Digital Signal Processing: ແນວຄິດ, Algorithms ແລະ Hardware

Digital Signal Processing (DSP) ປ່ຽນສຽງ, ຮູບພາບ ແລະ ການອ່ານຂອງ sensor ໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນ digital ທີ່ງ່າຍຂຶ້ນໃນການວັດແທກ, ຕອງ ແລະ ປັບປຸງ. ມັນຊ່ວຍຫລຸດຜ່ອນສຽງດັງ, ເພີ່ມຄວາມແຈ່ມແຈ້ງ ແລະ ຮັກສາຄວາມຫມັ້ນຄົງໃນການສື່ສານ, ຮູບພາບ, ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ອຸປະກອນທີ່ຝັງໄວ້. ບົດຄວາມນີ້ອະທິບາຍແນວຄິດ DSP, algorithm ສໍາຄັນ, hardware, ເຄື່ອງມືໂປຣແກຣມ ແລະ ວິທີການດໍາເນີນການໃນພາກທີ່ແຈ່ມແຈ້ງແລະລະອຽດ. 

ຄ1. ພາບລວມຂອງຂະບວນການສັນຍານ Digital

ຄ2. ສ່ວນປະກອບແລະຫນ້າທີ່ຂອງ DSP

ຄ3. ປັດໄຈຫຼັກທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງສັນຍານ

ຄ4. Sampling, Quantization, and Aliasing in Digital Signal Processing

ຄ5. Core DSP Algorithms

ຄ6. ລະບົບ DSP Hardware

ຄ7. ໂປຣແກຣມ DSP ທົ່ວໄປ

ຄ8. Multirate ແລະ Multidimensional Processing ໃນ DSP

ຄ9. ເຕັກນິກການສື່ສານໃນຂະບວນການສັນຍານດ້ານຄອມພິວເຕີ

ຄ10. ການປັບປຸງຈຸດຫມັ້ນຄົງ ແລະ ຈຸດລອຍໃນ DSP

ຄ11. ອັນຕະລາຍທົ່ວໄປຂອງ DSP ແລະ ການແກ້ໄຂ

ຄ12. ສະຫລຸບ

ຄ13. ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ພາບລວມຂອງການດໍາເນີນສັນຍານແບບ Digital

Digital Signal Processing (DSP) ແມ່ນວິທີການປ່ຽນສັນຍານເຊັ່ນ ສຽງ, ຮູບພາບ ແລະ ຜົນອອກຂອງ sensor ໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນ digital ທີ່ສາມາດວິເຄາະ ແລະ ປັບປຸງໄດ້ໂດຍໃຊ້ວິທີການທາງດ້ານວິທະຍາສາດ. ຜ່ານ digitalization, DSP ເຮັດ ໃຫ້ ສັນຍານ ງ່າຍ ຂຶ້ນ ທີ່ ຈະ ວັດ ແທກ, ປັບປຸງ, ຕອງ ແລະ ເກັບ ກໍາ ໄວ້. ມັນເພີ່ມຄວາມແຈ່ມແຈ້ງ, ລົດສຽງດັງ, ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຫມັ້ນຄົງ ແລະ ສະຫນັບສະຫນູນການປັບປຸງໂດຍອາໄສໂປຣແກຣມ. DSP ເປັນພື້ນຖານຂອງລະບົບສະໄຫມໃຫມ່ ເພາະມັນໃຫ້ຜົນທີ່ສະອາດ, ຫມັ້ນຄົງ ແລະ ໄວ້ວາງໃຈໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນໃນການສື່ສານ, ຮູບພາບ, ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ອຸປະກອນທີ່ຝັງໄວ້.

ສ່ວນປະກອບແລະຫນ້າທີ່ຂອງ DSP 

ປັດໄຈຫຼັກທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງສັນຍານ

• ລະດັບສຽງດັງໃນດ້ານຫນ້າແບບ analog

• ການແກ້ໄຂ ADC ແລະ ອັດຕາຕົວຢ່າງ

• ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕອງແລະການຄວບຄຸມຜົນປະໂຫຍດ

• ປະສິດທິພາບຂອງ algorithm DSP

• ຄວາມຊັກຊ້າໃນການຈັດການຂໍ້ມູນ

• ຄວາມ ຖືກຕ້ອງ ຂອງ DAC ໃນ ລະຫວ່າງ ການ ສ້າງ ຄືນ ໃຫມ່

Sampling, Quantization, and Aliasing in Digital Signal Processing

• Sampling Rate - Sampling ກໍານົດວ່າສັນຍານ analog ຖືກວັດແທກເລື້ອຍປານໃດໃນແຕ່ລະວິນາທີ. ອັດຕາ ຕົວຢ່າງ ທີ່ ສູງ ກວ່າ ຈະ ຈັບ ລາຍ ລະອຽດ ຫລາຍ ຂຶ້ນ ແລະ ລົດ ໂອກາດ ທີ່ ຈະ ສູນ ເສຍ ຂໍ້ ມູນ ທີ່ ສໍາຄັນ.

• Nyquist Criterion - ສໍາລັບ ການ ສະ ແດງ ຮູບ ແບບ digital ທີ່ ຖືກຕ້ອງ, ອັດຕາ ຕົວຢ່າງ ຕ້ອງ ມີ ຢ່າງ ຫນ້ອຍ ສອງ ເທົ່າ ຂອງ frequency ສູງ ສຸດ ທີ່ ມີ ຢູ່ ໃນ ສັນຍານ ເດີມ. ກົດນີ້ປ້ອງກັນການບິດເບືອນທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ.

• Quantization - Quantization ປ່ຽນຄ່າຂອບເຂດທີ່ສະດວກສະບາຍແລະຕໍ່ເນື່ອງເປັນລະດັບຄອມພິວເຕີທີ່ຫມັ້ນຄົງ. ລະດັບ quantization ຫລາຍ ກວ່າ ນັ້ນ ຈະ ເຮັດ ໃຫ້ ລາຍ ລະອຽດ ລະອຽດ ຫລາຍ ຂຶ້ນ, ສຽງ ດັງ ຕ່ໍາ ກວ່າ ແລະ ຄວາມ ແຈ່ມ ແຈ້ງ ໂດຍ ທົ່ວ ໄປ ດີກວ່າ.

• Aliasing - Aliasing ເກີດຂຶ້ນເມື່ອຕົວຢ່າງສັນຍານໃນອັດຕາທີ່ຊ້າເກີນໄປ. ເນື້ອໃນທີ່ມີความถี่ສູງຈະລົ້ມລົງເປັນຄວາມໄວຕໍ່າກວ່າ, ເຮັດໃຫ້ເກີດການບິດເບືອນທີ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ເມື່ອບັນທຶກໄວ້.

ຜົນກະທົບຕໍ່ລະບົບຄອມພິວເຕີ

ຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື quantization ບໍ່ພຽງພໍມີຜົນກະທົບຕໍ່ຂະບວນການທາງດ້ານຄອມພິວເຕີໃນຫຼາຍຮູບແບບ. ສຽງ ອາດ ຟັງ ຫຍາບ ຄາຍ ຫລື ບໍ່ ແຈ່ມ ແຈ້ງ, ຮູບ ພາບ ອາດ ສະ ແດງ ໃຫ້ ເຫັນ ການ ປ່ຽນ ແປງ ແລະ ລະບົບ ວັດ ແທກ ສາມາດ ສ້າງ ຂໍ້ ມູນ ທີ່ ບໍ່ ເຊື່ອ ຖື ໄດ້. ການດໍາເນີນງານທີ່ຫມັ້ນຄົງຮຽກຮ້ອງຄວາມເລິກຂອງbit ທີ່ເຫມາະສົມ, ອັດຕາຕົວຢ່າງທີ່ພຽງພໍ ແລະ ການຕອງທີ່ກໍາຈັດຄວາມໄວສູງກວ່າຂອບເຂດທີ່ອະນຸຍາດກ່ອນການປ່ຽນແປງ.

ໂດຍ ທີ່ ມີ ພື້ນຖານ ຂອງ ການ ປ່ຽນ ແປງ ສັນຍານ, ຂັ້ນ ຕອນ ຕໍ່ ໄປ ແມ່ນ ການ ຄົ້ນຄວ້າ ຫາ algorithm ທີ່ ດໍາເນີນ ສັນຍານ digital ເຫລົ່າ ນີ້.

Core DSP Algorithms

ເຄື່ອງຕອງ FIR

ເຄື່ອງຕອງການຕອບສະຫນອງແຮງກະຕຸ້ນຈໍາກັດສະເຫນີພຶດຕິກໍາທີ່ຄາດການໄດ້ແລະລັກສະນະຂອງໄລຍະທາງເສັ້ນ. ມັນມີປະສິດທິພາບເມື່ອເວລາຂອງສ່ວນປະກອບຂອງຮູບຮ່າງບໍ່ປ່ຽນແປງຫຼັງຈາກຂະບວນການ.

ເຄື່ອງຕອງ IIR

Infinite Impulse Response filters ໃຫ້ປະສິດທິພາບໃນການຕອງທີ່ແຂງແຮງໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ຂັ້ນຕອນການຄອມພິວເຕີຫນ້ອຍລົງ. ໂຄງສ້າງທີ່ມີປະສິດທິພາບເຮັດໃຫ້ເຫມາະສົມໃນບ່ອນທີ່ຕ້ອງການຂະບວນການທີ່ວ່ອງໄວແລະຕໍ່ເນື່ອງ.

FFT (Fast Fourier Transform)

FFT ປ່ຽນສັນຍານຈາກເຂດເວລາໄປສູ່ເຂດความถี่. ການປ່ຽນແປງນີ້ເປີດເຜີຍແບບແຜນທີ່ເຊື່ອງຊ້ອນໄວ້, ລະບຸຄວາມໄວທີ່ໂດດເດັ່ນ ແລະ ສະຫນັບສະຫນູນການບັງຄັບ, ການປັບປ່ຽນ ແລະ ການວິເຄາະ spectral.

ການສັບສົນ

Convolution ກໍານົດວິທີທີ່ສັນຍານຫນຶ່ງປ່ຽນແປງອີກສັນຍານຫນຶ່ງ. ມັນເປັນພື້ນຖານຂອງການດໍາເນີນການຕອງ, ການປັບປຸງຮູບພາບ, ການປະສົມຂ້າມຊ່ອງທາງແລະການກວດສອບແບບແຜນ.

ຄວາມສໍາພັນ

ຄວາມສໍາພັນວັດແທກຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງສັນຍານ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນການຟື້ນຟູເວລາ, ການປະສານງານ, ການจับคู่ລັກສະນະ ແລະ ການກວດສອບໂຄງສ້າງທີ່ເຮັດຊ້ໍາອີກ.

ເຄື່ອງຕອງທີ່ປັບຕົວ

ເຄື່ອງ ຕອງ ທີ່ ປັບ ຕົວ ໄດ້ ປັບ ຕົວ ເອງ ໃຫ້ ເຂົ້າກັບ ສະພາບ ແວດ ລ້ອມ ທີ່ ປ່ຽນ ແປງ. ມັນຊ່ວຍຫລຸດຜ່ອນສຽງທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ, ຍົກເລີກສຽງດັງ, ແລະ ປັບປຸງຄວາມແຈ່ມແຈ້ງໃນສະຖານະການທີ່ປ່ຽນແປງ.

ການປ່ຽນແປງ Wavelet

Wavelet transforms ວິເຄາະສັນຍານໃນຫຼາຍຄວາມລະອຽດ. ມັນມີປະໂຫຍດສໍາລັບການກວດສອບການປ່ຽນແປງຢ່າງກະທັນຫັນ, ການບັງຄັບຂໍ້ມູນທີ່ສະຫຼັບຊັບຊ້ອນ ແລະ ແປຄວາມຫມາຍຂອງສັນຍານທີ່ມີລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມເວລາ.

ລະບົບ DSP Hardware

ທາງເລືອກຮາດແວຣ໌ຕົ້ນຕໍ DSP

• DSP Processors

ໂປຣແກຣມເຫຼົ່ານີ້ລວມເຖິງຊຸດຄໍາສັ່ງພິເສດທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການກວດສອບ, ການປ່ຽນແປງ, ການບັງຄັບ ແລະ ການດໍາເນີນງານສັນຍານອື່ນໆໃນເວລາຈິງ. ໂຄງສ້າງຂອງເຂົາເຈົ້າສະຫນັບສະຫນູນປະສິດທິພາບທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ຄາດການໄດ້ພ້ອມກັບຄວາມຊັກຊ້າຕໍ່າ.

• Microcontrollers (MCUs)

MCU ໃຫ້ຄວາມສາມາດພື້ນຖານ DSP ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາການໃຊ້ພະລັງງານຕໍ່າ. ມັນມັກໃຊ້ໃນລະບົບຂະຫນາດນ້ອຍແລະໃຊ້ໄຟຟ້າທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຂະບວນການເບົາແລະຫນ້າທີ່ການຄວບຄຸມທີ່ງ່າຍໆ.

• FPGA

Field-Programmable Gate Arrays ໃຫ້ຂະບວນການຂະຫນາດໃຫຍ່. ໂຄງສ້າງທີ່ສາມາດຕັ້ງຄ່າໃຫມ່ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ລະບົບ DSP ທີ່ຈັດການກັບສາຍຂໍ້ມູນຄວາມໄວສູງແລະໂປຣແກຣມທີ່ຈໍາເປັນຕໍ່ເວລາ.

• GPU

Graphics Processing Units ເກັ່ງ ກ້າ ໃນ ວຽກ ງານ DSP ຂະຫນາດ ໃຫຍ່ ແລະ ຫລາຍໆ ດ້ານ. ຈໍານວນແກນສູງຂອງມັນເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຮູບພາບ, ການຈັດການກັບພາບ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕົວເລກທີ່ຫນາແຫນ້ນ.

• ລະບົບເທິງຊິບ (SoC)

SoC ລວມເອົາ CPU, ເຄື່ອງຈັກ DSP, accelerators ແລະ ຄວາມຊົງຈໍາເຂົ້າໃນອຸປະກອນດຽວ. ການປະສົມປະສານນີ້ໃຫ້ການຈັດການທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບລະບົບການສື່ສານທີ່ກ້າວຫນ້າ, ລະບົບສື່ສານມວນຊົນ ແລະ ຜະລິດຕະພັນທີ່ຝັງໄວ້.

ໂປຣແກຣມ DSP ທົ່ວໄປ

• MATLAB / Simulink

ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີພະລັງສໍາລັບການສ້າງແບບຢ່າງທາງດ້ານວິທະຍາສາດ, ການจําลอง, ການສະແດງຮູບພາບ ແລະ ການສ້າງລະຫັດອັດຕະໂນມັດ. ມັນຖືກໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບການສ້າງແບບຢ່າງໄວວາແລະການວິເຄາະລາຍລະອຽດຂອງພຶດຕິກໍາຂອງສັນຍານ.

• Python (NumPy, SciPy)

Python ສະເຫນີຄວາມປັບປ່ຽນຜ່ານຫ້ອງສະຫມຸດທາງວິທະຍາສາດ. ມັນເຮັດໃຫ້ມີການທົດລອງທີ່ກົງໄປກົງມາ, ການທົດສອບ algorithm ແລະ ການລວມເຂົ້າກັບຂະບວນການຂໍ້ມູນ ຫຼື AI.

• CMSIS-DSP (ARM)

ຫ້ອງສະຫມຸດນີ້ຈັດໃຫ້ມີຫນ້າທີ່ການປັບປຸງສັນຍານທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບອຸປະກອນ ARM Cortex-M. ມັນສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງຕອງ, ການປ່ຽນແປງ ແລະ ການດໍາເນີນການທາງສະຖິຕິໃນເວລາຈິງໃນລະບົບທີ່ຝັງໄວ້.

• ຫໍສະຫມຸດ TI DSP

ຫ້ອງສະຫມຸດເຫຼົ່ານີ້ລວມເຖິງກິດຈະກໍາພິເສດທີ່ອອກແບບເພື່ອບັນລຸປະສິດທິພາບສູງສຸດໃນລະບົບ Texas Instruments DSP.

• Octave & Scilab

ທັງ ສອງ ເປັນ ສະພາບ ແວດ ລ້ອມ ທີ່ ບໍ່ ຄິດ ຄ່າ ຄື ກັນ ກັບ MATLAB ທີ່ ສົ່ງ ເສີມ ການ ຄິດ ໄລ່ ຕົວເລກ, ການ ສ້າງ ແບບຢ່າງ ແລະ ການ ພັດທະນາ algorithm ໂດຍ ບໍ່ ມີ ຂໍ້ ຈໍາກັດ ເລື່ອງ ໃບ ອະນຸຍາດ.

ຕາຕະລາງການປຽບທຽບ

Multirate ແລະ Multidimensional Processing ໃນ DSP

DSP ຫຼາຍອັດຕາ

Multirate DSP ເຈາະ ຈົງ ໃສ່ ການ ປ່ຽນ ແປງ ເລື້ອຍໆ ຂອງ ສັນຍານ ທີ່ ຖືກ ເອົາ ຕົວຢ່າງ ພາຍ ໃນ ລະບົບ. ມັນ ຮ່ວມ ດ້ວຍ ການ ຫລຸດ ຈໍານວນ ເພື່ອ ຫລຸດ ອັດຕາ ການ ເອົາ ຕົວຢ່າງ, ການ interpolation ເພື່ອ ເພີ່ມ ທະວີ ແລະ ການ ຕອງ ເພື່ອ ຮັກສາ ສັນຍານ ໃຫ້ ສະອາດ ໃນ ລະຫວ່າງ ການ ປ່ຽນ ແປງ ເຫລົ່າ ນີ້. ການ ປ່ຽນ ແປງ ອັດຕາ ໃຫຍ່ ຈະ ຖືກ ຈັດ ຂຶ້ນ ຜ່ານ ການ ຈັດ ຕັ້ງ ຫລາຍ ຂັ້ນ ຕອນ, ເຮັດ ໃຫ້ ຂັ້ນ ຕອນ ນັ້ນ ສະ ດວກ ແລະ ມີ ປະ ສິດ ທິ ພາບ ຫລາຍ ຂຶ້ນ.

DSP ຫຼາຍมิติ

Multidimensional DSP ເຮັດວຽກກັບສັນຍານທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງທິດທາງເຊັ່ນ ຄວາມກວ້າງ, ຄວາມສູງ, ຄວາມເລິກ ຫຼື ເວລາ. ມັນຈັດການກັບໂຄງສ້າງສັນຍານ 2D ແລະ 3D, ໃຊ້ການປ່ຽນແປງເພື່ອສຶກສາສັນຍານໃນທິດທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສະຫນັບສະຫນູນການກວດສອບທາງອາກາດສໍາລັບການປັບປ່ຽນ, ແລະ ຈັດການສັນຍານທີ່ປ່ຽນແປງທັງໃນເວລາແລະອາວະກາດ.

ເຕັກນິກການສື່ສານໃນຂະບວນການສັນຍານຄອມພິວເຕີ

Modulation ແລະ Demodulation

Modulation ແລະ demodulation ຈະຫລໍ່ຫຼອມວິທີທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສົ່ງຜ່ານຊ່ອງທາງການສື່ສານ. ເຕັກນິກເຊັ່ນ QAM, PSK ແລະ OFDM ປ່ຽນຂໍ້ມູນທາງດ້ານຄອມພິວເຕີໃຫ້ເປັນຮູບແບບສັນຍານທີ່ເດີນທາງຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຕ້ານທານການແຊກແຊງ. DSP ເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການວາງແຜນ, ການຟື້ນຟູ ແລະ ການແປຄວາມຫມາຍທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບການສົ່ງທີ່ຫມັ້ນຄົງ.

ລະຫັດການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດ

ການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດເພີ່ມຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງສັນຍານໂດຍການກວດສອບແລະແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກສຽງດັງ. ວິທີການຕ່າງໆເຊັ່ນ ການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດທາງຫນ້າແລະລະຫັດ convolutional ເພີ່ມຄວາມຊໍານານທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ DSP ສາມາດວິເຄາະແລະສ້າງຄືນໃຫມ່ ໂດຍຮັກສາຂໍ້ມູນໄວ້ເຖິງແມ່ນວ່າສະພາບການບໍ່ເຫມາະສົມ.

ຊ່ອງ Equalization

Channel equalization ປັບປຸງສັນຍານທີ່ເຂົ້າມາເພື່ອຕ້ານທານການບິດເບືອນທີ່ເກີດຈາກເສັ້ນທາງການສື່ສານ. algorithm DSP ປະ ເມີນ ວິ ທີ ທີ່ ຊ່ອງ ປ່ຽນ ແປງ ສັນຍານ ແລະ ນໍາ ໃຊ້ ເຄື່ອງ ຕອງ ທີ່ ຟື້ນ ຟູ ຄວາມ ແຈ່ມ ແຈ້ງ, ອະ ນຸ ຍາດ ໃຫ້ ການ ຮັບ ທີ່ ສະ ອາດ ແລະ ຖືກ ຕ້ອງ ຫລາຍ ຂຶ້ນ.

ການຍົກເລີກ Echo

ການຍົກເລີກສຽງດັງຈະກໍາຈັດການສະທ້ອນສັນຍານທີ່ຊັກຊ້າເຊິ່ງທໍາລາຍຄຸນນະພາບການສື່ສານ. DSP ຕິດຕາມສຽງທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ, ແບບຢ່າງແບບແຜນຂອງມັນ, ແລະຖອນມັນອອກຈາກສັນຍານຫຼັກເພື່ອຮັກສາສຽງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ສະດວກສະບາຍແລະບໍ່ຢຸດຢັ້ງ.

ການກວດສອບແພັກເກດ ແລະ ການປະສານງານ

ການກວດສອບແພັກເກດແລະການປະສານກັນເຮັດໃຫ້ການສື່ສານທາງດ້ານຄອມພິວເຕີສອດຄ່ອງແລະເປັນລະບຽບ. DSP ລະບຸການເລີ່ມຕົ້ນຂອງແພັກເກດຂໍ້ມູນ, ຈັດເວລາ ແລະ ຮັກສາລໍາດັບທີ່ເຫມາະສົມ ເພື່ອໃຫ້ສັນຍານຖືກດໍາເນີນຕາມລໍາດັບທີ່ຖືກຕ້ອງ, ສະຫນັບສະຫນູນການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ຫມັ້ນຄົງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ.

ວຽກງານການສື່ສານເຫຼົ່ານີ້ຂຶ້ນຢູ່ກັບການຈັດການຕົວເລກທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຊຶ່ງນໍາໄປສູ່ການດໍາເນີນການຈຸດທີ່ຫມັ້ນຄົງແລະຈຸດລອຍ. 

Fixed-Point ແລະ Floating-Point Processing ໃນ DSP

ການຄິດໄລ່ຈຸດກໍານົດ

Fixed-point arithmetic ສະແດງເຖິງຕົວເລກທີ່ມີຈໍານວນຕົວເລກທີ່ຫມັ້ນຄົງກ່ອນແລະຫຼັງສິບ. ມັນ ເຈາະ ຈົງ ໃສ່ ການ ດໍາ ເນີນ ງານ ຢ່າງ ວ່ອງໄວ ແລະ ການ ໃຊ້ ຊັບ ພະ ຍາ ກອນ ຕ່ໍາ. ເພາະ ຄວາມ ແນ່ນອນ ແມ່ນ ຈໍາກັດ, ຄ່າ ຕ້ອງ ຖືກ ວັດ ແທກ ຢ່າງ ລະມັດລະວັງ ເພື່ອ ວ່າ ມັນ ຈະ ເຂົ້າ ກັບ ຂອບ ເຂດ ທີ່ ມີ ຢູ່. ຮູບແບບນີ້ແລ່ນໄວໃນໂປຣແກຣມນ້ອຍໆ ແລະ ໃຊ້ຄວາມຊົງຈໍາຫນ້ອຍ, ເຮັດໃຫ້ເຫມາະສົມກັບວຽກທີ່ຕ້ອງການການຄິດໄລ່ທີ່ງ່າຍໆ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຂະບວນການຫນັກ.

ການຄິດໄລ່ floating-point

ການຄິດໄລ່ຈຸດເຄື່ອນໄຫວອະນຸຍາດໃຫ້ຈຸດທ່ຽງເຄື່ອນໄຫວ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດສະແດງຕົວເລກໃຫຍ່ແລະນ້ອຍຫຼາຍດ້ວຍຄວາມແນ່ນອນສູງ. ຮູບແບບນີ້ຈັດການກັບການຄິດໄລ່ທີ່ສະຫຼັບຊັບຊ້ອນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະຫມັ້ນຄົງເຖິງແມ່ນວ່າສັນຍານປ່ຽນແປງຂະຫນາດຫຼືຂອບເຂດ. ມັນ ໃຊ້ ຄວາມ ຊົງ ຈໍາ ຫລາຍ ກວ່າ ແລະ ຕ້ອງ ໃຊ້ ພະ ລັງ ຂະ ບວນ ການ ຫລາຍ ກວ່າ ເກົ່າ, ແຕ່ ມັນ ໃຫ້ ຄວາມ ໄວ້ ວາງ ໃຈ ທີ່ ຈໍາ ເປັນ ສໍາ ລັບ ການ ດໍາ ເນີນ ງານ DSP ທີ່ ລະ ອຽດ ແລະ ມີ ຄຸນ ນະ ພາບ ສູງ.

ການເຂົ້າໃຈຮູບແບບຕົວເລກຊ່ວຍເນັ້ນເຖິງອັນຕະລາຍທົ່ວໄປທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອນໍາໃຊ້ລະບົບ DSP.

ອັນຕະລາຍທົ່ວໄປຂອງ DSP ແລະການແກ້ໄຂ

ການສະຫລຸບ

Digital Signal Processing ສະຫນັບສະຫນູນການຈັດການກັບສັນຍານ digital ທີ່ສະອາດ, ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຫມັ້ນຄົງ. ຈາກ ຕົວຢ່າງ ແລະ quantization ຈົນ ເຖິງ ເຄື່ອງ ຕອງ, ການ ປ່ຽນ ແປງ, ລະບົບ hardware ແລະ ວິທີ ການ ສື່ສານ, ແຕ່ ລະ ພາກ ທໍາ ງານ ນໍາ ກັນ ເພື່ອ ຫລໍ່ ຫລອມ ລະບົບ digital ທີ່ ເຊື່ອ ຖື ໄດ້. ການເຂົ້າໃຈແນວຄິດເຫຼົ່ານີ້ຈະເພີ່ມຄຸນນະພາບຂອງສັນຍານ, ຫລຸດຜ່ອນບັນຫາທົ່ວໄປ ແລະ ສ້າງພື້ນຖານທີ່ແຈ່ມແຈ້ງສໍາລັບການອອກແບບໂປຣເເກຣມ DSP ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ເຄື່ອງຕອງ anti-aliasing ເຮັດຫຍັງກ່ອນ ADC?

ມັນ ຈະ ເອົາ ສ່ວນ ປະກອບ ທີ່ ມີ frequency ສູງ ອອກ ໄປ ເພື່ອ ວ່າ ມັນ ຈະ ບໍ່ ຫຍໍ້ ເປັນ frequency ທີ່ ຕ່ໍາ ກວ່າ ໃນ ລະຫວ່າງ ການ sampling, ປ້ອງ ກັນ ການ ປ່ຽນ ແປງ ແລະ ການ ບິດ ເບືອນ.

DSP real-time ບັນລຸໄດ້ແນວໃດ?

ມັນ ເຮັດ ໄດ້ ໂດຍ ການ ໃຊ້ hardware ທີ່ ວ່ອງ ໄວ, algorithm ທີ່ ດີ ທີ່ ສຸດ ແລະ ເວລາ ທີ່ ຄາດ ການ ໄດ້ ເພື່ອ ວ່າ ການ ດໍາ ເນີນ ງານ ແຕ່ ລະ ຢ່າງ ຈະ ສິ້ນ ສຸດ ລົງ ກ່ອນ ຕົວຢ່າງ ຂໍ້ ມູນ ຕໍ່ ໄປ ຈະ ມາ ເຖິງ.

ເປັນຫຍັງຈຶ່ງໃຊ້ປ່ອງຢ້ຽມໃນການວິເຄາະ FFT?

ປ່ອງຢ້ຽມລົດຄວາມຫຼັ່ງໄຫຼຂອງ spectral ໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂອບເຂດຂອງສັນຍານສະບາຍກ່ອນດໍາເນີນການ FFT, ເຮັດໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ສະອາດກວ່າ.

DSP ຫລຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານໃນອຸປະກອນນ້ອຍໆແນວໃດ?

ມັນ ໃຊ້ processor ທີ່ ມີ ພະລັງ ຕ່ໍາ, algorithm ທີ່ ງ່າຍໆ, ການ ຄິດ ໄລ່ ທີ່ ມີ ປະສິດທິພາບ ແລະ ລັກສະນະ ຂອງ hardware ດັ່ງ ເຊັ່ນ mode ນອນ ແລະ accelerators ເພື່ອ ຮັກສາ ພະລັງ.

ເປັນຫຍັງການຂະຫຍາຍຈຸດທີ່ຫມັ້ນຄົງຈຶ່ງສໍາຄັນ?

ມັນຮັກສາຄ່າໃຫ້ຢູ່ໃນຂອບເຂດຕົວເລກທີ່ປອດໄພ, ປ້ອງກັນການຫລັ່ງໄຫລແລະຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະຫວ່າງການຄິດໄລ່.

DSP ບັງຄັບຂໍ້ມູນແນວໃດ?

ມັນແຍກຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຈາກລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນໂດຍໃຊ້ການປ່ຽນແປງເຊັ່ນ FFT ຫຼື wavelets, ຈາກນັ້ນເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອຫລຸດຂະຫນາດ.