ເຂົ້າໃຈການປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນ

ເຂົ້າໃຈການປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນ

ການປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນ (DSP) ແມ່ນສາຂາວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສຶກສາວິທີການປະມວນຜົນສັນຍານໂດຍໃຊ້ລະບົບດິຈິຕອນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຄອມພິວເຕີ, ໄມໂຄຣຄອນໂທຣລເລີ, ແລະ ໂປເຊດເຊີພິເສດເຊັ່ນ: ໂປເຊດເຊີສັນຍານດິຈິຕອນ. ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະກອບມີສຽງ (ສຽງ), ຮູບພາບ, ວິດີໂອ, ການສັ່ນສະເທືອນຂອງເຄື່ອງຈັກ, ສັນຍານທາງການແພດ (ECG/EEG), ແລະ ແມ່ນແຕ່ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີໃນອຸປະກອນ IoT. DSP ແມ່ນຜູ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຫຼາຍສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ທຸກໆມື້, ຕັ້ງແຕ່ການໂທລະສັບທີ່ຊັດເຈນ, ເພງທີ່ກຳຈັດສຽງລົບກວນ, ການປັບປຸງຄຸນນະພາບຮູບພາບໃນກ້ອງຖ່າຍຮູບໂທລະສັບມືຖື, ຈົນເຖິງລະບົບ radar ແລະ ການສື່ສານຜ່ານດາວທຽມ.

ສັນຍານແມ່ນຫຍັງ ແລະ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະມວນຜົນ?

ເວົ້າງ່າຍໆ, ສັນຍານແມ່ນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ ຫຼື ພື້ນທີ່. ຕົວຢ່າງ, ຄື້ນສຽງແມ່ນສັນຍານທີ່ປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ; ໃນຂະນະທີ່ຮູບພາບດິຈິຕອນສາມາດເບິ່ງໄດ້ວ່າເປັນສັນຍານສອງມິຕິທີ່ປ່ຽນແປງຜ່ານພິກເຊວ. ໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ, ສັນຍານມັກຈະບໍ່ເໝາະສົມ: ພວກມັນມີສຽງລົບກວນ, ການບິດເບືອນ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຊັນເຊີ, ຫຼື ຄວາມຕ້ອງການການບີບອັດເພື່ອປະຫຍັດພື້ນທີ່ເກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ແບນວິດ. DSP ໃຫ້ເຄື່ອງມືສຳລັບການແກ້ໄຂ, ການວິເຄາະ, ການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນ, ແລະ ການກະກຽມສັນຍານສຳລັບການສົ່ງຕໍ່ ຫຼື ການເກັບຮັກສາ.

ອະນາລັອກ ທຽບກັບ ດິຈິຕອລ: ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນ

ສັນຍານອະນາລັອກແມ່ນສັນຍານຕໍ່ເນື່ອງ, ໃນຂະນະທີ່ສັນຍານດິຈິຕອນແມ່ນສັນຍານທີ່ບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງ (ເກັບຕົວຢ່າງ). ​​ສັນຍານຫຼາຍຢ່າງໃນທຳມະຊາດແມ່ນສັນຍານອະນາລັອກ, ເຊັ່ນ: ສຽງໃນອາກາດ. ເພື່ອປະມວນຜົນແບບດິຈິຕອນ, ສັນຍານອະນາລັອກຕ້ອງຖືກປ່ຽນເປັນສັນຍານດິຈິຕອນຜ່ານການເກັບຕົວຢ່າງ ແລະ ການວັດແທກປະລິມານໂດຍໃຊ້ຕົວແປງອະນາລັອກເປັນດິຈິຕອນ (ADC).

1. ການເກັບຕົວຢ່າງແມ່ນຂະບວນການເກັບຄ່າສັນຍານໃນຊ່ວງເວລາສະເພາະ. ຄວາມໄວໃນການເກັບຕົວຢ່າງເອີ້ນວ່າອັດຕາການເກັບຕົວຢ່າງ, ຕົວຢ່າງ 44,1 kHz ໃນແຜ່ນສຽງ.
2. ການວັດປະລິມານ (quantization) ແມ່ນຂະບວນການປັດຄ່າຕົວຢ່າງໃຫ້ຢູ່ໃນລະດັບໃດໜຶ່ງຕາມຄວາມລະອຽດຂອງບິດ (ເຊັ່ນ: 16-ບິດ, 24-ບິດ), ເຊິ່ງມີຜົນກະທົບຕໍ່ລະດັບໄດນາມິກ ແລະ ສຽງລົບກວນໃນການວັດປະລິມານ.

ໃນທາງກັບກັນ, ເມື່ອສັນຍານດິຈິຕອນຖືກຫຼິ້ນເປັນສຽງຜ່ານລໍາໂພງ, ມັນຈະຖືກປ່ຽນກັບຄືນສູ່ອະນາລັອກຜ່ານຕົວແປງດິຈິຕອນເປັນອະນາລັອກ (DAC).

ແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໃນ DSP

ເພື່ອເຂົ້າໃຈ DSP, ມີແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຫຼາຍຢ່າງທີ່ມັກຈະເປັນພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ ແລະ ການນຳໃຊ້ຂອງມັນ.

1. ທິດສະດີບົດ Nyquist-Shannon
ທິດສະດີບົດນີ້ລະບຸວ່າເພື່ອສ້າງສັນຍານອະນາລັອກຄືນໃໝ່ໃຫ້ສຳເລັດ, ອັດຕາການເກັບຕົວຢ່າງຕ້ອງມີຄວາມຖີ່ສູງສຸດຢ່າງໜ້ອຍສອງເທົ່າໃນສັນຍານ. ຖ້າບໍ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການນີ້, ຈະມີການໃຊ້ aliasing ເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເປັນການບິດເບືອນທີ່ອົງປະກອບຄວາມຖີ່ສູງ "ປອມຕົວ" ເປັນຄວາມຖີ່ຕ່ຳ. ເພື່ອປ້ອງກັນສິ່ງນີ້, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະໃຊ້ຕົວກອງ anti-aliasing ກ່ອນ ADC.

2. ໂດເມນເວລາ ແລະ ໂດເມນຄວາມຖີ່
ສັນຍານສາມາດວິເຄາະໄດ້ຈາກສອງມຸມມອງຄື:
- ໂດເມນເວລາ: ເບິ່ງຄວາມກວ້າງຂອງສັນຍານທຽບກັບເວລາ (ຕົວຢ່າງ: ຮູບແບບຄື້ນສຽງ).
- ໂດເມນຄວາມຖີ່: ເບິ່ງອົງປະກອບຄວາມຖີ່ທີ່ປະກອບເປັນສັນຍານ (ຕົວຢ່າງ: ສະເປກຕຣຳສຽງ).

ການຫັນປ່ຽນຟູຣຽ (ແລະລຸ້ນແຍກຂອງມັນ, DFT/FFT) ແມ່ນເຄື່ອງມືຫຼັກສຳລັບການຍ້າຍຈາກໂດເມນເວລາໄປຫາໂດເມນຄວາມຖີ່. FFT (ການຫັນປ່ຽນຟູຣຽໄວ) ເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ສະເປກຕຣຳໄວຂຶ້ນຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດໃນການນຳໃຊ້ໃນເວລາຈິງເຊັ່ນ: ການປັບຄວາມສົມດຸນສຽງ, ການວິເຄາະການສັ່ນສະເທືອນ, ແລະການສື່ສານ.

3. ຕົວກອງດິຈິຕອນ
ຕົວກອງແມ່ນໜຶ່ງໃນອົງປະກອບທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນ DSP. ຈຸດປະສົງຂອງພວກມັນສາມາດເປັນເພື່ອກຳຈັດສຽງລົບກວນ, ເລືອກຊ່ວງຄວາມຖີ່ສະເພາະ, ຫຼື ກຳນົດລັກສະນະຂອງສັນຍານ. ຕົວຢ່າງ:
- ຕົວກອງຄວາມຖີ່ຕ່ຳ: ຜ່ານຄວາມຖີ່ຕ່ຳ, ຫຼຸດຄວາມຖີ່ສູງລົງ (ຕົວຢ່າງ: ເຮັດໃຫ້ສັນຍານເຊັນເຊີລຽບນຽນ).
- ຕົວກອງຄວາມຖີ່ສູງ: ຜ່ານຄວາມຖີ່ສູງ, ຫຼຸດຄວາມຖີ່ຕ່ຳ (ຕົວຢ່າງ: ກຳຈັດສຽງດັງ 50/60 Hz).
- ຕົວກອງແບນ-ຜ່ານ: ຜ່ານຊ່ວງຄວາມຖີ່ທີ່ແນ່ນອນ (ຕົວຢ່າງ: ສຳລັບການສື່ສານທາງວິທະຍຸ).
- ຕົວກອງ Notch: ປະຕິເສດຄວາມຖີ່ແຄບສະເພາະໃດໜຶ່ງ (ຕົວຢ່າງ: ກຳຈັດສຽງດັງໄຟຟ້າ).

ຕົວກອງດິຈິຕອນໂດຍທົ່ວໄປແບ່ງອອກເປັນສອງປະເພດຫຼັກຄື:
- FIR (ການຕອບສະໜອງແຮງກະຕຸ້ນທີ່ຈຳກັດ): ການຕອບສະໜອງແຮງກະຕຸ້ນແມ່ນມີຈຳກັດ, ໝັ້ນຄົງ, ແລະ ງ່າຍຕໍ່ການອອກແບບສຳລັບໄລຍະເສັ້ນຊື່, ແຕ່ອາດຕ້ອງການການຄຳນວນຫຼາຍ.
- IIR (ການຕອບສະໜອງແຮງກະຕຸ້ນທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ): ການຕອບສະໜອງແຮງກະຕຸ້ນແມ່ນບໍ່ມີຂອບເຂດໃນທາງທິດສະດີ, ມີປະສິດທິພາບໃນການຄຳນວນຫຼາຍກວ່າ, ແຕ່ຕ້ອງການຄວາມສົນໃຈຕໍ່ຄວາມໝັ້ນຄົງ ແລະ ການບິດເບືອນຂອງເຟສ.

4. ການບິດເບືອນ ແລະ ສຳພັນ
- ການບິດເບືອນຖືກໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍວ່າລະບົບ (ຕົວຢ່າງ, ຕົວກອງ) ມີຜົນກະທົບຕໍ່ສັນຍານເຂົ້າແນວໃດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ການກັ່ນຕອງສັນຍານໂດຍພື້ນຖານແລ້ວກ່ຽວຂ້ອງກັບການບິດເບືອນສັນຍານດ້ວຍການຕອບສະໜອງແຮງກະຕຸ້ນຂອງຕົວກອງ.
- ສະຫະສຳພັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງສອງສັນຍານ ຫຼື ກວດຫາຮູບແບບສະເພາະ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນໃນການປະສານສັນຍານການສື່ສານ ຫຼື ການກວດຫາຄໍາສໍາຄັນໃນລະບົບສຽງ.

ຂັ້ນຕອນທົ່ວໄປຂອງການປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນ

ໃນຫຼາຍໆແອັບພລິເຄຊັນ, ກະແສ DSP ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
1. ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ສັນຍານຖືກບັນທຶກໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີ ແລະ ປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນດິຈິຕອນ (ADC).
2. ການປະມວນຜົນກ່ອນ: ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ການລຶບຄ່າຊົດເຊີຍ DC, ການກັ່ນຕອງເບື້ອງຕົ້ນ.
3. ການສະກັດເອົາຄຸນລັກສະນະ: ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນ (ເຊັ່ນ: ພະລັງງານ, ຈຸດສູງສຸດຂອງສະເປກຕຣຳ, MFCC ໃນສຽງ).
4. ການປະມວນຜົນຫຼັກ: ການກັ່ນຕອງຂັ້ນສູງ, ການບີບອັດ, ການກວດຈັບ, ການປະເມີນ ຫຼື ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ.
5. ຜົນຜະລິດ: ສະແດງ, ເກັບຮັກສາ, ສົ່ງຕໍ່ ຫຼື ປ່ຽນເປັນສັນຍານອະນາລັອກຜ່ານ DAC.

ຕົວຢ່າງຂອງການນຳໃຊ້ DSP ໃນຊີວິດຈິງ

DSP ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ. ນີ້ແມ່ນບາງການນຳໃຊ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊີວິດປະຈຳວັນ:

1. ສຽງ ແລະ ດົນຕີ
ການຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນ, ການປັບແຕ່ງສຽງ, ການບີບອັດສຽງ (MP3/AAC), ຜົນກະທົບ reverb, ການປັບແຕ່ງອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການແຍກສຽງຮ້ອງ ແລະ ເຄື່ອງດົນຕີ.

2. ການສື່ສານແບບດິຈິຕອລ
ການມອດດູເລຊັນ/ການຖອດດູເລຊັນ, ການເຂົ້າລະຫັດຊ່ອງ, ການກັ່ນຕອງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການລົບກວນ, ແລະ ການປະສານສັນຍານໃນເຄືອຂ່າຍມືຖື 4G/5G ແລະ Wi-Fi.

3. ການປະມວນຜົນຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ
ການປັບປຸງຄຸນນະພາບຮູບພາບ (ການຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນ, ການເຮັດໃຫ້ຄົມຊັດຂຶ້ນ), ການບີບອັດວິດີໂອ (H.264/H.265), ການກັນສັ່ນ ແລະ ການກວດຈັບວັດຖຸ.

4. ຂະແໜງການແພດ
ການວິເຄາະ ECG ເພື່ອກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຫົວໃຈ, ການວິເຄາະ EEG ເພື່ອສຶກສາກິດຈະກຳຂອງສະໝອງ, ການປະມວນຜົນສັນຍານໃນອຸປະກອນອັລຕຣາຊາວ.

5. ອຸດສາຫະກຳ ແລະ ຍານຍົນ
ການຕິດຕາມການສັ່ນສະເທືອນສຳລັບການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ, ການປະມວນຜົນສັນຍານ radar ໃນຍານພາຫະນະ, ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຊັນເຊີສຳລັບລະບົບຄວບຄຸມ.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນ DSP

ເຖິງວ່າຈະມີພະລັງ, DSP ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຄື:
- ຂໍ້ຈຳກັດໃນເວລາຈິງ: ແອັບພລິເຄຊັນຫຼາຍຢ່າງຕ້ອງປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍບໍ່ມີການຊັກຊ້າ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ການໂທດ້ວຍສຽງ ແລະ ການຄວບຄຸມເຄື່ອງຈັກ.
- ການແລກປ່ຽນຄຸນນະພາບທຽບກັບການຄິດໄລ່: ຕົວກອງທີ່ລະອຽດກວ່າມັກຈະຕ້ອງການການດຳເນີນງານຫຼາຍຂຶ້ນ.
– ສຽງລົບກວນ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ: ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ຍ້ອນສະພາບແວດລ້ອມ.
- ການອອກແບບລະບົບທີ່ເໝາະສົມ: ການເລືອກອັດຕາການເກັບຕົວຢ່າງ, ຄວາມລະອຽດຂອງ ADC, ປະເພດຕົວກອງ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມທີ່ເໝາະສົມເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍ.

Penutup

ການເຂົ້າໃຈການປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນເປີດປະຕູສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄໝຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ. DSP ເຊື່ອມຕໍ່ໂລກທາງກາຍະພາບຂອງສັນຍານອະນາລັອກດ້ວຍຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງການປະມວນຜົນດິຈິຕອນ. ໂດຍການໃຊ້ແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານເຊັ່ນ: ການເກັບຕົວຢ່າງ, ການຫັນປ່ຽນ Fourier, ການກັ່ນຕອງ, ການບິດເບືອນ, ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຖີ່, ພວກເຮົາສາມາດອອກແບບລະບົບທີ່ປັບປຸງຄຸນນະພາບສັນຍານ, ສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ການບໍລິການດິຈິຕອນຕ່າງໆມີປະສິດທິພາບ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນ. ສຳລັບນັກສຶກສາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະ ຜູ້ປະຕິບັດ, DSP ເປັນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນທີ່ສືບຕໍ່ພັດທະນາຍ້ອນວ່າຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນ, ການສື່ສານທີ່ໄວ, ແລະ ອຸປະກອນອັດສະລິຍະເພີ່ມຂຶ້ນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.