Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

--- msz:signal_a_multimedia [01. 06. 2012, 14.30:21] – [FIR] ilustrace pitel
+++ msz:signal_a_multimedia [22. 09. 2026, 08.25:41] (aktuální) – odstraněno - upraveno mimo DokuWiki (Neznámé datum) 127.0.0.1
@@ Řádek 1: / Řádek 1: @@
-====== Vztah zpracování signálu a multimédií ======
-Multimediální systém je takový, který pro vylepšení komunikace s člověkem používá dva a více kanálů (obraz, zvuk, video. ...). K tomu se používají speciální periferie: zvuková karta, grafická karta s 3D akcelerací, DVD, kamery, brýle pro virtuální realitu, atd.
-===== Proč je zpracování signálu pro multimédia důležité =====
-Protože ve většině případů jsou multimediální data obraz a zvuk které mají v reálném světě podobu signálů (uvažujeme jako funkce času) a je potřeba je zpracovávat pro další použití.
-===== Zpracování signálu a Multimedia =====
-V multimediální komunikaci se nejčastěji používá obraz, zvuk a videosekence. Typické aplikace jsou:
-  * **Syntéza obrazu** (výroba) – počítačová grafika
-  * **Reprodukce a úprava obrazu** – visualizing photographs, replaying video sequences
-  * **Analýza obrazu** (rozbor) – (people, gestures, face expression, etc.) for human, computer communication
-  * **Syntéza zvuku (hudby) a řeči**
-  * **Analýza řeči**
-===== Typické operace při zpracování zvuku a videosekvencí =====
-Zpracování zvukových a video signálů spočívá v převodu mezi analogovou a digitální reprezentací dat s využitím A/D převodníků, filtrů a DSP.
-{{ http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/DSP_block_diagram.svg/500px-DSP_block_diagram.svg.png  }}
-  - **[[wp>Low-pass filter]]** (antialiasingový filtr, dolní propust)
-    * Strmá charakteristika, vzorkovací teorém, je to dolní propusť
-    * Nemusí být povinný, nebo může být implicitně schován
-    * Na začátku projde signál dolní propustí čímž se odstraní nežádoucí vysoké frekcence nesplňující vzorkovací teorém (//fₘₐₓ// ≤ //fᵥ//%%/%%2)
-    * Tento filtr musí mít velmi ostrou (obdélníkovou) odezvu, proto je velmi drahý. Používá se jednoduchý filtr a přesná filtrace následuje až po A/D převodu.
-  - **[[wp>Analog-to-digital converter]]** – převod vzorkovaním signálu na digitální data
-    * levný, nic se nenastavuje
-    * typické hodnoty vzorkování: 8bit pro video, 16bit pro audio
-  - **[[wp>Digital signal processor]]** – Digital Signal Processor
-    * Z funkce zpracování nejdůležitější
-    * Zpracování signálu ma na starosti specializovaný DSP, který je centrem celého systému. Chování tohoto procesoru je programovatelné.efinované
-  - **[[wp>Digital-to-analog converter]]** – konverze digitálních dát zpět na analog
-    * 1 bitový D/A převodník – je rychlý a je to vlastně spínač (100 MHz)
-    * Možnost realizace i pomocí šířkové modulace
-    * AD/DA časti mohou být integrované do jedného CODEC čipu, který sa stará o kódování i dekódování signálu
-  - **[[wp>Low-pass filter]]**
-    * Nemusí být tak dokonalý jako vstupní
-    * Opět ostranění vyšších frekvencí (vzniklých D/A převodem)
-    * Výstupní signál se filtruje dolní propustí na odstranění parazitních frekvencí (vzniklé D/A převodem, které opět nesplňají vzorkovací teorém). Na rozdíl od vstupního, tento filtr je poměrně jednoduchý (výstupní signál z D/A se dá nastavit tak, aby parazitní frekvencie byly velmi vysoké a lehko odstranitelné).
-===== DSP procesory =====
-[[wp>Digital signal processor]]
-DSP procesory jsou konstruovány pro zpracování signálu.
-==== Stejné jako u procesorů pro PC ====
-  * Von Neumanova architektura
-  * Dají se programovat v jazyce C (nebo assembleru)
-  * Instrukční soubor umožňuje provádět libovolné algoritmy
-  * Little endian (někdy možné nastavit na big endian)
-==== Na rozdíl od procesorů pro PC ====
-  * Nepoužívají virtualizaci paměti, nemají přístup k souborovému systému
-  * Nejsou zpětně kompatibilní (není potřeba)
-  * **Neobsahují speciální jednotky pro rozšířené matematické operace** (//sin//, //cos//, ...), protože standardní goniometrické funkce jsou obsaženy ve standardních C knihovnách a proto se používají tyto knihovny a neimplementují se do procesoru
-  * **Vždy mají rychlé sčítání a násobení** (málokdy dělení a odmocninu)
-==== Typické vlastnosti (výhody DSP) ====
-  * Valná většina aplikací v reálných podmínkách používá jen operace násobení a sčítání (multiply-and-accumulate => MAC) a proto jsou DSP optimalizována na na tyto operace
-  * Výkonnost je dána počtem vypočítaných MAC/sekundu (+ šířka dat)
-  * Specializovaný střadač ''Acc'', který má délku 48 bitů (pro implementaci MAC operací)
-  * Několik paměťových sběrnic (sdílí stejnou paměť) a tím dovolují paralelní přístup na různá místa v paměti
-  * Několik bloků vnitřní paměti, ty jsou přístupné jen odděleně, vnitřní paměť je konfigurovatelná
-  * Mají hodně periferních zařízení (ext. kamera, mikrofon, I/O, brány, ...)
-==== Rozdělení DSP ====
-Základním dělením DSP je dělení podle použité aritmetiky. Existují DSP pracující:
-  * V celočíselné aritmetice
-  * V aritmetice s pevnou řádovou čárkou
-  * V aritmetice s plovoucí řádovou čárkou
-===== DSP Struktury =====
-**Z-transformace** – Základní metodou popisu systémů s číslicovým zpracováním signálu je přenos. Většinou se používá popis v Z-formě (nebo-li po Z-transformaci). Ta používá pseudo proměnnou //z//, která vyjadřuje zpoždění signálu v čase.
-==== FIR ====
-{{  http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/FIR_Filter.svg/300px-FIR_Filter.svg.png}}
-[[wp>Finite impulse response]]
-  * Filtr s konečnou odezvou na jednotkový impuls v čase
-  * Nemůže mít delší odezvu na jednotkový impulz, než je '''N''' zpoždění => konečná odezva
-  * Koeficienty filtru se dají vypočítat jako IFT očekávané frekvenční charakteristiky\\ <m>y(n) = \sum{i=0}{N-1}{b_i x(n-i)}</m>
-  * Tvar přenosové funkce pro FIR:\\ <m>H(z) = b_0 + b_1 z^{-1} + b_2 z^{-2} + \cdots + b_N z^{-N} = \sum{i=0}{N-1}{ b_i z^{-i}}</m>
-==== IIR ====
-[[wp>Infinite impulse response]]
-  * Nemá konečnou odezvu na jednotkový impulz
-  * Stále se používají
-  * Má zpětnou vazbu
-  * Neexistuje obecná metoda jak navrhnou IIR filtr
-  * Tvar diferenční rovnice pro IIR:\\ <m>y(n) = \sum{i=0}{N}{b_i x(n-i)} - \sum{j=1}{M}{a_j y(n-j)}</m>
-  * Tvar přenosové funkce pro IIR:\\ <m>H(z) = {Y(z)}/{X(z)} = {\sum{i=0}{N}{b_i z^{-i}}}/{1 + \sum{j=1}{M}{a_j z^{-j}}}</m>
-  * Související otázky ze státnic:
-    * Proč je //a₀// u filtrů vždy 1? Aktuálně počítanou hodnotu nemůžeme použít.
-    * Jak získáme frekvenční charakteristiku filtru? Dosadit do přenosové funkce za //z// toto: //e<sup>jΩ</sup>// neboli //e<sup>j2πf</sup>//. Jiný způsob je FT na impulzní odezvu.
-==== Obecnější (další) DSP struktury ====
-Sériové a paralelní kombinace základních struktur.

Kalábovi

Uživatelské nástroje

Nástroje pro tento web

Rozdíly

Nástroje pro stránku