Procesamiento de la señal

Transmisión de señales mediante procesamiento electrónico de señales. Los transductores convierten señales de otras formas de onda física a onda de corriente eléctrica o voltaje, que luego son procesadas, transmitidas como ondas electromagnéticas, recibidas y convertidas por otro transductor a forma final.

La señal en la izquierda parece ruido, pero la técnica de procesamiento de señales conocida como estimación de densidad espectral muestra (derecha) que contiene cinco componentes de frecuencia bien definidos.

Procesamiento de señales es un subcampo de ingeniería eléctrica que se centra en analizar, modificar y sintetizar señales, como sonido, imágenes y mediciones científicas. Las técnicas de procesamiento de señales se utilizan para optimizar las transmisiones, la eficiencia del almacenamiento digital, la corrección de señales distorsionadas, la calidad de video subjetiva y también para detectar o identificar componentes de interés en una señal medida.

Historia

Según Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer, los principios del procesamiento de señales se pueden encontrar en las técnicas clásicas de análisis numérico del siglo XVII. Además, afirman que el refinamiento digital de estas técnicas se puede encontrar en los sistemas de control digital de las décadas de 1940 y 1950.

En 1948, Claude Shannon escribió el influyente artículo "A Mathematical Theory of Communication" que fue publicado en Bell System Technical Journal. El documento sentó las bases para el desarrollo posterior de los sistemas de comunicación de información y el procesamiento de señales para su transmisión.

El procesamiento de señales maduró y floreció en las décadas de 1960 y 1970, y el procesamiento de señales digitales se volvió ampliamente utilizado con chips procesadores de señales digitales especializados en la década de 1980.

Categorías

Analógico

El procesamiento de señales analógicas es para señales que no han sido digitalizadas, como en la mayoría de los sistemas de radio, teléfono y televisión del siglo XX. Esto implica circuitos electrónicos lineales y no lineales. Los primeros son, por ejemplo, filtros pasivos, filtros activos, mezcladores aditivos, integradores y líneas de retardo. Los circuitos no lineales incluyen compansores, multiplicadores (mezcladores de frecuencia, amplificadores controlados por voltaje), filtros controlados por voltaje, osciladores controlados por voltaje y bucles de bloqueo de fase.

Tiempo continuo

El procesamiento de señales en tiempo continuo es para señales que varían con el cambio de dominio continuo (sin considerar algunos puntos interrumpidos individuales).

Los métodos de procesamiento de señales incluyen el dominio del tiempo, el dominio de la frecuencia y el dominio de la frecuencia compleja. Esta tecnología analiza principalmente el modelado del sistema continuo lineal e invariable en el tiempo, la integral de la respuesta de estado cero del sistema, la configuración de la función del sistema y el filtrado continuo en el tiempo de las señales deterministas.

Tiempo discreto

El procesamiento de señales en tiempo discreto es para señales muestreadas, definidas solo en puntos discretos en el tiempo y, como tales, se cuantifican en el tiempo, pero no en la magnitud.

El procesamiento de señales analógicas en tiempo discreto es una tecnología basada en dispositivos electrónicos como circuitos de muestreo y retención, multiplexores analógicos de división de tiempo, líneas de retardo analógicas y registros de desplazamiento de retroalimentación analógica. Esta tecnología fue una predecesora del procesamiento de señales digitales (ver a continuación) y todavía se usa en el procesamiento avanzado de señales de gigahercios.

El concepto de procesamiento de señales en tiempo discreto también hace referencia a una disciplina teórica que establece una base matemática para el procesamiento de señales digitales, sin tener en cuenta el error de cuantificación.

Digital

El procesamiento de señales digitales es el procesamiento de señales muestreadas en tiempo discreto digitalizadas. El procesamiento se realiza mediante computadoras de propósito general o mediante circuitos digitales como ASIC, matrices de puertas programables en campo o procesadores de señales digitales especializados (chips DSP). Las operaciones aritméticas típicas incluyen punto fijo y punto flotante, valor real y valor complejo, multiplicación y suma. Otras operaciones típicas admitidas por el hardware son los búferes circulares y las tablas de búsqueda. Ejemplos de algoritmos son la transformada rápida de Fourier (FFT), el filtro de respuesta de impulso finito (FIR), el filtro de respuesta de impulso infinito (IIR) y los filtros adaptativos como los filtros de Wiener y Kalman.

No lineal

El procesamiento de señales no lineales implica el análisis y procesamiento de señales producidas a partir de sistemas no lineales y puede estar en los dominios de tiempo, frecuencia o espacio-temporal. Los sistemas no lineales pueden producir comportamientos muy complejos que incluyen bifurcaciones, caos, armónicos y subarmónicos que no pueden producirse ni analizarse mediante métodos lineales.

El procesamiento de señales polinómicas es un tipo de procesamiento de señales no lineal, donde los sistemas polinómicos pueden interpretarse como extensiones conceptualmente sencillas de los sistemas lineales al caso no lineal.

Estadística

El procesamiento estadístico de señales es un enfoque que trata las señales como procesos estocásticos y utiliza sus propiedades estadísticas para realizar tareas de procesamiento de señales. Las técnicas estadísticas se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, se puede modelar la distribución de probabilidad del ruido producido al fotografiar una imagen y construir técnicas basadas en este modelo para reducir el ruido en la imagen resultante.

Campos de aplicación

Procesamiento de señales sismicas

• Procesamiento de señal de audio – para señales eléctricas que representan el sonido, como el habla o la música
• Procesamiento de imágenes – en cámaras digitales, computadoras y diversos sistemas de imagen
• Procesamiento de vídeo – para interpretar imágenes móviles
• Comunicación inalámbrica – generaciones ondas, desmodulación, filtración, igualación
• Sistemas de control
• Procesamiento de rayos – para procesar señales de arrays de sensores
• Control de procesos – se utilizan varias señales, incluyendo el circuito de corriente de 4-20 mA estándar de la industria
• Seismología
• Procesamiento de señales financieras – análisis de datos financieros utilizando técnicas de procesamiento de señales, especialmente para fines de predicción.
• Extracción de imágenes, como comprensión de imágenes y reconocimiento de discursos.
• Mejora de calidad, como reducción de ruido, mejora de imagen y cancelación de eco.
• Codificación de fuentes incluyendo compresión de audio, compresión de imagen y compresión de vídeo.
• Procesamiento de señales genómicas

En los sistemas de comunicación, el procesamiento de señales puede ocurrir en:

• OSI capa 1 en el modelo OSI de siete capas, la capa física (modulación, igualación, multiplexación, etc.);
• OSI layer 2, la capa de enlace de datos (corrección de error posterior);
• OSI layer 6, la capa de presentación (codificación de fuentes, incluyendo conversión analógica y compresión de datos).

Dispositivos típicos

• Filtros – por ejemplo analógico (pasivo o activo) o digital (FIR, IIR, dominio de frecuencia o filtros estocásticos, etc.)
• Samplers and analog-to-digital convertidores for signal acquisition and reconstruction, which involves measurement a physical signal, storing or transferring it as digital signal, and possibly later rebuilding the original signal or an aproximaimation thereof.
• Compresores de señales
• Procesadores de señales digitales (DSPs)

Métodos matemáticos aplicados

• Ecuaciones diferenciales
• Relaciones de repetición
• Teoría de transformación
• Análisis de frecuencia de tiempo – para el procesamiento de señales no estacionarias
• Estimación espectral – para determinar el contenido espectral (es decir, la distribución del poder sobre la frecuencia) de una serie de tiempo
• Procesamiento estadístico de señales – análisis y extracción de información de señales y ruido basado en sus propiedades estocásticas
• Teoría lineal de sistema invariable, y teoría de transformación
• Procesamiento de señal polinomio – análisis de sistemas que relatan entrada y salida utilizando polinomios
• Determinación y clasificación de sistemas
• Calculus
• Análisis complejo
• Espacios vectoriales y álgebra lineal
• Análisis funcional
• Probabilidad y procesos estocásticos
• Teoría de detección
• Estimation theory
• Optimización
• Métodos numéricos
• Series temporales
• Minería de datos – para el análisis estadístico de las relaciones entre grandes cantidades de variables (en este contexto que representan muchas señales físicas), para extraer patrones interesantes desconocidos