La señal de la izquierda parece ruido, pero la técnica de procesamiento de señales conocida como estimación de densidad espectral (derecha) muestra que contiene cinco componentes de frecuencia bien definidos.
Según Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer , los principios del procesamiento de señales se pueden encontrar en las técnicas clásicas de análisis numérico del siglo XVII. Afirman además que el refinamiento digital de estas técnicas se puede encontrar en los sistemas de control digital de las décadas de 1940 y 1950. [3]
El procesamiento de señales maduró y floreció en las décadas de 1960 y 1970, y el procesamiento de señales digitales se volvió ampliamente utilizado con chips procesadores de señales digitales especializados en los años 1980. [5]
Definición de una señal
Una señal es una función , donde esta función es [6]
determinista (entonces se habla de señal determinista) o
Los métodos de procesamiento de señales incluyen el dominio del tiempo , el dominio de la frecuencia y el dominio de la frecuencia compleja . Esta tecnología analiza principalmente el modelado de un sistema continuo lineal invariante en el tiempo, la integral de la respuesta de estado cero del sistema, la configuración de la función del sistema y el filtrado en tiempo continuo de señales deterministas.
Tiempo discreto
El procesamiento de señales en tiempo discreto es para señales muestreadas, definidas sólo en puntos discretos en el tiempo y, como tales, se cuantifican en el tiempo, pero no en magnitud.
El concepto de procesamiento de señales en tiempo discreto también se refiere a una disciplina teórica que establece una base matemática para el procesamiento de señales digitales, sin tener en cuenta el error de cuantificación .
El procesamiento de señales polinomiales es un tipo de procesamiento de señales no lineal, donde los sistemas polinomiales pueden interpretarse como extensiones conceptualmente sencillas de los sistemas lineales al caso no lineal. [9]
Estadístico
El procesamiento estadístico de señales es un enfoque que trata las señales como procesos estocásticos , utilizando sus propiedades estadísticas para realizar tareas de procesamiento de señales. [10] Las técnicas estadísticas se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento de señales. Por ejemplo, se puede modelar la distribución de probabilidad del ruido que se produce al fotografiar una imagen y construir técnicas basadas en este modelo para reducir el ruido en la imagen resultante.
Procesamiento de señales financieras : análisis de datos financieros utilizando técnicas de procesamiento de señales, especialmente con fines de predicción.
Samplers y convertidores analógico-digital para adquisición y reconstrucción de señales, que implica medir una señal física, almacenarla o transferirla como señal digital y posiblemente reconstruir posteriormente la señal original o una aproximación de la misma.
Minería de datos : para el análisis estadístico de relaciones entre grandes cantidades de variables (en este contexto, que representan muchas señales físicas), para extraer patrones interesantes previamente desconocidos.
^ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Maryland; Saha, Goutam (agosto de 2016). "Clasificación del sonido pulmonar mediante características estadísticas basadas en cepstral". Computadoras en Biología y Medicina . 75 (1): 118-129. doi :10.1016/j.compbiomed.2016.05.013. PMID 27286184.
^ Alan V. Oppenheim y Ronald W. Schafer (1989). Procesamiento de señales en tiempo discreto . Prentice Hall. pag. 1.ISBN0-13-216771-9.
^ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). Procesamiento de señales digitales . Prentice Hall . pag. 5.ISBN0-13-214635-5.
^ "Una teoría matemática de la comunicación - Revolución CHM". Historia de la informática . Consultado el 13 de mayo de 2019 .
^ ab Cincuenta años de procesamiento de señales: la sociedad de procesamiento de señales IEEE y sus tecnologías, 1948-1998 (PDF) . La Sociedad de Procesamiento de Señales IEEE. 1998.
^ Berber, S. (2021). Sistemas de comunicación discretos. Reino Unido: Oxford University Press., página 9, https://books.google.com/books?id=CCs0EAAAQBAJ&pg=PA9
^ ab Billings, SA (2013). Identificación de sistemas no lineales: métodos NARMAX en los dominios de tiempo, frecuencia y espacio-temporal . Wiley. ISBN978-1-119-94359-4.
^ Slavinska, J.; Ourmazd, A.; Giannakis, D. (2018). "Un nuevo enfoque para el procesamiento de señales de datos espaciotemporales". Taller de procesamiento de señales estadístico (SSP) IEEE 2018 . IEEE Xplorar. págs. 338–342. doi :10.1109/SSP.2018.8450704. ISBN978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144.
^ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (mayo de 2000). Procesamiento de señales polinómicas . Wiley. ISBN978-0-471-03414-8.
^ ab Scharf, Louis L. (1991). Procesamiento estadístico de señales: detección, estimación y análisis de series temporales . Boston : Addison-Wesley . ISBN0-201-19038-9. OCLC 61160161.
^ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Maryland; Saha, Goutam (septiembre de 2020). "Optimización del banco de filtros basado en datos para la verificación automática de hablantes". Procesamiento de señales digitales . 104 : 102795. arXiv : 2007.10729 . Código Bib : 2020DSP...10402795S. doi : 10.1016/j.dsp.2020.102795. S2CID 220665533.
^ Anastassiou, D. (2001). "Procesamiento de señales genómicas". Revista de procesamiento de señales IEEE . 18 (4). IEEE: 8–20. Código Bib : 2001 ISPM...18....8A. doi : 10.1109/79.939833.
^ Patricio Gaydecki (2004). Fundamentos del procesamiento de señales digitales: teoría, algoritmos y diseño de hardware. IET. págs.40–. ISBN978-0-85296-431-6.
^ Shlomo Engelberg (8 de enero de 2008). Procesamiento de señales digitales: un enfoque experimental. Medios de ciencia y negocios de Springer. ISBN978-1-84800-119-0.
^ Boashash, Boualem, ed. (2003). Análisis y procesamiento de señales de frecuencia de tiempo una referencia completa (1 ed.). Ámsterdam: Elsevier. ISBN0-08-044335-4.
^ Estoica, Petre; Moisés, Randolph (2005). Análisis Espectral de Señales (PDF) . Nueva Jersey: Prentice Hall.
^ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 de febrero de 2010). Procesamiento estadístico de señales de datos de valores complejos: la teoría de las señales inadecuadas y no circulares. Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN978-1-139-48762-7.
^ Max A. Little (13 de agosto de 2019). Aprendizaje automático para el procesamiento de señales: ciencia de datos, algoritmos y estadística computacional. OUP Oxford. ISBN978-0-19-102431-3.
^ Steven B. Damelin; Willard Miller, hijo (2012). Las matemáticas del procesamiento de señales. Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN978-1-107-01322-3.
^ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). Optimización convexa en procesamiento de señales y comunicaciones. Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN978-0-521-76222-9.
Otras lecturas
P Stoica, R Moisés (2005). Análisis Espectral de Señales (PDF) . Nueva Jersey: Prentice Hall.