O termo Processamento Digital de Sinais
vem da técnica de manipulação de sinais analógicos amostrados e convertidos por
um sistema digital para valores digitais. O resultado desta manipulação é um
sinal digital que é convertido em um sinal analógico. Normalmente, esta
operação é realizada em tempo real por um controlador chamado DSP (Digital Signal Processor – Processador Digital de Sinais).
Seguindo os mesmos passos dos
computadores pessoais, a utilização dos DSP’s passou a ser direcionada para
produtos de mercado tais como: CD players, telefones celulares, modem, etc. Assim,
com a “popularização” do DSP, os custos baixaram e a quantidade de aplicações
ainda cresce.
As principais áreas de utilização dos DSP
são:
- Espacial – fotografia e análise de imagens;
compressão de dados; sensores inteligentes;
- Médica – diagnóstico por imagens
(tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultrassom);
eletrocardiograma;
- Telecomunicações – compressão de dados,
vídeo e voz; redução de eco; multiplexação de sinais; filtragem;
- Militar – radar; sonar; comunicação
segura;
- Indústria – exploração de petróleo e
minérios; controle e monitoramento de processos; testes não-destrutivos;
- Científica – aquisição e análise de
dados de terremotos; aquisição de dados de outros fenômenos naturais; análise
espectral de sinais; modelamento e simulação.
Um DSP pode manipular sinais de duas formas diferentes:
- Tempo real – o sinal é amostrado,
manipulado e reproduzido simultaneamente.
Exemplo: cancelamento de eco em
celulares.
- Off-line – o sinal é amostrado e,
posteriormente, esse sinal é manipulado.
Exemplo: eletrocardiograma.
O sinal discretizado não é exatamente igual ao sinal analógico. Na FIGURA 1 o sinal discretizado é uma reprodução grosseira do sinal original. Isso tem uma série de consequências e implicações. Por outro lado, transformar um sinal contínuo em sinal discreto traz as vantagens de se poder adequar o tamanho do sinal a ser processado à capacidade limitada de memória dos processadores. A memória do processador, por maior que seja, é sempre finita, assim como sua capacidade de processamento.
Sinais em tempo discreto
são representados matematicamente como sequências de números,
em que n é um inteiro.
Exemplo: A evolução do valor de fecho de um índice de bolsa:
{...
4.376,42 4.363,21 4.370,12 4.312,93 ...}
Um sinal discreto importante é o impulso unitário d(n),
devendo notar-se que qualquer sinal discreto
pode ser decomposto numa soma de impulsos unitários, deslocados e multiplicados
por uma constante:
Outro sinal discreto importante é o degrau unitário u(n),
Um sistema discreto é um sistema que aceita na(s)
sua(s) entrada(s) um sinal(sinais) discreto(s) e que fornece na(s) sua(s)
saída(s) um sinal(sinais) discreto(s), sendo conhecida de algum modo a(s)
relação(relações) entre uma(s) e outra(s).
Num sistema discreto linear, se aplicarmos uma
entrada que é uma combinação linear de duas outras, na sua saída encontramos a
mesma combinação linear, mas agora das saídas correspondentes a essas duas
entradas, quando aplicadas separadamente. Um sistema linear obedece ao
princípio da sobreposição.
A resposta de um sistema discreto invariante a
uma dada entrada é independente do instante (ou ordem, índice) em que essa
entrada é aplicada.
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