संकेत प्रसंस्करण: Difference between revisions
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सांख्यिकीय सांकेतिक प्रसंस्करण दृष्टिकोण है जो संकेतों को अनेक संभावनाओं में से चुनी हुई प्रक्रिया के रूप में मानता है, सांकेतिक प्रसंस्करण कार्यों को करने के लिए उनके सांख्यिकी गुणों का उपयोग करता है।<ref name ="Scharf">{{cite book |first=Louis L. |last=Scharf |title=सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग: पहचान, अनुमान और समय श्रृंखला विश्लेषण|publisher=[[Addison–Wesley]] |location=[[Boston]] |year=1991 |isbn=0-201-19038-9 |oclc=61160161}}</ref> सांकेतिक प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में सांख्यिकीय तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक | सांख्यिकीय सांकेतिक प्रसंस्करण दृष्टिकोण है जो संकेतों को अनेक संभावनाओं में से चुनी हुई प्रक्रिया के रूप में मानता है, सांकेतिक प्रसंस्करण कार्यों को करने के लिए उनके सांख्यिकी गुणों का उपयोग करता है।<ref name ="Scharf">{{cite book |first=Louis L. |last=Scharf |title=सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग: पहचान, अनुमान और समय श्रृंखला विश्लेषण|publisher=[[Addison–Wesley]] |location=[[Boston]] |year=1991 |isbn=0-201-19038-9 |oclc=61160161}}</ref> सांकेतिक प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में सांख्यिकीय तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक इमेज चित्रित करते समय होने वाले ध्वनि की संभाव्यता वितरण को मॉडल कर सकते हैं, और परिणामी छवि में [[ शोर में कमी |ध्वनि की कमी]] के लिए इस मॉडल के आधार पर तकनीकों का निर्माण कर सकते हैं। | ||
== आवेदन क्षेत्र == | == आवेदन क्षेत्र == | ||
[[File:Seismic Data Processing.jpg|thumb|भूकंपीय सांकेतिक प्रसंस्करण ]]* ऑडियो सांकेतिक प्रसंस्करण | [[File:Seismic Data Processing.jpg|thumb|भूकंपीय सांकेतिक प्रसंस्करण ]]* ऑडियो सांकेतिक प्रसंस्करण{{spaced ndash}}ध्वनि का प्रतिनिधित्व करने वाले विद्युत संकेतों के लिए, जैसे [[ भाषण संकेत प्रसंस्करण ]]या संगीत<ref>{{cite journal | ||
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== विशिष्ट उपकरण == | == विशिष्ट उपकरण == | ||
Revision as of 01:33, 19 February 2023
संकेतन सिद्धांत या संकेतन(इकोनॉमिक्स) से भ्रमित न होने के लिए,"संकेतन सिद्धांत" यहाँ पुनः निर्देशित करता है।
संकेत प्रसंस्करणविद्युत अभियन्त्रण उप क्षेत्र है जो ध्वनि,छवि,संभावित क्षेत्र,भूकंपीय संकेतों,अल्टीमेट्री प्रसंस्करण और वैज्ञानिक माप जैस संकेतों का विश्लेषण,संशोधन और संश्लेषण करने पर केंद्रित है।[1] सांकेतिक प्रसंस्करण तकनीक का उपयोग, डिजिटल स्टोरेज दक्षता,विकृत संकेतों को ठीक करने,व्यक्तिपरक वीडियो गुणवत्ता और मापित संकेत में रूचि के घटकों का पता लगाने या इंगित करने के लिए किया जाता है।[2]
इतिहास
एलन वी. ओपेनहेम और रोनाल्ड डब्ल्यू शेफर के अनुरूप, सांकेतिक प्रसंस्करण के सिद्धांत 17वीं शताब्दी की शास्त्रीय संख्यात्मक विश्लेषण तकनीकों में पाए जा सकते हैं। वे आगे कहते हैं कि इन तकनीकों का डिजिटल शोधन 1940 और 1950 के डिजिटल नियंत्रण प्रणालियों में पाया जा सकता है।[3] 1948 में, क्लाउड शैनन ने प्रभावशाली लेख्य संचार का गणितीय सिद्धांत लिखा था जो बेल सिस्टम तकनीकी जर्नल में प्रकाशित हुआ था।[4] लेख्य ने सूचना संचार प्रणालियों के बाद के विकास और प्रसारण के लिए संकेतों के प्रसंस्करण के लिए आधार तैयार किया था।[5] 1960 और 1970 के दशक में सांकेतिक प्रसंस्करण के क्षेत्र में अत्यधिक परिपक्वता आयी थी,और 1980 के दशक में विशेष डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर चिप्स के साथ डिजिटल सांकेतिक प्रसंस्करण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा था।[5]
श्रेणियां
एनालॉग
एनालॉग सांकेतिक प्रसंस्करण उन संकेतों के लिए है जिन्हे अंकीकृत नहीं किया गया है, जैसा कि 20वीं सदी के अधिकांश रेडियो, टेलीफोन और टेलीविज़न प्रणाली में होता है। इसमें रैखिक विद्युत् परिपथ के साथ-साथअरेखीय वाले भी सम्मिलित हैं। पूर्व, उदाहरण के लिए, निष्क्रिय फिल्टर, सक्रिय फिल्टर, विद्युत् मिक्सर , जोड़नेवाला विलंब रेखा हैं। अरेखीय परिपथ में में कम्पाउंडर, गुणक (आवृत्ति मिक्सर , वोल्टेज नियंत्रित प्रवर्धक), वोल्टेज नियंत्रित फिल्टर, वोल्टेज-नियंत्रित दोलक और कलाबद्ध लूप सम्मिलित हैं।
निरंतर समय
निरंतर संकेत संकेत प्रसंस्करण उन संकेतों के लिए है जो निरंतर डोमेन के परिवर्तन के साथ भिन्न होते हैं (कुछ अलग-अलग बाधित बिंदुओं पर विचार किए बिना)।
सांकेतिक प्रसंस्करण के तरीकों में समय क्षेत्र, आवृत्ति डोमेन और जटिल आवृत्ति सम्मिलित हैं। यह तकनीक मुख्य प्रकार से रैखिक समय-अपरिवर्तनीय निरंतर प्रणाली के मॉडलिंग, प्रणाली की शून्य-अवस्था प्रतिक्रिया का अभिन्न अंग, प्रणाली कार्य की स्थापना और नियतात्मक संकेतों के निरंतर समय फ़िल्टरिंग पर चर्चा करती है।
असतत समय
असतत-समय संकेत प्रसंस्करण सैमपल्ड संकेतों के लिए है, जो केवल समय में असतत बिंदुओं पर परिभाषित किया गया है, और इस तरह समय में मात्रा निर्धारित की जाती है,परन्तु परिमाण में नहीं होता है।
एनालॉग असतत समय सांकेतिक प्रसंस्करण ऐसी तकनीक है जो सैमपल्ड और होल्ड परिपथ, एनालॉग समय विभाजन बहुसंकेतक, एनालॉग देरी लाइनों और एनालॉग पुननिर्वेश विस्थापन रजिस्टर जैसे विद्युत् उपकरणों पर आधारित है। यह तकनीक डिजिटल सांकेतिक प्रसंस्करण (नीचे देखें) की पूर्ववर्ती थी, और अभी भी गिगाहर्ट्ज़ सिग्नल के उन्नत प्रसंस्करण में उपयोग की जाती है।
असतत-समय सांकेतिक प्रसंस्करण की अवधारणा भी सैद्धांतिक अनुशासन को संदर्भित करती है जो डिजिटल सांकेतिक प्रसंस्करण के लिए गणितीय आधार स्थापित करती है, अतिरिक्त परिमाणीकरण त्रुटि को ध्यान में रखना अनिवार्य है।
डिजिटल
डिजिटल सांकेतिक प्रसंस्करण डिजीटल असतत-समय के सांकेतिक प्रसंस्करण सैमपल्ड है। प्रसंस्करण सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर या डिजिटल परिपथ जैसे कि एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत परिपथ, क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली श्रंखला या विशेष डिजिटल सांकेतिक प्रोसेसर (डीएसपी चिप्स) द्वारा किया जाता है। अंकगणितीय संचालन में फिक्स्ड-पॉइंट अंकगणित होता है | फिक्स्ड-बिंदु और बदलाव बिंदु, वास्तविक-मान, सम्मिश्र-मान, गुणन और जोड़ सम्मिलित हैं। हार्डवेयर द्वारा समर्थित अन्य विशिष्ट ऑपरेशन सर्कुलर बफर और लुकअप टेबल हैं। एल्गोरिदम के उदाहरण हैं फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी), परिमित आवेग प्रतिक्रिया (एफआईआर) फिल्टर, अनंत आवेग प्रतिक्रिया (आईआईआर) फिल्टर, और अनुकूली फिल्टर जैसे कि वाइनर फ़िल्टर और कलमन फिल्टर ।
अरेखीय
अरेखीय प्रणाली में अरेखीय प्रणाली से उत्पन्न संकेतों का विश्लेषण और प्रसंस्करण सम्मिलित है और यह समय, आवृत्ति, या अनुपात-लौकिक डोमेन में हो सकता है।[6][7] अरेखीय प्रणालियां अत्यधिक मिश्रित रूप प्रदान करती हैं जिनमें द्विभाजन सिद्धांत, अराजकता सिद्धांत, हार्मोनिक्स और सबहार्मोनिक्स सम्मिलित हैं जिन्हें रैखिक विधियों का उपयोग करके उत्पादित या विश्लेषण नहीं किया जा सकता है।
बहुपद सांकेतिक प्रसंस्करण एक प्रकार का अरेखीय सांकेतिक प्रसंस्करण है, जहां बहुपद प्रणालियों,रैखिक प्रणाली से अरेखीय प्रणाली तक ले जाने की अवधरणा की व्याख्या करती है।[8]
सांख्यिकीय
सांख्यिकीय सांकेतिक प्रसंस्करण दृष्टिकोण है जो संकेतों को अनेक संभावनाओं में से चुनी हुई प्रक्रिया के रूप में मानता है, सांकेतिक प्रसंस्करण कार्यों को करने के लिए उनके सांख्यिकी गुणों का उपयोग करता है।[9] सांकेतिक प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में सांख्यिकीय तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक इमेज चित्रित करते समय होने वाले ध्वनि की संभाव्यता वितरण को मॉडल कर सकते हैं, और परिणामी छवि में ध्वनि की कमी के लिए इस मॉडल के आधार पर तकनीकों का निर्माण कर सकते हैं।
आवेदन क्षेत्र
* ऑडियो सांकेतिक प्रसंस्करण – ध्वनि का प्रतिनिधित्व करने वाले विद्युत संकेतों के लिए, जैसे भाषण संकेत प्रसंस्करण या संगीत[10]
- इमेज प्रसंस्करण - डिजिटल कैमरा, कंप्यूटर और विभिन्न इमेजिंग प्रणाली में
- वीडियो प्रसंस्करण – गतिमान चित्रों की व्याख्या करने के लिए
- ताररहित संपर्क – तरंग जेनरेशन, डिमॉड्यूलेशन, फिल्टरिंग, समीकरण
- नियंत्रण प्रणाली
- सरणी प्रसंस्करण – सेंसर की सरणी से संकेतों को संसाधित करने के लिए
- प्रक्रिया नियंत्रण – विभिन्न प्रकार के संकेतों का उपयोग किया जाता है, जिसमें उद्योग मानक 4-20 mA वर्तमान लूप सम्मिलित है
- भूकंप विज्ञान
- वित्तीय सांकेतिक प्रसंस्करण – सांकेतिक प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके वित्तीय डेटा का विश्लेषण करना, असामान्य प्रकार से पूर्वानुमान उद्देश्यों के लिए।
- लक्षण निष्कर्षण, जैसे इमेज को समझना और वाक्अभिज्ञान |
- गुणवत्ता में सुधार, जैसे ध्वनि में कमी, इमेज में वृद्धि और प्रतिध्वनि रद्द करना।
- ऑडियो संपीड़न (डेटा), छवि संपीड़न और वीडियो संपीड़न सहित सोर्स कोडिंग।
- जीनोमिक्स सांकेतिक प्रसंस्करण [11]
संचार प्रणालियों में, सांकेतिक प्रसंस्करण यहां हो सकती है:
- OSI मॉडल 1 सात परत OSI मॉडल में, भौतिक परत ( मॉडुलन,समीकरण (संचार), बहुसंकेतन, इत्यादि);
- OSI लेयर 2, सूचना श्रंखला तल (आगे त्रुटि सुधार );
- OSI परत 6, प्रस्तुति परत (स्रोत कोडिंग, जिसमें एनॉलॉग से डिजिटल परिवर्तित करने वाला उपकरण। एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण और डेटा संपीड़न सम्मिलित है)।
विशिष्ट उपकरण
- फ़िल्टर (सांकेतिक प्रसंस्करण ) – उदाहरण के लिए एनालॉग (निष्क्रिय या सक्रिय) या डिजिटल (फिल्टर के लिए , आईआईआर फिल्टर , फ्रीक्वेंसी डोमेन या स्टोकेस्टिक फिल्टर आदि)
- डेटा अधिग्रहण और पुनर्निर्माण के लिए नमूनाकरण (सांकेतिक प्रसंस्करण ) और एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स, जिसमें एक भौतिक सिग्नल को मापना, इसे डिजिटल सिग्नल के रूप में संग्रहीत करना या स्थानांतरित करना और संभवतः बाद में मूल सिग्नल या उसके सन्निकटन का पुनर्निर्माण करना शामिल है।
- आधार - सामग्री संकोचन
- डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर (डीएसपी)
लागू गणितीय तरीके
- विभेदक समीकरण [12]
- पुनरावृत्ति संबंध [13]
- रूपांतरण सिद्धांत
- समय-आवृत्ति विश्लेषण – गैर-स्थिर संकेतों को संसाधित करने के लिए[14]
- वर्णक्रमीय अनुमान – एक समय श्रृंखला के वर्णक्रमीय सामग्री (यानी, आवृत्ति पर शक्ति का वितरण) का निर्धारण करने के लिए[15] *सांख्यिकीय संकेत प्रसंस्करण – उनके स्टोचैस्टिक गुणों के आधार पर संकेतों और शोर से जानकारी का विश्लेषण और निष्कर्ष निकालना
- रैखिक समय-अपरिवर्तनीय प्रणाली सिद्धांत और रूपांतरण सिद्धांत
- बहुपद सांकेतिक प्रसंस्करण – सिस्टम का विश्लेषण जो बहुपदों का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट को संबंधित करता है
- सिस्टम पहचान [6]और वर्गीकरण
- पथरी
- जटिल विश्लेषण [16]
- वेक्टर रिक्त स्थान और रेखीय बीजगणित[17]
- कार्यात्मक विश्लेषण [18]
- संभाव्यता और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं[9]* जांच सिद्धांत
- अनुमान सिद्धांत
- गणितीय अनुकूलन [19]
- संख्यात्मक तरीके
- समय श्रृंखला
- डेटा खनन – बड़ी मात्रा में चर के बीच संबंधों के सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए (इस संदर्भ में कई भौतिक संकेतों का प्रतिनिधित्व करते हुए), पहले से अज्ञात दिलचस्प पैटर्न निकालने के लिए
यह भी देखें
- बीजगणितीय सांकेतिक प्रसंस्करण
- ऑडियो फिल्टर
- परिबद्ध भिन्नता
- डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग
- गतिशील रेंज संपीड़न , कंपैंडिंग , सीमित और शोर गेटिंग
- फूरियर रूपांतरण
- सूचना सिद्धांत
- कम से कम वर्ग वर्णक्रमीय विश्लेषण
- गैर-स्थानीय साधन
- प्रतिध्वनि
- समय श्रृंखला
संदर्भ
- ↑ Sengupta, Nandini; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (August 2016). "सेप्स्ट्रल-आधारित सांख्यिकीय विशेषताओं का उपयोग करते हुए फेफड़े का ध्वनि वर्गीकरण". Computers in Biology and Medicine. 75 (1): 118–129. doi:10.1016/j.compbiomed.2016.05.013. PMID 27286184.
- ↑ Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer (1989). असतत-समय सिग्नल प्रोसेसिंग. Prentice Hall. p. 1. ISBN 0-13-216771-9.
- ↑ Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W. (1975). अंकीय संकेत प्रक्रिया. Prentice Hall. p. 5. ISBN 0-13-214635-5.
- ↑ "संचार का एक गणितीय सिद्धांत - सीएचएम क्रांति". Computer History. Retrieved 2019-05-13.
- ↑ 5.0 5.1 सिग्नल प्रोसेसिंग के पचास वर्ष: IEEE सिग्नल प्रोसेसिंग सोसाइटी और इसकी प्रौद्योगिकियां, 1948-1998. The IEEE Signal Processing Society. 1998.
- ↑ 6.0 6.1 Billings, S. A. (2013). अरैखिक प्रणाली पहचान: समय, आवृत्ति, और अनुपात-अस्थायी डोमेन में NARMAX तरीके. Wiley. ISBN 978-1119943594.
- ↑ Slawinska, J., Ourmazd, A., and Giannakis, D. (2018). "A New Approach to Signal Processing of Spatiotemporal Data". 2018 आईईईई सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यशाला (एसएसपी). IEEE Xplore. pp. 338–342. doi:10.1109/SSP.2018.8450704. ISBN 978-1-5386-1571-3. S2CID 52153144.
{{cite book}}: CS1 maint: uses authors parameter (link) - ↑ V. John Mathews; Giovanni L. Sicuranza (May 2000). बहुपद सिग्नल प्रोसेसिंग. Wiley. ISBN 978-0-471-03414-8.
- ↑ 9.0 9.1 Scharf, Louis L. (1991). सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग: पहचान, अनुमान और समय श्रृंखला विश्लेषण. Boston: Addison–Wesley. ISBN 0-201-19038-9. OCLC 61160161.
- ↑ Sarangi, Susanta; Sahidullah, Md; Saha, Goutam (September 2020). "स्वचालित स्पीकर सत्यापन के लिए डेटा-संचालित फ़िल्टरबैंक का अनुकूलन". Digital Signal Processing. 104: 102795. arXiv:2007.10729. doi:10.1016/j.dsp.2020.102795. S2CID 220665533.
- ↑ Anastassiou, D. (2001). "जीनोमिक सिग्नल प्रोसेसिंग". IEEE Signal Processing Magazine. IEEE. 18 (4): 8–20. Bibcode:2001ISPM...18....8A. doi:10.1109/79.939833.
- ↑ Patrick Gaydecki (2004). डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग की नींव: सिद्धांत, एल्गोरिदम और हार्डवेयर डिजाइन. IET. pp. 40–. ISBN 978-0-85296-431-6.
- ↑ Shlomo Engelberg (8 January 2008). डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग: एक प्रायोगिक दृष्टिकोण. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-84800-119-0.
- ↑ Boashash, Boualem, ed. (2003). समय आवृत्ति संकेत विश्लेषण और एक व्यापक संदर्भ प्रसंस्करण (1 ed.). Amsterdam: Elsevier. ISBN 0-08-044335-4.
- ↑ Stoica, Petre; Moses, Randolph (2005). संकेतों का वर्णक्रमीय विश्लेषण (PDF). NJ: Prentice Hall.
- ↑ Peter J. Schreier; Louis L. Scharf (4 February 2010). कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड डेटा का सांख्यिकीय सिग्नल प्रोसेसिंग: अनुचित और गैर-परिपत्र संकेतों का सिद्धांत. Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-48762-7.
- ↑ Max A. Little (13 August 2019). सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए मशीन लर्निंग: डेटा साइंस, एल्गोरिदम और कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी. OUP Oxford. ISBN 978-0-19-102431-3.
- ↑ Steven B. Damelin; Willard Miller, Jr (2012). सिग्नल प्रोसेसिंग का गणित. Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-01322-3.
- ↑ Daniel P. Palomar; Yonina C. Eldar (2010). सिग्नल प्रोसेसिंग और संचार में उत्तल अनुकूलन. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-76222-9.
आगे की पढाई
- P Stoica, R Moses (2005). Spectral Analysis of Signals (PDF). NJ: Prentice Hall.
- Kay, Steven M. (1993). Fundamentals of Statistical Signal Processing. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall. ISBN 0-13-345711-7. OCLC 26504848.
- Papoulis, Athanasios (1991). Probability, Random Variables, and Stochastic Processes (third ed.). McGraw-Hill. ISBN 0-07-100870-5.
- Kainam Thomas Wong [1]: Statistical Signal Processing lecture notes at the University of Waterloo, Canada.
- Ali H. Sayed, Adaptive Filters, Wiley, NJ, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5.
- Thomas Kailath, Ali H. Sayed, and Babak Hassibi, Linear Estimation, Prentice-Hall, NJ, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4.
बाहरी कड़ियाँ
- Signal Processing for Communications – free online textbook by Paolo Prandoni and Martin Vetterli (2008)
- Scientists and Engineers Guide to Digital Signal Processing – free online textbook by Stephen Smith
