Цифрове оброблення сигналів і зображень



Скачати 49.78 Kb.
Дата конвертації05.05.2017
Розмір49.78 Kb.
Цифрове оброблення сигналів і зображень

Хома Володимир Васильович

Лабораторні в 223 за комп’ютером

  1. А.Б. Сегриенко, 2006, В-во «Питер» - є фрагменти кодів з MathLab.

Можна використовувати freeware Scilab, PSpice.

Зміст курсу:



  1. Вступ до цифрового оброблення сигналів і зображень

  2. Математичний апарат опису та аналізу сигналів.

  3. Опис аналогових систем

  4. Аналогові фільтри

  5. Опис дискретних систем

  6. Рекурсивні цифрові фільтри

  7. Нерекурсивні цифрові фільтри

  8. Застосування цифрових фільтрів

  9. Представлення та кодування цифрових зображень

  10. Опрацювання цифрових зображень



Лекція №1(?)

Зміст ЦОС (цифрова обробка сигналів, DSP – Digital Signal Processing)


Інформація – це певні відомості або знання, нематеріальне. Але завжди інформація матеріалізується у вигляді певних повідомлень. Сигнал – це носії інформації, функція часу, а ЦОС полягає у одержанні її.

z(x,y) – саме зображення

z(x,y,t) - рухоме зображення, movie

Оцифровування аналогового сигналу передбачає виконання трьох операцій:



  1. Дискретизація в часі

  2. Квантування за рівнем

  3. Кодування(запис числового значення проквантованої вибірки у певному форматі, наприклад, бінарному)

Щоб виконати умову теореми дискретизації (теорема Котельникова-Шенона) потрібно застосувати вхідну анти-aliasing’ову фільтрацію.


Переваги обмеження цифрового сигналу


  1. Стабільність цифрових пристроїв

  2. Повторювальність

  3. Можливість необмеженого довгого запам’ятовуваного зберігання цифрової інформації

  4. Інтегрування виконуваних функцій

  5. Спеціальні функції, недосяжні до деяких систем

Лекція №2

2010-09-15

  1. Бла

  2. Бла

  3. Потреба у синхронізації пристроїв, які співпрацюють між собою

  4. Ключові операції ЦОС

Цілі ЦОС:

  1. фільтрація сигналів

  2. корегування спотворень сигналу(еквалайзер)

  3. кодування (стиснення, шифрування, …) сигналів

  4. формування сигналів, зокрема тестових, несучих(DDS-синтезаторів)

  5. вимірювання параметрів сигналів, застосовується у цифрових вимірювальних приладів

Серед ключових операційЦОС м.б.:

  1. Спектральний аналіз сигналів, який зводиться до FTT (Fast Furie Transform)

  2. Кореляційний аналіз – пошук подібності

  3. Статистичний аналіз

Усі згадані види аналізу можуть реалізовуватися на основі FFT. Базовою операцією FFT є т.зв. «метелик», в основі якого лежить акумулююче множення

Сфери застосування ЦОС:

Стала тенденція здешевлення пристроїв ЦОС розширила сфери їх застосування аж до проникнення в побут


Розділ 2. Математичний апарат опису та аналізу сигналів

Класифікація сигналів


  1. Детерміновані сигнали

  2. Випадкові сигнали

    1. шумові

    2. реальні



Випадкові процеси бувають стаціонарні і нестаціонарні

В стаціонарних процесах мають сталі статистичні параметри: математичне сподівання, дисперсія та інші; нестаціонарні – цього не мають. Реальні процеси назагал є нестаціонарними.

Серед стаціонарних процесів певне місце займають ергодичні

2010-09-23

Лекція


Нормування часу

, 

, , , 









, , 

Кореляційний аналіз















Згортка сигналів









Подання сигналів за допомогою ортогональних функцій














Опис та аналіз сигналів у частотній області



  1. неперервних сигналів

  2. особливості дискретного перетворення Фур’є

  3. реалізація та використання Швидкого перетворення Фур’є

Ефект перетікання спектру


Це обчислювальний ефект дискретного перетворення Фур’є, що зумовлює появу неіснуючих паразитних гармонік в наслідок неперіодичності самого сигналу

2010-10-20

Лекція



Різницеве рівняння:



Нерекурсивні системи мають нескінченний імпульсний відгук навіть при збудженні одиничних імпульсів. У не рекурсивних системах імпульсний відгук є скінченним.



Рекурсивні системи мають свої прототипи серед аналогових пристроїв, а не рекурсивні їх не мають

Z-перетворення та його використання для опису дискретних систем


Z-transform є зручним інструментом аналізу дискретних послідовностей. Його зміст полягає в тому, що послідовності чисел x(n) ставиться у відповідність X(z), яка визначається виразом:







Вихідний сигнал . Підставимо в перетворення Лапласа:








Передатна функція дискретних систем


Застосуємо до різницевого рівняння перетворення Z




Білінійне перетворення


Білінійне перетворення застосовується для перетворення s площини в z площину і на основі нього аналогові системи(аналогові фільтри) спроектовані класичними методами, перетворюються до цифрового вигляду











; 

2010-10-27

Лекція

проспав… на практичній продовжуємо


  1. Передатна функція Pф фільтра прототипу 

  2. Перевірка властивостей прототипу, тобто його АЧХ, ФЧХ, Перехідну Характеристику (реакція фільтра на стрибок – час наростання/спаду)

Для фільтра прототипу використовується функції:

1 група

[z,p,k] =



  • butterap - апроксимація за Баттер Вордом (n),

  • cheb1ap, cheb2ap - Чебишева 1-2 роду (n, Rp/Rs) ,

  • ellipap (n, Rp, Rs)

Пояснимо на прикладі фільтру другого порядку:

Проектування фільтру полягає у знаходження коефіцієнтів . Корені чисельника – ,  – корені знаменника.

Перетворюємо [z,p,k] в [a,b] за допомогою функції zpk2ab

[a*, b*] = zpk2ab



2 група

[a,b]=lp2xx(a*,b*, wc)

Замість xx юзаємо літери:


  • lp (low-pass фільтр)

  • hp (high-pass фільтр)

  • bp (band-pass фільтр)

  • bs (band-stop – режекторний фільтр)

  1. група



[n,Wn]=butter(w1,w2,Rp,Rs,’s’);

[a,b] = butter(n,Wn,’type’)

Це ми спроектували фільтр. Тепер коротко про реалізацію.



Нам просто подали цю схеми з тих міркувань, щоб ми собі просто троха нагадали з якогось там курсу схемотехніки – Операційні підсилювачі



Чітко розумійте проектування та реалізацію (на популярній схемі Салена і Кі)! Наступне що нас чекає – це все ми переконаємось і подивимось як це все справді працює майже у дійсності у такому пакеті як піспайс – вчили таке? це складова архікаду. В тім наочно переконаєтесь, що характеристика така, яку ви очікували.



База даних захищена авторським правом ©lecture.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка