Rewolucja w technologii sygnałowej

Rewolucja w technologii sygnałowej

Przez ostatnie 10 lat miało miejsce mnóstwo badań nad technologią „compressed sensing", która pozwala wyciągnąć z sygnału więcej informacji niż wydaje się on zawierać. Największym dotychczasowym osiągnięciem w tej dziedzinie była ekstrakcja obrazu o rozdzielczości 10 000 pikseli, przy użyciu kamery, której matryca miała rozdzielczość zaledwie jednego piksela. Miało to miejsce w 2006 roku dzięki naukowcom z Rice University.

Compressed sensing niesie ze sobą radykalną redukcję kosztów i zużycia mocy w aplikacjach przetwarzania sygnałów. Komercjalizacja pomysłu jest ciężka ze względu na duży sceptycyzm oraz fakt, że zaawansowaną matematykę trudno odzwierciedlić w rzeczywistych aplikacjach. Naukowcy z Laboratorium Badawczego Elektroniki (RLE) w MIT mają nadzieję tę sytuację zmienić dzięki nowym ramom matematycznym, które można zaimplementować sprzętowo.

„Teoretycy czynią pewne założenia, pracując wyłącznie na idealnych modelach, które w rzeczywistości nie istnieją", powiedział doktorant Wydziału Elektrotechniki i Inżynierii Komputerowej w MIT. „Z drugiej strony, budowa odpowiedniego obwodu jest bardzo kosztowna. Ludzie tworzący obwody drukowane powinni uznać wyższość matematyki, natomiast teoretycy uwzględnić rzeczywisty charakter pewnych zjawisk w swoich obliczeniach."

W ostatnich badaniach nad technologią znaleziono zastosowania compressed sensing w przesyle danych z czujników oraz poprawie odczytu elektrokardiogramu EKG. Na zeszłorocznej Międzynarodowej Konferencji Akustyki, sceptycy udowadniali, że uzyskiwane tą metodą widmo częstotliwościowe jest gruboziarniste, a przy tym oszczędności energii nie robią dużego wrażenia. Inni naukowcy udowodnili, natomiast, że w przypadku monitorowania EKG, zysk energetyczny może sięgnąć nawet 90%.

Wspomniany eksperyment z jednopikselowym aparatem był możliwy, dzięki temu, że światło przed trafieniem na czujnik optyczny odbijało się od lustrzanych mikropowierzchni, które zostały obracane, bądź nie, w zależności od tego, czy padło na nie światło. Na podstawie pomiaru natężenia światła i danych z czujnika, odpowiednie oprogramowanie mogło zrekonstruować sygnał.

Naukowcy z MIT chcą zrobić coś podobnego, modyfikując sygnał, dodając do widma składowe losowe o niskiej i wysokiej amplitudzie. Częstotliwość sygnału jest wtedy, jednak tak wysoka, że pochłania część oszczędności ze stosowania compressed sensing. Niezwykle ważne są też interwały pomiędzy pojawiającymi się składowymi losowymi. Muszą być niezwykle równe.

EKG jest sygnałem, któremu problemy wynikające ze stosowania tej metody nie przeszkadzają, ponieważ częstotliwość próbkowania nie jest zbyt duża. Lecz nowa tzw. rzadka transformata Fouriera (SFFT) opracowana przez naukowców MIT może sprawić, że compressed sensing znajdzie zastosowanie także w innych aplikacjach, będąc już wbudowaną w architekturę drukowanych obwodów elektronicznych.

(rr)