Нечаянно наткнулся на видео с "Чип и Дип" #1 Цифровая обработка звука ADAU1701 | Открытый проект | Начало
И тут "накрыло" всякими воспоминаниями по поводу этой темы. Решил проверить, что творится в наше время на этом фронте, нашёл что много хорошего и интересного.
Качество обработки значительно выросло, цена значительно упала и звуковые DSP (Digital Signal Processing) уже стучатся к нам в дом! :)
В данном видео рассматривается чип SigmaDSP ADAU1701 и я решил посмотреть что можно с ним сотворить и был сильно впечатлён возможностями.
на русском можно о них почитать (). Для меня данный DSP позволяет построить нормальную акустическую систему с внешним кроссовером. Возможностей у системы невообразимо больше, чем мои потуги. Она позволяет запрограммировать себя полному новичку в программировании, но понимающему звуковые компоненты и как они работают: фильтры; кроссоверы; эквалайзеры и т.д. и т.п. Эти знания нужны, чтобы всё это настраивать
Вот так выглядит пример проекта в программе обслуживающей и программирующей DSP:
Как видите почти никаких "цифровых значений", а всё обзывается "по-звуковому".
Конечно его АЦП и ЦАП"ы далеко не Hi-End, а средний Hi-Fi, но для дома этого качества достаточно, а возможности очень велики. Очень хорошо, что DSP имеет двойную точность вычислений (56-бит) и она установлена по умолчанию.
Нуу... маленькие/неполные дифирамбы пропели, теперь реальность.
Плата есть в разных исполнениях:
Вариант 1
. Полная тестовая плата от производителя стоит ~12-15 тыщ рублей
и позволяет вытворять всё что угодно. ИМХО самое большое преимущество перед остальными - это полный SPDIF, т.е. и цифровой вход и цифровой выход результатов. Также позволяет делать отладку алгоритмов "на лету". Заказывать "за бугром" с сайта производителя.
Вариант 2
. Это слегка обрубленный макет от МастерКит - набор BM2114dsp . У него все входы/выходы аналоговые, но отладка всё также "на лету".
Стоимость 4900 руб
.
Вариант 3
. Это максимально упрощённый вариант использования DSP от "Чип и Дип" их лаборотории "Электронный войска".
Комплект называется Digital Signal Processors RDC2-0027v1, Модуль цифровой обработки звука на SigmaDSP ADAU1701, SigmaStudio
Это вариант с отсутствием программирования "на лету". Создаёшь бинарник, конвертируешь и "заливаешь" с помощью "свистка" в ERROM платы. Отнимает это немного времени, но отнимает, и требует понимания процесса. :)
Стоимость платы 950 рубликов
.
Да, уточню, плата после программирования работает как независисмое устройство!!! Т.е. ПК вечно не нужен! И к плате можно подключать "крутилки" (энкодеры); кнопочки и т.д., т.е. внешних методов регулировки достаточно, не обязательно на каждый чих лезть в код DSP.
Выбор за вами...
Теперь касаемо моих хотелок из прошлого. Одна из больших проблем пассивных фильтров - это фазовые искажения и чем больше крутизна спада фильтров, тем больше фазовые искажения. Из-за них возникает множество призвуков от которых чрезвычайно сложно избавится и трудно согласовывать разные частотные диапазоны.
Данные цифровые фильтры этим не страдают и позволяют вытворять многое для согласования полос среза. Но возникает необходимость использовать вместо одного усилителя - три, по одному на каждый частотный диапазон (раз колонка 3-х полосная, то полос 3 и усилителей получается 3). Конечно, их можно оптимизировать по мощности (допустим в моём случае выйдет НЧ - 30Вт; СЧ - 20Вт; ВЧ - 10Вт), но тут на возможности и любителя, думаю унификация победит. :)
Под конец множество видео
Пример, как самому сварганить работу по "цифре"
Парень собирает монстра на двух DSP
Процессор цифровой обработки сигналов (digital signal processor - DSP) - это специализированный программируемый микропроцессор, предназначенный для манипулирования в реальном масштабе времени потоком цифровых данных. DSP-процессоры широко используются для обработки потоков графической информации, аудио- и видеосигналов.
Любой современный компьютер оснащен центральным процессором и только немногие - процессором цифровой обработки сигналов (DSP - digital signal processor). Центральный процессор, очевидно, представляет собой цифровую систему и обрабатывает цифровые данные, поэтому на первый взгляд неясна разница между цифровыми данными и цифровыми сигналами, то есть теми сигналами, которые обрабатывает DSP-процессор.
К цифровым сигналам, в общем случае, естественно отнести все потоки цифровой информации, которые формируются в процессе телекоммуникаций. Главное, что отличает эту информацию, - она не обязательно заносится в память (и поэтому может оказаться недоступной в будущем), следовательно, обрабатывать ее нужно в режиме реального времени.
Число источников цифровой информации практически неограниченно. Так, например, загружаемые файлы в формате MP3 содержат цифровые сигналы, собственно и представляющие звукозапись. В некоторых камкодерах выполняется оцифровка видеосигналов и их запись в цифровом формате. В дорогих моделях беспроводных и сотовых телефонов перед передачей также производится преобразование голоса в цифровой сигнал.
Вариации на тему
DSP-процессоры принципиально отличаются от микропроцессоров, образующих центральный процессор настольного компьютера. По роду своей деятельности центральному процессору приходится выполнять объединяющие функции. Он должен управлять работой различных компонентов аппаратного обеспечения компьютера, таких как дисководы, графические дисплеи и сетевой интерфейс, с тем чтобы обеспечить их согласованную работу.
Это означает, что центральные процессоры настольных компьютеров имеют сложную архитектуру, поскольку должны поддерживать такие базовые функции, как защита памяти, целочисленная арифметика, операции с плавающей запятой и обработка векторной графики.
В итоге типичный современный центральный процессор поддерживает несколько сот команд, которые обеспечивают выполнение всех этих функций. Следовательно, нужен модуль декодирования команд, который позволял бы реализовывать сложный словарь команд, а также множество интегральных схем. Они, собственно, и должны выполнять действия, определяемые командами. Иными словами, типичный процессор в настольном компьютере содержит десятки миллионов транзисторов.
DSP-процессор, напротив, должен быть «узким специалистом». Его единственная задача - изменять поток цифровых сигналов, и делать это быстро. DSP-процессор состоит главным образом из высокоскоростных аппаратных схем, выполняющих арифметические функции и манипулирующих битами, оптимизированных с тем, чтобы быстро изменять большие объемы данных.
В силу этого набор команд у DSP куда меньше, чем у центрального процессора настольного компьютера; их число не превышает 80. Это значит, что для DSP требуется облегченный декодер команд и гораздо меньшее число исполнительных устройств. Кроме того, все исполнительные устройства в конечном итоге должны поддерживать высокопроизводительные арифметические операции. Таким образом, типичный DSP-процессор состоит не более чем из нескольких сот тысяч транзисторов.
Являясь узкоспециализированным, DSP-процессор отлично справляется со своей работой. Его математические функции позволяют непрерывно принимать и изменять цифровой сигнал (такой, как звукозаписи в MP3 или запись разговора по сотовому телефону), не тормозя передачу информации и не теряя ее. Для повышения пропускной способности DSP-процессор оснащается дополнительными внутренними шинами данных, которые обеспечивают более быстрый перенос данных между арифметическими модулями и интерфейсами процессора.
Зачем нужны DSP-процессоры?
Специфические возможности DSP-процессора в части обработки информации делают его идеальным средством для многих приложений. Используя алгоритмы, основанные на соответствующем математическом аппарате, DSP-процессор может воспринимать цифровой сигнал и выполнять операции свертки для усиления или подавления тех или иных свойств сигнала.
В силу того что в DSP-процессорах значительно меньше транзисторов, чем в центральных процессорах, они потребляют меньше энергии, что позволяет использовать их в продуктах, работающих от батарей. Крайне упрощается и их производство, поэтому они находят себе применение в недорогих устройствах. Сочетание низкого энергопотребления и невысокая стоимость обусловливает применение DSP-процессоров в сотовых телефонах и в роботах-игрушках.
Впрочем, спектр их применения этим далеко не ограничивается. В силу большого числа арифметических модулей, наличия интегрированной на кристалле памяти и дополнительных шин данных часть DSP-процессоров могут использоваться для поддержки многопроцессорной обработки. Они могут выполнять сжатие/распаковку «живого видео» при передаче по Internet. Подобные высокопроизводительные DSP-процессоры часто применяются в оборудовании для организации видеоконференций.
Внутри DSP
Приведенная здесь диаграмма иллюстрирует строение ядра процессора Motorola DSP 5680x. Раздельные внутренние шины команд, данных и адресов способствуют резкому повышению пропускной способности вычислительной системы. Наличие вторичной шины данных позволяет арифметическому устройству считать два значения, перемножить их и выполнить операцию накопления результата за один такт процессора.
65 нанометров - следующая цель зеленоградского завода «Ангстрем-Т», которая будет стоить 300-350 миллионов евро. Заявку на получение льготного кредита под модернизацию технологий производства предприятие уже подало во Внешэкономбанк (ВЭБ), сообщили на этой неделе «Ведомости» со ссылкой на председателя совета директоров завода Леонида Реймана. Сейчас «Ангстрем-Т» готовится запустить линию производства микросхем с топологией 90нм. Выплаты по прошлому кредиту ВЭБа, на который она приобреталась, начнутся в середине 2017 года.
Пекин обвалил Уолл-стрит
Ключевые американские индексы отметили первые дни Нового года рекордным падением, миллиардер Джордж Сорос уже предупредил о том, что мир ждет повторение кризиса 2008 года.
Первый российский потребительский процесор Baikal-T1 ценой $60 запускают в массовое производство
Компания «Байкал Электроникс» в начале 2016 года обещает запустить в промышленное производство российский процессор Baikal-T1 стоимостью около $60. Устройства будут пользоваться спросом, если этот спрос создаст государство, говорят участники рынка.
МТС и Ericsson будут вместе разрабатывать и внедрять 5G в России
ПАО "Мобильные ТелеСистемы" и компания Ericsson заключили соглашения о сотрудничестве в области разработки и внедрения технологии 5G в России. В пилотных проектах, в том числе во время ЧМ-2018, МТС намерен протестировать разработки шведского вендора. В начале следующего года оператор начнет диалог с Минкомсвязи по вопросам сформирования технических требований к пятому поколению мобильной связи.
Сергей Чемезов: Ростех уже входит в десятку крупнейших машиностроительных корпораций мира
Глава Ростеха Сергей Чемезов в интервью РБК ответил на острые вопросы: о системе «Платон», проблемах и перспективах АВТОВАЗа, интересах Госкорпорации в фармбизнесе, рассказал о международном сотрудничестве в условиях санкционного давления, импортозамещении, реорганизации, стратегии развития и новых возможностях в сложное время.
Ростех "огражданивается" и покушается на лавры Samsung и General Electric
Набсовет Ростеха утвердил "Стратегию развития до 2025 года". Основные задачи – увеличить долю высокотехнологичной гражданской продукции и догнать General Electric и Samsung по ключевым финансовым показателям.
DSP процессоры.doc
DSP процессоры
Digital Signal Processing (DSP) - Цифровая Обработка Сигналов (ЦОС) - используется во многих приложениях.Сначала необходимо пояснить значение слов, составляющих данное понятие:
Digital вычисление с использованием дискретных сигналов для представления данных в цифровой форме
Signal изменяющийся параметр, посредством которого информация передается по электрической цепи
Processing выполнение операций над данными согласно программным инструкциям
Digital Signal Processing изменение или анализ информации, которая измеряется дискретными последовательностями чисел
сигналы поступают из реального мира - эта тесная связь с реальным миром приводит ко многим специальным требованиям, таким как необходимость реагировать на поступающие сигналы в реальном времени, измерять и преобразовывать их в цифровую форму
сигналы дискретные - что означает потерю информации между дискретными выборками
Универсальность:
цифровые системы могут быть перепрограммированы для других приложений (по крайней мере там, где используются программируемые DSP чипы)
цифровые системы могут быть перенесены на различную аппаратуру
Воспроизводимость:
цифровые системы могут быть легко удвоены
цифровые системы не зависят от точных допусков компонентов
характеристики цифровых систем не варьируют с температурой
Простота:
некоторые вещи могут быть выполнены проще в цифровых, чем в аналоговых системах
В каждом приложении DSP процессоры характеризуются общими свойствами:
они используют большой объем математических вычислений
они имеют дело с сигналами из реального мира
исследование сигнала длится конечное время
Архитектуры памяти
Типичные DSP операции требуют выполнения множества простых сложений и умножений.
Сложение и умножение требуют:
произвести выборку двух операндов
выполнить сложение или умножение (обычно и то и другое)
сохранить результат или удерживать его до повторения
Гарвардская архитектура
модифицированная архитектура фон Неймана
Подлинная Гарвардская архитектура выделяет одну шину для выборки инструкций (шина адреса), а другую для выборки операндов (шина данных). Но для выполнения DSP операций этого недостаточно, так как в основном все они используют по два операнда. Поэтому Гарвардская архитектура применительно к цифровой обработке сигналов использует шину адреса и для доступа к данным. Важно отметить, что часто необходимо произвести выборку трех компонентов - инструкции с двумя операндами, на что собственно Гарвардская архитектура неспособна. В таком случае данная архитектура включает в себя кэш-память. Она может быть использована для хранения тех инструкций, которые будут использоваться вновь. При использовании кэш-памяти шина адреса и шина данных остаются свободными, что делает возможным выборку двух операндов. Такое расширение - Гарвардская архитектура плюс кэш - называют расширенной Гарвардской архитектурой или SHARC (Super Harvard ARChitecture).
Гарвардская архитектура требует наличия двух шин памяти. Это значительно повышает стоимость производства чипа. Так, например, DSP процессор работающий с 32-битными словами и в 32-битном адресном пространстве требует наличия, по крайней мере, 64 выводов для каждой шины памяти, а в сумме получается 128 выводов. Это приводит к увеличению размеров чипа и к трудностям при проектировании схемы.
Даже простейшая DSP операция - сложение, включающая два операнда и сохраняющая результат в памяти, требует выполнения четырех доступов к памяти (три для выборки двух операндов и инструкции и один для сохранения результата в памяти). Это выходит за рамки возможностей Гарвардской архитектуры. В некоторых процессорах применяется другой тип архитектуры, позволяющей обойти данное препятствие. Это модифицированная архитектура фон Неймана.
Архитектура фон Неймана использует только одну шину памяти:
Данная архитектура обладает рядом положительных черт. Она является более дешевой, требует меньшего количества выводов шины. Архитектура фон Неймана является более простой в использовании, так как программист может размещать и команды и данные в любом месте свободной памяти.
^
Эффект наложения
Выборка сигнала производится через определенные интервалы времени, и при этом неизвестно, что происходит между выборками. Предположим, в некоторый момент времени аналоговый сигнал имеет некий скачок или импульс. И пусть этот скачок приходится на интервал времени между двумя дискретными выборками. Так как при этом не происходит измерение импульса, то после выборки всего аналогового сигнала мы не можем определить, был ли действительно какой-либо импульс.
В менее очевидном случае, сигнал может быть представлен быстро меняющимися компонентами. Но опять же, мы невозможно проследить за этими быстрыми изменениями. Поэтому выборка должна производиться с достаточно большой скоростью, чтобы возможно было зафиксировать наиболее быстрые изменения в сигнале. Иногда мы можем иметь некоторые предварительные сведения о сигнале или сделать некоторые предположения о поведении сигнала между выборками.
Если выборка будет производиться с недостаточной скоростью, то невозможно будет проследить наиболее быстрые изменения в сигнале.
На приведенной схеме выборка высокочастотного сигнала производится менее двух раз за период. В результате получается неверное представление сигнала в дискретной форме, так как если теперь сгладить полученные выборки некоторой кривой, то получим представление низкочастотного сигнала. Такое явление, при котором сигнал с одной частотой после выборки представляется сигналом с другой частотой, называется эффектом наложения.
Важно отметить, что проблема, связанная с наложением частот, состоит в том, что невозможно сказать, с сигналом какой частоты приходится иметь дело. Но иногда мы можем обладать некоторыми предварительными сведениями о сигнале или сделать некоторые предположения о поведении сигнала между выборками.
Найквист (Nyquist) показал, что для четкого представления всех частотных составляющих необходимо производить выборку с такой частотой, которая была бы в два или более раз выше самой высокой частоты в сигнале.
На диаграмме выборка высокочастотного сигнала производится дважды в течение периода. Если теперь провести гладкую кривую, соединив ею выборки, то в результате получится сигнал, похожий на входной аналоговый. Но если дискретная выборка будет производиться в точках, в которых сигнал имеет нулевую амплитуду, то сигнала не будет вообще. Именно поэтому необходимо производить выборку с частотой, превосходящей наивысшую частоту сигнала не менее, чем в два раза. Это позволяет избежать эффекта наложения.
Максимальная частота сигнала, которая позволяет задать скорость выборки, называется частотой Найквиста (Nyquist frequency).
На самом деле Найквист говорит, что выборка должна производиться с частотой, превышающей частоты, которые составляют полосу пропускания сигнала, а не с максимальной.
^ Интерфейс ввода-вывода
На практике DSP главным образом имеет дело с реальным миром. Хотя это часто забывают, именно эта особенность является одним из наиболее существенных различий между DSP процессорами и универсальными микропроцессорами:
В характерном DSP приложении процессор взаимодействует со многими источниками данных в реальном мире. В любом случае процессор может получать и передавать данные в реальном времени, не прерывая при этом выполнение внутренних математических операций. Можно выделить три источника данных для DSP процессоров:
входные и выходные сигналы
взаимодействие с различными контроллерами системы
взаимодействие с подобными DSP процессорами
^
Преобразование аналоговых сигналов
Большинство DSP приложений имеют дело с аналоговыми сигналами, поэтому аналоговый сигнал должен быть преобразован в цифровую форму.
Аналоговый сигнал, являющийся непрерывным и определенным с бесконечной точностью, преобразуется в дискретную последовательность, составляющими которой являются значения, представляемые в цифровой форме.
При преобразовании сигнала из аналоговой формы в дискретную часть информации теряется из-за:
погрешностей в измерениях
неточностей в синхронизации
ограничений на продолжительность измерений
Перед выборкой непрерывный аналоговый сигнал должен быть предварительно сохранен. С другой стороны, при измерении сигнала будет происходить его изменение.
Только после того, как сигнал был предварительно сохранен можно произвести его измерение, а измеренные значения преобразовать в цифровую форму.
Дискретные выборки сигнала, представляющие собой цифрованные измеренные значения аналогового сигнала, производятся обычно через равные промежутки времени.
Важно отметить, что выборка сигнала производится только тогда, когда весь сигнал был предварительно сохранен. Это означает возможность использования более медленных АЦП (ADC). Но схема, отвечающая за предварительное сохранение сигнала должна функционировать достаточно быстро, чтобы сигнал не успевал существенно измениться. После сохранения сигнала АЛУ не требуется высокое быстродействие для преобразования его в цифровую форму.
При измерении аналогового сигнала неизвестно, что действительно измеряется. В процессе измерения сигнала часть информации теряется.
Иногда можно обладать некоторыми предварительными сведениями о сигнале или сделать предположения о возможном его поведении, которые позволят частично восстановить потерянную при дискретизации информацию.
^ Ошибки дискретизации
При преобразовании аналогового сигнала в цифровую форму его точность ограничивается числом доступных разрядов для представления данных.
На диаграмме представлен аналоговый сигнал, который преобразуется в цифровую форму при 8-разрядной точности выборки.
Плавно изменяющийся аналоговый сигнал в дискретном представлении будет иметь ступенчатую форму благодаря ограничению, накладываемому на точность его представления.
Ошибки, появляющиеся в результате оцифровывания аналогового сигнала являются нелинейными и зависящими от сигнала.
Нелинейность ошибок означает невозможность их расчета с помощью обычной математики.
Зависимость от сигнала означает когерентность ошибок невозможность их уменьшения с помощью обычных приемов.
Проблема, связанная с возникновением ошибок, является общей для цифровой обработки сигналов. Эти ошибки появляются из-за ограниченной точности (т.е. длины слова), являются нелинейными (следовательно их невозможно просчитать) и зависящими от сигнала (следовательно когерентными). Возникновение ошибок приводит к невозможности точного расчета DSP алгоритма при ограничении на точность представления данных. Поэтому единственным выходом из такой ситуации является тестирование работы алгоритма при различных входных сигналах. Нелинейность ошибок также приводит к нестабильности работы, особенно при применении IIR (БИХ) фильтров.
Длина машинного слова, используемого в цифровой обработке сигналов определяет точность и динамический диапазон. Неточность в синхронизации приводит к появлению ошибок в выбранном дискретном сигнале.
Ошибки вносимые синхронизацией также являются нелинейными и зависят от сигнала.
Реальные DSP системы подвержены воздействию от трех источников ошибок:
ограничение при цифровом преобразовании сигнала его точности конечной длиной машинного слова
ограниченная точность арифметических вычислений, выполняемых процессором
ограничение точности сигнала длиной машинного слова при его преобразовании из дискретной формы обратно в аналоговую
Модель дискретизации с влиянием случайных шумов является наглядной при понимании сути эффекта. Но в действительности эта модель не является абсолютно правильной, особенно для систем с обратной связью, таких, например, как IIR (БИХ) фильтры.
Эффект, связанный с появлением ошибок, похож на наличие в системе случайных шумов.
Не так давно благодаря большому прогрессу в области обработки звука и компьютерных технологий в наше сознание твердо вошло такое понятие как DSP - Digital Signal Processing (Цифровая Обработка Сигнала). Цифровая обработка сигнала - это область техники, занимающаяся реализацией вычислительных алгоритмов в реальном времени. DSP говорит нам о возможности того или иного трансивера реализовывать этот сервис через свои технические возможности. Некоторые современные трансиверы имеют цифровую обработку как на прием, так и на передачу. Можно с уверенностью сказать, что цифровая обработка обеспечивает качество, которое соответствует новым технологиям и времени, в котором мы живем.
Цифровая обработка применительно к радиолюбительству чаще всего применяется при обработке сигнала из эфира, с целью обеспечения более качественного приема, устранения помех, сопровождающих передачу корреспондента. Это осуществляется при работе любыми видами связи, включая цифровые. Для этой цели часто используют компьютер со встроенной звуковой картой (ЗК) и соответствующее программное обеспечение. Однако в реальном времени сигнал обрабатывается с задержкой, и если в режиме приема это еще терпимо, то при передаче - нет.
Работая SSB и используя аппаратно-программные возможности компьютера в обработке сигнала с микрофона, который подключен к звуковой карте компьютера (с последующей подачей НЧ- сигнала на балансный модулятор трансивера), задержка очень существенна. Речь идет не просто об усилении сигнала с микрофона до определенного уровня с помощью ЗК, а об использовании специальных программ обработки сигнала в реальном времени. Ситуация еще более обостряется при работе такими цифровыми видами как Amtor, Pactor, Packet, когда одновременно программно компьютер используется, скажем, как Notch-фильтр и вместе с имеющимся на станции TNC-контроллером он обеспечивает перечисленные виды работ. Задержка в обработке сигнала в компьютере в таких случаях недопустима. Для того чтобы избавиться от этой проблемы, применяют звуковую карту Audigy-2 (например, AUDIGY-2 24 bit 96 kHz).
Также эта звуковая карта имеет аппаратно встроенный процессор эффектов, что позволяет, используя программно-аппаратные возможности, производить обработку сигнала в реальном времени на достаточно высоком уровне, т.е. в режиме передачи, например, в телефонных видах работ - SSB, AM, ЧМ - иметь хороший эквалайзер, компрессор, лимитер, а в режиме приема - Notch-фильтр, экспандер или что-либо другое.
Все это возможно даже при наличии персонального компьютера с процессором Pentium 200…500 МГц, хотя применение более мощных машин приветствуется, поскольку появляются еще большие возможности обработки сигнала с применением программного обеспечения - Plug In и соответствующих программ, алгоритм обработки которых требует более высокой производительности компьютера.
В этом случае современные технологии позволяют не применять внешние дорогостоящие приборы цифровой обработки, а в той или иной степени имитировать их работу, используя для этого вычислительные мощности центрального процессора компьютера и звуковой карты. Однако зто возможно при действительно очень высоких ресурсах компьютера. Применяя эти технологии, остается лишь установить узел стыковки - интерфейс - между трансивером и компьютером и с успехом использовать возможности последнего.
Отдавая должное цифровой обработке сигнала в трансивере или с помощью компьютера, радиолюбители также используют внешние блоки DSP обработки. Это относительно новое направление в радиолюбительстве.
Речь идет о цифровой обработке сигнала с применением высокотехнологичного, современного оборудования, применяемого в радиовещательных и музыкальных студиях, обеспечивающего абсолютно профессиональное качество и естественность звучания. Это высококачественные микшерные пульты, а также всевозможные аналого-цифровые многополосные (чаще параметрические) эквалайзеры, системы шумоподавления - Noise Gate, компрессоры, лимитеры, процессоры мультиэффектов, позволяющие получить различные алгоритмы звуковой обработки.
Следует отметить, что DSP - это общее понятие. Можно иметь DSP эквалайзер, компрессор, другие устройства и даже предусилитель микрофона. Иметь функцию DSP в трансиве- ре - это одно, иметь целую студию DSP-оборудования - это совершенно другие возможности. Это справедливо, если в обоих случаях упомянутая обработка осуществляется по низкой частоте.
Известные фирмы-производители DSP оборудования - Behringer www.behringer.com, Alesis www.alesis.com и другие - имеют огромный его перечень, и многое из него с успехом может быть применено радиолюбителями.
Каждое из этих устройств выполняет свою задачу и, как правило, содержит в своих двух каналах прецизионные 24-битовые АЦП и ЦАП (аналогово-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи), работающие на профессиональной частоте дискредитации и имеющие диапазон рабочих частот 20 Гц…20 кГц.
Краткая справка
Аналогово-цифровой и цифро-аналоговый преобразователи. Первый преобразует аналоговый сигнал в цифровое значение амплитуды, второй выполняет обратное преобразование.
Принцип работы АЦП состоит в измерении уровня входного сигнала и выдаче результата в цифровой форме. В результате работы АЦП непрерывный аналоговый сигнал превращается в импульсный, с одновременным измерением амплитуды каждого импульса. ЦАП получает на входе цифровое значение амплитуды и выдает на выходе импульсы напряжения или тока нужной величины, которые расположенный за ним интегратор (аналоговый фильтр) превращает в непрерывный аналоговый сигнал.
Как всякое новое (особенно требующее вложения денег) направление, оно имеет своих сторонников и противников. Для достижения высокого уровня качества требуется применение на передачу более широкого фильтра в SSB-формирователе трансивера - 3 кГц, а не 2,4 кГц или 2,5 кГц,но это не выходит за рамки регламента радиолюбительской связи в части применяемого оборудования.
Сегодня отвергать право на существование направления в обработке звука с помощью добавочных устройств может только ленивый, завистливый или тот, кто не приветствует прогресс и новые технологии.
«Hi-Fi Audio in SSB» - высокое качество обработки НЧ-сигнала в SSB, или «Extended SSB» - расширенное SSB - фразы, часто слышимые и частично объясняющие уже более чем 10-летнюю активность радиолюбителей со всего мира на частоте 14178 кГц.
Здесь находится «круглый стол» любителей студийных сигналов и способов их получения. Это «круглый стол», который не имеет времени проведения. Работа ведется практически круглые сутки. В мире насчитывается чуть более 100 активных радиолюбителей, использующих эти технологии Их не очень беспокоят QRM, тк они уже достигли значительных успехов в оснащении своих станций и имеют не только высокого класса трансиверы усилители мощности (часто класса High Power), но и, что самое важное, эффективные направленные антенны
Многие слышат при практически любом прохождении, а иногда и при его отсутствии Билла, W2ONV, из Нью-Джерси - старейшего радиолюбителя и большого специалиста в области обработки звука с помощью внешних DSP-устройств Имея мощность 1,5 кВт (максимально разрешенную в США) и два сфазированных четырехэлементных волновых канала, он в течение уже многих лет практически всегда слышен в Европе на частоте 14178 кГц Люди, работающие на этом «круглом столе» - разного возраста, в основном, от 30 до 80 лет, причем тон в работе в большей степени задают радиолюбители старшей возрастной группы И это не дань уважения старшему поколению, это констатация факта Именно они имеют большие успехи в области цифровой обработки, поскольку владеют достаточными знаниями и более серьезным оборудованием.
Радиолюбители на «14178» - выдержанные и спокойные, полностью увлеченные своим делом Начинающим коллегам- энтузиастам всегда рады и оказывают им всяческое содействие Большой вклад в развитие обработки звука вносят сами же радиолюбители, размещая на своих WEB-страницах в Интернете полезную информацию Многие согласятся, что огромный вклад в развитие этого направления внес John, NU9N, создавший сайт в Интернете (www.nu9n.com), где он разместил практически учебник по применению внешних устройств цифровой обработки, последовательности их подключения (очень важный вопрос) установке параметров На сайте NU9N можно также скачать образцы DSP-сигналов многих радиолюбителей Слушать их достаточно интересно.
К сожалению, в количественном плане станции из бывшего Союза представлены на 14178 кГц очень слабо - Василий, ER4DX, Игорь, EW1MM, Сергей, EW1DM, Сергей, RW3PS, Виктор, RA9FIF и Олег, RV3AAJ (других данных нет) Сказывается отсутствие лишних финансов на приобретение аудио- оборудования, а также менталитет людей - когда нет времени и средств всем этим заниматься, значит, это плохо, значит, это не нужно Очевидно, следует остановиться на том, что все направления в радиолюбительстве имеют право на жизнь, будь то соревнования, работа QRP (или QRO), DX’ing И даже отсутствие у некоторых знаний азбуки Морзе, иностранного языка и многого другого - это ведь тоже «направление», и мы, увы, к этому уже вроде как и начинаем привыкать.
Пожелаем же «молодым’ (10 лет для радио - срок небольшой) успехов в их нелегком хобби, а всех кто уже достиг результатов в других областях, приглашаю присоединиться к сообществу любителей студийных сигналов, в конце концов, интереснее дебюта ведь ничего нет.