Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti telekomunikatsiya fakulteti

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI Telekomunikatsiya fakulteti

Guruh: 424-21

Bajardi: Qo`chqorov Elyor

Tekshirdi:Mirzayeva Malika

Mavzu: Raqamli signallarni qayta ishlash tizimlari arxitekturasi

Reja:

Kirish

• Raqamli signal protsessorlari.
• Qurilma arxitekturasi
• Signal protsessorlarini sohada qo’llanilishi.

Xulosa

Foydalanilgan adabiyotlar

Kirish

• Yangi kompyuter texnologiyalarining rivojlanishi inson faoliyatining turli sohalariga murakkab hisoblash tizimlarini joriy etishga turtki bo'ldi. Kompyuter texnologiyalarining eng muhim dasturlaridan biri bu uzluksiz ma'lumot oqimini yaratish va qayta ishlashni boshqarish tizimlari bo'lib, ularning asosini odatda signal protsessorlari tashkil etadi.
•  Motorola vakillarining so'zlariga ko'ra, 2018 yildan AQSh xaridorlarining 90% dan ortig'i DSP ( Digital Signal Protsessor - Raqamli Signal Protsessor) o'z ichiga olgan kamida bitta mahsulotni sotib olishadi .
•  Elektron komponentlarning ushbu tarmog'ining yigirma yillik rivojlanishi davomida DSP ishlashi bir necha yuz MIPSga etdi va narx 90% dan oshdi, bu ularning deyarli barcha sohalarga keng tarqalishiga olib keladi.

1.Raqamli signal protsessorlari.

• Zamonaviy tizimlarning raqamli standartlarga tez o'tish jarayoni katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashni talab qildi.
• Signallar bilan murakkab operatsiyalar, masalan, siqilgan audio va video ma'lumotlarni ochish, ma'lumot oqimlarini yo'naltirish va boshqalar. yuqori samarali hisoblash tizimlaridan foydalanishni talab qiladi. Bunday tizimlar turli elementar bazalarda amalga oshirilishi mumkin, ammo Raqamli signal protsessorlariga (DSP) asoslangan qurilmalar eng ko'p qo'llaniladi.

1.Raqamli signal protsessorlari

• DSP - protsessorlari raqamli signallarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan - raqamli signallarni matematik manipulyatsiyasi.
• Ular simsiz tizimlarda, audio va video ishlov berish, boshqaruv tizimlarida keng qo'llaniladi.

DSP protsessori umumiy ko`rinishi

1.Raqamli signal protsessorlari.

L1879VM1

• L1879VM1-protsessori etti yildan ko'proq vaqtdan beri mavjud.
• U Samsung tomonidan 0,5 mikron texnologik standartlarga ega

L1879VM1 protsessori

2.Qurilmalar arxitekturasi

• Signal protsessorlari arxitekturasi umumiy maqsadli mikroprotsessorlar bilan solishtirganda, raqamli filtrlash, Furye transformatsiyasi, signallarni qidirish va boshqalar kabi odatiy raqamli signallarni qayta ishlash vazifalarini iloji boricha tezlashtirish istagi bilan bog'liq ba'zi xususiyatlarga ega.

2.Qurilmalar arxitekturasi

• Matematik jihatdan, bu vazifalar haqiqiy sonlarning ko'p komponentli vektorlarini elementlarga ko'paytirish elementlariga qisqartiriladi, so'ngra natijalarni yig'adi (masalan, raqamli filtrlashda, cheklangan impulsli javobga ega bo'lgan filtrning chiqish signali yig'indiga teng signal namunalari vektori bo'yicha filtr koeffitsientlari mahsulotlaridan, shunga o'xshash hisoblar signal namunalarining korrelyatsiya va avtokorrelyatsiya funktsiyalarining maksimallarini qidirishda amalga oshiriladi).
• Shuning uchun signal protsessorlari aynan shunday operatsiyalarni bajarish tezligi uchun optimallashtirilgan.

3.Signal protsessorlarini sohada qo’llanilishi.

• Raqamli signallardan kop jihatlarda foydalaniladi.
• Misol tariqasida Matlab paket tressorida raqamli signal ko`rinishida malumotlari qabul qilingan;
• 1.Ovozli habar.
• 2.Tasvir

Shular ustida qanday jarayon kechishini ko`rib chiqamiz.

Yuqoridagi tajribadan foydalangan holda,ovoz energiyasi bo`yicha tekshirish orqali qulflash tizimlari,odamlarni ovozi orqali tanib olish, kompyuterlarga inson ovozini eshitib tushinish va shunga o`xshash boshqa ishlarda foydalansak bo`ladi.

Yuqoridagi Adamar va Xar o`zgartirishlari orqali tasvirlarni uzatishda qanday jarayon bo`lishini ko`rib chiqdik. Tasvirlar bilan ishlashda matritsalar usulidan foydalanadigan o`zgartirishlar o`rinli,sababi tasvir ikki o`lchamliligi shu bilan bir qatorda tasvirlar ham.

• https://azkurs.org
• https://www.google.com
• https://uz.wikipedia.org