Die Signalverarbeitung umfasst mehrere Schritte, die je nach spezifischer Anwendung und Art der zu verarbeitenden Signale variieren können:
- Erfassung: Dieser Schritt umfasst die Erfassung oder Erfassung des Rohsignals von der Quelle. Bei der analogen Signalverarbeitung kann es sich hierbei um Sensoren, Wandler oder andere Geräte handeln, die physikalische Phänomene in elektrische Signale umwandeln. Bei der digitalen Signalverarbeitung (DSP) umfasst die Erfassung typischerweise das Abtasten des analogen Signals in regelmäßigen Abständen mithilfe von Analog-Digital-Wandlern (ADCs), um eine digitale Darstellung zu erhalten.
- Vorverarbeitung: Die Vorverarbeitung umfasst das Filtern und Konditionieren des erfassten Signals, um unerwünschtes Rauschen, Artefakte oder Verzerrungen zu entfernen, die möglicherweise während der Erfassung oder Übertragung eingeführt wurden. Filtertechniken wie Tiefpass-, Hochpass-, Bandpass- oder Kerbfilter werden üblicherweise verwendet, um bestimmte Signalfrequenzen selektiv zu dämpfen oder durchzulassen.
- Merkmalsextraktion: In vielen Signalverarbeitungsanwendungen ist die Merkmalsextraktion von entscheidender Bedeutung, um relevante Merkmale oder Muster im Signal zu identifizieren. Dieser Schritt umfasst die Analyse des vorverarbeiteten Signals, um spezifische Merkmale oder Parameter zu extrahieren, die für die Anwendungsziele relevant sind. Bei der Spracherkennung kann die Merkmalsextraktion beispielsweise die Extraktion spektraler Merkmale wie CEPSstral Mel-Frequency Coefficients (MFCC) umfassen.
- Verarbeitung und Analyse: In diesem Schritt werden mathematische Algorithmen, Transformationen oder Operationen auf die extrahierten Merkmale oder das gesamte Signal angewendet. In der digitalen Signalverarbeitung umfasst dies je nach Anwendungsanforderungen typischerweise Operationen wie Fourier-Transformationen, Faltung, Korrelation, statistische Analysen oder maschinelle Lernalgorithmen.
- Nachbearbeitung: Die Nachbearbeitung umfasst die weitere Filterung, Verbesserung oder Modifikation des verarbeiteten Signals, um die gewünschten Ausgangseigenschaften zu erreichen. Dieser Schritt kann die Anwendung inverser Operationen zur Rekonstruktion oder Verfeinerung des Signals, die Anwendung von Rückkopplungsschleifen zur adaptiven Verarbeitung oder die Vorbereitung des Signals für die weitere Übertragung oder Speicherung umfassen.
Der Prozess der Signalverarbeitung bezieht sich im Allgemeinen auf die systematische Manipulation, Analyse und Interpretation von Signalen, um nützliche Informationen zu extrahieren oder bestimmte Ziele zu erreichen. Es umfasst eine Reihe von Techniken und Methoden, die für verschiedene Arten von Signalen und Anwendungen geeignet sind, von Audio- und Bildverarbeitung bis hin zu Telekommunikation, biomedizinischer Technik und wissenschaftlicher Forschung.
Die digitale Signalverarbeitung (DSP) umfasst spezifische Schritte, die digitale Techniken und Algorithmen nutzen, um Signale zu verarbeiten, die als Folgen von Binärziffern (Bits) dargestellt werden:
- Digitale Darstellung: Das analoge Signal wird in regelmäßigen Abständen abgetastet, um es mithilfe der Analog-Digital-Wandlung (ADC) in ein zeitdiskretes digitales Signal umzuwandeln. Dieser Schritt beinhaltet die Auswahl einer geeigneten Abtastrate, um eine genaue Darstellung des ursprünglichen analogen Signals sicherzustellen.
- Digitale Filterung: Digitale Filter werden auf das digitale Signal angewendet, um dessen Frequenzgang zu manipulieren oder unerwünschtes Rauschen und Artefakte zu entfernen. Zu den digitalen Filtertechniken gehören Impulsantwortfilter (FIR), unendliche Impulsantwortfilter (IIR) und adaptive Filter, abhängig von den Anwendungsanforderungen an Frequenzselektivität und Phasengang.
- Transformation: Signaltransformationstechniken wie Fourier-Transformationen, Wavelet-Transformationen oder Z-Transformationen werden verwendet, um das Signal zwischen Zeitdomänen- und Frequenzdomänendarstellungen umzuwandeln. Diese Transformationen erleichtern die Analyse, Filterung und Interpretation von Signaleigenschaften in verschiedenen Bereichen.
- Algorithmusimplementierung: Digitale Signalverarbeitungsalgorithmen werden implementiert, um bestimmte Aufgaben wie Signalanalyse, Modulation, Demodulation, Kodierung, Dekodierung oder Mustererkennung auszuführen. Diese Algorithmen können je nach Anwendungsbereich mathematische Operationen, statistische Analysen, Signalmodellierung oder Techniken des maschinellen Lernens umfassen.
- Ausgaberekonstruktion: Nach der Verarbeitung kann das digitale Signal einer Rekonstruktion oder Synthese unterzogen werden, um es mithilfe der Digital-Analog-Umwandlung (DAC) in eine analoge Form umzuwandeln. Dieser Schritt stellt sicher, dass das verarbeitete Signal zur weiteren Verwendung oder Übertragung an analoge Geräte oder Systeme ausgegeben werden kann.
Die Audiosignalverarbeitung umfasst spezifische Schritte, die zur Manipulation und Verbesserung von Audiosignalen geeignet sind und häufig in der Musikproduktion, Telekommunikation, Multimedia-Anwendungen und Spracherkennung verwendet werden:
- Abtastung und Quantisierung: Analoge Audiosignale werden in regelmäßigen Abständen abgetastet und mithilfe von ADCs in diskrete digitale Werte quantisiert, wodurch eine genaue Darstellung der ursprünglichen analogen Wellenform in digitaler Form gewährleistet wird.
- Filterung und Entzerrung: Audiosignale durchlaufen Filterprozesse, um ihren Frequenzgang mithilfe von Equalizern (EQS) und Dynamikbereichsprozessoren wie Kompressoren und Limitern anzupassen. Diese Prozesse formen die Klangfarbe, Klarheit und Ausgewogenheit von Audiosignalen, um die gewünschten Audioeigenschaften zu erreichen.
- Effektverarbeitung: Audioeffektprozessoren werden eingesetzt, um den Klang von Audiosignalen zu modifizieren, einschließlich Hall, Verzögerung, Modulationseffekten (Chorus, Flight), Tonhöhenverschiebung und räumlicher Verarbeitung. Diese Effekte steigern die Kreativität und den Realismus bei der Audioproduktion und sorgen für räumliche Tiefe und Textur bei Tonaufnahmen.
- Komprimierung und Codierung: Audiosignale können mithilfe von Audio-Codecs komprimiert werden, um die Dateigröße oder die übertragene Bandbreite zu reduzieren und gleichzeitig die Wahrnehmungsqualität beizubehalten. Codierungstechniken wie Pulse Code Modulation (PCM) oder Advanced Audio Coding (AAC) ermöglichen eine effiziente Speicherung, Übertragung und Wiedergabe digitaler Audiosignale.
- Dekodierung und Wiedergabe: Verarbeitete Audiosignale werden mithilfe von DACs von der digitalen in die analoge Form dekodiert, um sie über Lautsprecher oder Kopfhörer wiederzugeben. Dieser Schritt rekonstruiert die ursprüngliche analoge Wellenform aus digitalen Samples und gewährleistet so eine genaue Wiedergabe des verarbeiteten Audiosignals mit hoher Wiedergabetreue und Klarheit.