Digitale Signalverarbeitung (Digital Signal Processing, DSP)

Was ist digitale Signalverarbeitung (DSP)?

Digitale Signalverarbeitung (Digital Signal Processing, DSP) bezieht sich auf verschiedene Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der digitalen Kommunikation. Dies kann mehrere mathematische Operationen zum Beispiel Komprimierung, Dekomprimierung, Filterung, Entzerrung, Modulation und Demodulation umfassen, um ein Signal von hoher Qualität zu erzeugen. DSP wird im selben Themenumfeld auch als Kurzform für Digitaler Signalprozessor verwendet. Ein digitaler Signalprozessor (Digital Signal Processor) ist ein spezialisierter Mikrochip, der kontinuierlich digitale Signale verarbeitet.

Wofür wird die digitale Signalverarbeitung eingesetzt?

Die Theorie hinter der digitalen Signalverarbeitung ist komplex. DSP kann digitale Signale bereinigen oder standardisieren, aber auch verschiedene andere Aufgaben übernehmen, zum Beispiel Filterung, Kompression und Modulation. DSP-Algorithmen können auch helfen, zwischen korrekten Signalen und Rauschen zu unterscheiden, aber sie sind nicht immer perfekt.

Alle Kommunikationsschaltungen enthalten ein gewisses Rauschen. Dies gilt sowohl für analoge als auch für digitale Signale, unabhängig von der Art der übertragenen Informationen. Rauschen ist der ewige Fluch der Kommunikationsingenieure, die ständig nach neuen Wegen suchen, um das Signal-Rausch-Verhältnis (S/N) in Kommunikationssystemen zu verbessern. Zu den traditionellen Methoden zur Optimierung des S/N-Verhältnisses gehören die Erhöhung der übertragenen Signalleistung und die Steigerung der Empfängerempfindlichkeit. Bei drahtlosen Systemen können auch spezielle Antennensysteme helfen.

Die digitale Signalverarbeitung verbessert die Empfindlichkeit einer Empfangseinheit drastisch. Der Effekt macht sich vor allem dann bemerkbar, wenn Rauschen mit einem gewünschten Signal konkurriert. Ein guter DSP-Schaltkreis kann manchmal wie ein elektronisches Wundermittel wirken, aber es gibt auch Grenzen, was er tun kann. Wenn das Rauschen das Signal vollständig überlagert, kann auch ein DSP-Schaltkreis keine nützlichen Informationen zurückgewinnen.

Ist das Eingangssignal analog, wird es zunächst von einem Analog-Digital-Wandler in eine digitale Form umgesetzt. Das resultierende digitale Signal hat zwei oder mehr Pegel. Im Idealfall sind diese Pegel immer vorhersehbar, mit genauen Spannungen oder Strömen. Da das Eingangssignal jedoch Rauschen enthält, entsprechen die Pegel nicht immer den Standardwerten. Der DSP-Schaltkreis passt die Pegel so an, dass sie die richtigen Werte haben. Dadurch wird das Rauschen praktisch eliminiert. Das digitale Signal wird dann über einen Digital-Analog-Wandler wieder in ein analoges Signal umgewandelt. In ähnlicher Weise kann DSP ein digitales Signal direkt verarbeiten, um Rauschen zu beseitigen und Fehler zu minimieren.

DSP wird nicht nur in Kommunikationssystemen eingesetzt. Es handelt sich um eine vielseitige Technologie, die zahlreiche Bereiche durchdringt, darunter die Verarbeitung von Signalen für Audio- und Sprachsysteme, Sonar- und Radarsysteme, Sensorarrays und Spektralanalyse. Sie erstreckt sich auch auf die statistische Datenverarbeitung, die Bildverbesserung, die Telekommunikation, die Systemsteuerung und sogar auf den biomedizinischen Bereich zur Signalinterpretation.

Darüber hinaus ermöglicht die digitale Signalverarbeitung mit Python-Programmierung die Verwendung der leistungsstarken Bibliotheken und Pakete von Python zur Analyse, Manipulation und Transformation digitaler Signale. Python ist aufgrund seiner Lesbarkeit, Einfachheit und der Vielzahl an Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen eine beliebte Wahl für Fachleute und Forscher.

Was ist ein digitales Signalverarbeitungssystem?

Ein DSP-System ist ein Gerät oder eine Konfiguration, die DSP-Operationen durchführt. Zum Beispiel kann es Software wie Algorithmen, die auf einem Computer laufen, oder Hardware wie Schaltkreise oder spezielle Chips umfassen. Es kann sich auch um eine Kombination aus beidem handeln.

DSP-Systeme werden in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt, zum Beispiel in den folgenden Bereichen:

• Audio- und Sprachverarbeitung zur Verbesserung der Klangqualität, Geräuschunterdrückung, Spracherkennung und digitale Synthesizer.
• Bild- und Videoverarbeitung, einschließlich Bildverbesserung und -wiederherstellung, Bilderkennung und digitaler Videoübertragungen.
• Radar und Sonar, die DSP-Techniken für die Fernerkundung und die Extraktion nützlicher Informationen aus den Signalen nutzen.
• Telekommunikationssysteme, die DSP für Datenkompression und -dekompression, Fehlererkennung und -korrektur sowie Modulation und Demodulation einsetzen.
• Biomedizinische Systeme, einschließlich medizinischer Bildverarbeitung und Signalverarbeitung für Elektrokardiogramme und Elektroenzephalogramme.
• Seismologiegeräte, die DSP zur Verarbeitung von Daten aus seismischen Instrumenten verwenden, um den Zustand des Erdinneren zu interpretieren.

Was ist digitale Signalverarbeitung für Audio?

Es werden verschiedene Techniken eingesetzt, um die Audioqualität zu verbessern und sinnvolle Informationen zu extrahieren. In der Musikproduktion kann DSP die Qualität von Audioaufnahmen verbessern, neue Klänge erzeugen und Probleme mit Audiosignalen korrigieren.

Einige weitere Beispiele für den Einsatz von DSP in Audioanwendungen sind:

• Rauschunterdrückung zur Reduzierung unerwünschter Geräusche aus Audiosignalen mit einem Noise Gate, das alle Audiosignale unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts entfernt. Weitere Techniken zur Rauschunterdrückung sind die spektrale Subtraktion und die adaptive Filterung.
• Equalizer zur Anpassung des Frequenzgangs eines Audiosignals, um die Klangqualität einer Audioaufnahme zu verbessern oder einen bestimmten Klangeffekt zu erzielen.
• Komprimierung, um die Größe einer Audiodatei zu verringern, damit sie leichter gespeichert und übertragen werden kann, oder um die Klangqualität von Audiosignalen durch Verringerung des Dynamikbereichs zu verbessern.
• Hall, um den Effekt zu erzeugen, dass ein Audiosignal in einem großen, reflektierenden Raum abgespielt wird.
• Tonhöhenkorrektur, um die Tonhöhe eines Audiosignals zu korrigieren, verstimmte Gesänge zu korrigieren oder einen bestimmten Klangeffekt zu erzeugen.

Was ist die digitale Signalverarbeitung in Adobe Audition?

Adobe Audition nutzt die Prinzipien der DSP, um Funktionen anzubieten, die eine präzise Steuerung von Audiosignalen ermöglichen. Diese Funktionen reichen von grundlegenden Vorgängen wie Verstärkung, Entzerrung und Panning bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Rauschunterdrückung, Time-Stretching und Frequenzspektralbearbeitung.