Сигналдар біздің айналамызда, біз ойлағаннан да көп. Кез келген дерлік заманауи байланыс технологиясы сигналдарға сүйенеді. Сигналдардың көбі мектеп жасындағы балалар да олардың не екенін және біздің өмірімізге қалай әсер ететінін танып, түсінуі мүмкін. 

Сәйкес IEEE сигналдарды өңдеу қоғамы (SPS), сигналды өңдеу болып табылады физикалық оқиғалардың деректер көріністерін, сондай-ақ көптеген пәндер бойынша жасалған деректерді модельдейтін және талдайтын электротехника саласы. 

Біз күнделікті қолданатын технологияның көпшілігі сигналдарға сүйенеді. Кейбіреулерін ғана зерттейік сигналдарды өңдеудің көптеген қолданбалары. 

Сөйлеуді тану

SPS мәліметтері бойынша, сөйлеуді тану технологиясы ауызша деректерді жинайды, оны түсіндіреді және сөз түрінде нәтиже шығарады. Сөйлеу деректерінің жазылған дыбыс толқындары сөзге айналатын электрлік сигналға түрленеді. Машиналық оқыту мен AI саласындағы соңғы жетістіктер телефондар мен сандық сағаттар сияқты мәтінге сөйлеуді қарапайым қолданбаға айналдырды.

Мектеп жасындағы балаларға арналған сөйлеуді мәтінге аударудың бір көрнекті мысалы - «Сөйлеу және емле». 1978 жылы Texas Instrument Speak and Spell өнеркәсіптегі алғашқы цифрлық сигналды өңдеу интеграцияланған процессоры TMS5100 ретінде іске қосылды. Балалар оқуды және әріпті үйренуге арналған инновациялық цифрлық ойын, Speak and Spell сөйлеуден мәтінге көшудің алғашқы үлгілерінің бірі болды.

Сөйлеу және емле және бұл IEEE маңызды кезеңі туралы көбірек оқи аласыз IEEE Spectrum мақаласы.

Есту құралдары

Сигналдарды өңдеу дыбыстарды кіріс деректері ретінде жинау және одан кейін пайдаланушының шығыста естігенін күшейту арқылы есту аппараттарында қолданылады. Соңғы жылдары есту аппараттарының функционалдығы айтарлықтай өсті. Сигналдарды өңдеу технологиясы қандай дыбыстарды күшейту керектігін және қайсысын ескермеу керектігін (фондық шу сияқты) анықтай алады. 

Автономды жүргізу

Автономды жүргізу туралы бір кездері армандаған нәрсені шындыққа айналдыратын нәрсе - сигналдарды өңдеу. Бұл карталардағы технологиялар автомобильден тыс қоршаған ортадан деректерді алады және оны автомобиль механизмдері үшін пайдалы ақпаратқа беруі керек. Бұл деректерді сигналдар түрінде жинау, түсіндіру және тасымалдау мүмкіндігі автономды жүргізуді мүмкін етеді. 

Суретті өңдеу

Кескінді өңдеу және талдау сигналдарды өңдеу технологиясына негізделген күнделікті өміріміздің үлкен бөлігі болып табылады. Бүгінгі фотосуреттердің көпшілігі цифрлық. Бұл олардың бірегей саусақ ізі немесе сызбасы бар екенін білдіреді. Бұл деректерді жинау, оны талдау, содан кейін фотосурет туралы ақпаратты хабарлау, содан кейін оны өзгерту үшін пайдалануға болатын шығыс деректерін жасау процесі сигналды өңдеу болып табылады. Әрбір смартфонда кескінді өңдеуді пайдаланатын қолданбалар бар. Кең таралған қолданба - суреттерге арналған сүзгілер. 

Тағы бір мысал - компьютерлік диагностика сияқты медициналық бейнелеудегі қолданбалар. Сигналдарды өңдеуді қолданатын бейнелеу технологиясы деректерді кескін түрінде түсіріп, оны сигналға түрлендіруге қабілетті, содан кейін сигнал түріндегі деректерді интерпретациялау және талдаудан кейін басқа кескін түрінде шығуды қамтамасыз етеді. Медициналық резонансты бейнелеу (МРТ) сутегі атомдарын орнынан айналдыру үшін радиожиілік импульстерін пайдаланады. Қалыпты күйіне оралған кезде олар сигнал шығарады. Берілген кеңістікте осы сигналдардың үлкен массивін жинау МРТ-дан алынған кескінді жасайды.

Машина жасау

Сигналдарды өңдеудің көптеген қолданбалары машиналық оқытуға ықпал етуі мүмкін. Сәйкес Geeks үшін Geeks, машиналық оқыту - бұл пайдаланудан деректерді жинау кезінде өзін жетілдіретін AI түрі. Ол компьютерлерге бағдарламаланбай-ақ оқу еркіндігін береді. Компьютер кіріс ретінде деректерді жинауды және оны басқа шығысқа түрлендіру үшін сигналды өңдеуді пайдалануды үйренуі мүмкін. Машиналық оқытудың бір мысалы - сөйлеуді тануды пайдаланатын смартфондардағы мәтіндік хабарлама қолданбалары. Қосымша уақытта смартфондар тарихына сүйене отырып, пайдаланушы қандай сөздерді немесе емлелерді айтуы мүмкін екенін біледі. Пайдаланушы сөздерді немесе сөздердің емлесін жиі пайдаланатындықтан, сөйлеуді тану технологиясы диктанттарды жазу кезінде ең жиі қолданылатын сөзді ұсынатын болады. 

Мектеп жасындағы оқушыларға арналған сигналдарды өңдеу ресурстары

IEEE TryEngineering бағдарламасы педагогтар мен еріктілерге технология инноваторларының келесі буынын тәрбиелеуге мүмкіндік береді. TryEngineering университетке дейінгі студенттерді шабыттандыру және тарту үшін сапалы ресурстарды ұсынады. Әртүрлі пәндер бойынша инженерлер мен оқытушылар бұл ресурстарды жасауға көмектесті.

Инженерлікке тырысыңыз және IEEE Signal Processing Society (SPS) коммуникация мамандарының келесі ұрпағын шабыттандыратын және білім беретін жоғары сапалы университетке дейінгі мазмұнды әзірлеу мақсатымен стратегиялық серіктестік туралы мақтанышпен хабарлайды. SPS сигналды өңдеу технологиясы бойынша сарапшылары STEM аутричіне арналған мазмұнды жасау үшін IEEE Pre-University командасымен жұмыс істейді.

SPS университетке дейінгі STEM білім беру үшін ұсынатын барлық ресурстарды жақсырақ шарлау үшін TryEngineering іске қосады. TryEngineering Signal Processing веб-парағы. Бұл ресурс мектеп жасындағы балаларға TryEngineering сигналын өңдеуге арналған барлық ресурстарды бір терезеде табуға көмектеседі. Бұл бет дыбысты тану, бейнені қысу, есептеу бейнелеуі және т.б. сияқты сигналдарды өңдеудің әртүрлі функциялары мен қолданбаларын зерттеу мүмкіндігін ұсынады. Сіз табатын ресурстардың кейбірі кіреді осы сабақ жоспары есту аппараттары және сияқты құрылғылар үшін бейімделгіш дизайн бойынша Бұл мақалада COVID-19 пандемиясы кезінде әлеуметтік қашықтықты сақтауға көмектесетін тағылатын бақылау құрылғысын жасаған студент туралы. Бұл бет сонымен қатар университетке дейінгі студенттердің сигналдарды өңдеуде болашақ білімін немесе мансап жолын қалай зерттей алатыны туралы ақпаратты ұсынады. Бүгін парақшаны міндетті түрде тексеріңіз. 

Сондай-ақ осыдан оқуды бастауға болады бейнелер тізімі сигналдарды өңдеудегі бірқатар тақырыптарды қамтиды.