1.2. Обзор основных направлений цифровой обработки сигналов

За последнее десятилетие быстро развивающиеся цифровые методы обработки сигналов были внедрены во многие разделы науки и техники и стали для них прочной теоретической базой. Фиг. 1.1 дает некоторое представление о возникновении и развитии методов цифровой обработки сигналов. Поскольку теория цифровой обработки в основном опирается на теорию дискретных линейных систем с постоянными параметрами, последняя представлена как объединяющее начало для всех направлений.Основными направлениями использования методов цифровой обработки являются цифровая фильтрация и спектральный анализ. К цифровым фильтрам относятся КИХ-фильтры и БИХ-фильтры. Спектральный анализ можно проводить путем вычисления спектров с помощью дискретного преобразования Фурье (ДПФ) или путем вычисления спектров с применением статистических методов, например при анализе случайных сигналов (в частности, шума квантования, возникающего в цифровых системах). В предыдущем разделе уже было отмечено, что на практике при спектральном анализе, как правило, используются быстрое преобразование Фурье (БПФ) и основанная на нем методика вычисления быстрой свертки. Двумерная обработка сигналов является сравнительно новой областью, поэтому направление ее развития помечено на фиг. 1.1 знаком вопроса.

Другими аспектами цифровой обработки сигналов, также представленными на фиг. 1.1, являются важные проблемы построения и применения цифровых систем. Почти все теоретические положения, касающиеся проектирования цифровых фильтров и спектроанализаторов, окажутся бесполезными, если не будет ясного понимания проблем, возникающих вследствие ограниченной точности вычислений при практическом построении этих систем на основе ЦВМ или в виде специализированных устройств. Следовательно, проблемы построения систем в первую очередь связаны с математическими вопросами квантования в дискретных системах, причем в зависимости от того, как строится система — на основе ЦВМ или в виде специализированного устройства, — важно представлять себе преимущества и недостатки каждого из этих вариантов.

Фиг. 1.1. Основные разделы цифровой обработки сигналов.

Читателю следует обратить внимание на то, что приложения цифровой обработки, перечисленные на фиг. 1.1, являются уже сложившимися научно-техническими направлениями, которые по традиции опираются на аналоговую технику обработки сигналов. Вопросы о целесообразности развития и применения цифровых методов обработки сигналов (при столь развитой и продолжающей совершенствоваться аналоговой технике) возникали неоднократно. Мы считаем, что ответ нужно искать в самой сущности научных и технических методов. Если формулировка технических задач зачастую бывает столь же расплывчатой, как и в гуманитарных науках (например, в антропологии, психологии и т. д.), то их решение все в большей степени становится зависимым от точности получения и воспроизводимости результатов обработки. В качестве примеров можно привести многократные уточнения значений скорости света, постоянной Планка и других универсальных физических постоянных. Большие усилия направлены на создание эталонов частоты и времени. Поэтому, хотя аналоговые системы во многих случаях могут оказаться более дешевыми, гарантированная точность и идеальная воспроизводимость результатов делают цифровые системы столь привлекательными для инженеров. Это будет в свою очередь стимулировать совершенствование технологии производства цифровых элементов, что в конечном итоге приведет к удешевлению цифровых систем. Таким образом, можно ожидать, что по своему значению цифровые способы обработки сигналов в конечном счете превзойдут аналоговые методы в силу тех же причин, по которым цифровая вычислительная техника превзошла аналоговую.