Пренос сигнала коришћењем електронске обраде сигнала. Претварачи претварају сигнале из других физичких таласних облика у таласне облике електричне струје или напона, који се затим обрађују, преносе као електромагнетни таласи, примају и конвертују другим претварачима у коначни облик.
Сигнал са леве стране изгледа као шум, али техника обраде сигнала позната као Фуријеова трансформација (десно) показује да садржи пет добро дефинисаних фреквенцијских компоненти.
Обрада сигнала је дисциплина која се бави екстракцијом информације из сигнала.[1] Уређаји који извршавају овај задатак могу бити физички хардвер, посебни софтверски кодови, или комбинација једних и других.[2] У посљедњој деценији, сложеност ових уређаја је драстично порасла, као и поља њихове примјене, што је посљедица пада цијена хардвера и софтвера, али и напретка у технологији сензора. Значајна поља примјене ове технологије налазе се у биомедицинском инжењерству и бежичним комуникацијама, укључујући уклањање интерференција које долазе из сензора мјерача, уклањање дисторција сигнала који пролазе кроз преносне канале и опорављање оштећених сигнала у мобилним комуникацијама.
Обрада сигнала је сазрела и цветала током 1960-их и 1970-их, а дигитална обрада сигнала је постала широко коришћена са специјализованим чиповима за дигиталне процесоре сигнала 1980-их.[5]
Нелинеарна обрада сигнала обухвата анализу и обраду сигнала произведених из нелинеарних система и може бити у временском, фреквенцијском или просторно-временском домену.[6][7] Нелинеарни системи могу произвести веома сложена понашања укључујући бифуркације, хаос, хармонике и субхармонике који се не могу произвести или анализирати коришћењем линеарних метода.
Полиномска обрада сигнала је врста нелинеарне обраде сигнала, где се полиномски системи могу тумачити као концептуално директна проширења линеарних система на нелинеарни случај.[8]
Статистичка
Статистичка обрада сигнала је приступ који третира сигнале као стохастичке процесе, користећи њихова статистичка својства за обављање задатака обраде сигнала.[9] Статистичке технике се широко користе у апликацијама за обраду сигнала. На пример, може се моделовати дистрибуција вероватноће буке која настаје приликом фотографисања слике и конструисати технике засноване на овом моделу да би се смањио шум у резултујућој слици.
Истраживање података — за статистичку анализу односа између великих количина варијабли (у овом контексту представљају многе физичке сигнале), за издвајање раније непознатих занимљивих образаца
Референце
^Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (август 2016). „Lung sound classification using cepstral-based statistical features”. Computers in Biology and Medicine. 75 (1): 118—129. PMID27286184. doi:10.1016/j.compbiomed.2016.05.013.CS1 одржавање: Формат датума (веза)
^ абFifty Years of Signal Processing: The IEEE Signal Processing Society and its Technologies, 1948–1998. The IEEE Signal Processing Society. 1998.
^ абBillings, S. A. (2013). Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains. Wiley. ISBN978-1119943594.
^Slawinska, J.; Ourmazd, A.; Giannakis, D. (2018). „A New Approach to Signal Processing of Spatiotemporal Data”. 2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE Xplore. стр. 338—342. ISBN978-1-5386-1571-3. S2CID52153144. doi:10.1109/SSP.2018.8450704.
^V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (мај 2000). Polynomial Signal Processing. Wiley. ISBN978-0-471-03414-8.CS1 одржавање: Формат датума (веза)
^Boashash, Boualem, ур. (2003). Time frequency signal analysis and processing a comprehensive reference (1 изд.). Amsterdam: Elsevier. ISBN0-08-044335-4.
Papoulis, Athanasios (1991). Probability, Random Variables, and Stochastic Processes (third изд.). McGraw-Hill. ISBN0-07-100870-5.
Kainam Thomas Wong [1]Архивирано на веб-сајту Wayback Machine (27. септембар 2011): Statistical Signal Processing lecture notes at the University of Waterloo, Canada.
Jonathan M. Blackledge, Martin Turner: Digital Signal Processing: Mathematical and Computational Methods, Software Development and Applications, Horwood Publishing, ISBN1-898563-48-9
James D. Broesch: Digital Signal Processing Demystified, Newnes, ISBN1-878707-16-7
Bernard Mulgrew, Peter Grant, John Thompson: Digital Signal Processing – Concepts and Applications, Palgrave Macmillan, ISBN0-333-96356-3
Boaz Porat: A Course in Digital Signal Processing, Wiley, ISBN0-471-14961-6
John G. Proakis, Dimitris Manolakis: Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications, 4th ed, Pearson, April 2006, ISBN978-0131873742
John G. Proakis: A Self-Study Guide for Digital Signal Processing, Prentice Hall, ISBN0-13-143239-7
Charles A. Schuler: Digital Signal Processing: A Hands-On Approach, McGraw-Hill, ISBN0-07-829744-3
Doug Smith: Digital Signal Processing Technology: Essentials of the Communications Revolution, American Radio Relay League, ISBN0-87259-819-5