Вне зависимости от того, насколько качественно собран компьютер, как часто проводится проверка операционной системы на предмет вирусного программного обеспечения, поломок все равно не избежать.

Однажды владелец персонального компьютера попытается включить его, но вместо привычного экрана приветствия монитор не заработает, а из системного блока начнут издаваться странные звуки.

И это далеко не простая мелодия, а обычное пищание с одинаковой тональностью, но разным количеством и длительностью.

С одной стороны , само наличие таких звуков уже сигнализирует о необходимости похода в ближайший сервисный центр.

С другой , если разобраться с тем, что обозначает конкретный сигнал в конкретной ситуации, владелец сможет понять, в чем заключается причина поломки.

Таким образом, сотрудники сервисного центра уже не смогут обмануть своего клиента, рассказав интересную сказку о сгоревшей материнской плате.

Полная расшифровка сигналов BIOS будет представлена ниже.

Предназначение и особенности BIOS-сигналов

Основные задачи BIOS-сигналов заключаются в следующем:

• Они помогают разобраться с тем, что стало источником появления неисправности.
• Компьютер работает должным образом, но при этом сообщения на экран не выводятся. Соответственно, через BIOS эти уведомления и будут переданы.
• Компьютер не имеет подключенной звуковой платы, вследствие чего системе сложно привлечь внимание пользователя к появлению нового сообщения. В таком случае сигнал с BIOS издается вместе со всплывающим уведомлением на дисплее персонального компьютера.

Стоит отметить, что звуковой сигнал может иметь разную длительность звучания, комбинацию звуковых сигналов, тональность.

Это зависит не только от характера поломки, но и типа BIOS, установленной на персональном компьютере.

Чтобы узнать, какой именно тип BIOS используется на ПК, достаточно выключить компьютер, дождаться полного выключения, а затем повторно включить его, параллельно нажимая кнопку DEL на клавиатуре.

Повысить вероятность появления системного окна позволяет многократное нажатие указанной клавиши.

Наибольшей популярностью пользуются такие виды BIOS, как Award, AMI и Phoenix.

Каждая разновидность характеризуется разным поведением при возникновении неполадки. Ниже представлены расшифровки звуковых сигналов всех представленных выше видов.

Award – все разновидности сигналов

В Award BIOS звуковые уведомления могут быть следующими:

• Сигнал один, непрерывный. Причиной его появления является неисправность блока питания. Также он появляется в случае, если при сборке компьютера был установлен блок, имеющий недостаточную мощность. В большинстве случаев требуется ремонт, но лучше всего заменить его полностью.
• Один короткий звук. Ошибки отсутствуют. Так BIOS ведет себя всегда, если персональный компьютер находится в исправном состоянии и загружается без особых проблем.
• Два коротких сигнала. BIOS сообщает о том, что он обнаружил незначительные ошибки. На дисплее должно появиться небольшое окошко, предлагающее пользователю воспользоваться приложением CMOS Setup Utility, чтобы исправить ситуацию. Практика показывает, что при появлении такого оповещения рекомендуется проверить, хорошо ли прикреплены шлейфы материнской платы и жесткого диска.
• Три сигнала с большой длиной . Контроллер клавиатуры работает неисправно. В большинстве случаев помогает перезагрузка. Если после ряда попыток ситуация не меняется, владельцу придется установить новую совместимую материнскую плату.
• Один длинный сигнал вместе с одним коротким. Модуль оперативной памяти работает неисправно. Надо проверить, установлен ли каждый из них. Если он имеется, пользователь должен убедиться в наличии качественного соединения. Иногда помогает переустановка модулей местами. Альтернативный, но затратный вариант – замена модулей на другие, совместимые с выбранным вариантом сборки.
• Один длинный сигнал вместе с двумя короткими . Суть неисправности заключается в видеокарте. Практика показывает, что проблемы с ней возникают чаще всего. Чтобы попытаться избавиться от проблемы, достаточно вытащить видеокарту из своего посадочного места, а затем поставить ее обратно. Также рекомендуется проверить, правильно ли подключен монитор к видеокарте.
• Один длинный сигнал с тремя короткими . Клавиатура на устройстве не инициализирована. Владельцу надо проверить, правильно ли подключена периферия к разъему, присутствующему на металлической планке материнской платы.
• Один длинный сигнал с девятью короткими. Данные из микросхемы, отвечающей за постоянную память, читаются неправильно. Надо попытаться перезагрузить компьютер снова. Если проблема не исчезает, стоит попытаться перепрошить микросхему, если она поддерживает такую возможность.
• Один длинный сигнал, который повторяется постоянно. Модули памяти установлены некорректно. Пользователь должен вытащить их из своего посадочного места, а затем поставить их обратно.
• Один сигнал краткой длины, повторяющийся постоянно. Блок питания работает некорректно. В большинстве случаев помогает удаление пыли, накопившейся внутри.

AMI BIOS

Ниже представлен перечень сигналов, способных появляться при загрузке персонального компьютера:

• Один короткий сигнал. Ошибки отсутствуют, так AMI BIOS ведет себя всегда, когда пользователь включает системный блок.
• Два коротких сигнала. Четность оперативной памяти не соответствует установленному параметру. Вариантов решения проблемы несколько. Самый простой – повторная перезагрузка компьютера. Может потребоваться проверка правильности установки модулей к своим посадочным местам. Самая неприятная ситуация – когда модули памяти повреждены. Тут уже придется заменить их.
• Три коротких сигнала. Работа основной памяти ведется некорректно. Перечень причин и действий аналогичен второму пункту.
• Четыре коротких сигнала. Системный таймер вышел из строя. В большинстве случаев проблема устраняется ремонтом, но не исключен вариант полной замены материнской платы.
• Пять коротких звуков. Центральный процессор вышел из строя из-за перегрева или попадания влаги. Единственный вариант устранения неисправности – замена центрального процессора.
• Шесть коротких звуков. Контроллер клавиатуры не работает корректно. Надо убедиться в том, что она соединена с материнской платой корректно. Если все в порядке, но сигналы продолжают появляться, нужно подключить другую клавиатуру. Если и это не помогло, материнская плата уйдет под замену.
• Семь коротких сигналов. Материнская плата поломана, требуется замена.
• Восемь коротких сигналов . Вышла из строя видеокарта.
• Девять коротких сигналов. Несоответствие контрольной суммы AMI BIOS. Если речь идет о флэш-памяти, потребуется перепрошивка. Во всех остальных случаях – установка новой микросхемы.
• Десять коротких сигналов . CMOS-память не поддерживает запись. Надо заменить CMOS-микросхему или материнскую плату.
• Одиннадцать коротких сигналов . Модули внешней кэш-памяти работают некорректно. Замена.
• Один длинный звук с двумя короткими . Видеоплата вышла из строя. Проводится первичная диагностика правильности ее подключения. Если все подсоединено правильно, надо заменить видеокарту.
• Один длинный звук с тремя короткими. Причина и варианты решения проблемы аналогичны 12-му пункту.
• Один длинный сигнал, после которого появляются 8 коротких. Неправильное подключение монитора или наличие проблем с видеоплатой. Пользователь должен убедиться в том, что видеоплата корректно установлена в соответствующем слоте.

Phoenix BIOS

Наибольше сложностей у пользователей возникает при наличии Phoenix BIOS. Дело в том, что эта разновидность предусматривает очень большое количество сигналов.

С другой стороны, каждый из них является узкопрофильным, поэтому владелец сможет быстро узнать, что является причиной проблем при запуске операционной системы.

Ниже представлен базовый перечень, который может меняться в зависимости от наименования бренда-производителя.

Тут необходимо обратить внимание на то, что сигналы являются чередующимися:

• 1-1-3 звука. Данные из CMOS читаются или записываются некорректно. Материнскую плату, либо плату CMOS придется заменить. Но наиболее вероятной причиной появления такого звука является слабый заряд аккумулятора, который питает CMOS-схему.
• 1-1-4 звука. Контрольное содержимое CMOS-платы является неправильным. Если используется флэш-память, проблема решается перепрошивкой. Если это не оказало должного эффекта, либо плата не поддерживает возможность изменения прошивки, придется заменить ее.
• 1-2-1 звука. Вышла из строя материнская плата. На некоторое время надо выключить компьютер, вытянув штепсель из розетки. ПК должен простоять так примерно час. После этого надо попытаться снова запустить компьютер. Если звуки появляются повторно, единственным вариантом устранения ошибки является замена материнской платы.
• 1-2-2 звука . Контроллер DMA инициализирован неправильно. В сервисном центре должны выполнить установку новой материнской платы взамен старой, так как она поломалась.
• 1-2-3 звука. Система не может произвести запись или чтение данных в любой или конкретный канал DMA. Тут также все печально – без замены материнской платы не обойтись.
• 1-3-1 звука. Оперативная память работает некорректно. Модули придется заменить.
• 1-3-3 звука. При проверке первых 64 килобайт памяти произошла ошибка. Модули памяти – под замену.
• 1-3-4 звука. Проблема и варианты ее устранения идентичны пункту 7.
• 1-4-1 звука. Материнская плата вышла из строя. Ее надо заменить.
• 1-4-2 звука. Оперативная память работает некорректно. Возможно, модули подключены неправильно.
• 1-4-3 звука. Системный таймер не работает. Придется установить новую материнскую плату.
• 1-4-4 звука . Обращение к порту вывода/ввода происходит неправильно. Причина заключается в некорректной работе периферийного устройства, которое использует выделенный порт для удовлетворения своих запросов.
• 3-1-1 звука. Второй канал DMA инициализирован неправильно. Устранение проблемы является возможным только путем замены материнской платы.
• 3-1-2 звука. Идентичная пункту 13 причина, только некорректно работает уже первый канал.
• 3-1-4 звука. Проблема, идентичная пункту 3.
• 3-2-4 звука. Контроллер клавиатуры работает неправильно. Придется менять материнскую плату.
• 3-3-4 звука. Тестирование видеопамяти было выполнено неуспешно. Надо проверить, корректно ли установлена видеокарта в свой слот. Если да, причина заключается в поломанном видеомодуле.
• 4-2-1 звука . Системный таймер работает неправильно. Материнская плата – под замену.
• 4-2-3 звука. Линия А20 не функционирует должным образом. Пользователь должен заменить материнскую плату или контроллер клавиатуры.
• 4-2-4 звука. Работа в защищенном режиме невозможна. Причиной такого поведения может являться неисправный центральный процессор.
• 4-3-1 звука. Тестирование оперативной памяти было выполнено неуспешно. Пользователь должен убедиться в том, что модули установлены правильно. Если по этой части проблемы не наблюдаются, придется заменить его.
• 4-3-3 звука. Часы реального времени работают некорректно. В большинстве случаев проблема решается заменой батарейки.
• 4-4-1 звука. Последовательный порт протестирован неправильно. Причина – устройство, которое использует его для собственной работы.
• 4-4-2 звука. Суть аналогична предыдущему пункту, только речь идет о параллельном порте.
• 4-4-3 звука. Математический сопроцессор поврежден. Придется заменить материнскую плату.

Не так давно товарищ Makeman описывал , как с помощью спектрального анализа можно разложить некоторый звуковой сигнал на слагающие его ноты. Давайте немного абстрагируемся от звука и положим, что у нас есть некоторый оцифрованный сигнал, спектральный состав которого мы хотим определить, и достаточно точно.

Под катом краткий обзор метода выделения гармоник из произвольного сигнала с помощью цифрового гетеродинирования, и немного особой, Фурье-магии.

Итак, что имеем.
Файл с отсчетами оцифрованного сигнала. Известно, что сигнал представляет собой сумму синусоид со своими частотами, амплитудами и начальными фазами, и, возможно, белый шум.

Что будем делать.
Использовать спектральный анализ для того, чтобы определить:

• количество гармоник в составе сигнала, а для каждой: амплитуду, частоту (далее в контексте числа длин волн на длину сигнала), начальную фазу;
• наличие/отсутствие белого шума, а при наличии, его СКО (среднеквадратическое отклонение);
• наличие/отсутствие постоянной составляющей сигнала;
• всё это оформить в красивенький PDF отчёт с блэкджеком и иллюстрациями.

Будем решать данную задачу на Java.

Матчасть

Как я уже говорил, структура сигнала заведомо известна: это сумма синусоид и какая-то шумовая составляющая. Так сложилось, что для анализа периодических сигналов в инженерной практике широко используют мощный математический аппарат, именуемый в общем «Фурье-анализ» . Давайте кратенько разберём, что же это за зверь такой.

Немного особой, Фурье-магии

Не так давно, в 19 веке, французский математик Жан Батист Жозеф Фурье показал, что любую функцию, удовлетворяющую некоторым условиям (непрерывность во времени, периодичность, удовлетворение условиям Дирихле) можно разложить в ряд, который в дальнейшем получил его имя - ряд Фурье .

В инженерной практике разложение периодических функций в ряд Фурье широко используется, например, в задачах теории цепей: несинусоидальное входное воздействие раскладывают на сумму синусоидальных и рассчитывают необходимые параметры цепей, например, по методу наложения.

Существует несколько возможных вариантов записи коэффициентов ряда Фурье, нам же лишь необходимо знать суть.
Разложение в ряд Фурье позволяет разложить непрерывную функцию в сумму других непрерывных функций. И в общем случае, ряд будет иметь бесконечное количество членов.

Дальнейшим усовершенствованием подхода Фурье является интегральное преобразование его же имени. Преобразование Фурье .
В отличие от ряда Фурье, преобразование Фурье раскладывает функцию не по дискретным частотам (набор частот ряда Фурье, по которым происходит разложение, вообще говоря, дискретный), а по непрерывным.
Давайте взглянем на то, как соотносятся коэффициенты ряда Фурье и результат преобразования Фурье, именуемый, собственно, спектром .
Небольшое отступление: спектр преобразования Фурье - в общем случае, функция комплексная, описывающая комплексные амплитуды соответствующих гармоник. Т.е., значения спектра - это комплексные числа, чьи модули являются амплитудами соответствующих частот, а аргументы - соответствующими начальными фазами. На практике, рассматривают отдельно амплитудный спектр и фазовый спектр .

Рис. 1. Соответствие ряда Фурье и преобразования Фурье на примере амплитудного спектра.

Легко видно, что коэффициенты ряда Фурье являются ни чем иным, как значениями преобразования Фурье в дискретные моменты времени.

Однако, преобразование Фурье сопоставляет непрерывной во времени, бесконечной функции другую, непрерывную по частоте, бесконечную функцию - спектр. Как быть, если у нас нет бесконечной во времени функции, а есть лишь какая-то записанная её дискретная во времени часть? Ответ на этот вопрос даёт дальнейшей развитие преобразования Фурье - дискретное преобразование Фурье (ДПФ) .

Дискретное преобразование Фурье призвано решить проблему необходимости непрерывности и бесконечности во времени сигнала. По сути, мы полагаем, что вырезали какую-то часть бесконечного сигнала, а всю остальную временную область считаем этот сигнал нулевым.

Математически это означает, что, имея исследуемую бесконечную во времени функцию f(t), мы умножаем ее на некоторую оконную функцию w(t), которая обращается в ноль везде, кроме интересующего нас интервала времени.

Если «выходом» классического преобразования Фурье является спектр – функция, то «выходом» дискретного преобразования Фурье является дискретный спектр. И на вход тоже подаются отсчёты дискретного сигнала.

Остальные свойства преобразования Фурье не изменяются: о них можно прочитать в соответствующей литературе.

Нам же нужно лишь знать о Фурье-образе синусоидального сигнала, который мы и будем стараться отыскать в нашем спектре. В общем случае, это пара дельта-функций, симметричная относительно нулевой частоты в частотной области.

Рис. 2. Амплитудный спектр синусоидального сигнала.

Я уже упомянул, что, вообще говоря, мы рассматриваем не исходную функцию, а некоторое её произведение с оконной функцией. Тогда, если спектр исходной функции - F(w), а оконной W(w), то спектром произведения будет такая неприятная операция, как свёртка этих двух спектров (F*W)(w) (Теорема о свёртке).

На практике это означает, что вместо дельта-функции, в спектре мы увидим что-то вроде этого:

Рис. 3. Эффект растекания спектра.

Этот эффект именуют также растеканием спектра (англ. spectral leekage). А шумы, появляющиеся вследствие растекания спектра, соответственно, боковыми лепестками (англ. sidelobes).
Для борьбы с боковыми лепестками применяют другие, непрямоугольные оконные функции. Основной характеристикой «эффективности» оконной функции является уровень боковых лепестков (дБ). Сводная таблица уровней боковых лепестков для некоторых часто используемых оконных функций приведена ниже.

Основной проблемой в нашей задаче является то, что боковые лепестки могут маскировать другие гармоники, лежащие рядом.

Рис. 4. Отдельные спектры гармоник.

Видно, что при сложении приведённых спектров, более слабые гармоники как бы растворятся в более сильной.

Рис. 5. Чётко видна лишь одна гармоника. Нехорошо.

Другой подход к борьбе с растеканием спектра состоит в вычитании из сигнала гармоник, создающих это самое растекание.
То есть, установив амплитуду, частоту и начальную фазу гармоники, можно вычесть её из сигнала, при этом мы уберём и «дельта-функцию», соответствующую ей, а вместе с ней и боковые лепестки, порождаемые ей. Другой вопрос состоит в том, как же точно узнать параметры нужной гармоники. Недостаточно просто взять нужные данные из комплексной амплитуды. Комплексные амплитуды спектра сформированы по целым частотам, однако, ничто не мешает гармонике иметь и дробную частоту. В этом случае, комплексная амплитуда как бы расплывается между двумя соседними частотами, и точную её частоту, как и другие параметры, установить нельзя.

Для установления точной частоты и комплексной амплитуды нужной гармоники, мы воспользуемся приёмом, широко применяемым во многих отраслях инженерной практики – гетеродинирование .

Посмотрим, что получится, если умножить входной сигнал на комплексную гармонику Exp(I*w*t). Спектр сигнала сдвинется на величину w вправо.
Этим свойством мы и воспользуемся, сдвигая спектр нашего сигнала вправо, до тех пор, пока гармоника не станет ещё больше напоминать дельта-функцию (то есть, пока некоторое локальное отношение сигнал/шум не достигнет максимума). Тогда мы и сможем вычислить точную частоту нужной гармоники, как w 0 – w гет, и вычесть её из исходного сигнала для подавления эффекта растекания спектра.
Иллюстрация изменения спектра в зависимости от частоты гетеродина показана ниже.

Рис. 6. Вид амплитудного спектра в зависимости от частоты гетеродина.

Будем повторять описанные процедуры до тех пор, пока не вырежем все присутствующие гармоники, и спектр не будет напоминать нам спектр белого шума.

Затем, надо оценить СКО белого шума. Хитростей здесь нет: можно просто воспользоваться формулой для вычисления СКО:

Автоматизируй это

Пришло время для автоматизации выделения гармоник. Повторим ещё разочек алгоритм:

1. Ищем глобальный пик амплитудного спектра, выше некоторого порога k.
1.1 Если не нашли, заканчиваем
2. Варируя частоту гетеродина, ищем такое значение частоты, при которой будет достигаться максимум некоторого локального отношения сигнал/шум в некоторой окрестности пика
3. При необходимости, округляем значения амплитуды и фазы.
4. Вычитаем из сигнала гармонику с найденной частотой, амплитудой и фазой за вычетом частоты гетеродина.
5. Переходим к пункту 1.

Алгоритм не сложный, и единственный возникающий вопрос - откуда же брать значения порога, выше которого будем искать гармоники?
Для ответа на этот вопрос, следует оценить уровень шума еще до вырезания гармоник.

Построим функцию распределения (привет, мат. cтатистика), где по оси абсцисс будет амплитуда гармоник, а по оси ординат - количество гармоник, не превышающих по амплитуде это самое значение аргумента. Пример такой построенной функции:

Рис. 7. Функция распределения гармоник.

Теперь построим еще и функцию - плотность распределения. Т.е., значения конечных разностей от функции распределения.

Рис. 8. Плотность функции распределения гармоник.

Абсцисса максимума плотности распределения и является амплитудой гармоники, встречающейся в спектре наибольшее число раз. Отойдем от пика вправо на некоторое расстояние, и будем считать абсциссу этой точки оценкой уровня шума в нашем спектре. Вот теперь можно и автоматизировать.

Посмотреть на кусок кода, детектирующий гармоники в составе сигнала

public ArrayList detectHarmonics() { SignalCutter cutter = new SignalCutter(source, new Signal(source)); SynthesizableComplexExponent heterodinParameter = new SynthesizableComplexExponent(); heterodinParameter.setProperty("frequency", 0.0); Signal heterodin = new Signal(source.getLength()); Signal heterodinedSignal = new Signal(cutter.getCurrentSignal()); Spectrum spectrum = new Spectrum(heterodinedSignal); int harmonic; while ((harmonic = spectrum.detectStrongPeak(min)) != -1) { if (cutter.getCuttersCount() > 10) throw new RuntimeException("Unable to analyze signal! Try another parameters."); double heterodinSelected = 0.0; double signalToNoise = spectrum.getRealAmplitude(harmonic) / spectrum.getAverageAmplitudeIn(harmonic, windowSize); for (double heterodinFrequency = -0.5; heterodinFrequency < (0.5 + heterodinAccuracy); heterodinFrequency += heterodinAccuracy) { heterodinParameter.setProperty("frequency", heterodinFrequency); heterodinParameter.synthesizeIn(heterodin); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()).multiply(heterodin); spectrum.recalc(); double newSignalToNoise = spectrum.getRealAmplitude(harmonic) / spectrum.getAverageAmplitudeIn(harmonic, windowSize); if (newSignalToNoise > signalToNoise) { signalToNoise = newSignalToNoise; heterodinSelected = heterodinFrequency; } } SynthesizableCosine parameter = new SynthesizableCosine(); heterodinParameter.setProperty("frequency", heterodinSelected); heterodinParameter.synthesizeIn(heterodin); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()).multiply(heterodin); spectrum.recalc(); parameter.setProperty("amplitude", MathHelper.adaptiveRound(spectrum.getRealAmplitude(harmonic))); parameter.setProperty("frequency", harmonic - heterodinSelected); parameter.setProperty("phase", MathHelper.round(spectrum.getPhase(harmonic), 1)); cutter.addSignal(parameter); cutter.cutNext(); heterodinedSignal.set(cutter.getCurrentSignal()); spectrum.recalc(); } return cutter.getSignalsParameters(); }

Практическая часть

Я не претендую на звание эксперта Java, и представленное решение может быть сомнительным как по части производительности и потреблению памяти, так и в целом философии Java и философии ООП, как бы я ни старался сделать его лучше. Написано было за пару вечеров, как proof of concept. Желающие могут ознакомиться с исходным кодом на

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ)

Кафедра ВТ

РЕФЕРАТ

по дисциплине: «Цифровая обработка сигналов»

на тему: «Сигналы и их свойства»

Выполнил:

Проверил:

г. Санкт-Петербург, 2014 г.

1. Введение………………………………………………………………………………………………...3

2. Обобщенная структура системы цифровой обработки сигналов…………………………………..4

3. Классификация сигналов………………………………………………………………………………5

4. Характеристики сигналов……………………………………………………………………………...7

5. Формы представления сигналов……………………………………………………………………….8

6. Выводы…………………………………………………………………………………………………..9

7. Литература……………………………………………………………………………………………10

Введение

Понятие сигнала

Сигнал - символ (знак, код), созданный и переданный в пространство (по каналу связи) одной системой, либо возникший в процессе взаимодействия нескольких систем. Смысл и значение сигнала проявляются в процессе дешифровки его второй (принимающей) системой.

Сигнал - материальный носитель информации, используемый для передачи сообщений в системе связи. Сигнал может генерироваться, но его приём не обязателен, в отличие от сообщения, которое рассчитано на принятие принимающей стороной, иначе оно не является сообщением. Сигналом может быть любой физический процесс, параметры которого изменяются (или находятся) в соответствии с передаваемым сообщением.

Сигнал, детерминированный или случайный, описывают математической моделью, функцией, характеризующей изменение параметров сигнала.

Понятие сигнал позволяет абстрагироваться от конкретной физической величины, например тока, напряжения, акустической волны и рассматривать вне физического контекста явления связанные кодированием информации и извлечением её из сигналов, которые обычно искажены шумами. В исследованиях сигнал часто представляется функцией времени, параметры которой могут нести нужную информацию. Способ записи этой функции, а также способ записи мешающих шумов называют математической моделью сигнала .

Обобщенная структура системы цифровой обработки сигналов

Цифровая обработка связана с представлением любого сигнала в виде последовательности чисел. Это означает, что исходный аналоговый сигнал должен быть преобразован в исходную последовательность чисел, которая вычислителем по заданному алгоритму преобразуется в новую последовательность, однозначно соответствующей исходной. Из полученной новой последовательности формируется результирующий аналоговый сигнал.Обобщенная структура системы цифровой обработки сигналов приведена на рисунке ниже.

На ее вход поступает аналоговый сигнал от разнообразных датчиков, которые преобразуют физическую величину в электрическое напряжение. Его временная дискретизация и квантование по уровню производятся в аналого-цифровом преобразователе (АЦП). Выходным сигналом АЦП является последовательность чисел, поступающая в цифровой процессор ЦП, выполняющий требуемую обработку. Процессор осуществляет различные математические операции над входными отсчетами. Как правило, цифровой процессор включает в себя добавочную аппаратуру:

матричный умножитель;

дополнительное АЛУ для аппаратной поддержки формирования адресов операндов;

дополнительные внутренние шины для параллельного доступа к памяти;

аппаратный сдвигатель для масштабирования, умножения или деления на 2n.

Результатом работы процессора является новая последовательность чисел, представляющих собой отсчеты выходного сигнала. Аналоговый выходной сигнал восстанавливается по последовательности чисел с помощью цифро-аналогового преобразователя ЦАП. Напряжение на выходе ЦАП имеет ступенчатую форму. При необходимости можно использовать сглаживающий фильтр на выходе.

Классификация сигналов

По физической природе носителя информации :

электрические;

электромагнитные;

оптические;

акустические

По способу задания сигнала :

регулярные (детерминированные), заданные аналитической функцией;

нерегулярные (случайные), принимающие произвольные значения в любой момент времени. Для описания таких сигналов используется аппарат теории вероятностей.

В зависимости от функции, описывающей параметры сигнала , выделяют аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые сигналы:

непрерывные (аналоговые), описываемые непрерывной функцией;

дискретные, описываемые функцией отсчётов, взятых в определённые моменты времени;

квантованные по уровню;

дискретные сигналы, квантованные по уровню (цифровые).

Аналоговый сигнал (АС)

Большинство сигналов имеют аналоговую природу, то есть изменяются непрерывно во времени и могут принимать любые значения на некотором интервале. Аналоговые сигналы описываются некоторой математической функцией времени.

Пример АС - гармонический сигнал: s(t) = A·cos(ω·t + φ).

Аналоговые сигналы используются в телефонии, радиовещании, телевидении. Ввести такой сигнал в цифровую систему для обработки невозможно, так как на любом интервале времени он может иметь бесконечное множество значений, и для точного (без погрешности) представления его значения требуются числа бесконечной разрядности. Поэтому очень часто необходимо преобразовывать аналоговый сигнал так, чтобы можно было представить его последовательностью чисел заданной разрядности.

Дискретный сигнал

Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени t i (где i - индекс). Обычно промежутки времени между последовательными отсчётами (Δt i = t i − t i−1) постоянны; в таком случае, Δt называется интервалом дискретизации . Сами же значения сигнала x(t) в моменты измерения, то есть x i = x(t i), называются отсчётами.

Квантованный сигнал

При квантовании вся область значений сигнала разбивается на уровни, количество которых должно быть представлено в числах заданной разрядности. Расстояния между этими уровнями называется шагом квантования Δ. Число этих уровней равно N (от 0 до N−1). Каждому уровню присваивается некоторое число. Отсчёты сигнала сравниваются с уровнями квантования и в качестве сигнала выбирается число, соответствующее некоторому уровню квантования. Каждый уровень квантования кодируется двоичным числом с n разрядами. Число уровней квантования N и число разрядов n двоичных чисел, кодирующих эти уровни, связаны соотношением n ≥ log 2 (N).

Цифровой сигнал

Для того, чтобы представить аналоговый сигнал последовательностью чисел конечной разрядности, его следует сначала превратить в дискретный сигнал, а затем подвергнуть квантованию. Квантование является частным случаем дискретизации, когда дискретизация происходит по одинаковой величине, называемой квантом. В результате сигнал будет представлен таким образом, что на каждом заданном промежутке времени известно приближённое (квантованное) значение сигнала, которое можно записать целым числом. Последовательность таких чисел и будет являться цифровым сигналом.

Характеристики сигналов

Длительность сигнала (время передачи) Тс - интервал времени, в течение которого существует сигнал.

Ширина спектра Fc - диапазон частот, в пределах которых сосредоточена основная мощность сигнала.

База сигнала - произведение ширины спектра сигнала на его длительность.

Динамический диапазон D c - логарифм отношения максимальной мощности сигнала - P max к минимальной - P min (минимально-различимая на уровне помех): Dc = log(P max /P min).

Объем сигнала определяется соотношением V c = T c F c D c . T c – временная длительность сигнала, F c – эффективный спектр сигнала.

Энергетические характеристики :

мгновенная мощность - P(t);

средняя мощность - P ср и энергия - E.

Эти характеристики определяются соотношениями:

Где T = t max -t min .

Формы представления сигналов.

Способы представления сигналов

Графический

Аналитический

Временные диаграммы

Математические модели

Векторные диаграммы

Геометрические диаграммы

Спектральные диаграммы

Временная диаграмма представляет собой график зависимости какого либо параметра сигнала (например, напряжения или тока) от времени. На временной диаграмме сигнала можно наблюдать форму сигнала. Осциллограмму можно визуально наблюдать с помощью специального измерительного прибора - осциллографа.

Векторная диаграмма используется при изучении процессов связанных с изменением фазы сигнала (например, при фазовой модуляции). В данной диаграмме сигнал представляется вектором, длина которого пропорциональна амплитуде сигнала, а угол наклона относительно исходного вектора показывает фазу сигнала.

В геометрической диаграмме сигнал представляется в виде геометрической фигуры. Данная диаграмма может быть использована при визуальном представлении объема сигнала.

Спектральная диаграмма представляет собой график распределения энергии (спектр амплитуд) или фаз (спектр фаз) сигнала по частотам. Данные диаграммы можно наблюдать с помощью специального измерительного прибора - анализатора спектра.

Таким образом, цифровая обработка сигналов- преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

Любой непрерывный (аналоговый) сигнал s(t) может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме.

При помощи математических алгоритмов полученный дискретный сигнал s(k) преобразуется в некоторый другой сигнал , имеющий требуемые свойства. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтром. Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью , фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего, то есть обрабатывать сигнал в реальном времени. Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства - цифровые сигнальные процессоры.

Всё это полностью применимо не только к непрерывным сигналам, но и к прерывистым, а также к сигналам, записанным на запоминающие устройства. В последнем случае скорость обработки непринципиальна, так как при медленной обработке данные не будут потеряны.

В последние годы при обработке сигналов и изображений широко используется новый математический базис представления сигналов с помощью «коротких волночек» - вейвлетов. С его помощью могут обрабатываться нестационарные сигналы, сигналы с разрывами и иными особенностями, сигналы в виде пачек.

Литература

1. Цифровая обработка сигналов изображений: учеб. пособие / С.М. Ибатуллин; Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В.И. Ульянова (Ленина) "ЛЭТИ" . - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2006. - 127 с.

2. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие для вузов / А.Б.Сергиенко; - СПб. : Питер, 2002. - 603 с

3. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов: Учеб. пособие для вузов / А. И. Солонина, Д. А. Улахович, Л. А. Яковлев. - СПб. : БХВ-Петербург, 2001. - 454 с

Основными параметрами сигналов являются длительность сигнала , динамический диапазон и ширина спектра .

Всякий сигнал, рассматриваемый как временной процесс, имеет начало и конец. Поэтому длительность сигнала является естественным его параметром, определяющим интервал времени, в пределах которого сигнал существует.

Динамический диапазон – это отношение наибольшей мгновенной мощности сигнала к той наименьшей мощности , которая необходима для обеспечения заданного качества передачи. Он выражается в децибелах [дБ]:

(дБ).

Например, в радиовещании динамический диапазон часто сокращают до 30...40 дБ (1000-10000 раз) во избежание перегрузок канала.

Ширина спектра – этот параметр дает представление о скорости изменения сигнала внутри интервала его существования.

Спектр сигнала, в принципе, может быть неограниченным. Однако для любого сигнала можно указать диапазон частот, в пределах которого сосредоточена его основная энергия. Этим диапазоном и определяется ширина спектра сигнала. В технике связи спектр сигнала часто сознательно сокращают. Это обусловлено тем, что аппаратура и линия связи имеют ограниченную полосу пропускаемых частот. Сокращение спектра осуществляется исходя из допустимых искажений сигнала.

Например, ширина спектра телефонного сигнала:

(Гц), а ширина спектра телевизионного сигнала при стандарте 625 строк составляет около 6 (МГц). Ширина спектра телеграфного сигнала зависит от скорости передачи и обычно принимается равной (Гц), где – скорость телеграфирования в бодах, т.е. число символов, передаваемых в секунду. Так, при скорости передачи Бод ширина спектра телеграфного сигнала (Гц). Спектр модулированного сигнала (вторичного сигнала) обычно шире спектра передаваемого сообщения (первичного сигнала) и зависит от вида модуляции.

Часто вводят довольно общую и наглядную характеристику – объем сигнала:

.

Объем сигнала дает общее представление о возможностях данного множества сигналов как переносчиков сообщений. Чем больше объем сигнала, тем больше информации можно вложить в этот объем, но тем труднее передать такой сигнал по каналу связи.

5.1 Система связи

Под системой связи понимают совокупность устройств и сред, обеспечивающих передачу сообщений от отправителя к получателю. В общем случае обобщённую систему связи представляют блок-схемой.

Рисунок 1– Обобщённая система связи

Передатчик – устройство, которое определяет и вырабатывает сигнал связи. Приёмник – устройство, которое преобразовывает принятый сигнал связи и восстанавливает первоначальное сообщение. Воздействия помех на полезный сигнал проявляется в том, что принятое сообщение на выходе приёмника не тождественно переданному.

Под каналом связи понимают совокупность технических устройств, обеспечивающих независимую передачу данного сообщения по общей линии связи в виде соответствующих сигналов связи. Сигнал связи – это электрическое возмущение, однозначно отображающее сообщение.

По своей форме сигналы связи весьма разнообразны и представляют собой изменяющиеся во времени напряжение или ток.

При решении практических задач в теории связи сигнал характеризуют объёмом , равным произведению трёх его характеристик: длительности сигнала , ширины спектра и превышения средней мощности сигнала над помехой . В таком случае . Если эти характеристики разложить параллельно осям декартовой системы, то получится объём параллелепипеда. Поэтому произведение называется объёмом сигнала.

Длительность сигнала определяет интервал времени его существования.

Ширина спектра сигнала – это интервал частот, в котором размещается ограниченный спектр частот сигнала, т.е. .

Канал связи по своей физической природе в состоянии пропустить эффективно лишь сигналы, спектр которых лежит в ограниченной полосе частот при допустимом диапазоне изменения мощности .

Кроме того, канал связи предоставляется отправителю сообщения на вполне определённое время . Следовательно, по аналогии с сигналом в теории связи введено понятие ёмкости канала , которая определяется: ; .

Необходимым условием передачи сигнала с объёмом по каналу связи, ёмкость которого равна , есть или . Физические характеристики сигнала могут быть изменены, но при этом уменьшение одной из них сопровождается увеличением другой.

5.2.2 Пропускная способность и скорость передачи

Пропускная способность – предельно возможная скорость передачи информации. Предельная пропускная способность зависит от ширины полосы пропускания канала, а также от отношения и определяется по формуле . Это формула Шеннона, которая справедлива для любой системы связи при наличии флуктуационной помехи.

5.2.3 Частотная характеристика канала

Частотной характеристикой канала связи называется зависимость остаточного затухания от частоты. Остаточным затуханием называется разность уровней на входе и выходе канала связи. Если в начале линии имеется мощность , а на её конце – , то затухание в неперах:

.

Аналогично для напряжений и токов:

; .