Procesamiento digital de señales

Procesamiento digital de señales

Ejemplos de procesamiento digital de señales

Un procesador de señales digitales (DSP) es un chip microprocesador especializado, cuya arquitectura está optimizada para las necesidades operativas del procesamiento de señales digitales.[1]: 104-107 [2] Los DSP se fabrican en chips de circuitos integrados MOS.[3][4] Se utilizan ampliamente en el procesamiento de señales de audio, las telecomunicaciones, el procesamiento digital de imágenes, el radar, el sonar y los sistemas de reconocimiento de voz, así como en dispositivos electrónicos de consumo habituales, como teléfonos móviles, unidades de disco y productos de televisión de alta definición (HDTV).[3]

El objetivo de un DSP suele ser medir, filtrar o comprimir señales analógicas continuas del mundo real. La mayoría de los microprocesadores de propósito general también pueden ejecutar algoritmos de procesamiento de señales digitales con éxito, pero pueden no ser capaces de seguir el ritmo de dicho procesamiento de forma continua en tiempo real. Además, los DSP dedicados suelen tener una mayor eficiencia energética, por lo que son más adecuados en dispositivos portátiles como los teléfonos móviles debido a las limitaciones de consumo de energía[5] Los DSP suelen utilizar arquitecturas de memoria especiales que son capaces de obtener múltiples datos o instrucciones al mismo tiempo. Los DSPs a menudo también implementan tecnología de compresión de datos, siendo la transformada discreta de coseno (DCT) en particular una tecnología de compresión ampliamente utilizada en los DSPs.

Revista de procesamiento digital de señales

Los que no suelen estar involucrados en el mundo de la protección auditiva pueden no estar familiarizados con el término «Procesamiento Digital de Señales». También conocido como DSP, el Procesamiento Digital de Señales es utilizado sólo por las empresas de auriculares de élite para crear una experiencia segura en entornos de trabajo anormalmente ruidosos. Aquellos que estén pensando en comprar unos auriculares pueden considerar la importancia del Procesamiento Digital de la Señal y cómo influye en la eficacia del rendimiento general de los equipos de auriculares.

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A menudo se confunde el DSP con los sistemas digitales reales. Estos dos términos aluden a conceptos diferentes. El Procesamiento Digital de Señales es un poco más abstracto por naturaleza que los sistemas digitales reales. Un sistema digital es el hardware, el código binario o el dominio digital implicado. La confusión general entre estos dos términos puede deberse a que ambos están muy interrelacionados. El DSP puede realizarse en casi cualquier plataforma digital, pero algunos sistemas están diseñados específicamente para el DSP.

El Procesamiento Digital de Señales, en el que nos centramos aquí, puede definirse simplemente como el procesamiento de una señal en el dominio digital para analizar, medir y manipular dicha señal mediante cálculos matemáticos. El Procesamiento Digital de Señales implica el intercambio de información para que dicha información pueda ser observada, analizada o transformada en una forma distinta de señal. Como se puede imaginar, esto ocurre muy rápidamente – todo el proceso ni siquiera es percibido por el usuario. Sin embargo, el Procesamiento Digital de Señales es un elemento crítico de un buen auricular.

Introducción al procesamiento digital de señales

Al igual que la transformada de Fourier de señales en tiempo continuo, la transformada de Fourier en tiempo discreto puede utilizarse para representar una secuencia discreta en su representación equivalente en el dominio de la frecuencia y en el sistema LTI en tiempo discreto y desarrollar diversos algoritmos computacionales.

X (jω) en la F.T. continua, es una función continua de x(n). Sin embargo, la DFT se ocupa de representar x(n) con muestras de su espectro X(ω). Por lo tanto, esta herramienta matemática tiene mucha importancia computacional en la representación conveniente. Tanto las secuencias periódicas como las no periódicas pueden procesarse mediante esta herramienta. Las secuencias periódicas necesitan ser muestreadas extendiendo el periodo hasta el infinito.

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A partir de la introducción, está claro que necesitamos saber cómo proceder mediante el muestreo en el dominio de la frecuencia, es decir, el muestreo de X(ω). Por lo tanto, la relación entre la transformada de Fourier muestreada y la DFT se establece de la siguiente manera.

Como X(ω) es periódica en 2π radianes, requerimos muestras sólo en el rango fundamental. Las muestras se toman tras intervalos equidistantes en el rango de frecuencias 0≤ω≤2π. El espaciado entre intervalos equivalentes es $\delta \omega = \frac{2\pi }{N}k$ radianes.

Aplicaciones de procesamiento digital de señales

La eficiencia energética en el hardware de procesamiento de señales es vital por varias razones, en particular para reducir el impacto medioambiental, aumentar los tiempos de espera, hacer que las baterías sean más pequeñas y ligeras y simplificar la refrigeración de los circuitos. La necesidad de reducir el consumo de energía también se ve acentuada por la tendencia a añadir cada vez más funcionalidades en los dispositivos electrónicos, lo que significa que cada funcionalidad tiene que ser más eficiente energéticamente si no el consumo total de energía aumentará.

A nivel de procesamiento de señales, la eficiencia energética del hardware puede aumentarse básicamente de dos maneras. La primera es reducir la complejidad computacional (número de operaciones aritméticas por unidad de tiempo) de los algoritmos DSP. La segunda forma es utilizar cálculos y hardware de baja precisión, lo que, sin embargo, también implica una mayor distorsión de la señal. En este proyecto, trabajamos tanto en el desarrollo de algoritmos DSP ágiles y eficientes desde el punto de vista computacional, que puedan adaptarse para cumplir con los requisitos del sistema con el menor consumo de energía posible, como en el desarrollo de algoritmos DSP que puedan manejar el aumento de la distorsión de la señal del hardware de baja precisión eficiente desde el punto de vista energético.

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