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Articulo de referencia

Procesamiento de señales

Transmisión de señales mediante procesamiento electrónico de señales. Los transductores convierten señales de otras formas de onda físicas en formas de onda de corriente o volta...

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Transmisión de señales mediante procesamiento electrónico de señales. Los transductores convierten señales de otras formas de onda físicas en formas de onda de corriente o voltaje eléctrico , que luego se procesan, se transmiten como ondas electromagnéticas , se reciben y se convierten mediante otro transductor a su forma final.
La señal de la izquierda parece ruido, pero la técnica de procesamiento de señales conocida como estimación de densidad espectral (derecha) muestra que contiene cinco componentes de frecuencia bien definidas.

El procesamiento de señales es un subcampo de la ingeniería eléctrica que se centra en el análisis, la modificación y la síntesis de señales , como sonido , imágenes , campos potenciales , señales sísmicas , procesamiento de altimetría y mediciones científicas . [ 1 ] Las técnicas de procesamiento de señales se utilizan para optimizar las transmisiones, la eficiencia del almacenamiento digital , corregir señales distorsionadas, mejorar la calidad subjetiva del vídeo y detectar o identificar componentes de interés en una señal medida. [ 2 ]

Historia

Según Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer , los principios del procesamiento de señales se encuentran en las técnicas clásicas de análisis numérico del siglo XVII. Además, afirman que el perfeccionamiento digital de estas técnicas se halla en los sistemas de control digital de las décadas de 1940 y 1950. [ 3 ]

En 1948, Claude Shannon escribió el influyente artículo « Una teoría matemática de la comunicación », que se publicó en el Bell System Technical Journal . [ 4 ] El artículo sentó las bases para el desarrollo posterior de los sistemas de comunicación de información y el procesamiento de señales para su transmisión. [ 5 ]

El procesamiento de señales maduró y floreció en las décadas de 1960 y 1970, y el procesamiento digital de señales se generalizó con chips procesadores de señales digitales especializados en la década de 1980. [ 5 ]

Definición de una señal

En el procesamiento de señales, una señal se representa como una función del tiempo:incógnita(t){\displaystyle x(t)}, donde esta función es [ 6 ]

  • determinista (entonces se habla de una señal determinista) o
  • un camino(incógnitat)t∈T{\displaystyle (x_{t})_{t\in T}}, una realización de un proceso estocástico(incógnitat)t∈T{\displaystyle (X_{t})_{t\in T}}

Categorías

Cosa análoga

El procesamiento de señales analógicas se aplica a señales que no han sido digitalizadas, como en la mayoría de los sistemas de radio , telefonía y televisión del siglo XX. Esto implica circuitos electrónicos lineales y no lineales. Los primeros son, por ejemplo, filtros pasivos , filtros activos , mezcladores aditivos , integradores y líneas de retardo . Los circuitos no lineales incluyen compresores -expansores , multiplicadores ( mezcladores de frecuencia , amplificadores controlados por voltaje ), filtros controlados por voltaje , osciladores controlados por voltaje y bucles de enganche de fase .

Tiempo continuo

El procesamiento de señales en tiempo continuo se utiliza para señales que varían continuamente en el tiempo y no se dividen en puntos individuales interrumpidos, es decir, muestras .

Los métodos de procesamiento de señales incluyen el dominio del tiempo , el dominio de la frecuencia y el dominio de la frecuencia compleja . Esta tecnología se centra principalmente en el modelado de un sistema continuo lineal invariante en el tiempo , la integral de la respuesta del sistema en estado cero, el establecimiento de la función del sistema y el filtrado en tiempo continuo de señales deterministas. Por ejemplo, en el dominio del tiempo, una señal en tiempo continuoincógnita(t){\displaystyle x(t)}pasando a través de un filtro/sistema lineal invariante en el tiempo denominadoh(t){\displaystyle h(t)}, puede expresarse en la salida como

y(t)=∫−∞∞h(τ)incógnita(t−τ)dτ{\displaystyle y(t)=\int _{-\infty }^{\infty }h(\tau )x(t-\tau )\,d\tau }

En algunos contextos,h(t){\displaystyle h(t)}Se denomina respuesta impulsional del sistema. La operación de convolución descrita anteriormente se realiza entre la entrada y el sistema.

Tiempo discreto

El procesamiento de señales en tiempo discreto se aplica a señales muestreadas, definidas únicamente en puntos discretos en el tiempo, y como tales, están cuantificadas en el tiempo, pero no en magnitud.

El procesamiento de señales analógicas de tiempo discreto es una tecnología basada en dispositivos electrónicos como circuitos de muestreo y retención , multiplexores de división de tiempo analógicos , líneas de retardo analógicas y registros de desplazamiento con retroalimentación analógica . Esta tecnología fue precursora del procesamiento de señales digitales (véase más adelante) y todavía se utiliza en el procesamiento avanzado de señales de gigahercios. [ 7 ]

El concepto de procesamiento de señales en tiempo discreto también se refiere a una disciplina teórica que establece una base matemática para el procesamiento digital de señales, sin tener en cuenta el error de cuantificación .

Digital

El procesamiento digital de señales consiste en el procesamiento de señales muestreadas digitalizadas en tiempo discreto. Este procesamiento se realiza mediante computadoras de propósito general o circuitos digitales como ASIC , matrices de puertas programables en campo (FPGA) o procesadores de señales digitales especializados . Las operaciones aritméticas típicas incluyen operaciones de punto fijo y punto flotante , con valores reales y complejos, multiplicación y suma. Otras operaciones típicas compatibles con el hardware son los búferes circulares y las tablas de búsqueda . Ejemplos de algoritmos son la transformada rápida de Fourier (FFT), el filtro de respuesta de impulso finito (FIR), el filtro de respuesta de impulso infinito (IIR) y filtros adaptativos como los filtros de Wiener y Kalman .

No lineal

El procesamiento de señales no lineales implica el análisis y procesamiento de señales producidas por sistemas no lineales y puede realizarse en los dominios del tiempo, la frecuencia o el espacio-tiempo. [ 8 ] [ 9 ] Los sistemas no lineales pueden producir comportamientos altamente complejos, incluyendo bifurcaciones , caos , armónicos y subarmónicos , que no pueden producirse ni analizarse utilizando métodos lineales.

El procesamiento de señales polinómicas es un tipo de procesamiento de señales no lineales, donde los sistemas polinómicos pueden interpretarse como extensiones conceptualmente directas de los sistemas lineales al caso no lineal. [ 10 ]

Estadístico

El procesamiento estadístico de señales es un enfoque que trata las señales como procesos estocásticos , utilizando sus propiedades estadísticas para realizar tareas de procesamiento de señales. [ 11 ] Las técnicas estadísticas se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, se puede modelar la distribución de probabilidad del ruido que se produce al fotografiar una imagen y construir técnicas basadas en este modelo para reducir el ruido en la imagen resultante.

Gráfico

El procesamiento de señales en grafos generaliza las tareas de procesamiento de señales a señales que residen en dominios no euclidianos cuya estructura puede ser capturada por un grafo ponderado. [ 12 ] El procesamiento de señales en grafos presenta varios puntos clave, como técnicas de muestreo de señales, [ 13 ] técnicas de recuperación [ 14 ] y técnicas variables en el tiempo. [ 15 ] El procesamiento de señales en grafos se ha aplicado con éxito en el campo del procesamiento de imágenes, la visión por computadora [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] y la detección de anomalías de sonido. [ 19 ]

Campos de aplicación

Procesamiento de señales sísmicas

En los sistemas de comunicación, el procesamiento de señales puede ocurrir en:

Dispositivos típicos

Métodos matemáticos aplicados

Véase también

Referencias

  1. ↑ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (agosto de 2016). "Clasificación de sonidos pulmonares mediante características estadísticas basadas en cepstrales". Computers in Biology and Medicine . 75 (1): 118– 129. doi : 10.1016/j.compbiomed.2016.05.013 . PMID 27286184 . 
  2. ↑ Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer (1989). Procesamiento de señales en tiempo discreto . Prentice Hall. pág. 1. ISBN  0-13-216771-9.
  3. ↑ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Procesamiento digital de señales . Prentice Hall . pág. 5. ISBN  0-13-214635-5.
  4. ↑ "Una teoría matemática de la comunicación: la revolución CHM" . Historia de la informática . Consultado el 13 de mayo de 2019 .
  5. 1 2 Cincuenta años de procesamiento de señales: La Sociedad de Procesamiento de Señales del IEEE y sus tecnologías, 1948–1998 (PDF) . La Sociedad de Procesamiento de Señales del IEEE. 1998. Archivado del original (PDF) el 4 de marzo de 2016.
  6. ↑ Berber, S. (2021). Sistemas de comunicación discretos. Reino Unido: Oxford University Press., página 9, https://books.google.com/books?id=CCs0EAAAQBAJ&pg=PA9
  7. ↑ "Circuitos y sistemas de microondas y ondas milimétricas" . Archivado del original el 29/10/2020 . Consultado el 20/10/2024 .
  8. 1 2 Billings, SA (2013). Identificación de sistemas no lineales: métodos NARMAX en los dominios de tiempo, frecuencia y espacio-temporal . Wiley. ISBN 978-1-119-94359-4.
  9. ^ Slavinska, J.; Ourmazd, A.; Giannakis, D. (2018). "Un nuevo enfoque para el procesamiento de señales de datos espaciotemporales". Taller de procesamiento de señales estadístico (SSP) IEEE 2018 . IEEE Xplorar. págs. 338– 342. doi : 10.1109/SSP.2018.8450704 . ISBN  978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144 . 
  10. ↑ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (mayo de 2000). Procesamiento de señales polinomiales . Wiley. ISBN 978-0-471-03414-8.
  11. 1 2 Scharf, Louis L. (1991). Procesamiento estadístico de señales: detección, estimación y análisis de series temporales . Boston : Addison–Wesley . ISBN 0-201-19038-9OCLC 61160161​​ 
  12. ↑ Ortega, A. (2022). Introducción al procesamiento de señales gráficas . Cambridge : Cambridge University Press . ISBN 9781108552349.
  13. ↑ Tanaka, Y.; Eldar, Y. (2020). "Muestreo generalizado en grafos con subespacio y suavizado a priori". IEEE Transactions on Signal Processing . 68 : 2272–2286 . arXiv : 1905.04441 . Bibcode : 2020ITSP...68.2272T . doi : 10.1109/TSP.2020.2982325 .
  14. ↑ Fascista, A.; Coluccia, A.; Ravazzi, C. (2024). "Reconstrucción de señales gráficas bajo ruido heterogéneo mediante muestreo adaptativo con conciencia de la incertidumbre y clasificación suave". IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks . 10 : 277–293 . Bibcode : 2024ITSIP..10..277F . doi : 10.1109/TSIPN.2024.3375593 .
  15. ↑ Giraldo, J.; Mahmood, A.; Garcia-Garcia, B.; Thanou, D.; Bouwmans, T. (marzo de 2022). "Reconstrucción de señales gráficas variables en el tiempo mediante la suavidad de Sobolev". IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks . 8 : 201–214 . arXiv : 2207.06439 . Bibcode : 2022ITSIP...8..201G . doi : 10.1109/TSIPN.2022.3156886 .
  16. ↑ Giraldo, J.; Bouwmans, T. (octubre de 2020). «Sustracción de fondo semisupervisada de vídeos no vistos: minimización de la variación total de las señales gráficas». 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) . págs. 3224–3228 . doi : 10.1109/ICIP40778.2020.9190887 . ISBN  978-1-7281-6395-6.
  17. ↑ Giraldo, J.; Bouwmans, T. (2020). "GraphBGS: Sustracción de fondo mediante la recuperación de señales de grafos". 25.ª Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones (ICPR) de 2020. págs. 6881–6888 . arXiv : 2001.06404 . doi : 10.1109/ICPR48806.2021.9412999 . ISBN  978-1-7281-8808-9.
  18. ↑ Giraldo, J.; Javed, S.; Sultana, M.; Jung, S.; Bouwmans, T. (febrero de 2021). «El campo emergente del procesamiento de señales gráficas para la segmentación de objetos en movimiento» . Fronteras de la visión por computadora . Comunicaciones en ciencias de la computación e información. Vol. 1405. págs. 31–45 . doi : 10.1007/978-3-030-81638-4_3 . ISBN   978-3-030-81637-7.
  19. ↑ Mnasri, Zied; Giraldo, Jhony H.; Bouwmans, Thierry (2024). "Detección de sonido anómalo para vigilancia vial basada en procesamiento de señales gráficas" . 32.ª Conferencia Europea de Procesamiento de Señales (EUSIPCO) de 2024. pp. 161–165 . doi : 10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715291 . ISBN  978-9-4645-9361-7.
  20. ↑ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (septiembre de 2020). "Optimización de un banco de filtros basado en datos para la verificación automática de locutores". Procesamiento de señales digitales . 104 102795. arXiv : 2007.10729 . Bibcode : 2020DSP...10402795S . doi : 10.1016/j.dsp.2020.102795 . S2CID 220665533 . 
  21. ↑ Anastassiou, D. (2001). "Procesamiento de señales genómicas". IEEE Signal Processing Magazine . 18 (4). IEEE: 8– 20. Bibcode : 2001ISPM...18....8A . doi : 10.1109/79.939833 .
  22. ↑ Telford, William Murray; Geldart, LP; Sheriff, Robert E. (1990). Geofísica aplicada . Cambridge University Press . ISBN 978-0-521-33938-4.
  23. ↑ Reynolds, John M. (2011). Introducción a la geofísica aplicada y ambiental . Wiley-Blackwell . ISBN 978-0-471-48535-3.
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  25. ↑ Shlomo Engelberg (8 de enero de 2008). Procesamiento digital de señales: un enfoque experimental . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
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  30. ↑ Steven B. Damelin; Willard Miller, Jr. (2012). Las matemáticas del procesamiento de señales . Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-01322-3.
  31. ↑ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). Optimización convexa en el procesamiento de señales y comunicaciones . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-76222-9.

Lecturas adicionales

  • Byrne, Charles (2014). Procesamiento de señales: un enfoque matemático . Taylor & Francis . doi : 10.1201/b17672 . ISBN 9780429158711.
  • P Stoica, R Moses (2005). Análisis espectral de señales (PDF) . NJ: Prentice Hall.
  • Papoulis, Athanasios (1991). Probabilidad, variables aleatorias y procesos estocásticos (tercera  ed.). McGraw-Hill. ISBN 0-07-100870-5.
  • Ali H. Sayed , Filtros adaptativos, Wiley, NJ, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5.
  • Thomas Kailath , Ali H. Sayed y Babak Hassibi , Estimación lineal, Prentice-Hall, NJ, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4.
  • Procesamiento de señales para comunicaciones : libro de texto gratuito en línea de Paolo Prandoni y Martin Vetterli (2008).
  • Guía para científicos e ingenieros sobre el procesamiento digital de señales : libro de texto gratuito en línea de Stephen Smith.
  • Julius O. Smith III: Procesamiento espectral de señales de audio – libro de texto gratuito en línea
  • Sitio web de procesamiento de señales gráficas : sitio web gratuito en línea de Thierry Bouwmans (2025)