Signalverarbeitung bezieht sich auf die Methode und Techniken, die verwendet werden, um elektrische Signale zu erfassen, zu analysieren und zu modifizieren, um Informationen aus den Signalen zu extrahieren. Es ist ein wichtiger Teilbereich der Elektronik und der elektrotechnischen Physik und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie z.B. in der Kommunikationstechnologie, in der Medizintechnik, in der Automatisierungstechnik und in der Unterhaltungselektronik.
Sie kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: die analoge Signalverarbeitung und die digitale Signalverarbeitung. Die Analoge bezieht sich auf die Verarbeitung von analogen Signalen, die kontinuierlich in der Zeit und in der Amplitude variieren. Die Digitale bezieht sich auf die Verarbeitung von digitalen Signalen, die aus diskreten Werten bestehen.
Filterung
Ein wichtiger Bestandteil ist die Filterung, bei der unerwünschte Frequenzen oder Anteile des Signals entfernt werden, um die gewünschte Information zu isolieren. Es gibt verschiedene Arten von Filtern, wie z.B. Tiefpassfilter, Hochpassfilter, Bandpassfilter und Bandstopfilter, die je nach Anwendung verwendet werden können.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil ist die Analyse des Signals. Dies kann mithilfe von Methoden wie der Fourier-Transformation, der Wavelet-Transformation und der Signalaufbereitung durchgeführt werden. Diese Methoden ermöglichen es, die Frequenzkomponenten des Signals zu identifizieren und zu quantifizieren, um wichtige Informationen wie die Frequenz, die Phase und die Amplitude des Signals zu bestimmen.
Sie kann auch zur Signalmodifikation verwendet werden, indem zum Beispiel die Amplitude, die Phase oder die Frequenz des Signals verändert wird. Dies kann durch Methoden wie die Amplituden- und Phasenmodulation und die Frequenzmodulation (AM, PM, FM) erreicht werden.
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Entfernung von Rauschen aus Signalen. Dies kann durch Methoden wie der Medianfilterung, der Rauschunterdrückung und der adaptiven Filterung erreicht werden.
In der modernen Technik spielt die Signalverarbeitung eine wichtige Rolle, da sie es ermöglicht, die Informationsgehalt von Signalen zu extrahieren und zu verbessern. Sie hat Anwendungen in vielen Bereichen wie der Kommunikationstechnologie, der Medizintechnik, der Automatisierungstechnik und der Unterhaltungselektronik. Um erfolgreich in diesem Bereich zu arbeiten, ist es wichtig, ein tiefes Verständnis von Signalverarbeitungsmethoden und -techniken sowie Kenntnisse in Mathematik und Naturwissenschaften zu haben.
Digitale Signalverarbeitung – Hochschule Augsburg
Die nachfolgenden Übungen zur Digitalen Signalverarbeitung sind von der Hochschule Augsburg – University of Scienes Applied. Dieses PDF beinhaltet vier Elektrotechnik Übungen inklusiver der Lösungen.
- Fourier Integral
- z-Transformation
- Abtasttheorem
- DFT
PDF: Übungen zu Digitale Signalverarbeitung_Übung1 inklusive Lösungen
Weitere fünf Übungen mit Lösungen:
- Leakage und Fensterung
- Korrelation
- Leistungsdichtesprektrum
- Interpolation
- Matlab
PDF: Digitele Signalverarbeitung inklusive Lösungen
Vier Übungen inklusive Lösungen.
- Digitales RC-Glied
- Instabiles System
- Partialbrüche
- Matlab
PDF: Digitale Signalverarbeitung 4 Übungen
Weitere 3 Aufgaben:
- Linearphasiges FIR-Filter
- Allpass
- Matlab
PDF: Digitale Signalverarbeitung Übung 3 Aufgaben
Übung mit 3 Aufgaben
- Zweierkomplement
- Quantisierte FIR-Filter
- Quantisierte IRR-Filter
PDF: Digitale Signalverarbeitung Übung mit 3 Aufgaben
Noch eine letzte Übung mit 3 Aufgaben:
- Gleichungssysteme
- Interpolation, Ausgleich und Glätten
- Ableitung und Integration
PDF: 3 Aufgaben für Digitale Signalverarrbeitung
Skript von der Universität Augsburg
PDF: Skript Digitale Signalverarbeitung
Ein Teilbereich sind auch Verstärker. Hier findest Du weitere Infos zum Thema Verstärker.
Definieren Sie das Signal–Rausch–Verhältnis
Das Signal-Rausch-Verhältnis (S/N) ist ein Maß dafür, wie stark ein Signal im Vergleich zu dem Rauschen ist, das es begleitet. Es wird in Dezibel (dB) gemessen und beschreibt das Verhältnis zwischen dem Leistungspegel des Signals und dem Leistungspegel des Rauschens.
Das S/N-Verhältnis kann für verschiedene Arten von Signalen und Rauschen berechnet werden, wie z.B. elektrische Signale, akustische Signale und optische Signale. Es wird häufig verwendet, um die Qualität von Audiosignalen, Bildern und Messungen zu bewerten.
Je höher das S/N-Verhältnis ist, desto besser ist die Qualität des Signals und desto leichter ist es, es von dem Rauschen zu unterscheiden. Ein hohes S/N-Verhältnis bedeutet, dass das Signal deutlich stärker ist als das Rauschen und es ist einfacher, es zu erkennen und zu verarbeiten. Ein niedriges S/N-Verhältnis bedeutet, dass das Signal und das Rauschen ähnlich stark sind und es schwierig sein kann, das Signal von dem Rauschen zu unterscheiden.