การประมวลผลสัญญาณดิจิทัล

การประมวลผลสัญญาณดิจิทัล หรือ ที่เรียกกันติดปากสั้น ๆ ว่า ดีเอสพี (DSP - digital signal processing) เป็นการศึกษาการประมวลผลสัญญาณที่อยู่ในรูปดิจิทัล (digital)

โดยทั่วๆ ไป การประมวลผลสัญญาณ อาจแบ่งได้ตาม:

• รูปแบบของตัวแทนสัญญาณ : การประมวลผลสัญญาณดิจิทัล (digital signal processing) และ การประมวลผลสัญญาณแอนะล็อก (analog signal processing)
• คุณสมบัติของสัญญาณ : การประมวลผลสัญญาณไม่สุ่ม (deterministic signal processing) และ การประมวลผลสัญญาณสุ่ม (stochastic/statistical signal processing)
• ลักษณะการประมวลผลสัญญาณ : เชิงเส้น (linear signal processing) และ ไม่เป็นเชิงเส้น (nonlinear signal processing)
• และ อื่นๆ ที่แบ่งตามคุณลักษณะเฉพาะของสัญญาณ หรือ ลักษณะเฉพาะของการประมวลผล เช่น adaptive signal processing, multirate/multiresolution signal processing, chaotic signal processing ฯลฯ

ดีเอสพีนี้อาจแบ่งออกได้เป็นในส่วนของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ หรือตามการประยุกต์เป็น การประมวลผลสัญญาณเสียง (audio signal processing) การประมวลผลภาพดิจิทัล (digital image processing) และ การประมวลผลคำพูด (speech processing)

ถึงแม้ว่าในดีเอสพีนั้น สัญญาณที่เราพิจารณากันจะเป็นดิจิทัล แต่โดยทั่วไปสัญญาณเหล่านี้จากแหล่งกำเนิด จะอยู่ในรูปเดิมที่เป็นแอนะล็อก การได้มาซึ่งสัญญาณดิจิทัลซึ่งเป็นตัวแทนสัญญาณแอนะล็อกที่เราสนใจนี้ จะต้องผ่านกระบวนการแปลงสัญญาณแอนะล็อกเป็นดิจิทัล (Analog-to-Digital Conversion - ADC) หรือการดิจิไทซ์ (digitization) ซึ่งประกอบด้วยการสุ่มตัวอย่าง (sampling) (อย่าสับสนกับคำว่า สุ่ม ที่มาจาก random หรือ stochastic) และการควอนไทซ์ (quantization) ให้อยู่ในรูปดิจิทัลก่อนที่จะทำการประมวลผลต่อไป

การสุ่มสัญญาณ (signal sampling) และการควอนไทซ์ (quantization)

 

รูปข้างต้นแสดงกระบวนการชักตัวอย่างสัญญาณและควอนไทซ์

โดเมนของเวลาและสถานที่ (temporal and spatial domain)

ตัวอย่างสัญญาณในรูปของตัวแปรเวลา หรือ temporal signal : เสียง

  เสียงพูด

ตัวอย่างสัญญาณในรูปตัวแปรของสถานที่ หรือ spatial signal : รูปภาพ

ภาพลีนา

ภาพนี้เป็นภาพหนึ่งที่ถือได้ว่าเป็นภาพมาตรฐานที่เป็นที่รู้จักและใช้กันอย่างกว้างขวางในวงการการประมวลผลภาพ จึงมีเรื่องราวที่น่าสนใจเบื้องหลังภาพนี้ ดู ภาพลีนา หรือ ภาพเลนา

โดเมนของการแปลง (transformed domain)

ความถี่ (frequency) หรือฟูริเยร์ (Fourier)

• การแปลงฟูริเยร์ (FT) Fourier transform
• การแปลงฟูริเยร์ไม่ต่อเนื่อง DFT
• ขั้นตอนวิธีในการแปลงฟูริเยร์ไม่ต่อเนื่องอย่างเร็ว FFT
• การแปลงโคซายน์ไม่ต่อเนื่อง (DCT) DCT

เวลาและความถี่ (time-frequency)

• การแปลงฟูริเยร์ในเวลาช่วงสั้น STFT short time Fourier transform

เวลาและสเกล (time-scale) หรือเวฟเลต (wavelets)

• การแปลงเวฟเลต Wavelet transform

ไอเกน

• principal components analysis (PCA)/Karhunen-Loève transform/Hotelling transform PCA/KLT/Hotelling

ดูเพิ่ม

• การประมวลผลสัญญาณเสียง (Audio signal processing)