עיבוד אותות דיגיטלי (DSP) יוצר את עמוד השדרה של ניתוח אותות מודרני, המאפשר הכל מדחיסה אודיו לאדיחונים רפואיים.כאשר ייושמו על מכשירים אנדרואיד, אלגוריתמי DSP מאפשרים יישומים ניידים לנתח זרמי נתונים בזמן אמת - כגון אודיו, חיישנים, קוראי או אותות תקשורת - עם דיוק מרשים ומהיר. מאמר זה חוקר את מושגי הליבה, אלגוריתמים, אסטרטגיות יישום, ושיטות הטובות ביותר לשילוב DSP לתוך יישומים, לספק מפתחי ניתוח מקיף עם אותות בנייה.

הבנת עיבוד אותות דיגיטליים באנדרואיד

בליבתו, עיבוד אותות דיגיטליים הופך אותות אנלוגיים רצופים לערכים דיגיטליים דיסקרטיים באמצעות הדגימה וההתכמת. משפט הדגימה של Nyquist-Shannon מכתיב כי שיעור הדגימה חייב להיות לפחות פעמיים את התדירות הגבוהה ביותר הנוכחי בסימן כדי להימנע מזיהוי.מכשירי אנדרואיד בדרך כלל מדגם אודיו בשיעורים כמו 44100 הרץ (איכות) או 8000, מה שהופך אותם לניתוח מתאים עבור משימות רבות.

לאחר דיגיטציה, אותות מיוצגים כמערך של מספרים. אלגוריתמים DSP פועלים על מערך זה כדי לחלץ תכונות, סינון רעש, להפוך את הנתונים לתחום התדר, או לזהות דפוסים.אנדרואיד מספק מערכת אקולוגית עשירה עבור עבודה זו: Java / Kotlin Runtime מציע ביצועים סבירים עבור עומסי עבודה קלים, בעוד ערכת הפיתוח של Native Development Kit (NDK) מספקת גישה C/C קוד חישובי עבור ניתוח אינטנסיבי של אודיו, בנוסף ל-DSD (R) LTD.

הבנת הבורסות בין עיבוד בזמן אמת, דיוק, וחיי סוללה היא קריטית.מעבדים ניידים השתפרו באופן דרמטי, אבל יישומים נאיביים יכולים לנקז במהירות את הסוללה או את מסגרות הירידה.מדריך זה יעזור לך לנווט את אותם הבורסות תוך בניית יישומים אמינים של DSP המופעלים על ידי אנדרואיד.

DSP Algorithms עבור יישומי אנדרואיד

בחירת האלגוריתם הנכון תלויה בסוג האות והניתוח הרצוי להלן הם בלוקים הנפוצים ביותר של בניין DSP, יחד עם הסברים כיצד הם עובדים והיכן הם חלים.

Fast Fourier Transform (FFT)

[FT] ביעילות קובע את הרזולוציה של Fourier להפוך (DFT), המרת אות זמן-דומיין לייצוג התדירות-דומיין שלה. על אנדרואיד, FFT הוא הכרחי עבור משימות כגון ניתוח ספקטרום, זיהוי פוסטר, ודמיון אודיו.לדוגמה, יישום ספקטרום בזמן אמת (GJavaFspectgation) משתמש בחפיפות חלונות FFT כדי להראות כיצד שינויים בתדירות גבוהה יותר מאשר זמן:

פילטרים דיגיטליים (FIR & IIR)

פילטרים להסיר רעש לא רצוי או מבודדים להקות תדר ספציפיים. Finite Impulse Response (FIR) מסננים הם יציבים לינארית-phase, מה שהופך אותם אידיאליים עבור אודיו שווה והפחתה של רעשים אינסופיים תגובה (IIR) מסננים, כגון Butterworth או Chebyshev, להשיג סולמות עם פחות אפקטיביות תקשורת אבל יכול להציג עיוות בשלב על אנדרואיד, אתה יכול ליישם פילטרים / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC / CLC, באמצעות ⁇ rbsp;

גללט Transform

בעוד ה-FFT מספק רק מידע תדר, ה-Gel הופך את הזמן ורזולוציה תדר.זה הופך אותו אידיאלי לניתוח אותות שאינם-התראות - כגון נתוני ECG או Transients אודיו ביו-רפואיים - שבו תוכן תדירות מתפתח לאורך זמן.זה הופך את הגלים הדיסקרטיים (DWT) משתמש ב- cascade של מסננים גבוהים ונמוכים לפירוק אותות כדי לנפח את האות לפרט של שימוש ב-xactation.com עם קידוד של שימוש לעתים קרובות עם קידוד של לוחות זמן.

Autocorrelation

Autocorrelation מודד את הדמיון בין אות לבין גרסה מאוחרת של עצמו, חושף מבנים תקופתיים או חוזרים.זה משמש נרחב עבור estimation תדר בסיסי בזיהוי המגרש, כמו גם לזיהוי דפוסים קצביים במוזיקה.האלגוריתם הוא פשוט: compute את הקורלציה של האות עם עצמו על טווח של lags. on Android, אתה יכול ליישם את ההדבקות אוטומטית באמצעות הגישה מבוססת FFT (via) יעיל כדי להפחית את המורכבות של OKn) במיוחד עבור nin) הוא למעשה (n) עבור מורכבות אמיתית (NKn) עבור מורכבות אמיתית (NKn) הוא למעשה).

גילוי ו- Peak Finding

מיצוי Envelope (למשל, באמצעות ה- Hilbert שינוי או תיקון פשוט עם חלק) הוא שימושי עבור הערכת המודולציה amplitude של אות. Peak מציאת אלגוריתמים לאתר את המיקסה המקומית במעטפה, המאפשר לנצח בזיהוי מוזיקה או הדופק בסימנים ביו-רפואיים. על אנדרואיד, אתה יכול ליישם אלה עם מערך בסיסי סריקה, אבל יש לטפל ברעש על ידי הגדרות מתאימות ושימוש במסננים.

אסטרטגיות ליישום עבור Android Apps

בחירת כיצד ליישם אלגוריתמי DSP על אנדרואיד משפיעה ישירות על הביצועים, שמירה, והתאמה חוצה פלטפורמות.הגישות העיקריות הן Java / Kotlin טהור, JNI עם C / C++ הילידים, ועטוף ספריות DSP קיימות.

דרישות Java / Kotlin

עבור משימות עיבוד אותות פשוטים או בינוני, Java / Kotlin יכול להיות מספיק.הזמן של אנדרואיד כולל רק בזמן (JITND) והמשך של זמן (AOT) אוסף כי לעתים קרובות מניבה מהירות נאותה עבור שיעורי הדגימה עד כמה אלפי מסגרות לשנייה, אבל עבור עומסי עבודה כבדים כמו FFT על 4096-sample בלוקים ב 44.1 kLT, מעל פני מערך של מטענים מקסימום, אבל ניתן ליישם את ה-FDFD, אבל יכול להיות מרבי של LT, אבל רזולוציה, אבל רזולוציה של רזולוציה מינימלית, אבל רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של ®FDFD, אבל ®FDFDF.

שימוש ב- Android Native Development Kit (NDK)

(הופנה מהדף C/C++, מה שמאפשר לך לכתוב קוד DSP קריטי ב C/C, מה שהופך אותו ל-ARM או x86 בינארי, ולקרוא לו מ- Java באמצעות ה-JNI (JNI) ל-JNI (JNI) דרך הנתיב המומלץ לעיבוד אודיו בזמן אמתי, שבו אפילו כמה אלפי שניות של חומר לבה-ALTX) ניתן להשתמש בספריות כגון:0pVFLT2DFLT (DLCFLT)

המונחים: DSP Libraries

(ב) כמה ספריות קוד פתוח מפשטות את DSP על אנדרואיד.מלבד JTransforms, לשקול את ה-FLT:0tensorflow-liteFLT 1 למשימות DSP מבוססות מכונה כגון זיהוי פעילות קולית, או FLT:2Moderal FLT 3 (אשר כולל סימולציות משופרות של FFT ופילטרים).

עיבוד ועיבוד בזמן אמת

(הופנה מהדף [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[[[1924]]]]]]]] ב[[1924]]]], [[[[1924]]]]]] ב[[1924]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[[[[[1924]]]]

אופטימיזציה של סוללה וניהול סוללות

DSP במכשירים ניידים דורש ניהול משאבים זהיר.הפרקטיקות הבאות עוזרות לשמור על שיעורי מסגרת גבוהה מבלי לרוקן את הסוללה או לחמם יתר את המכשיר.

יעילות אגורימית

בחר את המורכבות של האלגוריתם הנכון.לדוגמה, השתמש באלגוריתם Goertzel במקום FFT מלא כאשר אתה רק צריך רק תדר אחד ב.Precompute מסנן coefficients ו-Windows פונקציות בהתחלזציה ולא על כל מסגרת. השתמש בקידוד נקודה קבועה שבו ניתן (למשל, 16.16 או 32.32 פורמט) כדי למנוע פעולות צף יקרות על מכשירים ללא חומרה.

ניהול זיכרון

פעם אחת, להשתמש בחפצים בתוך הלולאה עיבוד, כמו זה מעורר איסוף אשפה שיכול לגרום טיפות אודיו. בקוד Native, להשתמש בערכים סטטיים או וקטורים שהוגדרו מראש. לשים לב להתאמה קו מטמון: מיישרים ל-64 על ידי מעבדי ARMx כדי להימנע מהפרעות.

תגיות: REAL-Time Constraints

(הופנה מהדף נספח ייעודי עם עדיפות שנקבעה ל-FLT:4 לעיבוד אודיו.שימוש ב-FLT:5 להעביר נתונים בין חוטי לכידת ועיבוד, להבטיח לא מדינה משותפת של חסימה, להשתמש ב-FLT:6 כדי להגדיר SCHED FI עם עדיפות גבוהה - אבל להיות מודע למגבלות של אנדרואיד על יישומים לא רצויים (requires או מערכת).

הסכם חומרה

(המכשירים המודרניים כוללים את DSP co-מעבדים או יחידות NON SIMD.The NDK תומך ב-NEON Intrinsicsics (למשל, FLT 7,FLT:8), אשר יכול לעבד דגימות מרובות בהוראת אחת. Libraries כמו FLT:0ligdxFLT:1 ו-FLT2 OpenFalrated, כולל גם כן,5 משימות מקבילות (R).

שיקולים של Power Contion

עיבוד בקצב מדגם גבוה יותר מאשר סוללה של פסולת הכרחית. השתמש בשיעור המדגם הנמוך ביותר המספק מספיק החלטה.אפשר את מסלול אודיו נמוך כוח המכשיר אם זמין (Audio's FLT 9) עבור ניתוח לא בזמן אמת, לקבץ נתונים בפיצות גדולות יותר ומאפשר ל- CPU להיכנס עמוק בין התפרצויות שינה.פרופיל שלך באמצעות פרופיל CPU של אנדרואיד ו- Batterytor כדי לזהות נקודות חמות שלו.

יישומים אמיתיים של DSP על אנדרואיד

השילוב של אלגוריתמי החומרה וה-DSP של אנדרואיד מאפשר מגוון רחב של יישומים מעשיים.

אודיו חזותיזציה וניתוח

יישומי מוסיקה כמו FFLT:0 spectroidFIRLT:1 ; השתמש spectrograms מבוסס FFT להציג התפלגות תדר בזמן אמת . יישומי הדרכה קולי לנתח המגרש ו timbre באמצעות autocorrelation ו FFT. לדוגמה, אפליקציית שר יכול להשוות את ערכת הפניה של המשתמש נגד מלודי בזמן אמת, מתן משוב חזותי.

ביטול ודיבור שיפור

פילטרים (למשל, מערכת ההפעלה או NLMS) יכולים לבטל רעש רקע שנלקח ממיקרופון משני.ליישם עיבוד חסימת קרקעי נמוך עם ה-NDK כדי להשיג דיכוי רעש במהלך שיחות טלפון או הקלטות קוליות. Libraries כמו FLT:0SpeexDSPIR 1 לספק שגרות דיכוי רעש שנבנו מראש שניתן לאסוף עבור אנדרואיד.

עיבוד אותות ביו-רפואי

מכשירים Android לביים בשילוב צגים בקצב הלב או ECG יכולים לעבד אותות ביו-רפואיים. Wavelet משנה ואלגוריתמים של זיהוי שיא לזהות קומפלקסים QRS בנתונים ECG כדי לחשב קצב לב compute וזיהוי arrhythmias. יישומים כאלה חייבים להתמודד עם אותות נמוך קידוד (0.5-40 הרץ) ולהסיר פריטים באמצעות סינון.

תקשורת ותוכנה Defined Radio (SDR)

עם מכשיר חיצוני SDR dogle (RTL-SDR) המחובר באמצעות USB-OTG, מכשירי אנדרואיד יכולים לפענח רדיו FM/AM, לווייני מזג אוויר, או אותות מטוס ADS-B.שרשרת DSP כוללת IQ Demodulation, סינון וקידוד - כל מיושמת בקוד Native באמצעות NDK לביצועים בזמן אמת.

בדיקות ואימות DSP Implementations

(הבדיקה של תורו היא חיונית כדי להבטיח את נכונות וביצועים על פני מכשירים.התחל עם בדיקות יחידה באמצעות אותות סינתטיים עם תכונות ידועות (למשל, גל חטא טהור) ולוודא את הפלט FFT מניב שיא אחד בבן הצפוי:0JunitFLT:1 עם FLT:2RoectricFLT 3 עבור אלגוריתמים מבוססי Java, ו-iOS:0Juntph for the test.

בדיקות על-ידי ה-SoCs (Snapdragon, Exynos, Tensor) יש יכולות SIMD שונות, רוחב פס זיכרון, והתנהגויות תרמיות ניתוק תזמון באמצעות פרמטרים (FLT:10 סביב DSP שיחות מסגרת טיפות או טיפות מסגרת יומן גליונות לעקביות.

מגמות עתידיות ו-Edve Capabilities

(NNAPI) מאפשר אלגוריתם DSP של אנדרואיד (NNAPI) מאפשר חומרה-מחדשת הניתוק של מודלים של למידת מכונה, אשר יכול להחליף אלגוריתמי DSP מסורתיים עבור משימות כגון זיהוי פעילות קולי או סיווג סצינה אקוסטית.

התקדמות חומרה, כגון מאיץ AI ייעודי (Google Tensor, Qualcomm Hexagon), להפוך את DSP בזמן אמת מורכב אפילו עבור אותות גדולים בשפע.המערכת האקולוגית הקוד הפתוח הגדל סביב DSP על גבי נייד - כולל אותות FLT:0JUCEFLT:1 ו-FLT:2FA בלבדFLT3 - אם כן, סבירים ליצור אופטימיזציה של הדור הבא של יישומים ניידים.

מסקנה

יישום אלגוריתמי עיבוד אותות דיגיטליים באפליקציות אנדרואיד פותח יכולות ניתוח אותות בזמן אמתיות חזקות שהיו פעם מוגבלות לחומרה ייעודית. על ידי בחירת האלגוריתמים הנכונים - מ-FFT ופילטרים כדי לשנות את הגלים - והפעלה של אסטרטגיות יישום יעילות באמצעות Java, Kotlin, או NDK, מפתחים יכולים לבנות יישומים ביצועים גבוהים עבור אודיו, חיישן, וניתוח אותות.