Digitale Signalverarbeitung I - Beuth Hochschule für Technik Berlin
Werbung
TFH Berlin University of Applied Science Digitale Signalverarbeitung I Marcus Purat Technische Fachhochschule Berlin Sommersemester 2008 Signalbegriff TFH Berlin Ein Signal ist eine physikalische Größe, die von einem oder von mehreren unabhängigen Parametern abhängt. Beispiele: • Abh. Größe: Spannung, Strom, Druck, Temperatur, ... • Unabh. Größe: Zeit, Ort u(t) p(s) t © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII s Einführung, Seite 2 Signalbegriff TFH Berlin Nachrichten-/Kommunikationstechnik: Ein Signal ist eine physikalische Repräsentation einer Nachricht (Information), im Allgemeinen über den Zustand oder das Verhalten eines physikalischen Systems. Sprachsignal: Moduliertes Datensignal: Information: Sprache Information: Daten (Bits) © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 3 Beispiele für Signale TFH Berlin • Nachrichtentechnik: – Sprach- und Audiosignale (eindimensional) – Bild- und Videosignale (mehrdimensional) • Medizintechnik: – EEG-Signal, ECG-Signal • Ortungs- und Überwachungstechnik – Sonarsignal, Radarsignal • Steuer- und Regelungstechnik – Steuerungssignale, Messignale © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 4 Signalverarbeitung TFH Berlin Signalverarbeitung ist die auf mathematischen Methoden basierende Technik zur Analyse, Manipulation oder Synthese von Signalen Analyse: x(t) → charakteristische Parameter von x(t) Manipulation: x(t) → y(t) Synthese: charakteristische Parameter von y(t) → y(t) © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 5 Beispiele für Signal-Analysen TFH Berlin • Erkennung eines Radarsignals in einem RFSignal • Datenkomprimierung (Codierung) von Bildoder Videosignalen • Erkennung eines Sprachsignals • Klassifizierung von Audiosignalen (z.B. nach Instrumenten) • ... © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 6 Beispiele für Signal-Synthesen TFH Berlin • Decodierung von Bild- oder Videosignalen • Erzeugung von Sprachsignalen aus der Textinformation (Text-to-Speech) • Auffinden von Audiosignalen in einer Datenbank • ... © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 7 Beispiele für Signal-Manipulationen TFH Berlin • Streuungs- und Dämpfungsunterdrückung bei einem seismischen Signal • Kontrastverbesserung eines Bildsignals • Klangbeeinflussung eines Audiosignals • Geräuschbefreiung von Sprachsignalen • Restauration von Audiosignalen (z.B. von alten Schallplattenaufnahmen) • ... © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 8 Historie der DSV (1) TFH Berlin • 18. Jhdt. - mathematische Grundlagen (vor allem durch Fourier) • Mitte/Ende 19. Jhdt - praktische (elektromechanische) Realisierungen von digitaler Bildübertragung mit Anwendungen in der Facsimile-Übertragung • 1915 - E.T. Whittaker: Expansions of the Interpolation Theory (Interpolation) • 1928 - Nyquist: Certain Topics in Telegraph Transmission Theory (Abtastung) • 1938 – Reeves: praktische elektronische Digitalisierung von Sprachsignalen (Verschlüsselungsverfahren) • 1946 - Claude E. Shannon: Communication in the presence of noise (Informationsbegriff in digitalen Systemen) © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 9 Historie der DSV (2) TFH Berlin • 1950 – Beginn der Verarbeitung analoger Signale mit Digital-Rechnern (Simulation / Approximation, keine Echtzeit), Arbeiten in der Geophysik und Nachrichtentechnik • 1964 – Jury: Theory and Application of the zTransformation method • 1965 – Cooley, Tuckey: Entwicklung eines schnellen Algorithmus zur Diskreten Fourier-Transformation (FFT) • 1966 – Kuo/Kaiser: Prägen den Begriff „Digitale Filter“ • 1969 – Gold/Rader: Prägen den Begriff „Digitale Signalverarbeitung“ © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 10 Historie der DSV (3) TFH Berlin • 1971 – Intel: Einführung der Mikroprozessoren (Intel 4004) • 1979 - Intel: Erster Signalprozessor (Intel 1920) • 1982 – TI: Signalprozessor (TMS320C10) © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 11 Entwicklung der Signalprozessoren TFH Berlin Signalprozessor = auf Anwendungen der DSV spezialisierter µP Typische Kennzeichen eines digitalen Signalprozessors: • Leistungsfähige arithmetische Strukturen (z.B. HW-Multipl.) • Meist RISC-Prozessor • Spezielle Einheiten und Register zur Adress- und Datenmanipulation ohne Nutzung der Arithmetikeinheit • Meistens eine (erweiterte) Harvardarchitektur (getrennter Daten- und Programmspeicher) • Häufig mehrere Datenbusse zum parallelen Datentransport • Pipeline Struktur zur Verkürzung der Befehlszykluszeiten © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 12 Entwicklung der Signalprozessoren TFH Berlin Quelle: IEEE Spectrum June 2001 BDTI: Berkeley Design Technology Inc. BDTI mark = Composite DSP Speed Metric © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 13 Entwicklung der Signalprozessoren TFH Berlin Rechenleistung moderner Signalprozessoren Quelle: IEEE Spectrum June 2001 © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 14 Analoge vs. Digitale Signalverarb. Eigenschaft Genauigkeit Toleranzen Temperatur/Alterung Aussteuerung Rauschen Frequenzbereich Chip-Integration Flexibilität Komplexität Analog Begrenzt (Nichtlinearität, uberprop. Kosten) Vorhanden Vorhanden Unbegrenzt bei pass. Elementen Bauelemente (nicht beeinflussbar) Nach unten begrenzt Nach oben nahezu unbegrenzt Bedingt möglich Fest verdrahtet Nicht erweiterbar Beschränkt (Nicht jeder Funktion möglich) System-Integration Komplex da unterschiedliche (Unterschiedliche Signale) Bandbreiten, Anforderungen etc. © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII TFH Berlin Digital Nahezu unbegrenzt (lin. Kosten) Keine Keine Begrenzt (Aufwand) Rundung, Quantisierung (beeinflussbar) Nach unten unbegrenzt Nach oben begrenzt (< ca. 100 MHz) Unbegrenzt möglich Programmierung Leicht erweiter- und modifizierbar Leichte Wiederverwendbarkeit Unbeschränkt (Nahezu jede Funktion irgendwann möglich) Einfach durch Zeitmultiplex Einführung, Seite 15 TFH Berlin University of Applied Science Digitale Signalverarbeitung Hinweise zur Lehrveranstaltung Vorlesungsinhalt • • • • • • TFH Berlin Zeitdiskrete Signale Fourier-Analyse zeitdiskreter Signale Zeitdiskrete Systeme Zeitdiskrete LTI-Systeme mit Differenzengl. Zeitdiskrete Systeme im Frequenzbereich Digitale Verarbeitung analoger Signale © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 17 Literatur TFH Berlin Literatur: • Oppenheim et al., Zeitdiskrete Signalverarbeitung, Pearson • Proakis et al., Digital Signal Processing, Pearson • Kammeyer, Kroschel, Digitale Signalverarbeitung, Teubner • Werner, Signale und Systeme, Vieweg • Werner, Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB, Vieweg • Doblinger, MATLAB-Programmierung in der digitalen Signalverarbeitung, Schlembach © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 18 VL-Umdrucke / Leistungsnachweis TFH Berlin VL-Umdrucke, Übungsaufgaben: Zu finden unter www.tfh-berlin.de/~purat Leistungsnachweis (SU): • • 90min Klausur am Ende der VL-Zeit und zu Beginn der kommenden VL-Zeit Aufgaben vergleichbar mit Rechenübungen © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 19 VL-Umdrucke / Leistungsnachweis TFH Berlin Laborübungen (14-tägig in zwei Gruppen): • • Vier Übungen zur Vertiefung des VL-Stoffes Anwesenheitspflicht Leistungsnachweis (LÜ): • • • • Kontrolle der vorzubereitenden Aufgaben (6 Punkte) Dokumentation der Übungen (12 Punkte) 30min Klausur am Ende der VL-Zeit und zu Beginn der kommenden VL-Zeit (12 Punkte) Noten-Punkte-Relation s. Laborskript © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Einführung, Seite 20 Semesterablauf (PLAN) TFH Berlin Woche VLEinheiten Laborgrp. SU-Inhalt LÜ-Inhalt 7.4. 2 - Zeitdiskrete Signale - 14.4. 2 A Fourier-Analyse zeitdiskreter Signale MIDI-Signale 21.4. 2 B Zeitdiskrete Systeme MIDI-Signale 28.4. 1 A Zeitdiskrete Systeme Pitch-Shifter 1. Mai (DO) fällt aus 5.5. 1 B Zeitdiskrete Systeme Pitch-Shifter 8. Mai (DO) fällt aus 12.5. 1 - Zeitdiskrete Systeme - 12. Mai (MO) fällt aus 19.5. 2 A Zeitdiskrete Systeme Dynamikkompression 26.5. 2 B Frequenzbereichsanalyse zeitdiskreter Systeme Dynamikkompression 2.6. 2 A Frequenzbereichsanalyse zeitdiskreter Systeme, Digitale Verarbeitung analoger Signale DTMF 9.6. 2 B Digitale Verarbeitung analoger Signale DTMF 16.6. 2 A Digitale Verarbeitung analoger Signale Restarbeiten 23.6. 1 B Puffer, Klausurvorbereitung Restarbeiten © Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat, TFH Berlin, FB VII Klausur am 26. Juni Einführung, Seite 21