Processamento digital de sinal Sistemas de tempo real.
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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, micro-controlador 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
• Ruídos– Térmico, Shot, Rosa, Branco
• Aliasing– famostr < 2*fsinal
– Perder as características do sinal original
Problemas na amostragem
• 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
Captura do Sinal
• 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
Erros de amostragem
• Próximas Etapas– Quantização– Codificação
Captura de Informação
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 > 2Fmax)
• 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 que 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. Dados armazenados de forma digital2. Áudio é um sinal analógico3. Transmissão no formato digital(Imune a ruídos)4. Conversão D/A no dispositivo5. 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 não-negativa 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-21xx
• 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-21xx
Ciclo de Desenvolvimento de um DSP
1. Descrição da arquitetura do sistema2. Geração do código do DSP3. Depuração em simuladores ou placas de
desenvolvimento4. 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, MP3, 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, WiFi, 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...