پردازش سیگنال چیست؟

مقدمه

تجزیه و تحلیل سیگنال ها و استخراج یک سری اطلاعات مهم از آنها مهمترین رسالت پردازش سیگنال است. حال در این بین سیگنال های مختلفی وجود دارد و از الگوریتم های مختلفی کمک گرفته می شود. آنالیز مشخصه های سیگنال با اعمال یک سری تکنیک های ریاضی به عنوان تعریف مشخصی از پردازش سیگنال شناخته می شود اما هدف اصلی این است که بتوان تغییراتی روی سیگنال ها اعمال کرد تا بهبود و تقویت در مسیر درست خود دنبال شود.

پردازش سیگنال یعنی چی؟

ساده ترین تعریفی که می توان از پردازش سیگنال داشت این است که فرایندی صورت می گیرد که به کمک آن سیگنال ها تجزیه و تحلیل و حتی تفسیر می شوند. سیگنال را هم می توان به صدا، تصویر، فیلم و یا داده های دیگر نسبت داد.
به هر حال هدف از انجام پروژه پردازش سیگنال، آنالیز کردن سیگنال ها است. سیگنال نوعی کمیت متغیر تلقی می شود که در زمان یا مکان خاصی قابلیت اندازه گیری داشته باشد. اگر بخواهیم مثال ساده ای بزنیم می توانیم به سرعت اشاره کنیم. سرعت یک کمیت است که در واحد زمان متغیر خواهد بود و مقداری دارد که می توان آن مقدار را اندازه گیری کرد. یعنی می توان بازه زمانی در نظر گرفت و در همان باز زمانی، مقدار سرعت را اندازه و ثبت کرد. در نهایت مجموعه اعدادی به دست می آید که با هم تشکیل یک سیگنال را می دهند. سیگنال ها می توانند گسسته و یا پیوسته باشند.

دو حوزه مهم پردازش سیگنال دیجیتال و آنالوگ

کاربرد اصلی پردازش signal در حوزه هوش مصنوعی است و معمولاً در دو حوزه پردازش سیگنال دیجیتال و آنالوگ دسته بندی می شود. در واقع نقطه هدف، استخراج اطلاعات از سیگنال است.
منظور از پردازش سیگنال این است که مشخصه های سیگنال به واسطه یک سری تکنیک های ریاضی آنالیز شوند. هدفی که دنبال می شود اعمال یک سری تغییرات مهم روی سیگنال بوده که در نهایت ممکن است به دستکاری و یا تحلیل آن منجر شود. توانایی های پروژه سیگنال پروسسینگ واقعاً یکی دو مورد نیست. مثلاً جایی که نیاز به بهبود یا تقویت و همینطور حذف نویز باشد، پردازش سیگنال بهترین عملکرد را خواهد داشت.

اطلاعات بیومتریک در پردازش سیگنال

سیگنال پروسسینگ، استخراج اطلاعات مفید از سیگنال های دیجیتال و در نهایت تحلیل اصولی و دقیق آنها است. این روند در بهبود کیفیت سیستم ها و دستگاه ها تاثیر مستقیم می گذارد. البته فقط پردازش سیگنال دیجیتال مدنظر نیست بلکه، سیگنال EEG، ECG، حیاتی و مغزی هر یک می توانند کاربرد مخصوص به خود را داشته باشند.

پردازش سیگنال به این صورت است که اطلاعات بیومتریک افراد را تشخیص می دهد. در چنین شرایطی موقعیت برای استخراج مولفه های ارزشمند در سیگنال وجود دارد. سیگنال ها می توانند در حوزه های پزشکی، مغزی، قلبی و حتی دیجیتال و آنالوگ دسته بندی مخصوص به خود را داشته باشند.

ماهیت ریاضی در پردازش سیگنال

پردازش سیگنال چیست؟ پردازش سیگنال به عملی گفته می شود که از یک سری الگوریتم ها و روش های ریاضی استفاده می کند تا روی سیگنال یک سری تغییرات لازم را اعمال نماید. به این ترتیب داده ها استخراج می شوند. در گام بعدی مدل سازی به صورت پیوسته یا ناپیوسته نمایش داده می شود.
در پردازش سیگنال، فرضیه به این صورت است که هر سیگنال یک سری اطلاعات دارد که توسط دو موج حمل کننده و انتقال دهنده می توانند از یک مکان به مکان دیگر انتقال یابند. شاید بتواند اهمیت پردازش سیگنال را به قدری بالاست که از آن برای تشخیص ویژگی های پارامتری هم استفاده می شود.

تفاوت سیگنال پیوسته و ناپیوسته چیست؟

مثال بارزی که می توان در این جهت زد این است که صدای هر فرد به نسبت فرد دیگر خاص و مجزا است. یعنی فرکانس جداگانه ای برای آن در نظر گرفته می شود. این ویژگی کمک می کند تا هویت یک فرد استفاده شود. در مبحث سیگنال پروسسینگ دو فاکتور سیگنال پیوسته و ناپیوسته هم تعریف شده است. در سیگنال پیوسته، مشخصات سیستم ثبت است اما در سیگنال ناپیوسته مشخصات سیستم به طور مدام تغییر می کند. مشخص است که سختی پروژه پردازش سیگنال ناپیوسته بیشتر است چون معادلات به دست آمده غیر خطی هستند و تحلیل آنها سخت تر خواهد بود.

منظور از مراحل انجام پردازش سیگنال چیست؟

برای پردازش سیگنال مهمترین قدم انتخاب سیگنال است. برای اینکه سیگنال مناسبی انتخاب شود باید بسته به حوزه کاری اقدام کرد. به هر حال یا سیگنال آنالوگ و یا دیجیتال مدنظر هستند. گام بعدی مربوط به پیش پردازش است. در این گام عملیات پیش پردازش سبب می شود تا کیفیت سیگنال ها بهبود یابند. حتی نیاز به طراحی فیلتر خواهد بود. فیلترهای روی سیگنال از قسمت های مهم محسوب می شوند و سبب خواهند شد تا اث اعوجاج روی سیگنال کاهش یابد.

پردازش سیگنال نیاز به استفاده از یک سری الگوریتم های خاص است تا کیفیت دامنه را مشخص کند. کلاس بندی سیگنال باعث می شود تا جدا کردن قسمت هایی از سیگنال که رفتار مشابهی دارند آسانتر شود. فشرده سازی باعث کاهش حجم سیگنال ها خواهد شد پس مرحله مهمی تلقی می شود.
در سیگنال پروسسینگ، قسمتی مربوط به بازسازی سیگنال است. یعنی اگه اطلاعات از بین رفته باشد در این مرحله باید از یک استراتژی ها استفاده کرد تا نمونه برداری سیگنال اصلی به طور دقیق استخراج شود.

اصلی ترین بخش های پردازش سیگنال کدامند؟

وقتی متوجه شدیم پردازش سیگنال چیست و مراحل انجام آن به چه صورت است، دانستن بخش های مختلف پروژه سیگنال هم می تواند راهگشا باشد. یکی از بخش های مهم بررسی و تحلیل سیگنال ها است. یعنی نیاز است سیگنال ورودی برای تحلیل مورد بررسی قرار بگیرد. سپس سیگنال ورودی برای حذف نویز و تقویت سیگنال وارد گام پیش پردازش می شود. اگر نیاز به استخراج ویژگی ها باشد، از یک سری الگوریتم های مختلف مثل تحلیل موجک، استفاده می شود تا مولفه های اصلی به درستی تحلیل شوند.

بخش دیگر مربوط به دسته بندی است. در این بخش با توجه به ویژگی های استخراج شده از سیگنال یک سری دسته بندی ها صورت می گیرد تا تعیین و تشخیص آسان تر شود. در نهایت هم اطلاعات و داده های ارزشمند از داخل سیگنال مورد نظر استخراج می شوند و شاخص درستی در این بین ایجاد خواهد شد.

الگوریتم های پردازش سیگنال

حقیقت این است که پردازش سیگنال بدون الگوریتم های موجود امکانپذیر نیست. مثلاً الگوریتم FFT باعث تحلیل فرکانسی سیگنال ها می شود. یعنی اگر نیاز به تبدیل سیگنال دیجیتال به فضای فرکانس باشد این الگوریتم وارد میدان خواهد شد. نیاز به الگوریتمی است که سیگنال ها را به طور دقیق فیلتر نماید. الگوریتم FIR این کار را انجام می شود. فیلتر خطی بر روی سیگنال کار می کند و این الگوریتم هم در صدد انجام همین روال است.
در پردازش سیگنال، برای تبدیل سیگنال از فضای زمان به فضای فرکانس قطعاً نیاز به الگوریتم مشخصی است بنابراین نمیتوان این کار را با دست خالی انجام داد. در این حالت از الگوریتم Wavelet کمک گرفته می شود. اگر نیاز به فیلتر کردن سیگنال ها باشد و فیلتر غیر خطی مدنظر قرار بگیرد الگوریتم IIR بهترین گزینه خواهد بود. الگوریتم کالمن فیلتر برای پردازش سیگنال و تخمین وضعیت آن مورد استفاده قرار می گیرد.

حوزه های مورد استفاده از پردازش سیگنال

در حوزه مخابراتی برای اینکه تغییر سیگنال و انتقال پیام به مناطق مختلف با دقت بالایی صورت بگیرد از پردازش سیگنال استفاده می شود. در حوزه علم پردازش سیگنال برای طراحی سامانه های راداری و سیستم های تشخیص سونار می توان از پردازش سیگنال استفاده کرد. حتی پردازش صدا یکی از حوزه های مهمی است که می تواند تعریف بارز از پردازش سیگنال محسوب شود. در این حوزه از پردازش سیگنال برای پردازش یک سری صداهای مختلف استفاده می شود و صدای افراد به واسطه الگوریتم هایی که در بخش قبل توضیح داده شده تشخیص داده می شود.
رویکرد تصویربرداری پزشکی در پردازش سیگنال واقعاً تقاضای بیشتری را به خود اختصاص داده است. هرچند که از حوزه های جدید محسوب می شود اما به طور کلی در این حوزه از پردازش سیگنال برای ارسال سیگنال به قسمت های مختلف بدن و دریافت آن استفاده می شود و تصاویر هم قابل مشاهده هستند.

جدیدترین کاربردهای پردازش سیگنال

شاید پردازش سیگنال به نوبه خود بتواند برای سیستم افزایش صوت ناشنوایان بهترین گزینه محسوب شود. طراحی خودکار سیستم های رانندگی برگرفته از صدای انسان را می توان شاخص مهمی در این اصل دانست. حتی اپ هایی که تبدیل صدا به متن برای تایپ دارند دقیقاً وابسته به سیستم پردازش سیگنال دنبال می شوند. شناسایی مولفه های مهم در سیگنال هم می تواند شاخص خوب و قابل توجهی باشد.
پروژه سیگنال پروسسینگ در علوم پایه، سبب می شود تا یک سری اطلاعات از داده های جمع آوری شده در آزمایشات و مشاهدات ارزیابی شوند. مدلسازی علمی توانسته به واسطه پردازش سیگنال قدرتمندتر ظاهر شود. در واقع ایجاد مدل های ریاضی برای توصیف پدیده های فیزیکی و ریاضی بسیار قابل توجه هستند. در شبیه سازی کامپیوتر و کنترل و رباتیک سیستم های خودکار هم می توان از این سیگنال ها استفاده کرد. شناسایی اشیا با استفاده از امواج رادیویی، تعیین موقعیت و مسیر اشیا، طبقه بندی رویدادها بر اساس داده های حسی و پردازش سیگنال های صوتی برای تولید موسیقی نیز بخش مهمی از سیگنال پروسسینگ محسوب می شود.

جمع بندی

پروژه سیگنال پروسسینگ به جمع آوری داده ها در حوزه های مختلف، ارزیابی آنها و در نهایت مدلسازی دقیق کمک می کند. پردازش سیگنال به واسطه الگوریتم های مختلف می تواند در حوزه های کاملاً مهم نقش تقویتی داشته باشد. وجود عملکرد قدرتمند پردازش سیگنال جلوی خطاهای احتمالی به خصوص در فضای سیگنال ناپیوسته را می گیرد. حتی فیلتر کردن برخی سیگنال ها کمک می کند تا کنترل بهتری بر روی کل مجموعه وجود داشته باشد.