0: Здравствуйте, друзья. Меня зовут Марат ус. Я инженер компании экспонента, и мы запускаем обновлённую версию курса основы цифровой обработки сигналов, в которой разберём как теорию сос, так и практические примеры в среде технических расчётов. Энджи в курсе. Мы рассмотрим дискрет.

1: Периодические сигналы анализ и обработку во временной области цапы ацп теорему Котельникова, дискретное и быстрое преобразование, фурье, спектральный анализ, дискретную свёртку зет, преобразование, цифровые фильтры, многоскоростные системы, адаптивные фильтры и реализации.

2: Системы цос железе. Постараемся выдержать баланс между теорией, которая будет преподноситься в наглядной форме, и практикой, которая будет в каждом видео эту теорию подкреплять. Приступим. Что такое цифровая обработка сигналов? Это область науки и техники, которая занимается анали.

3: Преобразованием и синтезом сигналов, представленных в цифровой форме простыми словами. Это когда мы берём какой-либо сигнал из реального мира, звук, изображение радиоволны оцифровываем его, то есть превращаем в последовательность чисел и с помощью математических алгоритмов делаем с ним что-то полезное.

4: Очищаем от шума, усиливаем, сжимаем, распознаем паттерны и так далее. Важно отметить, что цос рассматривает способы обработки сигналов на основе численных методов с использованием цифровой вычислительной техники. И по ходу курса мы также будем уделять внимание аспектам эффективной реализации

5: Алгоритмов цос на целевых устройствах. Попробуем понять, почему важно изучать эту дисциплину. В 1 очередь широчайшая область применения и востребованность на рынке труда. Любая технология, связанная с передачей, приёмом и обработкой информации, использует алгоритмы цос. Это и

6: Современные системы связи, обработка аудио и видео биомедицина, радиотехнические системы, компьютерное зрение интернет вещей, машинное обучение, беспилотники и многое другое. Также важно отметить, что дисциплина формирует системное инженерное мышление изу,

7: Вы видите, как абстрактная математика находит применение для решения реальных инженерных задач. Закрепим ключевые понятия. Во первых, что такое сигнал сигнал это физический процесс или величина, которые несут в себе информацию. Информативность 1 из главных характеристик.

8: Сигнала. Также сигнал всегда зависит от какой-либо переменной. Он может изменяться во времени, а может изменяться и в пространстве как цифровое изображение. Интенсивность каждого пикселя которого зависит от положения. Также сигнал измеряем. Сигналом можно назвать вообще все, что

9: Можно измерить, это могут быть изменения тока или напряжения, звукового давления, электромагнитных волн, освещённости и других физических величин. Для задач обработки. Нужно уметь классифицировать сигналы по их математическому представлению. Сигнал может быть аналоговым. Это

10: Непрерывный сигнал, определённый в каждый момент времени математически подобные сигналы можно описать непрерывной функцией, а в физическом мире они отражают большинство явлений и процессов вокруг нас, таких как, например, изменение тока в цепи. Мы можем измерить и записать значение такого сигнала с относи.

11: Высокой точностью в зависимости от средств измерения. Ну и для записи подобных сигналов используются аналоговые носители. Дискретный сигнал также может описывать некий физический процесс, но теперь мы фиксируем значение изменяющейся величины только в конкретные обычно равно

12: На удалённые моменты времени представим, что мы измеряем и записываем температуру каждый день в 9 утра мы получим дискретный сигнал.

13: И сигнал может быть цифровым, он тоже дискретный, но ещё и квантованный по уровню, то есть округлённый до конечной точности, это связано с особенностью хранения и передачи данных в цифровых вычислителях. И дискретные округлённые значения сигнала мы обычно представляем в двоичном коде.

14: Зачем же нам сигнал обрабатывать? В 1 очередь это извлечение полезной информации из Сырых данных. Это может быть выявление патологии по сигналу электрокардиограммы, расшифровка сообщения принятого радиосигнала, обнаружение объекта на изображении мы обра.

15: Рабатываем сигнал для того, чтобы улучшить его форму или упростить извлечение информации, то есть подавить нежелательные шумы и помехи, усилить полезную часть, выровнять спектр. Часто приходится преобразовывать форму сигнала. Например, чтобы передать сообщение.

16: Радио нужно медленный информационный сигнал положить на быстро колеблющуюся, несущую, также цифровые алгоритмы используются для уменьшения количества хранимой или передаваемой информации без критичной потери качества, что обычно мешает нам принять сигнал и извлечь.

17: Него информацию. В 1 очередь это шумы, шумы возникают везде. Это могут быть внутренние шумы электрических элементов цепей, шумм может добавиться к сигналу в процессе распространения от источника до приёмника, и шум может возникать при обработке, например, при квантовании.

18: Стоит различать шумы и помехи. Чаще всего помехами являются источники некоего полезного сигнала для другого абонента, и нам нужно выделить своё сообщение на фоне всех остальных помехи бывают и естественной природы, а также их кто-то может наводить специально, наконец, сигнал в

19: В процессе обработки или передачи может искажаться, электромагнитные волны могут переотражаться и накладываться друг на друга. Электрический сигнал может клипировать я при прохождении через усилитель и так далее. Алгоритмы цос помогают нам бороться с этими нежелательными явлениями. Почему именно цифры?

20: Сигнал переход от аналоговых к цифровым сигналам 1 из ключевых технологических революций 20 века. Использование цифрового сигнала не просто удобно, оно даёт фундаментальные преимущества, которые сделали его абсолютным стандартом в 1 очередь это, конечно же, помехоустойчиво.

21: И стабильность. Аналоговый сигнал сильно страдает от Шумов и помех. Это искажает значение сигнала, что приводит к ошибкам. При расшифровке сообщения. Цифровой сигнал во времени представляет собой последовательность нулей и единиц. Тот же самый уровень добавленного шума, хоть и

22: Внесёт в него погрешность, но все равно позволит понять принимающей стороне, что мы наблюдаем 0 или единицу, высокий или низкий уровень.

23: Если говорить про устройство формирования и обработки, то аналоговые цепи традиционно крупнее цифровых подвержены дрейфу параметров. Их нельзя назвать гибкими по функционалу. Если мы собрали аналоговый приёмник, который настроен на конкретную полосу, нам для того, чтобы её перестроить, придётся пере.

24: Собрать всю цепь, в то время как цифровые устройства, программируемые и перестраиваемые наконец цифровой сигнал, проще хранить цифровые носители миниатюрны потребляют мало энергии более ёмкие, чем аналоговые, а передача цифрового потока давно стандартизирована.

25: Можно передавать большее количество сигналов через 1 канал, шифровать данные, использовать специальные алгоритмы коррекции на лицо, сплошные преимущества. Как же нам получить такой замечательный цифровой сигнал? В этом нам помогают аналого цифровые преобразователи. Их мы разберём подробнее в после

26: Следующих видео, но главный принцип рассмотрим уже сейчас. Чтобы перейти от непрерывного аналогового сигнала к цифровому, нужно провести дискретизацию, то есть записать и сохранить значение непрерывного сигнала в конкретные моменты времени. Теперь у нас уже не

27: Непрерывная линия, а дискретные отсчёты со своими порядковыми номерами затем значения этих отсчётов квантуются, то есть округляются до ближайшего уровня, количество этих уровней ограничено и, наконец, каждому уровню присваивается свой двоичный код.

28: Мы получаем последовательность нулей и единиц в конкретные моменты времени. Расстояние между точками на шкале времени важный параметр для нашего курса это период дискретизации, и с ним связана обратная ему величина частота дискретизации. Поговорим об этом подробнее в следу.

29: Видео. Мы будем изучать алгоритмы цифровой обработки сигналов на практических примерах. И, конечно же, нам понадобятся сигналы, которые мы будем обрабатывать. Их можно брать из файлов стандартных форматов, получать с устройств записи или же моделировать при помощи математики.

30: И щепотки программирования, цифровые алгоритмы и функции обработки также описываются программно, а значит, придётся немного покодить и важно уметь анализировать результат, получать полезные данные из обработанного сигнала, визуализировать его во времени и

31: Частотной области. Для всего этого нужна удобная среда технических расчётов, поэтому курс мы будем проходить в ng, в ней можно и код писать, и файлы читать, и красивую визуализацию в 1 строчку кода получать для базовых расчётных задач можно испо,

32: Использовать командную строку, создавать там переменные, как скалярные, так и вектора с матрицами, применять встроенные функции для генерации сигналов и Шумов, строить графики, фильтровать сигнал и выгружать результат, но

33: Все же, в основном по ходу курса мы будем работать в интерактивных скриптах тут можно применять все те же встроенные функции и записывать блоки кода с выводом результата рядом с ячейками, а ещё из таких скриптов можно сформировать красивый отчёт с текстом.

34: Формулами, графиками и прочим. Также в Энже есть среда моделирования, где схемы цифровой обработки мы собираем из функциональных блоков и прогоняем алгоритмы в динамике. Ссылки на файлы мы будем оставлять в описаниях к видео. Ну и

35: Хорошие новости. Чтобы начать работать в энджи, не нужно ничего устанавливать, достаточно просто зарегистрироваться на сайте старт точка энджи точка ком и вы получите абсолютно бесплат.