетирования мультимедиа битовые потоки, а также улучшение и восстановление изображений на основе нейронных сетей. Разнообразие передовых методов сжатия, включая быстрое векторное квантование, кодирование поддиапазонов с использованием вейвлет-преобразования, оптимальных схем пакетирования для встроенных битовых потоков и была разработана оценка движения видео.Кроме того, реализуются проекты по усиление и сжатие биомедицинских сигналов, включая электрокардиограмму (ЭКГ) сжатие данных. Исследования в области коммуникационных систем включают моделирование, симуляцию. и анализ производительности систем связи, архитектуры мобильных / спутниковых систем, дизайн сети и полезной нагрузки. Работа также связана с сетью тактической связи, цифровое видео / аудио / мультимедийное вещание, турбо кодирование, код LDPC и их приложения.В области обработки сигналов основное внимание уделяется реализации обработки массива датчиков в реальном времени. алгоритмы с использованием ПЛИС и клеточных процессоров.

Область фокусировки

Факультет связи и обработки сигналов проводит исследования по нескольким направлениям:

  • Моделирование, имитация и анализ производительности систем связи
  • Архитектура мобильной / спутниковой системы
  • Дизайн сети и полезной нагрузки
  • Тактические сети связи
  • Цифровое мультимедийное радиовещание
  • Высокопроизводительная встроенная аппаратная реализация алгоритмов обработки массива датчиков
  • Обработка сигналов радара и цифровой приемник
  • Встроенные системы на базе FPGA и Cell для интеллектуальных антенн и систем адаптивного управления
  • Компьютерные архитектуры для конкретных приложений, автомобильные сети и шина данных
  • Сжатие данных — Мультимедийная связь
  • Обработка изображений / видео / сигналов
  • Прикладные нейронные сети для промышленных и медицинских приложений

Изображения


Джозеф Дауни (слева) и Джозеф Типпинг (справа) демонстрируют свои 64-точечные устройства на базе FPGA. архитектура radix-4 FFT во время Senior Design Expo Spring 2008

Лаборатории

  • Коммуникационная лаборатория
  • Лаборатория беспроводных сетей

Приложения

  • Высокопроизводительная встроенная аппаратная реализация алгоритмов обработки массива датчиков
  • Встроенные системы на основе ПЛИС для интеллектуальных антенн и адаптивных систем управления
  • Компьютерные архитектуры для конкретных приложений и автомобильные сети и когнитивные сетевая шина данных
  • Область обработки сигналов фокусируется на реализации обработки массива датчиков в реальном времени. и алгоритмы обработки радиолокационных сигналов с использованием ПЛИС и процессоров ячеек.

Люди

Исследование доктора Джамали находится в области реализации высокопроизводительного встроенного оборудования алгоритмы обработки матрицы датчиков, обработка радиолокационных сигналов, цифровой приемник, ПЛИС и Встроенные сотовые системы для интеллектуальных антенн и систем адаптивного управления, применение специальные компьютерные архитектуры, автомобильные сети и шина данных.

Исследование доктора Кима относится к области моделирования, симуляции и анализа эффективности коммуникации. системы, архитектура мобильных / спутниковых систем, проектирование сетей и полезной нагрузки, тактические сети связи и цифровое мультимедийное вещание.

Исследование доктора Салари относится к области сжатия данных, мультимедийной коммуникации, изображений / видео / сигналов. обработка, прикладные нейронные сети для промышленных и медицинских приложений.

Контактная информация

Д-р Мохсин Джамали — профессор
Департамент электротехники и информатики
2027 Nitschke Hall, Mail Stop 308
The University of Toledo
Toledo, Ohio 43606-3390
Телефон: (419) 530-8162
Факс: (419) 530-8146

Эл. Почта: [email protected]

Computer Science for Fun — cs4fn: Волнистые линии помогают выявить преступников: цифровая обработка сигналов

Пол Керзон, Лондонский университет королевы Марии

Ученые-информатики во многом полагаются на математику.Когда математики изобретают новые математические теории и инструменты, компьютерщики превращают их в полезные программы. Математики, интересующиеся вычислениями и как практическое использование их математики невероятно ценно. Ингрид Добеши такой. Ее работа изменила то, как мы храним изображения и многое другое. Она занимается математикой, лежащей в основе цифрового сигнала. обработка — как лучше всего манипулировать такими вещами, как музыка и изображения в компьютеры. Все сводится к извилистым линиям.

Пиксельные изображения

Цифровой век основан на идее, что вы можете представлять сигналы: будь то звук или изображения, радиоволны или электрические сигналы, как последовательности чисел.Мы оцифровываем вещи, разбивая их на множество маленькие кусочки, затем обозначьте каждую часть номером. Когда я смотрю на свой в окне вижу голое зимнее дерево, поет малиновка. Если я возьму снимок цифровой камерой, камера делит сцену на маленькие квадратов (или пикселей) и записывает цвет каждого квадрата в виде числа. Реальный мир, на который я смотрю, конечно же, не разбит на квадраты. Реальность непрерывна, и переход к числам означает некоторые детали. настоящей вещи потеряно.Чем больше кусочков вы разбиваете, тем больше детали, которые вы записываете, но когда вы слишком сильно увеличиваете цифровое изображение, в конце концов он становится расплывчатым. Реальность не такая расплывчатая. Увеличьте масштаб реальная вещь, и вы увидите все больше деталей. Преимущество перехода на цифровые технологии состоит в том, что изображения в виде чисел могут быть намного быстрее и проще хранятся, передаются и обрабатываются программами, подобными Photoshop. Цифровой обработка сигналов — это то, как вы храните и манипулируете реальными вещи, эти сигналы, с числами.

Фигурные детали

Есть разные способы разделения сигналов при их оцифровке. Один Основы цифровой обработки сигналов называется анализом Фурье. Он основан на идее, что любой сигнал может быть построен из набора основные строительные блоки сложены вместе. Это немного похоже на то, как ты можешь смешайте краску любого цвета из трех основных цветов: красного, синего и желтый. Смешивая их в правильных пропорциях, можно получить любой цвет. Это означает, что вы можете записывать цвета, просто запоминая количество каждый компонент.Для сигналов строительными блоками являются чистые частоты в сигнале. Линия, показывающая сердцебиение на больничный монитор, скажем, или музыкальное произведение в программе редактирования звука, можно разбить на набор плавных кривых, которые поднимаются и опускаются с заданной частоты, и которые при сложении дают вам исходную линия — исходный сигнал. Их отрицательные части одной волны могут нейтрализовать положительные стороны другого, как две волны, встречающиеся на пруду комбинируйте, чтобы придать оригиналам другой узор.

Это означает, что вы можете сохранять сигналы, записывая сбор и сила частот, необходимая для их построения. Для изображений частоты может быть о том, насколько быстро меняются цвета на изображении. Картинка скажем, туманный закат, где все цвета похожи и меняются постепенно, затем будут сделаны низкие частоты с катящейся волной компоненты. Изображение с большим количеством резких изменений потребует много высоких частотные, более острые, волны, чтобы представить все эти внезапные изменения.

Размытые биты

Теперь предположим, что вы сделали снимок, и все это немного размыто. в набор частот, размытость которых будет представлена ​​длинным катящиеся по изображению волны: низкие частоты. Отфильтровывая эти низкие частоты, делая их менее важными и делая высокие Частота строительных блоков сильнее, мы можем повысить резкость изображения.

Применяя разные способы фильтрации, мы можем по-разному влиять на изображение. Некоторые из самых важных инструментов помогают сжимать изображения.Если цифровой камера разделяет изображение на меньшее количество пикселей, что экономит память, сохраняя меньше данных, но получаются блочные изображения. Если вместо этого выбросить информацию, потеряв некоторые частоты Фурье версии, изменение может быть еле заметным. Фактически, опираясь на наши понимание того, как наш мозг обрабатывает мир, чтобы выбрать, что чтобы снизить частоту, мы можем вообще не увидеть изменений в изображении.

больше похоже на операцию в замочной скважине по сигналу, чем на разделку всего этого.

Сила анализа Фурье заключается в том, что он позволяет манипулировать все изображение согласованным образом, редактируя сигнал, редактируя его строительные блоки частоты. Однако такая мощность также является недостатком. Иногда вы хотите добиться более локальных эффектов — делать что-то это больше похоже на операцию по сигналу замочной скважины, чем на разделку всего вещь.

Волнистые вейвлеты

Вот тут-то и пригодятся вейвлеты. Они позволяют сосредоточиться на небольших области сигнала.Строительные блоки, используемые с вейвлетами, не являются гладкие, вечно волнистые кривые анализа Фурье, но особенно спроектированные функции, т. е. волнистые линии, волнообразные на небольшой площади — немного похоже на одиночный сигнал сердцебиения. «Материнский» вейвлет комбинируется с его вариациями (дочерние вейвлеты), чтобы получить полный набор строительных блоки: семейство вейвлетов.

Вейвлеты, возможно, были скорее любопытным, чем практическим применением для компьютера. ученых, пока Ингрид Добешис не придумала компактные вейвлеты, которые требуется только фиксированное время для обработки.Получился универсальный и очень практический инструмент, который другие могли использовать всевозможными способами. Например, они позволяют сжимать изображения без потери информация, которая имеет значение. Это имело большое значение для ФБР. архив отпечатков пальцев, например. Семейство вейвлетов позволяет каждому отпечаток пальца будет представлен всего несколькими вейвлетами, поэтому несколько чисел, а не столько чисел, сколько нужно, если бы пиксели были сохранены. Размер коллекция занимает в 20 раз меньше места для хранения, чем вейвлеты без искажение изображений.Это также означает, что его можно отправить другим, кому нужно это легче. Имеет значение, когда в противном случае каждый отпечаток хранение или отправка 10 мегабайт данных.

Люди придумали еще много практических применений вейвлетов, от очистки старой музыки до классификации звезд и поиска землетрясения. Неплохо для волнистой линии.

Обработка сигналов | Электротехника и вычислительная техника

Signal Processing — это широкая и развивающаяся дисциплина, занимающаяся обработкой и анализом как аналоговых, так и цифровых (дискретизированных и квантованных) сигналов.Например, как правило, аналоговая и цифровая обработка используются для фильтрации электрических сигналов с целью удаления нежелательного шума или отделения одного сигнала от другого. Примеры более сложных применений обработки сигналов возникают при формировании рентгеновского КТ-изображения для медицинской диагностики или в машинном распознавании и синтезе речи. Все более изощренные способы применения обработки сигналов появляются в этих и многих других областях, включая связь, управление, обработку изображений и видео, радары, гидролокаторы, геофизические исследования и бытовую электронику.Такое расширенное использование методов обработки сигналов было вызвано успехами как в математической теории, так и в физических устройствах, используемых для обработки сигналов. Это особенно верно для цифровой обработки сигналов, когда дискретизированные и квантованные аналоговые сигналы обрабатываются с помощью компьютеров или специального цифрового оборудования.

Область обработки сигналов включает математическую теорию предмета, а также разработку и анализ необходимых устройств для выполнения обработки.Студентам, желающим получить специализацию в области обработки сигналов, следует рассмотреть перечисленные ниже факультативы, которые варьируются от теоретических курсов по цифровой обработке сигналов, связи, системам управления и математике до более ориентированных на реализацию курсов по схемам и компьютерам.

ПРЕДЛАГАЕМЫЕ ВЫБОРЫ ЕЭК

  • ECE 313 — Вероятность с инженерными приложениями
  • ECE 361 — Цифровая связь
  • ECE 310 — Цифровая обработка сигналов
  • ECE 418 — Введение в обработку изображений и видеосигналов
  • ECE 420 — Лаборатория встроенного DSP
  • ECE 459 — Связь I
  • ECE 486 — Системы управления I


Другие факультативы ЕЭК, которые необходимо рассмотреть
  • ECE 342 — Электронные схемы
  • ECE 391 — Инженерия компьютерных систем
  • ECE 411 — Компьютерная организация и дизайн
  • ECE 425 — Введение в проектирование систем СБИС
  • ECE 438 — Коммуникационные сети для компьютеров
  • ECE 350-Поля и волны II
  • ECE 453 — Цепи радиосвязи
  • ECE 460 — Оптическое изображение
  • ECE 463 — Лаборатория цифровых коммуникаций
  • ECE 480 — Магнитно-резонансная томография
  • ECE 482 — Цифровая конструкция ИС
  • ECE 483 — Аналоговый дизайн ИС

Рекомендуемые факультативы по математике *

* Студенты, планирующие работу в аспирантуре, должны рассмотреть возможность использования Math 418 вместо Math 415 и либо Math 444, либо Math 447.

Руководство для начинающих по цифровой обработке сигналов (DSP) | Дизайн-центр

Что такое DSP?

Цифровые сигнальные процессоры (DSP)

принимают реальные сигналы, такие как голос, аудио, видео, температура, давление или положение, которые были оцифрованы, а затем математически обрабатывают их. DSP разработан для очень быстрого выполнения математических функций, таких как «сложение», «вычитание», «умножение» и «деление».

Сигналы необходимо обрабатывать, чтобы содержащуюся в них информацию можно было отображать, анализировать или преобразовывать в другой тип сигнала, который может оказаться полезным. В реальном мире аналоговые устройства обнаруживают такие сигналы, как звук, свет, температура или давление, и манипулируют ими. Преобразователи, такие как аналого-цифровой преобразователь, затем принимают реальный сигнал и преобразуют его в цифровой формат единиц и нулей. Отсюда DSP захватывает оцифрованную информацию и обрабатывает ее.Затем он возвращает оцифрованную информацию для использования в реальном мире. Это делается одним из двух способов: в цифровом или аналоговом формате с помощью цифро-аналогового преобразователя. Все это происходит на очень высоких скоростях.

Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, на схеме ниже показано, как DSP используется в аудиоплеере MP3. Во время фазы записи аналоговый звук вводится через ресивер или другой источник. Этот аналоговый сигнал затем преобразуется в цифровой сигнал аналого-цифровым преобразователем и передается на DSP.DSP выполняет кодирование MP3 и сохраняет файл в памяти. Во время фазы воспроизведения файл берется из памяти, декодируется DSP, а затем преобразуется обратно в аналоговый сигнал через цифро-аналоговый преобразователь, чтобы его можно было выводить через акустическую систему. В более сложном примере DSP будет выполнять другие функции, такие как регулировка громкости, эквализация и пользовательский интерфейс.

Информация DSP может использоваться компьютером для управления такими вещами, как безопасность, телефон, системы домашнего кинотеатра и сжатие видео.Сигналы могут быть сжаты, чтобы их можно было быстро и более эффективно передавать из одного места в другое (например, телеконференции могут передавать речь и видео по телефонным линиям). Сигналы также могут быть усилены или обработаны для улучшения их качества или предоставления информации, не воспринимаемой людьми (например, эхоподавление для сотовых телефонов или компьютерные медицинские изображения). Хотя реальные сигналы можно обрабатывать в их аналоговой форме, цифровая обработка сигналов обеспечивает такие преимущества, как высокая скорость и точность.

Благодаря тому, что DSP является программируемым, он может использоваться в самых разных приложениях. Вы можете создать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, предоставленное ADI и ее третьими сторонами, для разработки решения DSP для приложения. Для получения более подробной информации о преимуществах использования DSP для обработки реальных сигналов, пожалуйста, прочтите Часть 1 статьи из Analog Dialogue под названием: Зачем использовать DSP? Цифровая обработка сигналов 101 — вводный курс по проектированию систем DSP.

мягкий вопрос — DSP — это отрасль вычислительной науки?

мягкий вопрос — DSP — это отрасль вычислительной науки? — Обмен стеком обработки сигналов
Сеть обмена стеком

Сеть Stack Exchange состоит из 178 сообществ вопросов и ответов, включая Stack Overflow, крупнейшее и пользующееся наибольшим доверием онлайн-сообщество, где разработчики могут учиться, делиться своими знаниями и строить свою карьеру.

Посетить Stack Exchange
  1. 0
  2. +0
  3. Авторизоваться Подписаться

Signal Processing Stack Exchange — это сайт вопросов и ответов для практиков в области обработки сигналов, изображений и видео.Регистрация займет всего минуту.

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому сообществу

Кто угодно может задать вопрос

Кто угодно может ответить

Лучшие ответы голосуются и поднимаются наверх

Спросил

Просмотрено 255 раз

$ \ begingroup $ Закрыт .Этот вопрос основан на мнении. В настоящее время он не принимает ответы.

Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы на него можно было ответить с помощью фактов и цитат, отредактировав это сообщение.

Закрыт 7 лет назад.

Насколько я понимаю, вычислительная наука охватывает широкий спектр областей, каждая из которых использует компьютеры и математические модели для решения проблемы, связанной с одной из наук (физическая, естественная и т. Д.).).

Но является ли DSP, который использует математику для управления сигналом, формой вычислительной науки?

Создан 05 июл.

Булыжники

11111 серебряный знак66 бронзовых знаков

$ \ endgroup $ 2 $ \ begingroup $

Нет.Это не . Хотя вычислительные науки охватывают очень широкий круг вопросов, но для того, чтобы иметь возможность реализовать DSP, необходимо иметь полное представление об основах сигналов. Это не часть вычислительных наук.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.