Review Nguyên tắc xử lý i o
Thủ Thuật Hướng dẫn Nguyên tắc xử lý i o Chi Tiết
Hoàng Quang Hưng đang tìm kiếm từ khóa Nguyên tắc xử lý i o được Update vào lúc : 2022-10-24 05:18:07 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi Read tài liệu vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Nội dung chính Show- Lịch sử[sửa | sửa mã
nguồn]Phân loại[sửa |
sửa mã nguồn]Tương tự[sửa |
sửa mã nguồn]Thời gian liên
tục[sửa | sửa mã nguồn]Thời gian gián đoạn[sửa | sửa mã nguồn]Tín hiệu số[sửa | sửa mã nguồn]Phi
tuyến[sửa | sửa mã nguồn]Thống kê[sửa | sửa mã nguồn]Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
Truyền tín hiệu sử dụng xử lý tín hiệu điện tử. Bộ quy đổi quy đổi tín hiệu từ vật lý khác dạng sóng để điện hiện tại hoặc điện áp dạng sóng, mà sau đó được xử lý, truyền dưới dạng sóng điện từ, tiếp nhận và quy đổi bởi một bộ quy đổi về dạng thức.
Xử lý tín hiệu là một trường con kỹ thuật điện tập trung vào phân tích, sửa đổi và tổng hợp những tín hiệu như âm thanh, hình ảnh và những phép đo khoa học.[1] Kỹ thuật xử lý tín hiệu hoàn toàn có thể được sử dụng để cải tổ truyền dẫn, hiệu suất cao tàng trữ và chất lượng chủ quan và cũng nhấn mạnh vấn đề hoặc phát hiện những thành phần quan tâm trong tín hiệu đo lường.[2]
Lịch sử[sửa | sửa mã nguồn]
Theo Alan V. Oppenheim và Ronald W. Schafer, những nguyên tắc xử lý tín hiệu hoàn toàn có thể được thấy trong những kỹ thuật giải tích số cổ xưa của thế kỷ 17. Họ nói thêm rằng sự tinh chỉnh kỹ thuật số của những kỹ thuật này hoàn toàn có thể được tìm thấy trong những khối mạng lưới hệ thống điều khiển kỹ thuật số của trong năm 1940 và 1950.[3]
Năm 1948, Claude Shannon đã viết một bài báo có ảnh hưởng với tiêu đề "Một lý thuyết toán học về truyền thông " được xuất bản trên Tạp chí kỹ thuật khối mạng lưới hệ thống Bell.[4] Bài viết đặt nền tảng cho việc phát triển sau này của những khối mạng lưới hệ thống truyền thông thông tin và xử lý tín hiệu để truyền tải.[5]
Xử lý tín hiệu trưởng thành và phát triển mạnh mẽ và tự tin vào trong năm 1960 và 1970, và xử lý tín hiệu số được sử dụng rộng rãi với những chip xử lý tín hiệu số chuyên được dùng trong trong năm 1980.[5]
Phân loại[sửa | sửa mã nguồn]
Tương tự[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu tương tự dành riêng cho những tín hiệu không được số hóa, như trong hầu hết những khối mạng lưới hệ thống radio, điện thoại, radar và truyền hình thế kỷ 20. Điều này liên quan đến những mạch điện tử tuyến tính cũng như những mạch phi tuyến. Ví dụ, trước đây là những bộ lọc thụ động, bộ lọc hoạt động và sinh hoạt giải trí, bộ trộn phụ gia, bộ tích hợp và dòng trì hoãn. Mạch phi tuyến gồm có bộ bù, bộ nhân (bộ trộn tần số, bộ khuếch đại điều khiển điện áp), bộ lọc điều khiển điện áp, bộ xấp xỉ điều khiển điện áp và vòng lặp pha.
Thời gian liên tục[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu thời gian liên tục dành riêng cho những tín hiệu thay đổi theo sự thay đổi của miền liên tục (không xem xét một số trong những điểm bị gián đoạn riêng lẻ).
Các phương pháp xử lý tín hiệu gồm có miền thời gian, miền tần số và miền tần số phức. Công nghệ này đa phần thảo luận về quy mô hóa khối mạng lưới hệ thống liên tục không bao giờ thay đổi theo thời gian tuyến tính, tích hợp phản ứng trạng thái không của khối mạng lưới hệ thống, thiết lập hiệu suất cao khối mạng lưới hệ thống và lọc thời gian liên tục những tín hiệu xác định
Thời gian gián đoạn[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu thời gian rời rạc dành riêng cho những tín hiệu được lấy mẫu, chỉ được xác định tại những điểm riêng biệt theo thời gian và như vậy được lượng tử hóa theo thời gian, nhưng không phải là cường độ.
Xử lý tín hiệu thời gian rời tương tự là một công nghệ tiên tiến nhờ vào những thiết bị điện tử như mạch mẫu và mạch giữ, bộ ghép kênh phân chia thời gian tương tự, đường trễ tương tự và thanh ghi dịch chuyển phản hồi tương tự. Công nghệ này là tiền thân của xử lý tín hiệu số (xem phía dưới) và vẫn được sử dụng trong xử lý tín hiệu gigahertz tiên tiến.
Khái niệm xử lý tín hiệu thời gian rời rạc cũng đề cập đến một môn học lý thuyết thiết lập một cơ sở toán học để xử lý tín hiệu số, mà không xem xét lỗi lượng tử hóa.
Tín hiệu số[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu số là xử lý những tín hiệu được lấy mẫu thời gian rời rạc số hóa. Việc xử lý được thực hiện bởi những máy tính đa năng hoặc bởi những mạch kỹ thuật số như ASIC, mảng cổng lập trình trường hoặc bộ xử lý tín hiệu số chuyên được dùng (chip DSP). Các phép toán số học điển hình gồm có điểm cố định và thắt chặt và dấu phẩy động, giá trị thực và giá trị phức tạp, phép nhân và phép cộng. Các hoạt động và sinh hoạt giải trí điển hình khác được tương hỗ bởi phần cứng là bộ đệm tròn và bảng tra cứu. Ví dụ về những thuật toán là bộ biến hóa Fourier nhanh (FFT), bộ lọc đáp ứng xung hữu hạn (FIR), bộ lọc đáp ứng xung vô hạn (IIR) và những bộ lọc thích ứng như bộ lọc Wiener và Kalman.
Phi tuyến[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu phi tuyến gồm có việc phân tích và xử lý những tín hiệu được tạo ra từ những khối mạng lưới hệ thống phi tuyến và hoàn toàn có thể thuộc những miền thời gian, tần số hoặc không khí thời gian.[6][7] Hệ thống phi tuyến hoàn toàn có thể tạo ra những hành vi rất phức tạp gồm có bifurcations, hỗn loạn, giai điệu, và subharmonics mà không thể được sản xuất hoặc phân tích bằng phương pháp tuyến tính.
Thống kê[sửa | sửa mã nguồn]
Xử lý tín hiệu thống kê là một cách tiếp cận coi tín hiệu là những quá trình ngẫu nhiên, sử dụng những thuộc tính thống kê của chúng để thực hiện những trách nhiệm xử lý tín hiệu.[8] Kỹ thuật thống kê được sử dụng rộng rãi trong những ứng dụng xử lý tín hiệu. Ví dụ, người ta hoàn toàn có thể quy mô hóa phân phối xác suất của nhiễu phát sinh khi chụp hình và xây dựng những kỹ thuật nhờ vào quy mô này để giảm nhiễu trong ảnh thu được.
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (tháng 8 năm 2022). “Lung sound classification using cepstral-based statistical features”. Computers in Biology and Medicine. 75 (1): 118–129. doi:10.1016/j.compbiomed.2022.05.013. PMID 27286184. ^ Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer (1989). Discrete-Time Signal Processing. Prentice Hall. tr. 1. ISBN 0-13-216771-9.^ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Digital Signal Processing. Prentice Hall. tr. 5. ISBN 0-13-214635-5. ^ “A Mathematical Theory of Communication – CHM Revolution”. Computer History. Truy cập ngày 13 tháng 5 năm 2022.^ a b Fifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998. The IEEE Signal Processing Society. 1998.^ Billings, S. A. (2013). Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains. Wiley. ISBN 978-1119943594.^ Slawinska, J., Ourmazd, A., and Giannakis, D. (2022). “A New Approach to Signal Processing of Spatiotemporal Data”. 2022 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE Xplore. tr. 338–342. doi:10.1109/SSP.2022.8450704. ISBN 978-1-5386-1571-3.Quản lý CS1: sử dụng tham số tác giả (link)^ Scharf, Louis L. (1991). Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis. Boston: Addison–Wesley. ISBN 0-201-19038-9. OCLC 61160161. Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Nguyên tắc xử lý i o xử lý
Post a Comment