Özellikle elektronik alanında çalışanlar için sinyal kavramı büyük önem taşımaktadır. Sinyaller ile çalışırken de görüntü işleme, ses işleme gibi birçok mühendislik uygulaması gerçekleştirilir. Peki sinyal işleme nedir? Ne işe yarar? Nerelerde Kullanılır? Ayrıntılar yazımızda.
Sinyal işleme, sistem mühendisliği, elektronik mühendisliği ve uygulamalı matematik gibi dalların en önemli konularından birisidir. Genel olarak analog ve dijital sinyaller üzerinde analizler yapma, zamansal ve mekansal değişiklikleri saptayarak çeşitli sistemlere uygulama olarak tanımlanabilir.
Sinyal işleme yapılırken ses sinyalleri, elektromanyetik dalgalar, resim gibi görsel öğeler, sensörlerin algıladığı değerler kullanılabilir ve bu sinyaller kontrol sistemleri, haberleşme sistemleri, radarlar gibi birçok alana uygulanabilir hale getirilebilirler.
Şekil 1: Sinyal İşleme ve alıcı - verici yapısının çalışması.
Tarihçesi
Sinyal işleme dendiğinde akla 2 isim geliyor: Alan V. Oppenheim ve Ronald W. Schafer. 17. yüzyılda sinyal işlemenin temel prensipleri bulunmuş ve klasik-nümerik sinyal analiz tekniği geliştirilmiş. Oppenheim ve Schafer ise analog sinyaller için geliştirilmiş olan bu tekniği 1940-1950'li yıllarda sayısallaştırma veya dijital olarak iyileştirme adı altında geliştirmişlerdir ve böylece dijital sistemler için de sinyal analiz tekniği mevcut hale gelmiştir.
Şekil 2: Radyo ve TV merkezleri ile kullanıcılar arasındaki sinyal işleme aşamaları.
Sinyal İşlemenin Tipik İşlemleri ve Uygulamaları
Sinyal işlemenin amaçlarını ve işlemlerini aslında 4 ana kategoriye ayırabiliriz:
1) Sinyal Kazancı ve Yeniden Yapılanma: Sinyalin fiziksel olarak boyutunu ölçmeye, sinyali depolamaya ve daha sonra da sinyali kendi isteğimiz doğrultusunda yeniden yapılandırmaya yarar. Dijital sistemlerde örnekleme ve niceleme olarak geçer.
2) Kalite Arttırma: Gürültü azaltma, görünülebilirlik arttırma, yankı azaltma gibi işlemleri kapsar.
Şekil 3: Ses sinyali işlemede Fourier analizinin kullanılması.
3) Sinyal Sıkıştırma: Ses sıkıştırma, görüntü sıkıştırma, video sıkıştırma gibi işlemlerle depolama alanından kazanç sağlar.
4) Özellik Çıkarma: Görüntü algılama ve ses tanıma özelliklerini kapsar.
Haberleşme sistemlerinde sinyal işleme uygulamaları, Açık Sistemler Bağlantısı (OSI) katmanlarında uygulanır.
Şekil 4: MATLAB bünyesinde çeşitli sinyal işleme uygulamaları.
Sinyal İşleme Sırasında Kullanılan Matematiksel Metodlar
• LTI (Lineer Doğrusal Değişmeyen) Sistem Teorisi ve Dönüştürme Teorisi: Konvolüsyon yani katlama teknikleri başta olmak üzere Laplace, Fourier, Z dönüşümü, Frekans bölgesi dönüşümü gibi çeşitli teknikleri kapsamaktadır.
• Sistem Tanımlama ve Sınıflandırma: Matematiksel modelleme ve parametre dağılımı tekniklerini içermektedir.
• Calculus: Limit, diferansiyel kavramı, integral gibi temel matematik bilgilerini içermektedir.
• Diferansiyel Denklemler
• Vektörler ve Lineer Cebir
Şekil 5: Görüntü işleme metodunun uygulama adımları.
• Fonksiyonel Analiz: 3 boyutlu vektörler ve fonksiyon grafikleri yardımıyla analiz tekniklerini içermektedir.
• Olasılık Hesapları ve Düzensiz Süreçler
• Sinyal Algılama Teorisi: Olasılık hesapları üzerine kurulu olmakla birlikte Calculus tekniklerini de içermektedir.
• Tahmin Teorisi: İstatistik hesapları ve Lineer Cebir tekniklerini içermektedir.
• Matematiksel Optimizasyon
• Programlama
• Sayısal Analiz
Şekil 6: 2 sinyalin Fourier dönüşümü ile genlik analizinin yapılması.
Sinyal İşleme Kategorileri
► Analog Sinyal İşleme: Dijital sinyale dönüştürülmemiş sinyaller için kullanılır. Eski radyolarda, televizyonlarda ve radarlarda analog sinyal mevcuttur. Pasif filtreler, aktif filtreler, geciktirici hatlar, integratörler kullanılabilir.
► Ayrık Zamanlı Sinyal İşleme: Analog ayrık zamanlı sinyal işleme teknolojisi zaman ayırıcı devrelerde, analog geciktirici devrelerde ve analog geri besleme devrelerde kullanılır. Dijital sinyal işleme tekniğinin öncüsü olarak bilinir ve günümüzde GHz'lik frekanslardaki sinyaller için kullanımdadır.
Şekil 7: DADiSP ile çeşitli sinyal işleme ve görüntüleme uygulamaları.
► Dijital Sinyal İşleme: Genellikle bilgisayarlar aracılığıyla gerçekleştirilen bu teknik, bu işlem için özel geliştirilmiş entegreli devreler aracılığıyla veya dijital sinyal işlemcileri ile de yapılabiliyor. Çeşitli aritmetik operatörler kullanılan bu teknikte, hızlı fourier dönüşümü, sınırlı sinyal tepki analizi veya sınırsız sinyal tepki analizi gibi matematiksel teknikler de kullanılıyor.
► Lineer Olmayan Sinyal İşleme: Lineer olmayan sistemlerden elde edilen sinyaller üzerinde işlem yapılan bu teknikte, zaman, frekans veya geçiçi bölge gibi parametreler ile analiz yapılabiliyor. Ancak lineer olmayan sinyaller kullanıldığı için en karmaşık sinyal işleme tekniği olarak bilinir. Özellikle harmonikler için çeşitli sinyal filtreleri kullanılır.
Şekil 8: Compass 2 ile ses sinyali işleme uygulaması.
Sinyal İşleme Alanları ve Çeşitleri
♦ Statik Sinyal İşleme: Sinyalleri analiz etme ve bilgi edinme.
♦ Spektral Kestirim: Sinyal frekansının üzerinden güç tespiti ve spektrum bilgisi edinme.
♦ Ses İşleme
♦ Konuşma İşleme
♦ Görüntü İşleme
♦ Video İşleme
♦ Dizisel Sinyal İşleme
♦ Zaman-Frekans Analiziyle Sinyal İşleme
♦ Sinyal Filtreleme
♦ Sismik Sinyalleri İşleme
Kaynak: Wave Metrics, IEEE Signal Processing Society
Alıntıdır: https://www.elektrikport.com/teknik-kutuphane/sinyal-isleme-nedir/10222#ad-image-0
Sinyal İşleme Nedir?
Sinyal işleme, sistem mühendisliği, elektronik mühendisliği ve uygulamalı matematik gibi dalların en önemli konularından birisidir. Genel olarak analog ve dijital sinyaller üzerinde analizler yapma, zamansal ve mekansal değişiklikleri saptayarak çeşitli sistemlere uygulama olarak tanımlanabilir.
Sinyal işleme yapılırken ses sinyalleri, elektromanyetik dalgalar, resim gibi görsel öğeler, sensörlerin algıladığı değerler kullanılabilir ve bu sinyaller kontrol sistemleri, haberleşme sistemleri, radarlar gibi birçok alana uygulanabilir hale getirilebilirler.
Şekil 1: Sinyal İşleme ve alıcı - verici yapısının çalışması.
Tarihçesi
Sinyal işleme dendiğinde akla 2 isim geliyor: Alan V. Oppenheim ve Ronald W. Schafer. 17. yüzyılda sinyal işlemenin temel prensipleri bulunmuş ve klasik-nümerik sinyal analiz tekniği geliştirilmiş. Oppenheim ve Schafer ise analog sinyaller için geliştirilmiş olan bu tekniği 1940-1950'li yıllarda sayısallaştırma veya dijital olarak iyileştirme adı altında geliştirmişlerdir ve böylece dijital sistemler için de sinyal analiz tekniği mevcut hale gelmiştir.
Şekil 2: Radyo ve TV merkezleri ile kullanıcılar arasındaki sinyal işleme aşamaları.
Sinyal İşlemenin Tipik İşlemleri ve Uygulamaları
Sinyal işlemenin amaçlarını ve işlemlerini aslında 4 ana kategoriye ayırabiliriz:
1) Sinyal Kazancı ve Yeniden Yapılanma: Sinyalin fiziksel olarak boyutunu ölçmeye, sinyali depolamaya ve daha sonra da sinyali kendi isteğimiz doğrultusunda yeniden yapılandırmaya yarar. Dijital sistemlerde örnekleme ve niceleme olarak geçer.
2) Kalite Arttırma: Gürültü azaltma, görünülebilirlik arttırma, yankı azaltma gibi işlemleri kapsar.
Şekil 3: Ses sinyali işlemede Fourier analizinin kullanılması.
3) Sinyal Sıkıştırma: Ses sıkıştırma, görüntü sıkıştırma, video sıkıştırma gibi işlemlerle depolama alanından kazanç sağlar.
4) Özellik Çıkarma: Görüntü algılama ve ses tanıma özelliklerini kapsar.
Haberleşme sistemlerinde sinyal işleme uygulamaları, Açık Sistemler Bağlantısı (OSI) katmanlarında uygulanır.
Şekil 4: MATLAB bünyesinde çeşitli sinyal işleme uygulamaları.
Sinyal İşleme Sırasında Kullanılan Matematiksel Metodlar
• LTI (Lineer Doğrusal Değişmeyen) Sistem Teorisi ve Dönüştürme Teorisi: Konvolüsyon yani katlama teknikleri başta olmak üzere Laplace, Fourier, Z dönüşümü, Frekans bölgesi dönüşümü gibi çeşitli teknikleri kapsamaktadır.
• Sistem Tanımlama ve Sınıflandırma: Matematiksel modelleme ve parametre dağılımı tekniklerini içermektedir.
• Calculus: Limit, diferansiyel kavramı, integral gibi temel matematik bilgilerini içermektedir.
• Diferansiyel Denklemler
• Vektörler ve Lineer Cebir
Şekil 5: Görüntü işleme metodunun uygulama adımları.
• Fonksiyonel Analiz: 3 boyutlu vektörler ve fonksiyon grafikleri yardımıyla analiz tekniklerini içermektedir.
• Olasılık Hesapları ve Düzensiz Süreçler
• Sinyal Algılama Teorisi: Olasılık hesapları üzerine kurulu olmakla birlikte Calculus tekniklerini de içermektedir.
• Tahmin Teorisi: İstatistik hesapları ve Lineer Cebir tekniklerini içermektedir.
• Matematiksel Optimizasyon
• Programlama
• Sayısal Analiz
Şekil 6: 2 sinyalin Fourier dönüşümü ile genlik analizinin yapılması.
Sinyal İşleme Kategorileri
► Analog Sinyal İşleme: Dijital sinyale dönüştürülmemiş sinyaller için kullanılır. Eski radyolarda, televizyonlarda ve radarlarda analog sinyal mevcuttur. Pasif filtreler, aktif filtreler, geciktirici hatlar, integratörler kullanılabilir.
► Ayrık Zamanlı Sinyal İşleme: Analog ayrık zamanlı sinyal işleme teknolojisi zaman ayırıcı devrelerde, analog geciktirici devrelerde ve analog geri besleme devrelerde kullanılır. Dijital sinyal işleme tekniğinin öncüsü olarak bilinir ve günümüzde GHz'lik frekanslardaki sinyaller için kullanımdadır.
Şekil 7: DADiSP ile çeşitli sinyal işleme ve görüntüleme uygulamaları.
► Dijital Sinyal İşleme: Genellikle bilgisayarlar aracılığıyla gerçekleştirilen bu teknik, bu işlem için özel geliştirilmiş entegreli devreler aracılığıyla veya dijital sinyal işlemcileri ile de yapılabiliyor. Çeşitli aritmetik operatörler kullanılan bu teknikte, hızlı fourier dönüşümü, sınırlı sinyal tepki analizi veya sınırsız sinyal tepki analizi gibi matematiksel teknikler de kullanılıyor.
► Lineer Olmayan Sinyal İşleme: Lineer olmayan sistemlerden elde edilen sinyaller üzerinde işlem yapılan bu teknikte, zaman, frekans veya geçiçi bölge gibi parametreler ile analiz yapılabiliyor. Ancak lineer olmayan sinyaller kullanıldığı için en karmaşık sinyal işleme tekniği olarak bilinir. Özellikle harmonikler için çeşitli sinyal filtreleri kullanılır.
Şekil 8: Compass 2 ile ses sinyali işleme uygulaması.
Sinyal İşleme Alanları ve Çeşitleri
♦ Statik Sinyal İşleme: Sinyalleri analiz etme ve bilgi edinme.
♦ Spektral Kestirim: Sinyal frekansının üzerinden güç tespiti ve spektrum bilgisi edinme.
♦ Ses İşleme
♦ Konuşma İşleme
♦ Görüntü İşleme
♦ Video İşleme
♦ Dizisel Sinyal İşleme
♦ Zaman-Frekans Analiziyle Sinyal İşleme
♦ Sinyal Filtreleme
♦ Sismik Sinyalleri İşleme
Kaynak: Wave Metrics, IEEE Signal Processing Society
Alıntıdır: https://www.elektrikport.com/teknik-kutuphane/sinyal-isleme-nedir/10222#ad-image-0
