1 Introdução ao Processamento Digital de Sinais. 2  O que chamamos de DSP? Porquê usamos DSP? Áreas de aplicação.  Conceitos Básicos de sinais contínuos.

Apresentação em tema: "1 Introdução ao Processamento Digital de Sinais. 2  O que chamamos de DSP? Porquê usamos DSP? Áreas de aplicação.  Conceitos Básicos de sinais contínuos."— Transcrição da apresentação:

1 1 Introdução ao Processamento Digital de Sinais

2 2  O que chamamos de DSP? Porquê usamos DSP? Áreas de aplicação.  Conceitos Básicos de sinais contínuos Descrição de sinais contínuos, operação em sinais contínuos; transformada de Fourier Direta e Inversa; a Transformada de Laplace; filtragem de sinais contínuos.  Conceitos Básicos de sinais amostrados  O quê desejamos com DSP? Remover interferências como o ruído, a distorção, o fading,... Objetivos

3 3  Objetivos de um Curso de DSP: Dar ao estudante uma visão da disciplina, das ferramentas disponíveis e aplicações potenciais.  Preocupação da DSP: DSP se preocupa com a representação de sinais por seqüências de números/símbolos como também o processamento destas seqüências.  Propósito da DSP: Estimar parâmetros característicos do sinal e transformá-lo numa forma mais desejável.

4 4 Objetivos  Base Teórica : Sinais amostrados. Quais são as vantagens de trabalhar neste domínio? Quais são as ferramentas matemáticas disponíveis?  Aplicações Potenciais : Áreas de aplicação/uso.  Recursos em Hardware: O que é um processador DSP?

5 5 Objetivos  As raízes da DSP: Séculos 17 e 18 (matemática). Até recentemente, processamento de sinais era utilizado em equipamentos analógicos. Durante os anos 50 no entanto, para a análise de dados geofísicos, dados armazenados em fitas magnéticas, para posterior processamento num grande computador digital (minutos, horas ou dias eram necessários para processar segundos de dados). Simulação de sistemas num computador digital antes de implementá- lo em hardware. Aplicação da FFT: Vinculada ao conceito de tempo discreto. A FFT foi desenvolvida para computar a Transformada de Fourier de um sinal discreto que é exato no domínio do tempo discreto.

6 6 O quê chamamos de DSP?  A disciplina: DSP, Digital Signal Processing, compreende os fundamentos matemáticos e algoritmos que descrevem como processar, num sistema digital, informação associada com sinais existentes no mundo real. Digital: quando operações são realizadas num sistema digital Sinal: alguma coisa que carrega informação (aleatórios e determi- nistico) Processamento:realização de operações num sinal para extrair e modificar a informação transportada pelo sinal.  O DISPOSITIVO: O processador DSP inclui certas soluções de funções especializadas implantadas em hardware que facilitam a execução de algoritmos incluído CPU’s e outros componentes customizados.

7 7 Disciplina: Processamento Digital de Sinais  Base Matemática: Modelagem de sinais contínuos. A Série e a Transformada de Fourier. Transformada de Laplace. Filtros Analógicos. Convolução e Correlação. Sistemas amostrados, quantificação de sinais, quantificação de ruído. Modelagem de sinais amostrados. A Transformada Z. A Transformada Discreta de Fourier (DFT), Transformada Coseno Discreta (DCT) e outras transformadas (Wavelets, Hartley,...).  Algoritmos: A Fast Fourier Transform (FFT). Outros algoritmos: (Ex: O algoritmo de Goertzel,... Projeto de filtros digitais.

8 8 Áreas de aplicação: Comunicações  Filtragem e compressão de áudio e vídeo, cancelamento de ruído: equalização e tratamento não linear para melhorar a relação sinal/ruído ou o uso de banda larga (Ex: ADPCM, MPEG2, MP3, FAX)  Modems: métodos de modulação e demodulação digital de dados sobre um canal de banda larga e ruído próprio. Ex: (ASK, FSK, PSK, DPSK, QAM, TCM)  Reconhecimento da palavra: para automatização de interfaces ao usuário (Ex: sistemas IVR)

9 9 Áreas de aplicação: Comunicações  Sinalização: envio e deteção de informação de controle sobre um canal de voz ou dados (Ex: DTMF, R2, Caller ID).  Cancelamento de ecos: para compensar ecos em sistemas de elevado tempo de propagação (Ex: VOIP: Voz sobre IP) ou com elevado tom local (telefonia de mão livres).  Encriptado: para comunicação seguras.  Deteção e correção de erros: agregado de dados para a informação transmitida com o objetivo de detectar e corrigir eventuais erros de recepção.

10 10 Áreas de aplicação: Comunicações  Empacotamento/desempacotamento de mensagens: em aplicações como ATM e Frame Relay.  Telefonia celular: manejo dinâmico de freqüências e potências em estações base.  Multiplexadores E1: para uso combinado de dados e voz.  Switches PBX: para centrais telefônicas digitais.  Síntese digital direta: para estações de broadcast totalmente digitais.  Tratamento de sinais de RF: telefonia celular, modulação e demodulação digital, spread-spectrum

11 11 Áreas de aplicação: instrumentação  Medicina: tomografia, MNR, ecografia, scanners, eletrocardiograma, eletroencefalograma, diagnóstico assistido.  Visão artificial e OCR (Optical Character Recognition)  Telemetria: monitoria de recursos satelitais, prospeção petrolífera, mineral e submarina.  Sonar e radar: radar de abertura sintética, arrays de antenas, deteção de brancos móveis, deteção doppler, navegação, oceanografia  Instrumental: analisadores de rede, de espectro, etc....

12 12 Áreas de aplicação Indústria  Controle de motores: robótica, sistemas de transporte, sistemas de impressão, controle de cabeçotes em sistemas de armazenamento massivo de dados (discos rígidos, DVD, etc.)  Control de processos: controladores PID, controle adaptativo  Análise de vibrações: deteção preventiva de falhas por análise de espectro de vibrações  Sistemas de navegação: GPS, piloto automático, sistemas de guia de mísseis, etc  Controle de potência: correção do fator de potência, inversores, variadores de freqüência, fontes de alimentação.

13 13 Áreas de aplicação: consumo  Telefonia: Caller ID, geração DTMF, deteção de DTMF, call progress e pulsos de tarifação (16kHz)...  Automotiva: Air-Bags, controle de combustão, injeção eletrônica e controle de emissão, freios ABS, etc...  Eletrodomésticos inteligentes: geladeiras, máquinas de lavar roupas, ar condicionado...  Sistemas de áudio semi-profissionais para residências: surrounding sistems.

14 14 Áreas de aplicação: consumo  Equipamentos de música: órgãos eletrônicos, sintetizadores  Rádio digital e televisão: Set-Top boxes  Domótica e sistemas de segurança domiciliar

15 15 Dispositivo: Processador Digital de Sinais No que se difere um processador DSP de uma CPU tradicional ? Por suas aplicações de software: aplicações cíclicas, de duração curta, onde se requer altíssima eficiência de execução; em sistemas operativos, para evitar o overhead do scheduling. uso em Assembler e dialetos especiais da linguagem C para otimizar o código; algoritmos usuais: –filtragem –convolução (interação de dois sinais) –correlação (comparação entre sinais) –transformação (não linearidade, retificação,..)

16 16 Dispositivo: Processador Digital de Sinais No que se difere um processador DSP de uma CPU tradicional? Por seus recursos de hardware: disponibilidade de modos de direcionamento especializados (Ex: bit- reversal, filas circulares); várias unidades de processamento operando em forma concorrente (MAC, Barrel Shift); operações aritméticas especiais (saturação); alguns DSP’s com unidades de ponto flutuante; esquema de Timing e Interrupções orientadas a ações em tempo real poucos ou nenhum recursos que geram latências, como memória virtual, caches, etc.

17 17 Elementos de caracterização de um hardware em DSP  Arquiteturas do tipo HARVARD com mapas de dados e instruções separadas;  dois ou mais mapas de memória de dados que permitem ler concorrentemente operandos e coeficientes;  manejo especializado de ponteiros de direção através de unidades de cálculo dedicadas;  opções para a digitalização e captura de sinais com intervalos regulares (DMA);  recursos internos ou dispositivos periféricos especializados para a conversão A/D e D/A de sinais, assim como para a filtragem antiálias e para a reconstrução.

18 18 Elementos de caracterização de um hardware em DSP  Elevada capacidade de processamento aritmético de dados em tempo real, com elevada precisão, para evitar problemas de arredondamento e truncamento;  etapas Multiplicadora / Acumuladora (MAC) apta para resolver equações do tipo A = A + (B x C) em um único ciclo;  circuitos BS (Barrel Shifter) para deslocar um dado vários bits a direita / esquerda em um único ciclo de instrução;

19 19 Elementos de caracterização de um hardware em DSP  uma ALU (Arithmetic Logic Unit) operando de forma independente ao MAC e ao BS;  códigos de operação para controlar ao MAC, ALU e BS em uma única instrução (várias operações concorrentes );  laços interativos de overhead nulo.

20 20 Porquê usar Processamento Digital de Sinais? Parâmetro ou característica Processamento analógico de sinais Processamento digital de sinais Precisão obtida1% al 10%2^(-16)...2^(-24) Efeitos espúriosTemperatura, umidade, envelhecimento, ruído Arredondamento /truncagem Custo e tamanhoelevadobaixo / mediano Confiabilidademédiaelevada Relação sinal/ruído50 a 60 dB100 ou mais dB CalibraçãoManualNão necessária ou digital AdaptabilidadeCompletaSimples Sinais 2D o 3DNão processávelProcessável AtualizaçãoMudança de hardwareSoftware Consumo de potênciaElevadoBaixo

21 21 Esquema de um sistema DSP filtro + A/D filtro + A/D DSP Entradas analógicas Entradas digitais: Codificador Shaft, sensores, alarmes, CAN, ISP, UART, etc.. Saídas analógicas Saídas digitais I/O Padrão, PWM, CAN, ISP, UART, etc.. D/A + filtro D/A + filtro