Quali sono le fasi dell’elaborazione del segnale?

L’elaborazione del segnale prevede diverse fasi che possono variare a seconda dell’applicazione specifica e della natura dei segnali elaborati:

1. Acquisizione: questo passaggio prevede la cattura o l’acquisizione del segnale grezzo dalla sorgente. Nell’elaborazione del segnale analogico, ciò può coinvolgere sensori, trasduttori o altri dispositivi che convertono i fenomeni fisici in segnali elettrici. Nell’elaborazione del segnale digitale (DSP), l’acquisizione comporta in genere il campionamento del segnale analogico a intervalli regolari utilizzando convertitori analogico-digitali (ADC) per ottenere una rappresentazione digitale.
2. Preelaborazione: la preelaborazione include il filtraggio e il condizionamento del segnale acquisito per rimuovere rumore, artefatti o distorsioni indesiderati che potrebbero essere stati introdotti durante l’acquisizione o la trasmissione. Tecniche di filtraggio come filtri passa-basso, passa-alto, passa-banda o notch vengono comunemente utilizzate per attenuare o far passare selettivamente determinate frequenze del segnale.
3. Estrazione delle caratteristiche: in molte applicazioni di elaborazione del segnale, l’estrazione delle caratteristiche è fondamentale per identificare caratteristiche o modelli rilevanti nel segnale. Questa fase prevede l’analisi del segnale preelaborato per estrarre caratteristiche o parametri specifici rilevanti per gli obiettivi dell’applicazione. Ad esempio, nel riconoscimento vocale, l’estrazione delle caratteristiche può comportare l’estrazione di caratteristiche spettrali come i coefficienti di frequenza mel CEPSstral (MFCC).
4. Elaborazione e analisi: questa fase prevede l’applicazione di algoritmi matematici, trasformazioni o operazioni alle caratteristiche estratte o all’intero segnale. Nell’elaborazione del segnale digitale, ciò include tipicamente operazioni come trasformate di Fourier, convoluzione, correlazione, analisi statistica o algoritmi di apprendimento automatico a seconda dei requisiti dell’applicazione.
5. Post-elaborazione: la post-elaborazione include ulteriore filtraggio, miglioramento o modifica del segnale elaborato per ottenere le caratteristiche di uscita desiderate. Questa fase può comportare l’applicazione di operazioni inverse per ricostruire o perfezionare il segnale, l’applicazione di cicli di feedback per l’elaborazione adattiva o la preparazione del segnale per un’ulteriore trasmissione o archiviazione.

Il processo di elaborazione del segnale si riferisce generalmente alla manipolazione sistematica, all’analisi e all’interpretazione dei segnali per estrarre informazioni utili o raggiungere obiettivi specifici. Comprende una gamma di tecniche e metodologie adatte a diversi tipi di segnali e applicazioni, dall’elaborazione di audio e immagini alle telecomunicazioni, all’ingegneria biomedica e alla ricerca scientifica.

L’elaborazione del segnale digitale (DSP) prevede passaggi specifici che sfruttano tecniche e algoritmi digitali per elaborare i segnali rappresentati come sequenze di cifre binarie (bit):

1. Rappresentazione digitale: il segnale analogico viene campionato a intervalli regolari per convertirlo in un segnale digitale a tempo discreto utilizzando la conversione analogico-digitale (ADC). Questo passaggio prevede la selezione di una frequenza di campionamento appropriata per garantire una rappresentazione accurata del segnale analogico originale.
2. Filtro digitale: i filtri digitali vengono applicati al segnale digitale per manipolarne la risposta in frequenza o rimuovere rumore e artefatti indesiderati. Le tecniche di filtraggio digitale includono filtri a risposta impulsiva (FIR), filtri a risposta impulsiva infinita (IIR) e filtri adattativi, a seconda dei requisiti applicativi per la selettività di frequenza e la risposta di fase.
3. Trasformazione: tecniche di trasformazione del segnale come trasformate di Fourier, trasformate wavelet o trasformate Z vengono utilizzate per convertire il segnale tra rappresentazioni nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza. Queste trasformazioni facilitano l’analisi, il filtraggio e l’interpretazione delle caratteristiche del segnale in diversi domini.
4. Implementazione dell’algoritmo: gli algoritmi di elaborazione del segnale digitale sono implementati per eseguire compiti specifici come analisi del segnale, modulazione, demodulazione, codifica, decodifica o riconoscimento di pattern. Questi algoritmi possono comportare operazioni matematiche, analisi statistiche, modellazione di segnali o tecniche di apprendimento automatico a seconda del dominio di applicazione.
5. Ricostruzione dell’output: dopo l’elaborazione, il segnale digitale può essere sottoposto a ricostruzione o sintesi per convertirlo in forma analogica utilizzando la conversione digitale-analogica (DAC). Questo passaggio garantisce che il segnale elaborato possa essere inviato a dispositivi o sistemi analogici per un ulteriore utilizzo o trasmissione.

L’elaborazione del segnale audio prevede passaggi specifici adatti alla manipolazione e al miglioramento dei segnali audio, comunemente utilizzati nella produzione musicale, nelle telecomunicazioni, nelle applicazioni multimediali e nel riconoscimento vocale:

1. Campionamento e quantizzazione: i segnali audio analogici vengono campionati a intervalli regolari e quantizzati in valori digitali discreti utilizzando ADC, garantendo una rappresentazione accurata della forma d’onda analogica originale in forma digitale.
2. Filtraggio ed equalizzazione: i segnali audio vengono sottoposti a processi di filtraggio per regolare la loro risposta in frequenza utilizzando equalizzatori (EQS) e processori di gamma dinamica come compressori e limitatori. Questi processi modellano il timbro, la chiarezza e l’equilibrio dei segnali audio per ottenere le caratteristiche audio desiderate.
3. Elaborazione degli effetti: i processori di effetti audio vengono applicati per modificare il suono dei segnali audio, inclusi riverbero, ritardo, effetti di modulazione (coro, volo), spostamento del tono ed elaborazione spaziale. Questi effetti migliorano la creatività e il realismo nella produzione audio, creando profondità spaziale e consistenza nelle registrazioni audio.
4. Compressione e codifica: i segnali audio possono essere compressi utilizzando codec audio per ridurre le dimensioni del file o la larghezza di banda trasmessa preservando la qualità percettiva. Le tecniche di codifica come la modulazione del codice a impulsi (PCM) o la codifica audio avanzata (AAC) forniscono archiviazione, trasmissione e riproduzione efficienti di segnali audio digitali.
5. Decodifica e riproduzione: i segnali audio elaborati vengono decodificati dalla forma digitale a quella analogica utilizzando il DACS per la riproduzione tramite altoparlanti o cuffie. Questo passaggio ricostruisce la forma d’onda analogica originale da campioni digitali, garantendo una riproduzione accurata del segnale audio elaborato con alta fedeltà e chiarezza.