Глава 1. ВВЕДЕНИЕ

Р. Богнер

Назначение этой главы состоит в том, чтобы рассмотреть в общих чертах современное состояние обсуждаемых в книге вопросов и показать перспективы на будущее.

Существуют различные мнения по поводу того, что следует включать в понятие «цифровая фильтрация». По-видимому, целесообразно отнести сюда все системы обработки, где сигналы представлены последовательностями величин, получаемых в дискретные моменты времени. Такой подход позволяет рассматривать системы, в которых отсчеты сигналов в аналоговом виде запоминаются на емкостях, или системы, состоящие из отрезков линии передачи, используя в основном тот же математический аппарат, как и при описании чисто цифрового фильтра, построенного на элементах цифровой техники.

1.1. История и тенденции развития

Ускоряющееся развитие цифровой вычислительной техники приводит к созданию все более надежного, быстродействующего, миниатюрного и качественного оборудования [1—6] (фиг. 1.1).

Еще до появления автоматических цифровых вычислительных машин (ЦВМ) существовала примитивная техника вычислений, которая использовалась, например, при выполнении:

гармонического фурье-анализа с определением амплитуд и фаз отдельных составляющих и суммы составляющих;

сглаживания временных рядов с помощью окон, т. е. свертки; корреляции, или регрессионного анализа;

анализа периодограмм, эквивалентного обработке гребенчатым фильтром;

авторегрессионного анализа, эквивалентного рекурсивной фильтрации [8].

Эти виды обработки легко выполняются на ЦВМ. Они обычно использовались при анализе кратковременных сигналов, например сейсмических записей, записей приливов, волн, теплового режима

Фиг. 1.1. Прогресс в развитии вычислительной техники. (см. скан)

строений, экономических циклов. Автоматические ЦВМ позволили проводить анализ более детально, а также вычислять цифровую свертку длинных временных рядов, что эквивалентно моделированию аналоговой обработки сигналов. Выигрыш в скорости и стоимости, естественно, привел к моделированию систем связи, в которых сигналы могли быть представлены соответствующими выборками. Сложность экспериментов по обработке речевых сигналов и необходимость гибкости при их проведении послужили причиной того, что исследователи в области звука и электроакустики стали одними из наиболее приверженных сторонников цифровой обработки сигналов [9], преимуществами которой перед аналоговыми методами являются гибкость, надежность, точность и экономичность.

Существуют самые разнообразные вычислительные машины, включая большие универсальнее вычислительные машины, малые универсальные программируемые ЦВМ, предназначенные для обработки сигналов, и специализированные устройства, способные

решать специфические задачи эффективнее или быстрее. Универсальная ЦВМ имеет дорогостоящий центральный процессор, пригодный для решения многих задач. Он выполняет все операции сложения и умножения (при необходимости сразу для нескольких фильтров), но это может ограничивать быстродействие системы. Существует тенденция к созданию очень гибких, полуспециализированных процессоров, которые могут быть запрограммированы на выполнение десятков арифметических операций одновременно [10—12].

В настоящее время имеется эффективная, малогабаритная и экономичная цифровая техника. Современная технология позволяет размещать многие тысячи схемных элементов на одном квадратном сантиметре, и можно ожидать, что вскоре появятся специализированные интегральные схемы, выполняющие функции цифровых фильтров [13].

Цифровые системы обладают рядом преимуществ по сравнению с аналоговыми. Они абсолютно стабильны и воспроизводимы, хорошо приспособлены для реализации на интегральных микросхемах, имеют большую гибкость и совместимы с цифровой аппаратурой для передачи данных. Однако почти очевидно, что быстродействие ЦВМ всегда будет недостаточным для некоторых задач. Достигнутый в настоящее время предел — около одного мегагерца, постоянно увеличивается.