uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
4 1. Uvod<br />
te parametre izluščimo, ko signale sprejemamo, oziroma jih vpisujemo, ko<br />
signale pošiljamo.<br />
1.2 Podatki<br />
Več<strong>in</strong>o procesov lahko opazujemo oziroma sprejmemo s posebnimi napravami<br />
– <strong>in</strong>strumenti. Tako lahko na primer z osciloskopom ali oscilografom<br />
neposredno spremljamo potek napetosti električnega omrežja. Mnogo meritev<br />
pa opravimo z odčitavanjem vrednosti signala v določenem trenutku.<br />
Rezultat je časovno <strong>za</strong>poredje podatkov, ki predstavljajo stanje signala v trenutku<br />
meritve. Imenujemo ga tudi digitalni signal.<br />
V teoriji <strong>signalov</strong> se omejujemo na tehnično plat <strong>za</strong>pisa podatkov. Zapis<br />
določa kod, ki je sestavljen iz enega ali več znakov. Sestavljeni znak pogosto<br />
imenujemo kodna beseda, zbirko vseh znakov pa abeceda. Zapis podatkov<br />
v računalnik ali <strong>za</strong> prenos podatkov omogoči ustrezno oblikovan signal. To<br />
oblikovanje imenujemo kodiranje signala.<br />
Danes je osnovno tehnološko sredstvo pri obdelavi <strong>signalov</strong> digitalni računalnik.<br />
Posebnosti obdelave <strong>signalov</strong> so kmalu vzpodbudile razvoj <strong>in</strong> izdelavo<br />
namenskih mikroprocesorjev, ki jih imenujemo digitalni signalni procesorji.<br />
Z njimi (<strong>in</strong> digitalnimi računalniki nasploh) ne moremo neposredno<br />
obdelovati <strong>signalov</strong>, ampak le <strong>za</strong>poredja podatkov. Zato signale pretvorimo<br />
v <strong>za</strong>poredje podatkov <strong>in</strong> te po potrebi po obdelavi – imenujemo jo digitalna<br />
obdelava <strong>signalov</strong> – pretvorimo na<strong>za</strong>j v analogni signal.<br />
1.3 Informacije<br />
Na <strong>in</strong>formacije gledamo s splošnega filozofskega stališča pa vse do povsem<br />
tehniškega. S tehniškega stališča so <strong>in</strong>formacije množica elementov, ki predstavljajo<br />
podatke, nova dejstva, pojasnila, merilne rezultate <strong>in</strong> podobno. To<br />
množico imenujemo <strong>in</strong>formacijska množica ali tudi <strong>in</strong>formacijski prostor.<br />
Če <strong>in</strong>formacijska množica opisuje določen proces, potem je poznavanje<br />
tega procesa odvisno od količ<strong>in</strong>e elementov - <strong>in</strong>formacij, ki smo jih dobili od<br />
njega. Če je obnašanje ali stanje procesa pričakovano <strong>in</strong> ga lahko napovemo,<br />
potem sprem<strong>in</strong>janje stanja procesa pove le malo novega o sebi; nasprotno, nepredvidljiv<br />
proces pa z vsako spremembo svojega stanja da novo <strong>in</strong>formacijo<br />
o sebi. Torej proces, ki ga opišemo z le nekaj podatki, ima majhno količ<strong>in</strong>o<br />
<strong>in</strong>formacij, proces, katerega opis pa <strong>za</strong>hteva veliko (enako obsežnih kot pri<br />
predvidljivem sistemu) podatkov, vsebuje večjo količ<strong>in</strong>o <strong>in</strong>formacije. Zato s<br />
tehniškega stališča <strong>in</strong>formacije poistovetimo s količ<strong>in</strong>o <strong>in</strong>formacij.<br />
šarko ƒu£ej: Teorija <strong>signalov</strong> revizija 20040315
Change language