Processamento digital de sinal Sistemas de tempo real

Processamento digital de sinal Sistemas de tempo real

Definições • Sinal “Uma quantidade física detectável ou impulso pelo qual são transmitidas informações ou mensagens” New Collegiate Dictionary

Definições • Sinal – Quantidades físicas – Mensuráveis – Contém informações – Todos são analógicos

Sinal digital Sinais analógicos sendo condicionados e formados em um dígito.

Processamento digital de sinal Um sinal analógico é convertido na forma binária por um serviço conhecido como conversor analógico digital Sinal digital = (representação binária) sinal analógico Manipulação aritmética por um processador digital de sinal

Extrair informação • Informação existente nas formas: – Amplitude do sinal (absoluta ou relativa) – Frequência – Fase – Ou relacionamento temporal com outros sinais

Transmissão de informação • Exemplos – FDMA (acesso múltiplo por divisão de freqüência) • Transmissão de sinais de voz. – TDMA (acesso múltiplo por divisão de tempo) • Representação do sinal de voz por sinal digital. – Canais de voz são multiplexados no tempo

Compressão de dados • Compressão da freqüência do sinal (sem perdas de dados) • Transmissão em pequenas taxas de dados • Vantagens: – Redução da largura de banda do canal

Micro-conversores • Precisões analógicas, ADCs, DACs, microcontrolador e memória Flash em um mesmo chip. • Exemplo: – Estudo de dados industriais para controle do processo de produção

Ruídos • Recuperação do sinal – Filtros – Autocorrelações – convolução

Geração de sinal analógico • Sinal analógico (sinal do mundo real) – Com uso de DACs e DSP

Processamento de sinais • DSP • ASP (processamento de sinal analógico) • MSP (processamento de sinal misto) – Implementado por: • Circuito impresso • Micro-circuito híbrido • Ou circuito integrado • VLSI – processamento digital e analógico no mesmo chip

Amostragem de sinal Sistemas de Amostragem, Problemas e Erros comuns

Sistemas de Amostragem de Sinal • Etapas Fundamentais – – – Filtragem Conversão A/D Processamento Conversão D/A Reconstituição do Sinal

Problemas na amostragem • Ruídos – Térmico, Shot, Rosa, Branco • Aliasing – famostr < 2*fsinal – Perder as características do sinal original

Captura do Sinal • Sinais reais possuem componentes de alta frequência indesejáveis – Filtros • Teorema de Nyquist – famostr > 2*fsinal • Intervalo de amostragem constante – Quanto maior a frequência de amostragem, mais precisa é a representação do sinal original

Erros de amostragem • Erro de Off-set – Tensão constante que o circuito aplica a todas as medições • Erro de Ganho – Diferentes ganhos ao longo do tempo – Não-linearidade dos componentes eletrônicos

Captura de Informação • Próximas Etapas – Quantização – Codificação

Conversão A/D - Introdução • DSP´s trabalham, de alguma forma, com sinais existentes na natureza • Como sabemos, estes sinais são analógicos. . . • Ex: Intensidade luminosa, intensidade sonora. . . • Logo, a primeira coisa a ser feita é converter tais sinais para o formato digital

Conversão A/D (2)

Conversão A/D (3) • É realizado através das seguintes etapas: • Transdução • Anti-aliasing • Amostragem • Quantização • Codificação

Conversão A/D (4)- Transdução • O transdutor é um dispositivo eletromagnético que tem a função de converter fenômenos em sinais elétricos de tensão e corrente • Ex: Transdutor de pressão (converte pressão em sinal de corrente)

Conversão A/D (5)- Aliasing A amostragem acima pode gerar duas senóides diferentes • Aliasing é um efeito que faz com que dois sinais se tornem indistinguíveis no processo de amostragem • Ocorre quando um sinal é amostrado a uma taxa menor do que deveria (Fa > 2 Fmax) • Para corrigir esse efeito, é usado um filtro anti-aliasing (passa-baixa), remove as partes do sinal com frequências baixas que poderiam corromper o sinal convertido

Conversão A/D (6)Amostragem • A saída do amostrador varia apenas em intervalos discretos de tempo, assumindo o valor do sinal de entrada naquele momento • Entre estes intervalos, qualquer variação no sinal de entrada é ignorado

Conversão A/D (7)Quantização e Codificação • O processo de quantização é caracterizado por aproximar cada saída do amostrador em um valor discreto, definido por um certo número N de bits • Após a quantização, cada amostra quantizada é representada por uma palavra de código

Análise de Fourier para DSP´s • A análise de Fourier consiste de uma série de técnicas matemáticas para decomposição de sinais em senóides • A única ferramenta de Fourier que pode ser usada em DSP´s é a transformada discreta de Fourier (DFT) • As análises são baseadas na premissa de qualquer sinal periódico pode ser construído como a soma de um certo número de senos e co-senos.

Análise de Fourier para DSP´s(2) • No caso de DSP´s, o sinal é amostrado em intervalos discretos • Para a análise deste sinal, deve ser aplicada a transformada discreta de Fourier • N é a taxa de amostragem • k é a ordem da amostra • Rn e W são definidos por

Conversão D/A - Introdução Um sistema que aceita uma palavra digital como entrada e traduz ou converte o valor recebido para uma voltagem ou corrente analógicas proporcionais à entrada é chamado de Conversor digital-analógico ("D/A converter" ou DAC).

Conversão D/A - Aplicação • O sinal digitalizado recebido é processado e, na maioria das vezes, será utilizado para atuar sobre o circuito analógico que gerou o sinal original ou até mesmo sobre outro circuito. • Um sinal na forma digital, para ser processado por um bloco funcional analógico, deve ser previamente convertido (ou reconvertido) para a forma analógica equivalente.

Conversão D/A - Exemplo Escutar música através de um CD 1. 2. 3. 4. 5. Dados armazenados de forma digital Áudio é um sinal analógico Transmissão no formato digital(Imune a ruídos) Conversão D/A no dispositivo Conversão em ondas sonoras

Conversão D/A – O que viabilizou? O ponto chave que proporcionou a criação de dispositivos que utilizam conversores D/A foi a criação de filtros. Especificamente filtros passa-baixa.

Conversão D/A – Filtro Passa-Baixa Analogamente

Conversão D/A – Filtro de reconstrução • Filtro passa-baixo • Usados geralmente após a conversão D/A • Eliminar réplicas do sinal em múltiplos inteiros da frequência de conversão

Filtros Eletrônicos • O que são? – Circuitos eletrônicos AC – Capazes de realizar operações sobre sinais elétricos – Atenuam componentes indesejadas do sinal de entrada ou intensificam as componentes desejadas

Filtros Eletrônicos • Onde são usados? – Aparelhos de som • Aumento da qualidade do som • Diminuição dos gastos com energia elétrica – Equalizadores de áudio • Ajuste da amplitude de determinadas faixas de freqüência do sinal de áudio • Adaptam o som ao gosto dos ouvintes e às propriedades acústicas do local onde o som é reproduzido

Filtros Eletrônicos • Onde são usados? – Redes de pares trançados – Circuitos de potência – Filtros adaptativos • • • Anulação de eco em modens Anulação de ruído Reconhecimento de voz Celulares TV-Digital, TV a cabo, etc. . .

Filtros Eletrônicos • Tipos – Passivos X Ativos – Analógicos X Digitais – Tempo-discreto X Tempo-contínuo – Linear X Não-linear – IIR X FIR

Filtros Eletrônicos • Passivos X Ativos – Passivos • Contêm apenas elementos passivos, ou seja, que não exigem alimentação externa para o seu funcionamento • Elementos utilizados: – Indutores – Capacitores – Resistores • Circuitos do tipo RC, RL ou RLC

Filtros Eletrônicos • Passivos X Ativos – Ativos • Contêm elementos ativos, ou seja, elementos que exigem alimentação externa • Elementos utilizados: – Amplificadores Operacionais

Filtros Eletrônicos • Analógicos X Digitais – Analógicos • Feitos a partir de componentes eletrônicos (capacitores, resistores) • Menor precisão • Fase não linear • Flutuações decorrentes de variações dos componentes • Dificuldade em se implementar filtros adaptativos • Difíceis de serem simulados e implementados • Filtros analógicos requeridos para altas freqüências e para filtros de anti-aliasing • Não há a necessidade de ADC, DAC ou DSP

Filtros Eletrônicos • Analógicos X Digitais – Digitais • • Programáveis Alta precisão Suportam baixas freqüências Fase Linear (FIR Filters) Não há flutuações Flexíveis, filtros adaptativos Fácil simulação e implementação Computação deve ser completada mais rapidamente que o período de amostragem – Limitações de tempo-real • Requerem ADC, DAC e DSP de alta performance

Filtros Eletrônicos • Tempo-discreto X Tempo-contínuo

Filtros Eletrônicos • Linear X Não-linear – Linear • Aplica um operador linear a um sinal de entrada variante no tempo • Largamente utilizados nas engenharias eletrônica e mecânica e também em diversos outros campos • Existem vários tipos de filtros lineares utilizados para diversos propósitos diferentes

Tipos de Filtros Lineares • Passa-baixas – Freqüências abaixo da freqüência de corte • Passa-altas – Freqüências acima da freqüência de corte • Passa-faixa – Passagem de uma faixa de frequências • Rejeita-faixa – Passagem de todas as frequências fora de uma certa faixa • Passa-tudo – Passagem de todas as frequências, alterando a relação de fase entre elas • Filtro de corte – Rejeita-faixa que atua em uma faixa limitada de frequências

Filtros Eletrônicos • Linear X Não-linear – Não-linear • De difícil implementação • Praticamente todos os problemas da engenharia podem ser aproximados por uma modelagem linear – Tratamento matemático mais simples

Filtros Eletrônicos • IIR X FIR – IIR (Infinite Impulse Response) • Filtros cuja função de resposta ao impulso é nãonegativa durante um período de tempo infinito • Implementações mais comuns – – Filtro Bessel Filtro Butterworth Filtro Chebyshev Filtro elíptico (filtro de Cauer)

Filtros Eletrônicos • IIR X FIR – FIR (Finite Impulse Response) • Filtros cuja resposta ao impulso tende a zero em determinado momento

Exemplos de filtros digitais • Filtro de ganho unitário: – y[n] = x[n] • Filtro de ganho: – y[n] = Kx[n] • Filtro de atraso: – y[n] = x[n-1] • Diferenciador – y[n] = x[n] – x[n-1]

Filtros Analógicos • Limitações – Possíveis flutuações da resposta dos componentes passivos em função da temperatura e do tempo – Instabilidade comportamental dos componentes ativos (Op-amps) – Complexidade de implementação e manutenção – Baixa adaptabilidade – Não atingem os requisitos de performance desejados para solucionar certos problemas • Ex. : – Inviabilidade de se implementar um circuito com 100 indutores!

Filtros Digitais • Filtros eletrônicos que realizam operações matemáticas digitais • Por que utilizar? – Muito mais poderosos – Baixo custo de implementação – Mais fáceis de serem implementados – Fortemente adaptáveis • Filtros adaptativos • As características de um filtro digital podem ser facilmente modificadas através de software

Filtros Digitais • Aplicações

Filtros Digitais • Filtros Adaptativos

Filtros Digitais • Filtros Adaptativos

Hardware DSP • Processamento Digital de Sinais possui restrições que o hardware deve ser capaz de solucionar – Realização de operações matemáticas rapidamente – Conhecimento do tempo de execução de cada instrução • Microcontroladores x Microprocessadores x Processadores Digitais de Sinais (DSPs) – DSPs são otimizados para processar sinais em tempo real no contexto da aplicação

Processadores Digitais de Sinais • Capacidade de realizar operações matemáticas rapidamente, sobretudo a soma de produtos (dot product) – Aritmética rápida – Precisão estendida – Fetch de 2 operandos – Buffer circular – Loop de Overhead em Zeros

Manipulação de Números • Ponto fixo – 16 bits, possibilitando 65. 536 valores – 1. 15 ou 0. 16 – Pouco preciso • Ponto Flutuante – 32 bits – IEEE-754: – Boa precisão

Família ADSP-21 xx • 16 -Bits • Ponto fixo • Arquitetura Harvard Modificada – Instruções e dados na memória de programa • Alto nível de paralelismo – Arquitetura flexível – Amplo conjunto de instruções

Família ADSP-21 xx

Ciclo de Desenvolvimento de um DSP 1. Descrição da arquitetura do sistema 2. Geração do código do DSP 3. Depuração em simuladores ou placas de desenvolvimento 4. Geração do código de boot do sistema

Interfaces para o DSP • Paralela – Periféricos mapeados em memória • Serial – Uso da porta serial e registradores de acesso direto • Principais periféricos – Conversor digital analógico – Conversor analógico digital

Interface paralela • DSP e DAC/ADC – Maior complexidade • São usados vários sinais de controle – Uso de periféricos mapeado em memória • Dados são enviados diretamente para a memória • Na maioria dos casos é necessário estados de espera, programáveis através do software

Interface paralela • Exemplo:

Interface serial • Interface mais simples para os periféricos • Reduz significativamente o barramento de dados • Transmissão e recepção separados para cada porta • Clock da comunicação gerada internamente

Interface serial • Exemplo:

Aplicações dos DSPs

Processamento de áudio • Processamentos das representações do som • Representações podem ser analógicas ou digitais • Tratamento de sinais de áudio com foco nas regiões onde os sinais são audíveis (escutáveis)

Compressão de áudio • Compressão de dados de áudio – Redução no tamanho dos dados gravados – Exemplos: CDs, MP 3, etc. • Compressão de nível de áudio – Redução da diferença entre som alto e baixo do sinal – Exemplos: Racks de efeitos para guitarras, estúdios de som, etc.

Processamento de digital de Imagens • Uso de algorítimos para processamento de imagens digitais • Usado principalmente na edição de imagens digitais • Exemplos: Máquinas digitas, etc.

Compressão de video • Redução da quantidade de dados usados na representação de imagens de video • Visa manter a qualidade original da imagem • Exemplos: DVDs, Filmadoras digitais, etc. . .

Processamento de voz • Estudo dos sinais da voz e o processamento destes sinais digitalmente • Interseção entre processamento de sinais e processamento de linguagens naturais • Principais áreas: – Reconhecimento de voz, reconhecimento da fala, codificação da fala, análise de voz, etc.

Comunicações digitais • Trata da transmissão de dados digitais • Trasmissões digitais são divididas em várias mensagens discretas • Processamento de sinais mais fácil • Erros detectados mais fácilmente • Exemplos: Celulares, Wi. Fi, etc

Outras Aplicações • Outras aplicações dos DSPs são: – – Radares e Sonares Sismologia Biomedicina Dispositivos para previsões climáticas – Dispositivos para previsões economicas – Controle e análise de processos industriais – Etc. . .