Discussions started by Alexandr Romanenko

TI.PS16.1 -> Announcements -> fisa disciplinei

by Alexandr Romanenko -

MD-2045, CHIŞINĂU, STR. Studenților 9/7, TEL: 022 509-908, www.utm.md

 

 PRELUCRAREA SEMNALELOR

  1. Date despre unitatea de curs/modul

Facultatea

Calculatoare, Informatică și Microelectronică

Catedra/departamentul

Ingineria Software şi Automatică

Ciclul de studii

Studii superioare de licenţă, ciclul I

Programul de studiu

526.2 Tehnologii Informaţionale

Anul de studiu

Semestrul

Tip de evaluare

Categoria formativă

Categoria de opţionalitate

Credite ECTS

III (învăţământ cu frecvenţă);

IV (învăţământ cu frecvenţă redusă)

6

7

E

S – unitate de curs de specialitate

O - unitate de curs obligatorie

6

 

  1. Timpul total estimat

Total ore în planul de învăţământ

Din care

Ore auditoriale

Lucrul individual

Curs

Laborator/seminar

Proiect de an

Studiul materialului teoretic

Pregătire aplicaţii

120

30

30

 

30

30

             

 

  1. Precondiţii de acces la unitatea de curs/modul

Conform planului de învăţământ

 Matematica discretă în inginerie, Teoria probabilitatii

Conform competenţelor

cunoaşterea fundamentelor teoriei probabilitatilor  automatelor abstracte; cunoaşterea principiilor şi metodelor de proiectare şi implementare a filtre digitale si dispositive CAD

 

  1. 4.     Condiţii de desfăşurare a procesului educaţional pentru

Curs

Pentru prezentarea materialului teoretic în sala de curs este nevoie de proiector şi calculator. Nu vor fi tolerate întârzierile studenţilor, precum şi convorbirile telefonice în timpul cursului.

Laborator/seminar

Studenţii vor perfecta rapoarte conform condiţiilor impuse de indicaţiile metodice. Pentru predarea cu întârziere a lucrării aceasta se depunctează cu 1pct./săptămână de întârziere.

 

  1. Competenţe specifice acumulate

Competenţe profesionale

ü  CP1. Utilizarea de cunoştinţe de matematică, fizică, tehnica măsurării, grafică inginerească, mecanică, electrică şi electronică, în prelucrarea semnalelor.

ü  Rezolvarea problemelor uzuale din prelucrarea semnalelor prin identificarea de tehnici, principii, metode adecvate şi prin aplicarea matematicii, cu accent pe metodele de calcul numeric.

ü  Aprecierea potenţialului, avantajelor şi dezavantajelor unor metode şi procedee din domeniul prelucrării semnalelor, a  nivelului de documentare ştiinţifică al proiectelor şi al consistenţei aplicaţiilor folosind tehnici matematice si alte metode ştiinţifice.

ü   

 

 

Competenţe profesionale

ü  CP2. Operarea cu concepte fundamentale din ştiinţa calculatoarelor, tehnologia informaţiei şi comunicaţiilor.

ü  Utilizarea argumentată a conceptelor din informatică şi tehnologia calculatoarelor în rezolvarea de probleme bine definite din prelucrarea semnalelor şi în aplicaţii ce impun utilizarea de hardware şi software în sisteme de aciziție și prelucrare a datelor.

ü   

Competenţe transversale

CT1. Aplicarea, în contextul respectării legislaţiei, a drepturilor de proprietate intelectuală (inclusiv transfer tehnologic), a metodologiei de certificare a produselor, a principiilor, normelor şi valorilor codului de etică profesională în cadrul propriei strategii de muncă riguroasă, eficientă şi responsabilă.

CT2. Identificarea rolurilor şi responsabilităţilor într-o echipă plurispecializată, luarea deciziilor şi  atribuirea de sarcini, cu aplicarea de tehnici de relaţionare şi muncă eficientă în cadrul echipei.

 

  1. Obiectivele unităţii de curs/modulului

Obiectivul general

Cursul oferă competenţe în direcţia utilizării metodelor şi algoritmilor de bază din prelucrarea semnalelor, în diferite aplicaţii, cum ar fi: achiziţia şi prelucrarea primară a datelor, estimare spectrală, modulaţie, filtrare numerică şi transmisii de date

Obiectivele specifice

  • Capacitatea de a clasifica semnalele după proprietăţile şi caracteristicile lor de bază şi posibilităţile de prezentare a semnalelor.
  • Abilitatea de a analiza şi modela semnalele operând cu metodologia pusă la dispoziţie de diverse reprezentări prin serii şi transformate.
  • Cunoştinţe profunde a metodelor de multiplexare a canalelor în timp, utilizând metode de eşantionare, cuantizare şi în frecvenţă, folosind metode de modulare a semnalelor.
  • Capacităţi în ceea ce priveşte aprecierea proprietăţilor cantitative legate de obţinerea, transmiterea, prelucrarea şi stocarea informaţiei.
  • Abilitatea de a coda surse pentru canale fără perturbaţii, cu scopul măririi eficienţei utilizării canalului de legătură.

Obţinerea deprinderilor şi abilităţilor necesare pentru proiectarea, implementarea şi evaluarea performanţelor filtrelor numerice.

 

  1. Conţinutul unităţii de curs/modulului

Tematica activităţilor didactice

Numărul de ore

învăţământ cu frecvenţă

învăţământ cu frecvenţă redusă

Tematica prelegerilor

T1. Clase de semnale. Semnalele şi particularităţile lor. Semnale discrete.

2

1

T2. Transformata Fourier. Proprietăţi ale transformatei Fourier. Aplicaţii. Probleme

2

1

T3. Transformata Z. Transformata Z inversă. Calculul transformatei Z inverse

2

1

T4.Sisteme (Filtre).Definiţii, proprietăţi de bază. Sisteme Liniare Invariante în Timp. Filtre cu răspuns finit la impuls (FIR), Filtre cu răspuns infinit la impuls (IIR).  

2

1

T5. Eşantionarea semnalelor.Eşantionare(Conversia Analogic-Numeric). Cuantizarea semnalelor. Conversia Numeric-Analogic. Interpolare de ordin zero. Teorema clasică a eşantionării ( Shanon ).

4

2

T6. Schimbarea frecvenţei de eşantionare. Decimare. Interpolare (discretă).

2

1

T7. Proiectarea filtrelor. Specificarea performanţelor

2

 

T8. Proiectarea filtrelor (FIR) prin metoda ferestrei. Ferestre uzuale

2

 

T9. Proiectarea filtrelor (IIR): Metoda de trasformare.

2

1

T10. Filtre analogice. Filtrul Butterworth. Filtrul Chebyshev. Filtrul eliptic.

2

 

T11. Transformata biliniară. Filtrul Butterworth discret.

2

1

T12. Analiza în frecvenţă a semnalelor. Transformata Fourier discretă.

2

1

T13. Convoluţia ciclică. Transformata Fourier discretă inversă.

2

1

T14. Transformata Fourier rapidă.

2

1

Total prelegeri:

30

12

 

Tematica activităţilor didactice

Numărul de ore

învăţământ cu frecvenţă

învăţământ cu frecvenţă redusă

Tematica lucrărilor de laborator/seminarelor

LL1. Concepte de bază ale programului Matlab

4

2

LL2. Convoluţia şi Corelaţia datelor.

4

2

LL3. Sisteme Discrete Liniare Invariante in Timp

4

1

LL4. Transformata Fourier Discretă. Transformata Fourier Rapidă (DFT, FFT).

4

1

LL5. Funcţii “fereastră”. Analiza spectrală a semnalelor.

4

2

LL6. Eşantionarea şi cuantizarea semnalelor.

6

2

LL7. Filtre discrete (FIR, IIR).

 

2

Total lucrări de laborator/seminare:

30

12

 

  1. Referinţe bibliografice

Principale

  1. Bogdan Dumitrescu. Prelucrarea semnalelor. Universitatea ”Politehnica” Bucureşti, 2003.
  2. . E. Ceangă, Iu. Munteanu, A. Bratcu, M. Culea. Semnale, Circuite şi Sisteme. Editura ACADEMICA, Galaţi România, 2001
  3. A. Mihalcea. Prelucrarea optimă a semnalelor în sistemele informaţionale. Editura militară, Bucureşti, 1987
  4. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред.Опенгейма, Москва Мир, 1980

Suplimentare

1.Опенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. Москва, 1979.

2. А. Mateescu. Prelucrarea numerica a semnalelor. Bucureşti, 1977.

3. Richard J. Higgins. Digital Signal Processing. Prentice-Hall, 1990.

 

 

 

  1. Evaluare

Curentă

Proiect de an

Examen final

Atestarea 1

Atestarea 2

20%

20%

 

60%

Standard minim de performanţă

Prezenţa şi activitatea la prelegeri şi lucrări de laborator;

Obţinerea notei minime de „5” la fiecare dintre atestări şi lucrări de laborator;

Obţinerea notei minime de „5” la proiectul de an;

Demonstrarea în lucrarea de examinare finală a cunoaşterii condiţiilor de prelucrarea semnalelor



Prelucrarea numerica a semnalelor (PNS)

Prelucrarea numerica a semnalelor (PNS) este un domeniu al stiintei care s-a dezvoltat foarte rapid in ultimii 30 de ani, ca urmare a progresului inregistrat de tehnologia calculatoarelor si fabricarea circuitelor integrate. Au fost elaborate medii de dezvoltare de aplicaţii software specifice sistemelor de achiziţie şi prelucrare de date, dintre care cele mai larg utilizate sunt MATLAB şi LabView. Mediul MATLAB, utilizat cu precădere în cercetare şi în învăţământ, include o serie de unelte (toolbox-uri) specifice pe domenii, care permit soluţionarea eficientă a următoarelor categorii de probleme: procesare date, simulare, vizualizare grafică a rezultatelor obţinute. Prelucrarea numerica a semnalelor are aplicatii in orice domeniu in care informatia poate fi prezentata sub forma numerica. Dintre acestea se amintesc:
1. Procesarea de imagini este
extinderea /расширение / prelucrării digitale a semnalelor pe suport bidimensional : facsimil, harta vremii prin satelit/ синоптическая карта /, animatie imagini satelit (meteorologice, topografice, militare) etc.
2. Instrumentatie/control: analiza spectrala, controlul pozitiei si al vitezei, compresie de date etc.
3. Vorbire/audio: recunoasterea vocii, sinteza vorbirii, egalizare etc.

De exemplu DSpeech, un program gratuit, portabil, ce utilizează caracteristica ASR (Automatic Speech Recognition) pentru a controla calculatorul cu vocea

 Cu ajutorul DSpeech vă puteți înregistra /записать/ vocea prin intermediul microfonului instalat, salvarea fișierului audio făcându-se în format WAV, iar a vocii textului redat în formatele WAV, .MP3, AAC, WMA, sau OGG.
4. Militar: securitatea comunicatiilor, procesare radar, procesare sonar, ghidarea proiecțilelor etc./
управление ракетами/
5. Telecomunicatii: anulare ecou /
Эхоподавление /, egalizare adaptiva, conferinte video, comunicatii de date etc.
6. Biomedical: scanare computer-tomografie, electroencefalografie, electrocardiografie
, electromiografie  etc.

7. GSM, CDMA, ТФОП
Aceasta enumerare ilustreaza importanta prelucrarii numerice a semnalelor in diverse domenii de activitate. Câteva dintre avantajele acestui mod de prelucrare a semnalelor sunt:
1. precizie/(
точность)/   garantata – determinata de numarul de biti folositi in reprezentarea semnalului;
2. Reproductibilitate/
Воспроизводимость / perfecta – se obtin performante identice de la unitate la unitate, daca nu variaza tolerantele componentelor, de exemplu o inregistrare numerica/ цифровая запись/ poate fi copiata sau reprodusa fara vreo degradare a calitatii semnalului;
3. Nu are abateri cu temperatura sau vechimea;
4. Sistemele de PNS pot fi realizate sub forma de circuite integrate care prezinta siguranta crescuta, gabarit redus, putere mica, cost mic;
5. Flexibiliate crescuta – sistemele de PNS pot fi programate si reprogramate pentru a realiza o varietate de functii, fara modificarea hardului;
6. Performante superioare – sistemele de PNS pot realiza functii inaccesibile prelucrarii analogice, de exemplu obtinerea unui raspuns de faza liniara, implementarea de algoritmi pentru filtrarea adaptiva.
Evident (
очевидно), exista si dezavantaje ale PNS:
1. Viteza si cost – sistemele de PNS pot fi scumpe când sunt implicate semnale de banda larga.
în prezent, convertoarele analog/numerice si numeric/analogice sunt costisitoare (дорогостоящие) sau nu au suficienta rezolutie pentru aplicatii PNS de banda larga. Timpul necesar conversiei limiteaza viteza de lucru. Obisnuit, numai circuitele integrate specializate pot procesa semnale in domeniul MHz si sunt scumpe. Semnale de banda mai mare de 100 MHz se prelucreaza numai analogic;
2. Timpul de proiectare – uneori proiectarea unui circuit poate consuma nejustificat (
необоснованно) de mult timp;  инструменты 3D-проектирования (CAD), инженерных расчетов (CAE)
3. Problema lungimii finite a cuvintelor – in situatiile de prelucrare in timp real, consideratii economice impun ca algoritmii PNS sa fie implementati pe un numar limitat de biti. Daca acesta nu este suficient (
достаточно) pentru a reprezenta variabilele, apar degradari serioase ale performantelor (производительность) circuitului. Sistemele numerice sunt afectate de zgomotul de cuantizare al convertoarelor analog/numerice, care este cu atât mai mare cu cât numarul de biti folosit in reprezentarea esantioanelor semnalului de intrare este mai mic. Mai mult, in timpul prelucrarii, datorita operatiei de rotunjire (округление), apare un zgomot care, prin acumulare, poate conduce la instabilitate pentru sistemele de ordin superior.
Prelucrarea numerica a semnalelor implica reprezentarea, transmisia si prelucrarea semnalelor folosind tehnici numerice si procesoare numerice, deci, se poate spune ca PNS se ocupa cu reprezentarea numerica a semnalelor si utilizarea procesoarelor numerice pentru a analiza, modifica sau extrage informatii din semnale.

Terminologie în Preclucrarea  digitală a semnalelor
1. ["b
ɪt 'reɪt] Bitrate (BR, Bit Rate) - măsurare a vitezei de rata de transfer de date. ▫ viteza la care datele sunt codificate şi transmise (date) De obicei, măsurată în kilobiţi pe secundă. (Kb / s) şi pot fi în intervalul de 8 - 320 kbit /

2.Termenul "timp discret" înseamnă că timpul (variabila independentă) este cuantificat.  semnale discrete de timp sunt definite numai pentru valori discrete ale variabilei independente.

3 Termenul "» digital (digital), înseamnă că si  timp şi amplitudine   sunt cuantificate.  Sistem digital este un sistem în care semnalele sunt reprezentate ca secvenţe de numere, luând numai un număr finit de valori..

4.CAN sau Convertor Analogic Numeric reprezintă un bloc sau un circuit care poate accepta o mărime analogică (curent, tensiune) la intrare, furnizând la ieșire un număr care constituie o aproximare (mai mult sau mai puțin exactă) a valorii analogice a semnalului de la intrare.

5 Cuantificare

Divizarea intervalului de variație (tensiune, curent) al unei mărimi analogice într-un număr determinat de trepte („cuante") de amplitudine egală, în scopul exprimării valorii analogice sub formă de număr, constituie procesul de cuantificare al unui semnal analogic. Mărimea treptelor rezultate în urma cuantificării este egală cu raportul dintre valoarea intervalului maxim de variație și numărul lor, fiecare astfel de „cuantă”fiind delimitată de două nivele de cuantificare succesive.

  Intermodulatie  

Proces prin care neliniaritatea retelei provoaca la iesire semnale parazite (numite produse in intermodulatie) pe frecvente care sunt combinatii lineare ale frecventelor semnalelor de intrare.

 

Semnalele şi descrierea lor

Prin semnal se înţelege orice cantitate sau calitate fizică care variază in timpul,

spaţiul sau oricare altă sau alte variabile independente ce transportă sau conţine informaţie.

Matematic, semnalele sunt modelate ca funcţii de una sau mai multe variabile independente.

Un semnal se numeşte unidimensional dacă este reprezentat în funcţie de o singură variabilă independentă. Un semnal se numeşte M-dimensional dacă valoarea sa este o funcţie de M variabile independente.

Prelucrarea numerică a semnalelor se ocupă cu reprezentarea numerică a semnalelor originale în domeniul variabilei sau al variabilelor sau într-un domeniu transformat şi cu modificarea algoritmică a acestora cu ajutorul procesoarelor numerice pentru a analiza, modifica sau extrage informaţii din semnale.

Semnalul -un proces obiectiv care se petrece în timp. Forma principală de exprimare analitică a semnalului este reprezentarea lui prin oscilaţiile   sau prin spectrului.

Oscilaţiile descriu semnalul ca o funcţie de timp S(t). O altă formă de exprimare a semnalului este reprezentarea lor cu ajutorul spectrului. Orice semnal poate fi cercetat ca o uniune de oscilaţii hk(t) înmulţite cu coeficientul Ck şi care prezintă un sistem al funcţiei de timp {hk(t)} de un anumit tip. De exemplu: sinusoida funcţiei exponenţiale, funcţia Bassel. Parantezele figurate înseamn ă că avem de a face nu cu o funcţie, dar cu un sistem de funcţii care cuprind / включать /:

h0(t), h1(t), ...   .

Semnalul S(t) reprezintă:

(t)

Sistemul de funcţii {hk(t)} are denumirea de sistem de functii  de bază, iar reprezentarea semnalului sub formă de sumă a funcţiilor înseamnă descompunerea (decompoziţia) lui după sistema funcţiilor de bază. Dacă sistemul de funcţii este ales atunci semnalul poate fi complet caracterizat prin dependenţa C(k), care se numeşte caracteristica de spectru sau pur şi simplu spectre. Alegerea sistemului de funcţii pentru reprezentarea spectrală a semnalelor este făcută în dependenţă de condiţiile practice sau matematice.

Semnalele reale e necesar să le idealizăm. Se folosesc următoarele permisiuni:

1.      Semnalele reale sunt limitate în timp: în teorie deseori /часто // se cercetează semnalele care sunt expuse în timp la semiinfinit 0≤t≤∞ sau la infinit - ∞≤t≤∞. Pentru limitare începutul cronometrării îl vom considera odată cu începutul semnalului. Semnalele reale întotdeauna sunt întâmplătoare.

2.      Semnalele reale sunt aleatoare, dar în teorie deseori sunt cercetate semnalele care sunt total (integral) cunoscute în timp. Astfel de semnale sunt numite determinate.

Să definim unele tipuri de oscilaţii:

ü     cauzale – se numesc oscilaţiile care au un început în timp (o cauză);

ü     periodice – se numesc oscilaţiile orice valoare a cărora se repetă peste intervale de timp egale cu perioada T.

                                       S(t)=S(t+kT) 

ü     finite – se numesc oscilaţiile localizate în timp, adică oscilaţiile sunt perfect egale cu zero în afara unui interval de timp ta ≤ t ≤ tb. Toate semnalele reale pot fi cercetate ca finite.

ü     continue – se numesc oscilaţiile care sunt cercetate în fiecare punct al treptei de timp. Aşa oscilaţie e redată prin o mulţime infinită de puncte. O succesiune de impulsuri la fel e un semnal continuu. Aici se cerceteză valoarea semnalului nu numai în timpul existenţei impulsurilor, dar şi între ele.

ü     discrete – se numesc oscilaţiile care sunt cercetate numai în momente fixate de timp ti, adică cele fixate în mulţimea de puncte ale treptei de timp.