Учебники

Обработка сигналов и биометрия

Существуют различные сигналы, которые мы можем получить в реальном мире, такие как звук, свет, радиосигналы, биомедицинские сигналы от человеческого тела и т. Д. Все эти сигналы имеют форму непрерывного потока информации, называемого аналоговыми сигналами. Человеческий голос — это своего рода сигнал, который мы получаем из реального мира и используем как биометрический вход.

Что такое сигнал?

Сигнал — это измеряемая физическая величина, содержащая некоторую информацию, которая может быть передана, отображена, записана или изменена.

Сигнал

Обработка сигналов в биометрии

Существуют различные причины для обработки сигналов. Биометрические системы, требующие обработки голоса по разным причинам —

  • Извлечь значимую информацию из выборки кандидата.
  • Чтобы удалить шум из образца.
  • Сделать образец передаваемым.
  • Удалить искажение образца.

Модуль обработки аналогового сигнала преобразует информацию реального мира, такую ​​как звуковая волна, в форме нулей и единиц, чтобы ее можно было понять и использовать в современных цифровых системах, таких как биометрические системы. Клавиши, геометрия руки, подпись и речь попадают в области обработки сигналов и распознавания образов.

Системы цифровой обработки сигналов (DSP)

Существует два типа сигналов — аналоговый и цифровой. Аналоговые сигналы представляют собой непрерывный непрерывный поток информации, тогда как цифровой сигнал представляет собой поток от 0 до 1.

Системы DSP являются одним из важных компонентов биометрических систем, которые преобразуют аналоговые сигналы в поток дискретных цифровых значений путем дискретизации и оцифровки с использованием аналого-цифрового преобразователя (АЦП).

DSP — это однокристальные цифровые микрокомпьютеры, которые обрабатывают электрические сигналы, генерируемые электронными датчиками от камер, датчиков отпечатков пальцев, микрофонов и т. Д.

DSP в биометрии

DSP позволяет биометрической системе быть небольшой и легко переносимой, эффективно работать и быть в целом менее затратной.

Архитектура DSP построена для поддержки сложных математических алгоритмов, которые требуют значительного умножения и сложения. DSP может выполнять умножение / сложение в одном цикле с помощью аппаратного средства умножения / накопления (MAC) внутри своего арифметического логического устройства (ALU).

Он также может улучшить разрешение захваченного изображения с помощью двумерных быстрых преобразований Фурье (FFT) и конечных ИК-фильтров.