संकेत प्रसंस्करण
संकेत प्रोसेसिंग एक विद्युत अभियन्त्रण सबफ़ील्ड है जो ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग , मूर्ति प्रोद्योगिकी और वैज्ञानिक माप जैसे 'सिग्नल' का विश्लेषण, संशोधन और संश्लेषण करने पर केंद्रित है।[1] सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग ट्रांसमिशन, आधार सामग्री भंडारण , विकृत संकेतों को ठीक करने, व्यक्तिपरक वीडियो गुणवत्ता और मापित सिग्नल में रुचि के घटकों का पता लगाने या इंगित करने के लिए किया जाता है।[2]
इतिहास
एलन वी. ओपेनहेम और रोनाल्ड डब्ल्यू शेफर के अनुसार, सिग्नल प्रोसेसिंग के सिद्धांत 17वीं शताब्दी की शास्त्रीय संख्यात्मक विश्लेषण तकनीकों में पाए जा सकते हैं। वे आगे कहते हैं कि इन तकनीकों का डिजिटल शोधन 1940 और 1950 के डिजिटल नियंत्रण प्रणालियों में पाया जा सकता है।[3] 1948 में, क्लाउड शैनन ने प्रभावशाली पेपर संचार का एक गणितीय सिद्धांत लिखा था जो बेल सिस्टम तकनीकी जर्नल में प्रकाशित हुआ था।[4] कागज ने सूचना संचार प्रणालियों के बाद के विकास और प्रसारण के लिए संकेतों के प्रसंस्करण के लिए आधार तैयार किया।[5] 1960 और 1970 के दशक में सिग्नल प्रोसेसिंग परिपक्व और फली-फूली, और 1980 के दशक में विशेष डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर चिप्स के साथ डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा।[5]
श्रेणियां
एनालॉग
एनालॉग सिग्नल प्रोसेसिंग उन सिग्नलों के लिए है जिन्हें डिजिटाइज़ नहीं किया गया है, जैसा कि 20वीं सदी के अधिकांश रेडियो , टेलीफोन और टेलीविज़न सिस्टम में होता है। इसमें रैखिक इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के साथ-साथ गैर-रैखिक वाले भी शामिल हैं। पूर्व, उदाहरण के लिए, निष्क्रिय फिल्टर , सक्रिय फिल्टर , इलेक्ट्रॉनिक मिक्सर , जोड़नेवाला ्स और एनालॉग विलंब रेखा हैं। नॉनलाइनियर सर्किट में comandor , मल्टीप्लायर (आवृत्ति मिक्सर , वोल्टेज नियंत्रित एम्पलीफायर ), वोल्टेज नियंत्रित फिल्टर , वोल्टेज-नियंत्रित ऑसिलेटर और चरण बंद लूप शामिल हैं।
निरंतर समय
निरंतर संकेत | सतत-समय संकेत प्रसंस्करण उन संकेतों के लिए है जो निरंतर डोमेन के परिवर्तन के साथ भिन्न होते हैं (कुछ अलग-अलग बाधित बिंदुओं पर विचार किए बिना)।
सिग्नल प्रोसेसिंग के तरीकों में समय क्षेत्र , आवृत्ति डोमेन और जटिल आवृत्ति शामिल हैं। यह तकनीक मुख्य रूप से रैखिक समय-अपरिवर्तनीय निरंतर प्रणाली के मॉडलिंग, सिस्टम की शून्य-राज्य प्रतिक्रिया का अभिन्न अंग, सिस्टम फ़ंक्शन की स्थापना और नियतात्मक संकेतों के निरंतर समय फ़िल्टरिंग पर चर्चा करती है।
असतत समय
असतत-समय संकेत | असतत-समय संकेत प्रसंस्करण नमूना संकेतों के लिए है, केवल समय में असतत बिंदुओं पर परिभाषित किया गया है, और इस तरह समय में मात्रा निर्धारित की जाती है, लेकिन परिमाण में नहीं।
एनालॉग डिस्क्रीट-टाइम सिग्नल प्रोसेसिंग एक ऐसी तकनीक है जो नमूना और होल्ड सर्किट, एनालॉग टाइम-डिवीजन बहुसंकेतक ्स, एनालॉग देरी लाइनों और एनालॉग फीडबैक शिफ्ट रजिस्टर जैसे इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों पर आधारित है। यह तकनीक डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग (नीचे देखें) की पूर्ववर्ती थी, और अभी भी गिगाहर्ट्ज़ सिग्नल के उन्नत प्रसंस्करण में उपयोग की जाती है।
असतत-समय सिग्नल प्रोसेसिंग की अवधारणा भी एक सैद्धांतिक अनुशासन को संदर्भित करती है जो डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए गणितीय आधार स्थापित करती है, बिना परिमाणीकरण त्रुटि को ध्यान में रखे।
डिजिटल
डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग डिजीटल असतत-समय के सैंपल सिग्नल की प्रोसेसिंग है। प्रसंस्करण सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर या डिजिटल सर्किट जैसे कि एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट, क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला या विशेष डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर (डीएसपी चिप्स) द्वारा किया जाता है। विशिष्ट अंकगणितीय संचालन में फिक्स्ड-पॉइंट अंकगणित ीय | फिक्स्ड-पॉइंट और तैरनेवाला स्थल , वास्तविक-मूल्यवान और जटिल-मूल्यवान, गुणन और जोड़ शामिल हैं। हार्डवेयर द्वारा समर्थित अन्य विशिष्ट ऑपरेशन गोलाकार बफर और खोज तालिका हैं। एल्गोरिदम के उदाहरण हैं फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी), परिमित आवेग प्रतिक्रिया (एफआईआर) फिल्टर, अनंत आवेग प्रतिक्रिया (आईआईआर) फिल्टर, और अनुकूली फिल्टर जैसे कि विनीज़ फ़िल्टर और कलमन फिल्टर ।
अरेखीय
नॉनलाइनियर सिस्टम में नॉनलाइनियर सिस्टम से उत्पन्न संकेतों का विश्लेषण और प्रसंस्करण शामिल है और यह समय, आवृत्ति, या अनुपात-लौकिक डोमेन में हो सकता है।[6][7] गैर-रैखिक प्रणालियां अत्यधिक जटिल व्यवहार उत्पन्न कर सकती हैं जिनमें द्विभाजन सिद्धांत , अराजकता सिद्धांत , हार्मोनिक्स और subharmonics शामिल हैं जिन्हें रैखिक विधियों का उपयोग करके उत्पादित या विश्लेषण नहीं किया जा सकता है।
बहुपद सिग्नल प्रोसेसिंग एक प्रकार का गैर-रैखिक सिग्नल प्रोसेसिंग है, जहां बहुपद प्रणालियों को गैर-रैखिक मामले में रैखिक प्रणालियों के वैचारिक रूप से सीधे आगे के विस्तार के रूप में व्याख्या की जा सकती है।[8]
सांख्यिकीय
सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग एक दृष्टिकोण है जो संकेतों को स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के रूप में मानता है, सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यों को करने के लिए उनके सांख्यिकी गुणों का उपयोग करता है।[9] सिग्नल प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों में सांख्यिकीय तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक छवि को चित्रित करते समय होने वाले शोर की संभाव्यता वितरण को मॉडल कर सकते हैं, और परिणामी छवि में शोर में कमी के लिए इस मॉडल के आधार पर तकनीकों का निर्माण कर सकते हैं।
आवेदन क्षेत्र
* ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग – ध्वनि का प्रतिनिधित्व करने वाले विद्युत संकेतों के लिए, जैसे भाषण संकेत प्रसंस्करण या संगीत[10]
- मूर्ति प्रोद्योगिकी – डिजिटल कैमरा, कंप्यूटर और विभिन्न इमेजिंग सिस्टम में
- वीडियो प्रसंस्करण – गतिमान चित्रों की व्याख्या करने के लिए
- ताररहित संपर्क – वेवफॉर्म जेनरेशन, डिमॉड्यूलेशन, फिल्टरिंग, इक्वलाइजेशन
- नियंत्रण प्रणाली
- सरणी प्रसंस्करण – सेंसर की सरणी से संकेतों को संसाधित करने के लिए
- प्रक्रिया नियंत्रण – विभिन्न प्रकार के संकेतों का उपयोग किया जाता है, जिसमें उद्योग मानक 4-20 mA वर्तमान लूप शामिल है
- भूकंप विज्ञान
- वित्तीय सिग्नल प्रोसेसिंग – सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग करके वित्तीय डेटा का विश्लेषण करना, विशेष रूप से पूर्वानुमान उद्देश्यों के लिए।
- सुविधा निकालना , जैसे इमेज को समझना और वाक् पहचान
- गुणवत्ता में सुधार, जैसे शोर में कमी, छवि में वृद्धि और प्रतिध्वनि रद्द करना।
- ऑडियो संपीड़न (डेटा) डेटा), छवि संपीड़न और वीडियो संपीड़न सहित सोर्स कोडिंग।
- जीनोमिक्स सिग्नल प्रोसेसिंग[11]
संचार प्रणालियों में, सिग्नल प्रोसेसिंग यहां हो सकती है:
- OSI मॉडल 1 सात परत OSI मॉडल में, भौतिक परत (मॉडुलन , इक्वलाइज़ेशन (संचार), बहुसंकेतन , आदि);
- OSI लेयर 2, सूचना श्रंखला तल (आगे त्रुटि सुधार );
- OSI परत 6, प्रस्तुति परत (स्रोत कोडिंग, जिसमें एनॉलॉग से डिजिटल परिवर्तित करने वाला उपकरण |एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण और डेटा संपीड़न शामिल है)।
विशिष्ट उपकरण
- फ़िल्टर (सिग्नल प्रोसेसिंग) – उदाहरण के लिए एनालॉग (निष्क्रिय या सक्रिय) या डिजिटल (फिल्टर के लिए , आईआईआर फिल्टर , फ्रीक्वेंसी डोमेन या स्टोकेस्टिक फिल्टर आदि)
- डेटा अधिग्रहण और पुनर्निर्माण के लिए नमूनाकरण (सिग्नल प्रोसेसिंग) और एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स, जिसमें एक भौतिक सिग्नल को मापना, इसे डिजिटल सिग्नल के रूप में संग्रहीत करना या स्थानांतरित करना और संभवतः बाद में मूल सिग्नल या उसके सन्निकटन का पुनर्निर्माण करना शामिल है।
- आधार - सामग्री संकोचन
- डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर (डीएसपी)
लागू गणितीय तरीके
- विभेदक समीकरण [12]
- पुनरावृत्ति संबंध [13]
- रूपांतरण सिद्धांत
- समय-आवृत्ति विश्लेषण – गैर-स्थिर संकेतों को संसाधित करने के लिए[14]
- वर्णक्रमीय अनुमान – एक समय श्रृंखला के वर्णक्रमीय सामग्री (यानी, आवृत्ति पर शक्ति का वितरण) का निर्धारण करने के लिए[15] *सांख्यिकीय संकेत प्रसंस्करण – उनके स्टोचैस्टिक गुणों के आधार पर संकेतों और शोर से जानकारी का विश्लेषण और निष्कर्ष निकालना
- रैखिक समय-अपरिवर्तनीय प्रणाली सिद्धांत और रूपांतरण सिद्धांत
- बहुपद सिग्नल प्रोसेसिंग – सिस्टम का विश्लेषण जो बहुपदों का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट को संबंधित करता है
- सिस्टम पहचान [6]और वर्गीकरण
- पथरी
- जटिल विश्लेषण [16]
- वेक्टर रिक्त स्थान और रेखीय बीजगणित[17]
- कार्यात्मक विश्लेषण [18]
- संभाव्यता और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं[9]* जांच सिद्धांत
- अनुमान सिद्धांत
- गणितीय अनुकूलन [19]
- संख्यात्मक तरीके
- समय श्रृंखला
- डेटा खनन – बड़ी मात्रा में चर के बीच संबंधों के सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए (इस संदर्भ में कई भौतिक संकेतों का प्रतिनिधित्व करते हुए), पहले से अज्ञात दिलचस्प पैटर्न निकालने के लिए
यह भी देखें
- बीजगणितीय सिग्नल प्रोसेसिंग
- ऑडियो फिल्टर
- परिबद्ध भिन्नता
- डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग
- गतिशील रेंज संपीड़न , कंपैंडिंग , सीमित और शोर गेटिंग
- फूरियर रूपांतरण
- सूचना सिद्धांत
- कम से कम वर्ग वर्णक्रमीय विश्लेषण
- गैर-स्थानीय साधन
- प्रतिध्वनि
- समय श्रृंखला
संदर्भ
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- ↑ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). सिग्नल प्रोसेसिंग और संचार में उत्तल अनुकूलन. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-76222-9.
आगे की पढाई
- P Stoica, R Moses (2005). Spectral Analysis of Signals (PDF). NJ: Prentice Hall.
- Kay, Steven M. (1993). Fundamentals of Statistical Signal Processing. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall. ISBN 0-13-345711-7. OCLC 26504848.
- Papoulis, Athanasios (1991). Probability, Random Variables, and Stochastic Processes (third ed.). McGraw-Hill. ISBN 0-07-100870-5.
- Kainam Thomas Wong [1]: Statistical Signal Processing lecture notes at the University of Waterloo, Canada.
- Ali H. Sayed, Adaptive Filters, Wiley, NJ, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5.
- Thomas Kailath, Ali H. Sayed, and Babak Hassibi, Linear Estimation, Prentice-Hall, NJ, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4.
बाहरी कड़ियाँ
- Signal Processing for Communications – free online textbook by Paolo Prandoni and Martin Vetterli (2008)
- Scientists and Engineers Guide to Digital Signal Processing – free online textbook by Stephen Smith
