Digitale Signalverarbeitung I

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1 University of Applied Science Digitale Signalverarbeitung I Marcus Purat Technische Fachhochschule Berlin Sommersemester 2008

2 Signalbegriff 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 s Einführung, Seite 2

3 Signalbegriff 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) Einführung, Seite 3

4 Beispiele für Signale Nachrichtentechnik: Sprach- und Audiosignale (eindimensional) Bild- und Videosignale (mehrdimensional) Medizintechnik: EEG-Signal, ECG-Signal Ortungs- und Überwachungstechnik Sonarsignal, Radarsignal Steuer- und Regelungstechnik Steuerungssignale, Messignale Einführung, Seite 4

5 Signalverarbeitung 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) Einführung, Seite 5

6 Beispiele für Signal-Analysen Erkennung eines Radarsignals in einem RF- Signal Datenkomprimierung (Codierung) von Bildoder Videosignalen Erkennung eines Sprachsignals Klassifizierung von Audiosignalen (z.b. nach Instrumenten)... Einführung, Seite 6

7 Beispiele für Signal-Synthesen Decodierung von Bild- oder Videosignalen Erzeugung von Sprachsignalen aus der Textinformation (Text-to-Speech) Auffinden von Audiosignalen in einer Datenbank... Einführung, Seite 7

8 Beispiele für Signal-Manipulationen Streuungs- und Dämpfungsunterdrückung bei einem seismischen Signal Kontrastverbesserung eines Bildsignals Klangbeeinflussung eines Audiosignals Geräuschbefreiung von Sprachsignalen Restauration von Audiosignalen (z.b. von alten Schallplattenaufnahmen)... Einführung, Seite 8

9 Historie der DSV (1) 18. Jhdt. - mathematische Grundlagen (vor allem durch Fourier) Mitte/Ende 19. Jhdt - praktische (elektromechanische) Realisierungen von digitaler Bildübertragung mit Anwendungen in der Facsimile-Übertragung E.T. Whittaker: Expansions of the Interpolation Theory (Interpolation) Nyquist: Certain Topics in Telegraph Transmission Theory (Abtastung) 1938 Reeves: praktische elektronische Digitalisierung von Sprachsignalen (Verschlüsselungsverfahren) Claude E. Shannon: Communication in the presence of noise (Informationsbegriff in digitalen Systemen) Einführung, Seite 9

10 Historie der DSV (2) 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 z- Transformation 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 Einführung, Seite 10

11 Historie der DSV (3) 1971 Intel: Einführung der Mikroprozessoren (Intel 4004) Intel: Erster Signalprozessor (Intel 1920) 1982 TI: Signalprozessor (TMS320C10) Einführung, Seite 11

12 Entwicklung der Signalprozessoren 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 Einführung, Seite 12

13 Entwicklung der Signalprozessoren Quelle: IEEE Spectrum June 2001 BDTI: Berkeley Design Technology Inc. BDTI mark = Composite DSP Speed Metric Einführung, Seite 13

14 Entwicklung der Signalprozessoren Rechenleistung moderner Signalprozessoren Quelle: IEEE Spectrum June 2001 Einführung, Seite 14

15 Analoge vs. Digitale Signalverarb. Eigenschaft Analog Digital Genauigkeit Begrenzt (Nichtlinearität, uberprop. Kosten) Nahezu unbegrenzt (lin. Kosten) Toleranzen Vorhanden Keine Temperatur/Alterung Vorhanden Keine Aussteuerung Unbegrenzt bei pass. Elementen Begrenzt (Aufwand) Rauschen Bauelemente (nicht beeinflussbar) Rundung, Quantisierung (beeinflussbar) Frequenzbereich Nach unten begrenzt Nach oben nahezu unbegrenzt Chip-Integration Bedingt möglich Unbegrenzt möglich Flexibilität Fest verdrahtet Nicht erweiterbar Komplexität System-Integration (Unterschiedliche Signale) Beschränkt (Nicht jeder Funktion möglich) Komplex da unterschiedliche Bandbreiten, Anforderungen etc. Nach unten unbegrenzt Nach oben begrenzt (< ca. 100 MHz) Programmierung Leicht erweiter- und modifizierbar Leichte Wiederverwendbarkeit Unbeschränkt (Nahezu jede Funktion irgendwann möglich) Einfach durch Zeitmultiplex Einführung, Seite 15

16 University of Applied Science Digitale Signalverarbeitung Hinweise zur Lehrveranstaltung

17 Vorlesungsinhalt Zeitdiskrete Signale Fourier-Analyse zeitdiskreter Signale Zeitdiskrete Systeme Zeitdiskrete LTI-Systeme mit Differenzengl. Zeitdiskrete Systeme im Frequenzbereich Digitale Verarbeitung analoger Signale Einführung, Seite 17

18 Literatur 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 Einführung, Seite 18

19 VL-Umdrucke / Leistungsnachweis VL-Umdrucke, Übungsaufgaben: Zu finden unter Leistungsnachweis (SU): 90min Klausur am Ende der VL-Zeit und zu Beginn der kommenden VL-Zeit Aufgaben vergleichbar mit Rechenübungen Einführung, Seite 19

20 VL-Umdrucke / Leistungsnachweis 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 Einführung, Seite 20

21 Semesterablauf (PLAN) Woche VL- Einheiten Laborgrp. SU-Inhalt LÜ-Inhalt Zeitdiskrete Signale A Fourier-Analyse zeitdiskreter Signale MIDI-Signale B Zeitdiskrete Systeme MIDI-Signale A Zeitdiskrete Systeme Pitch-Shifter 1. Mai (DO) fällt aus B Zeitdiskrete Systeme Pitch-Shifter 8. Mai (DO) fällt aus Zeitdiskrete Systeme Mai (MO) fällt aus A Zeitdiskrete Systeme Dynamikkompression B Frequenzbereichsanalyse zeitdiskreter Systeme Dynamikkompression A Frequenzbereichsanalyse zeitdiskreter Systeme, Digitale Verarbeitung analoger Signale DTMF B Digitale Verarbeitung analoger Signale DTMF A Digitale Verarbeitung analoger Signale Restarbeiten B Puffer, Klausurvorbereitung Restarbeiten Klausur am 26. Juni Einführung, Seite 21