DSP 기술이란 무엇입니까?

Processing——DSP) 는 디지털 신호 처리 이론을 이용하여 칩에서 대상 프로그램을 실행하여 일종의 신호 처리를 실현하는 것을 강조한다.

디지털 신호 처리는 2 1 세기 과학 및 엔지니어링 분야에서 가장 강력한 기술 중 하나입니다. 통신, 의료 영상, 레이더, 음파 탐지기, 충실도 음악 재현, 원유 탐사 등 다양한 분야에서 혁명적인 변화가 일어났습니다. 각 분야의 DSP 기술은 어느 정도 깊이까지 발전하여 자체 알고리즘, 수학 및 특정 기술을 갖추고 있다. 광도와 깊이의 결합으로 누구도 발전하는 모든 DSP 기술을 장악할 수 없게 되었다. DSP 교육은 전반적인 개념에 적용할 수 있는 학습과 관심 있는 특정 분야의 전문 기술을 배우는 두 가지 작업으로 구성됩니다. 이 장에서는 DSP 가 여러 분야에서 미치는 엄청난 영향을 설명함으로써 디지털 신호 처리 세계로 진입하는 여정을 시작했습니다. 혁명은 이미 시작되었다.

DSP 의 근본 원인

디지털 신호 처리는 사용하는 데이터 유형의 독특함, 즉 신호이기 때문에 컴퓨터 과학의 다른 분야와는 다릅니다. 대부분의 경우 이러한 신호는 지진의 지진 진동, 시각적 이미지, 음파 등 실제 감각적 데이터에서 비롯된다. 신호가 디지털 형식으로 변환되면 DSP 는 이러한 신호를 처리하는 데 사용되는 수학, 알고리즘 및 기술입니다. 여기에는 시각적 이미지 향상, 대화 (음성) 인식 및 생성, 저장 및 전송을 위한 데이터 압축 등 다양한 목표가 포함됩니다. 컴퓨터에 "대비-디지털 변환기" 를 추가하고 이를 사용하여 실제 데이터를 검색한다고 가정해 보겠습니다. DSP 가 질문에 대답: 다음 단계는 무엇입니까?

DSP 의 기원은 1960 과 1970 년대에 디지털 컴퓨터가 처음 등장했을 때였습니다. 이 시대의 컴퓨터는 매우 비싸서 DSP 는 몇 가지 중요한 응용으로 제한되어 있다. 선봉대는 주로 국제 안전을 위협하는 레이더와 음파 탐지기, 큰돈을 벌 수 있는 원유 탐사, 대체불가능한 우주 탐사, 생명을 구할 수 있는 의료 영상 등 네 가지 핵심 분야에 집중한다. 1980 과 1990 에서 PC 의 혁명으로 DSP 의 새로운 응용이 부쩍 늘었다. 동기는 군대와 정부의 필요에서 나온 것이 아니다. DSP 가 갑자기 상업시장에 의해 구동되었다. 빠르게 확장되는 분야에서 돈을 벌 수 있다고 생각하는 사람은 갑자기 DSP 업체가 된다. DSP 는 휴대폰, CD 플레이어, 이메일 음성 메일 등 제품에서 잘 알려져 있습니다. 그림 1- 1 에는 이러한 응용 프로그램 중 일부가 나와 있습니다.

이 기술 혁명은 하향식으로 일어났다. 1980 초기 모터 분야의 대학원 과정에서 DSP 를 강의했습니다. 10 년 후, DSP 는 이미 대학 표준과정의 일부가 되었다. 오늘날 DSP 는 많은 분야의 과학자와 엔지니어들이 필요로 하는 기본적인 기술이 되었습니다. 이런 식으로 DSP 는 이전 기술 혁명의' 전자학' 과 비교할 수 있다. 여전히 전자 모터 분야에 있지만, 거의 모든 과학자와 엔지니어들은 기본적인 회로 설계의 배경을 가지고 있습니다. 그렇지 않으면, 그들은 기술의 세계에서 길을 잃을 수도 있다. DSP 도 같은 미래를 가지고 있습니다.

그림 1- 1

DSP 는 과학과 공학의 많은 분야를 혁신했다. 다음은 몇 가지 다른 응용 프로그램입니다.

최근의 역사는 더욱 흥미롭다. DSP 를 배우고 사용하는 능력에 큰 영향을 미칩니다. DSP 문제가 발생하여 교과서나 기타 간행물로 돌아서서 답을 찾는다고 가정해 보십시오. 너는 보통 한 페이지씩 이어지는 방정식, 난해한 수학 기호, 낯선 용어를 발견한다. 이건 악몽이야! 이런 경험이 있는 사람에게도 많은 DSP 문서는 여전히 헷갈린다. 이것은 문헌에서 틀리지 않고, 단지 매우 특정한 독자군에게 줄 것을 기대하고 있을 뿐이다. 현재 과학기술을 개발하는 연구원들은 이런 복잡한 (상세한) 수학을 필요로 일의 이론적 의미를 이해한다.

이 책의 기본 가정은 대부분의 실용적인 DSP 기술이 전통적인 복잡한 수학과 이론적 장애 없이 배우고 사용할 수 있다는 것이다. "과학자와 엔지니어 디지털 신호 처리 가이드" 는 새로운 직업이 아닌 DSP 를 도구로 사용하려는 사람들을 위해 작성되었습니다.

이 장의 나머지 부분에서는 DSP 가 혁명적인 변화를 가져온 몇 가지 영역을 나열합니다. 각 응용 프로그램을 보면 DSP 가 매우 다학과 관계이며 많은 인접 분야의 기술 작업에 의존한다는 것을 알 수 있습니다. 그림 1-2 에서 볼 수 있듯이 DSP 와 다른 기술과의 경계는 분명하지 않고 완벽한 정의가 아니라 모호하고 겹칩니다. DSP 를 전공하려면 관련 분야도 배워야 한다.

그림 1-2

디지털 신호 처리는 과학, 공학 및 수학의 많은 분야에서 모호하고 겹치는 경계를 가지고 있습니다.

통신 (통신)

통신은 한 곳에서 다른 곳으로 정보를 보내는 것이다. 여기에는 전화 대화, TV 신호, 컴퓨터 파일 및 기타 유형의 데이터와 같은 다양한 형태의 정보가 포함됩니다. 메시지를 보내려면 두 위치 사이의 채널이 필요합니다. 이것은 한 쌍의 전선, 라디오 방송 신호, 광섬유 등이 될 수 있다. 통신 회사는 고객 정보 전송에 대한 보상을 받지만 채널 구축 및 유지 보수에 대해 비용을 지불해야 합니다. 금융 서적의 결론은 간단하다. 단일 채널을 통해 전달되는 정보가 많을수록 더 많은 돈을 벌 수 있다. DSP 는 오디오 신호 생성 및 감지, 밴드 오프셋, 전력선 윙윙거리는 소리 제거 필터 등 여러 분야에서 통신 업계에 혁명적인 변화를 가져왔다. 전화망의 세 가지 특수한 예는 멀티플렉싱, 압축 및 에코 제어입니다.

멀티플렉싱 (멀티플렉싱)

세계에는 약 10 억 대의 전화가 있다. 몇 개의 버튼을 누르기만 하면, 인터넷을 교환하면 어느 곳에서나 누구나 몇 초 안에 연결할 수 있다. 이 무한한 임무는 사람을 망설이게 한다. 1960 까지 두 전화 간의 연결은 기계 스위치와 증폭기를 통해 아날로그 사운드 신호를 전송해야 합니다. 하나의 연결에는 한 쌍의 전선이 필요하다. 반면 DSP 는 오디오를 직렬 디지털 데이터 스트림으로 변환합니다. 비트는 쉽게 얽히고 분리될 수 있기 때문에 많은 전화 대화를 한 채널에서 전송할 수 있습니다. 예를 들어, 전화 표준은 T-carier 시스템이라고 하며 24 개의 사운드 신호를 동시에 전송할 수 있습니다. 각 사운드 신호는 8 비트 압력 확장 (대수 압축) 모듈 변환을 사용하여 초당 8000 회 샘플링합니다. 각 사운드 신호 결과는 64,000 비트/초로 표시되며 24 개 채널 모두 1.544 메가비트/초에 포함됩니다. 기존의 22 번 구리 전화선을 사용하면 일반적인 상호 연결 거리인 약 6000 피트의 신호를 전송할 수 있습니다. 디지털 전송에는 많은 경제적 이점이 있습니다. 전선과 아날로그 스위치는 비싸고 디지털 논리문은 싸다.

압축 (압축)

사운드 신호가 8000 샘플/초 속도로 디지털화되면 대부분의 디지털 정보가 중복됩니다. 즉, 어떤 샘플이든 가지고 있는 정보는 인접한 샘플에 의해 대량으로 복제됩니다. 디지털 사운드 신호를 더 적은 비트/초 데이터 스트림으로 변환하기 위해 수십 가지의 DSP 알고리즘이 개발되었습니다. 이를 데이터 압축 알고리즘이라고합니다. 적절한 압축 해제 알고리즘은 신호를 원래 형식으로 복구하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 압축 횟수와 생성된 사운드의 품질 면에서 다릅니다. 일반적으로 데이터 속도는 64kbit/s 에서 32kbit/s 로 떨어질 수 있으며 사운드 품질을 잃지 않습니다. 8 킬로비트/초로 압축할 경우 사운드가 크게 영향을 받지만 장거리 전화망에는 유용합니다. 달성 가능한 최대 압축은 약 2000 비트/초이며, 이로 인해 소리가 매우 왜곡되지만 군사 및 잠수함 통신과 같은 일부 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.

에코 제어 (에코 제어)

메아리는 장거리 전화 연결의 심각한 문제이다. 전화기에 대고 말할 때, 당신의 목소리를 나타내는 신호가 연결된 수신기로 전달되면, 일부 신호는 다시 전송됩니다. 바로 메아리입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 전화명언) 링크가 수백 마일 이내이면 몇 밀리초 만에 메아리를 받을 수 있다. 사람의 귀는 이런 작은 지연 메아리를 듣는 것에 습관이 되어, 연결이 상당히 정상적으로 보인다. 거리가 길어짐에 따라 메아리가 점점 더 두드러지고 성가시다. 주간 통신의 경우 지연은 수백 마이크로초에 달할 수 있는데, 이는 특히 혐오스럽다. 디지털 신호 처리는 반환된 신호를 측정하고 적절한 역신호를 생성하여 성가신 메아리를 제거하여 이러한 문제를 처리하기 시작합니다. 동일한 기술을 통해 스피커 사용자는 반격하지 않고 동시에 듣고 말할 수 있습니다 (장시간 비명). 또한 디지털 생성 잡음 방지에 의해 상쇄되어 환경 소음을 줄일 수 있습니다.

오디오 프로세싱 (오디오 프로세싱)

인류의 두 가지 주요 감각은 시각과 청각이다. 이에 따라 많은 DSP 가 이미지 및 오디오 처리와 관련이 있습니다. 사람들은 음악과 언어 (발음) 를 듣는다. DSP 는 이 두 분야에서 혁명적인 변화를 일으켰다.

음악 (음악)

음악가의 마이크에서 고급 스테레오를 즐겨 듣는 사람의 스피커까지의 경로는 상당히 길다. 디지털 데이터 표현은 "일반적으로 아날로그 저장 및 처리와 관련된" 저하를 방지하기 때문에 중요합니다. 카세트와 CD 음악의 질을 비교한 사람은 누구나 이 점을 잘 알고 있을 것이다. 일반적으로 음악 클립은 녹음실에서 몇 개의 통로나 궤도에 녹음된다. 경우에 따라 개별 악기와 가수를 개별적으로 녹음하는 것도 포함된다. 이렇게 하는 것은 음향 엔지니어가 최종 제품을 만들 때 더 큰 유연성을 가질 수 있도록 하기 위해서이다. 단일 트랙을 최종 제품으로 결합하는 복잡한 프로세스를 믹스라고 합니다. DSP 는 필터링, 신호 가감, 신호 편집 등 리믹스 시 몇 가지 중요한 기능을 제공합니다.

참고: X 채널 오디오를 Y 채널로 혼합하십시오. 여기서 X 는 Y 보다 큰 숫자입니다. 예를 들어 DVD 에는 5. 1 채널이 있지만 헤드폰만 있고 헤드폰에는 2 개의 채널만 있으므로 2 개의 채널을 아래로 혼합해야 합니다. 제다이의 설명에 감사드립니다.

DSP 가 음악 준비에서 가장 재미있는 응용 프로그램 중 하나는 인공 반향이다. 단일 채널이 단순히 함께 추가 되는 경우, 결과 조각은 매우 깨지기 쉬운 소리, 마치 음악가가 야외에서 연주. 이는 청중이 음악 메아리나 뒷맛에 크게 영향을 받아 녹음실에서 최소화되기 때문이다. DSP 를 사용하면 mix down 에서 인공 메아리와 여미를 요약하여 다양한 이상적인 음향 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다. 수백 마이크로초의 메아리를 지연시켜 교회 같은 느낌을 준다. 10-20 마이크로초의 지연으로 메아리를 증가시켜 더욱 적합한 청음 공간에 있는 것 같다.

음성 생성 (음성 생성)

음성의 생성과 인식은 인간-기계 간의 교류로 사용된다. 너의 손과 눈이 아니라 너의 입과 귀를 사용한다. 당신의 손과 눈이 운전, 수술, 또는 (불행히도) 무기로 적에게 발포하는 것과 같은 다른 일을 해야 할 때 매우 편리하다. 컴퓨터에서 생성된 사운드에는 디지털 녹음과 채널 시뮬레이션이라는 두 가지 방법이 사용됩니다. 디지털 녹음에서, 사람 소리는 디지털화되어 저장되며, 보통 압축된 형태로 저장된다. 기록 및 재생 중에 저장된 데이터의 압축을 풀고 아날로그 신호로 다시 변환합니다. 한 시간 동안 녹음된 음성은 소형 컴퓨터 시스템에서도 3 조 원 정도면 저장할 수 있다. 이것은 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 디지털 음성 생성 방법입니다.

채널 시뮬레이션은 더욱 복잡합니다. 우리는 사람 소리를 만들어 신체의 물리적 메커니즘을 모방하려고 시도했다. 인체 채널 시뮬레이션은 공명 주파수가 중공의 크기와 모양에 의해 결정되는 사운드 캐비티입니다. 대조적으로 마찰음은 치아와 입술처럼 좁고 압축된 시끄러운 공기 소음에서 비롯된다. 채널 시뮬레이션은 이 두 가지 자극을 시뮬레이션하는 디지털 신호를 생성하여 작동합니다. 공진강의 특성은 * * * 진동과 같은 디지털 필터를 사용하여 인센티브 신호를 전송하여 시뮬레이션됩니다. 이 방법은 Speak & amp；; 스펠은 잘 팔리는 어린이 온라인 학습 보조 도구이다.

음성 인식

자동 인간 음성 인식은 음성 생성보다 더 어렵다. 음성 인식은 인간의 뇌는 잘하지만 디지털 컴퓨터는 잘하지 못하는 고전적인 예이다. 디지털 컴퓨터는 매우 많은 양의 데이터를 저장 및 기억하고, 매우 빠른 속도로 수학 계산을 하고, 지루하거나 비효율적인 작업 없이 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 불행히도, 원시 감각 데이터에 직면했을 때, 오늘날의 컴퓨터는 매우 형편없다. 컴퓨터를 가르쳐 매월 너에게 계산서 한 부를 보내는 것은 쉽다. 같은 컴퓨터에 너의 목소리를 이해하는 것을 가르치는 것은 큰 공사이다.

디지털 신호 처리는 일반적으로 두 단계로 음성 인식을 처리합니다. 즉, 특징 일치 후의 피쳐 추출입니다.

먼저 입력 오디오 신호의 각 단어를 격리한 다음 분석하여 자극 유형과 진동 주파수를 식별해야 합니다. 그런 다음 이러한 매개변수를 이전에 말한 단어의 예와 비교하여 가장 가까운 쌍을 식별합니다. 일반적으로 이러한 시스템은 수백 개의 단어로 제한되며 단어 사이에 눈에 띄게 중단된 음성만 허용할 수 있습니다. 각 연사는 개별적으로 재교육을 받아야 한다. 이것은 많은 상업적 응용에 적용되지만, 인간의 청각에 비해 이러한 제한들은 부족함을 알 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 과학명언) 이 분야에서는 해야 할 일이 많은데, 상업 제품에 성공한 사람들은 풍성한 보답을 받게 될 것이다. (존 F. 케네디, 일명언)

메아리 위치

원격 객체 정보를 얻는 일반적인 방법은 파동을 팝업하는 것입니다. 예를 들어, 레이더는 전파의 펄스파를 발사하고 항공기 에코로부터 받은 각 신호를 검사하여 작동합니다. 음파 탐지기에서 음파는 물을 통해 전파되어 잠수함과 기타 수중 물체를 탐지한다. 지구 물리학자들은 장기 폭파를 설정하고 깊은 암층의 메아리를 듣고 지구를 정확하게 위치시킨다. 이러한 응용 프로그램에는 동일한 스레드가 있지만 모두 고유한 문제와 요구 사항이 있습니다. 디지털 신호 처리는 세 분야에서 혁명적인 변화를 일으켰다.

레이더 (레이더)

레이더는 무선 탐지 및 거리 측정의 약자이다. 가장 간단한 레이더 시스템에서 무선 송신기는 몇 마이크로초 길이의 무선 주파수 에너지 펄스를 생성합니다. 이 펄스는 전파가 빛의 속도로 전파되고 떠나는 높은 방향 안테나로 보내진다. 이 파도길의 평면은 에너지의 작은 부분을 발사소 근처의 수신 안테나로 반사한다. 펄스 발사와 에코 수신 사이의 시간을 통해 물체까지의 거리를 계산합니다. 물체의 방향은 더 쉽게 찾을 수 있다. 메아리를 받으면 지향성 안테나를 가리키는 위치를 알 수 있습니다.

레이더 시스템의 작용 거리는 두 가지 매개변수, 즉 초기 펄스에 얼마나 많은 에너지와 라디오 수신기의 소음 수준에 의해 결정됩니다. 불행히도, 맥박파의 에너지를 늘리기 위해서는 보통 더 긴 맥박파가 필요하다. 따라서 맥박이 길면 소모시간 측정의 정확도와 정확도가 떨어집니다. 이로 인해 두 가지 중요한 매개변수 간의 충돌이 발생합니다. 즉, 먼 물체를 탐지하는 능력과 물체의 거리를 정확하게 결정하는 능력입니다.

DSP 에는 세 가지 분야의 혁명적인 레이더가 있는데, 모두 기초문제와 관련이 있다. 첫째, DSP 는 펄스 파동을 받은 후 압축하여 작동 범위를 줄이지 않고 더 나은 거리 측정을 제공합니다. 둘째, DSP 는 수신 신호를 필터링하고 소음을 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 거리 측정을 낮추지 않고 범위가 늘어납니다. 셋째, DSP 는 다양한 펄스 파형과 길이를 신속하게 선택하고 생성할 수 있습니다. 이 중 이를 통해 특정 감지 문제에 대해 맥박파를 최적화할 수 있습니다. 지금은 인상적인 부분이다. 이들 중 상당수는 사용 중인 무선 주파수와 비슷한 샘플링 속도를 기반으로 하며, 대략 수백 메가헤르츠이다! 레이더의 경우 DSP 는 알고리즘 높이와 관련된 고속 하드웨어 설계와 매우 관련이 있습니다.

음파 탐지기

음파 탐지기는 소리 내비게이션과 거리 측정의 약자이다. 주동과 수동의 두 가지 범주로 나뉜다. 능동 음파 탐지기에서는 2 kHz 에서 40 kHz 사이의 소리 펄스파가 물속으로 발사되어 결과의 메아리를 감지하고 분석합니다. 액티브 음파 탐지기를 사용하는 것은 수중 물체 탐지 및 위치 지정, 탐색, 통신 및 해저 지도 그리기입니다. 일반 최대 주행 거리는 10 부터100km 까지입니다. 반면 수동적인 음파 탐지기는 자연난기류, 해양생물, 잠수함, 수면함의 기계적 소리를 포함한 수중 소리만 듣는다. 수동적인 음파 탐지기는 에너지를 제거하지 않기 때문에 변환 작업에 매우 적합하다. 너는 다른 사람을 발견하고 싶고, 또 그가 너를 발견하게 하고 싶지 않다. 수동적인 음파 탐지기의 가장 중요한 응용은 군사 감시 시스템으로 잠수함을 탐지하고 추적하는 데 사용된다. 수동 음파 탐지기는 일반적으로 활성 음파 탐지기보다 더 낮은 주파수를 사용합니다. 왜냐하면 물속에서 전파될 때 흡수가 적기 때문입니다. 탐사 범위는 수천 킬로미터에 달할 수 있다.

DSP 는 음파 탐지기와 레이더에 있어서 펄스 생성, 펄스 압축, 감지 신호 필터 등 많은 혁명적인 발전을 이루었습니다. 한 가지 견해는 음파 탐지기가 레이더보다 간단하다는 것이다: 포함된 주파수가 더 낮기 때문이다. 또 다른 견해는 음파 탐지기가 레이더보다 더 어렵다는 것이다. 환경이 더 일관되지 않고 불안정하기 때문이다. 소나 시스템은 일반적으로 단일 채널뿐 아니라 값비싼 어레이를 사용하여 요소를 송수신합니다. 음파 탐지기 시스템은 이러한 많은 구성요소의 신호를 적절히 제어하고 혼합함으로써 제거된 펄스파를 원하는 위치로 유도하고 에코를 수신할 방향을 결정할 수 있습니다. 이렇게 많은 채널을 처리하기 위해서는 음파 탐지기 시스템이 레이더만큼 큰 DSP 컴퓨팅 능력이 필요합니다.

반사 지진학 (반사 지진학)

약 1920 년대 초에 지구물리학자들은 소리를 통해 지각의 구조를 감지할 수 있다는 것을 발견했다. 탐험가들은 지표 아래 10 여 킬로미터 떨어진 경계층의 메아리를 터뜨리고 기록할 수 있다. 이 메아리들은 육안으로 지하에 해당하는 구조로 해석된다. 반사 지진법은 빠르게 석유와 광물 매장지의 위치를 결정하는 주요 방법이 되었으며, 지금까지도 여전히 그러하다.

이상적으로 지면으로 전송되는 사운드 펄스파는 각 펄스파가 통과하는 경계층에서 에코를 생성합니다. 불행히도, 상황은 보통 그렇게 간단하지 않다. 지면으로 돌아가는 각 메아리는 다른 모든 위쪽 경계층을 통과해야 합니다. 이로 인해 메아리가 한 층에서 다른 층으로 점프하고, 메아리를 생성하는 메아리가 표면에서 감지됩니다. 이러한 2 차 메아리는 탐지된 신호를 매우 복잡하고 해석하기 어렵게 만들 수 있다. 1960 년대 이후 디지털 신호 처리는 반사 지진 기록에서 주 에코와 보조 에코를 분리하는 데 널리 사용되었습니다. 초기 지구 물리학자들은 DSP 없이 어떻게 처리했을까요? 대답은 간단합니다. 그들은 다중 반사가 최소화되는 간단한 곳에 초점을 맞추고 있습니다. DSP 는 해저와 같은 어려운 위치에서 원유를 발견할 수 있도록 허용한다.

이미지 처리 (이미지 처리)

이미지는 피쳐 신호입니다. 첫째, 대부분의 신호가 시간 매개변수의 측정이지만 공간 (거리) 의 매개변수 측정입니다. 둘째, 많은 정보를 포함하고 있습니다. 예를 들어, TV 비디오의 절반을 저장하려면 10 메가바이트를 초과해야 할 수 있습니다. 비슷한 길이의 소리 신호보다 1000 배 이상 큽니다. 셋째, 최종 품질의 판단은 일반적으로 객관적인 평가 기준이 아니라 인간의 평가로 제한된다. 이러한 기능을 통해 이미지 처리가 DSP 내에서 여러 하위 그룹으로 나뉩니다.

의료 (의학)

1895 년, 윌리엄 콘래드 R? Ntgen 은 엑스레이가 상당히 많은 실제 물체를 관통할 수 있다는 것을 발견했다. 의학은 살아있는 인체 내부를 볼 수 있기 때문에 혁명적인 발전을 이루었다. 불과 몇 년 만에 의료용 X-레이 시스템이 전 세계에 퍼졌습니다. 눈에 띄는 성공에도 불구하고 의료 X-레이 이미지는 1970 년에 DSP 및 관련 기술이 나타날 때까지 네 가지 문제로 제한됩니다. 첫째, 인체 내의 겹치는 구조는 다른 구조 뒤에 숨길 수 있다. 예를 들어 갈비뼈 뒤의 심장 부분이 보이지 않을 수 있습니다. 둘째, 항상 유사한 조직을 구분할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 뼈와 연조직은 분리할 수 있지만 종양은 간 저장고에서 분리할 수 없습니다. 셋째, X-레이 이미지는 해부학, 즉 신체의 구조, 생리학, 즉 신체의 작동을 보여줍니다. 살아있는 사람의 X-레이 이미지는 죽은 사람의 X-레이 이미지처럼 보입니다! 넷째, 엑스레이에 노출되면 암이 생길 수 있으므로 신중하게 사용하고 적절한 경우에만 사용해야 한다.

197 1 에 첫 번째 컴퓨터 단층 스캐너 (공식적으로 컴퓨터 축 단층 스캐너 또는 CAT 스캐너라고 함) 를 도입하여 겹치는 구조 문제를 해결했습니다. 컴퓨터 단층 스캔 (CT) 은 디지털 신호 처리의 고전적인 예입니다. 환자를 검사할 때, 여러 방향에서 온 엑스레이가 환자의 몸의 각 부위를 관통한다. 신호는 단순히 감지된 X-레이로 이미지를 형성하는 대신 디지털 데이터로 변환되어 컴퓨터에 저장됩니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 몸체 슬라이스로 표시할 이미지를 계산합니다. 이 이미지들은 기존 기술보다 더 많은 세부 사항을 보여 주며 더 나은 검사와 치료를 가능하게 한다. CT 의 영향은 원본 엑스레이 이미지 자체만큼 크다. 몇 년 안에 전 세계 모든 대형 병원에서 CT 스캐너를 사용했습니다. 1979 에서 CT 원리의 두 기여자인 고프레 N 헌스펠드와 애륜 M 코마크, * * * 가 노벨 의학상을 수상했다. 그거 괜찮은 DSP 야!

마지막 세 개의 X-레이 문제는 라디오와 음파와 같은 X-레이 이외의 침투 에너지를 사용하여 해결되었습니다. DSP 는 이러한 모든 기술에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 MRI (MRI) 는 자기장과 전파를 이용하여 인체 내부를 탐지한다. 자기장 강도와 주파수를 적절히 조정하여 체구 원자핵이 양자 에너지 상태 사이에서 진동할 수 있게 하다. 이 진동은 2 차 전파를 방출하여 몸 근처에 배치된 안테나에 의해 감지된다. 감지된 신호의 강도 및 기타 특성은 * * * 진동의 로컬 영역에 대한 정보를 제공합니다. 자기장의 조정은 이 물체가 스캔하는 진동 영역을 내부 구조에 상응한다. 이 정보는 일반적으로 컴퓨터 단층 스캔처럼 이미지로 표현됩니다. MRI 는 다양한 유형의 연조직 간의 뛰어난 식별을 제공할 뿐만 아니라 동맥을 통한 혈류와 같은 생리학에 대한 정보를 제공합니다. MRI 는 디지털 신호 처리 기술에 전적으로 의존하며, 그것 없이는 실현될 수 없다.

우주 공간 (우주)

때로는 나쁜 사진을 최대한 활용해야합니다. 이것은 보통 이미지가 무인 위성과 우주 탐사 로켓에서 촬영되었기 때문이다. 아무도 카메라 손잡이를 돌리기 위해 수리공을 화성에 보내지 않을 것이다! DSP 는 밝기 및 대비 조정, 경계 감지, 노이즈 감소, 초점 조정, 모션 블러 감소 등 매우 부적절한 조건에서 촬영한 이미지의 품질을 향상시키는 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 구형 행성의 평면 이미지를 촬영할 때 만나는 것과 같은 공간 왜곡이 있는 이미지는 정확한 표현으로 왜곡될 수 있습니다. 많은 개별 이미지를 하나의 데이터베이스에 병합하여 정보를 고유한 방식으로 표시할 수 있습니다. 예를 들어, TV 이미지 시퀀스는 다른 행성의 표면을 비행하는 비행기를 시뮬레이션합니다.

상업용 이미징 제품 (상업용 이미징 제품)

대중에게 대량으로 판매되는 시스템의 경우, 이미지 속의 대량의 정보 내용이 문제다. 상용 시스템은 반드시 저렴해야 한다. 이는 대량의 메모리와 높은 데이터 전송 속도의 결과가 아니다. 이 정리의 한 가지 해결책은 이미지 압축이다. 사운드 신호와 마찬가지로 이미지에는 표시해야 할 자릿수를 줄이는 알고리즘을 통해 전송할 수 있는 많은 중복 정보가 포함되어 있습니다. 대부분의 이미지가 한 프레임에서 다른 프레임으로 동일하기 때문에 TV 및 기타 액션 영화는 압축에 특히 적합합니다. 상업용 이미지 처리 소프트웨어는 화상 전화, 모션 이미지를 표시하는 컴퓨터 프로그램, 디지털 TV 등 이 기술을 사용합니다.