|
Kutatás
A labor kutatási témái szervesen beépülnek a Méréstechnika és Információs Rendszerek
Tanszék kutatási témái közé. Honlapunkon részletesen csak azokat a
területeket, témákat szerepeltetjük, amelyek a labor aktív munkatársainak
kutatási, érdeklődési körébe vágnak.
Kutatásainkhoz a tágabb értelemben vett jelfeldolgozás,
rendszermodellezés klasszikus eszköztárát használjuk fel. Így pl.:
- jelreprezentációk, transzformációk
- digitális szűrők analízise, szintézise és realizációja
- adaptív algoritmusok analízise, szintézise és realizációja
Korábbi tanszéki kutatási eredményeket felhasználva alkotó
módon alkalmazzuk a rezonátoros (jelmodell
alapú) jelfeldolgozást. Ennek lényege, hogy hatékony eljárásokhoz juthatunk,
ha a jelfeldolgozásba beépül a jelet generáló struktúra modellje. Ezen az alapon
került sor a rezonátor alapú digitális
szűrők, ill. az adaptív
Fourier-analizátor megalkotására. Méréstechnikai, elektronikai és
jelfeldolgozási ismereteket ötvöz az analóg-digitál, ill. digitál-analóg átalakítással kapcsolatos
tevékenységünk, amely kiterjed a delta-szigma
átalakítók analízisére és szintézisére is.
Laboratóriumunk specialitása a digitális jelfeldolgozás
akusztikai alkalmazásainak kutatása. Elsőként az aktív zajcsökkentéssel kezdtünk foglalkozni, a témakört ma
is műveljük. Az aktív zajcsökkentés elsősorban akusztikus zajok, zavarhatások
csökkentését célozza meg. Lényege, hogy hangszórókkal ellentétes fázisú hangot
hozunk létre, amely az eredeti zajjal interferálva kioltja azt. Periodikus
zavarhatások elnyomására jelmodell alapú (rezonátoros) rendszert dolgoztunk ki,
amely több tekintetben előnyösebben alkalmazható, mint a tetszőleges
hullámformára kifejlesztett általános eljárások. Tapasztalataink birtokában
sikerült sztochasztikus zajok elnyomása terén is új eredményt elérni. A témakör
aktuális izgalmas kérdése az on-line identifikáció és a szenzorhálózatok
felhasználása aktív zajcsökkentésre.
A fenti téma akusztikai vonatkozásai és hallgatói érdeklődés
alapozta meg digitális
hangszerhang-szintézissel kapcsolatos kutatásainkat. Célunk kezdettől fogva
az volt, hogy a jelfeldolgozási eszközöket magas szinten, következetesen
alkalmazva érjünk el új eredményeket. Így sikeresen alkalmaztuk az additív
(jelmodell alapú) szintézist orgonasípok
és részben harang hangjának
modellezésére. Más melodikus hangszerek esetében azonban, ahol a megszólaló hang
sok paraméter függvénye, a fizikai szintézist alkalmaztuk. Ennek keretében
sikeresen modelleztük zongora és más húros
hangszerek (gitár, hegedű) hangját. A témakör egyik legújabb eredménye a húrok geometriai nemlinearitásának, és a
következtében fellépő longitudinális rezgéseknek az analízise és szintézise.
A DSP labor legújabb kutatási területe a szenzorhálózatok és elosztott jelfeldolgozó
rendszerek témájához kapcsolódik. Az utóbbi években az
egymással rádió segítségével kommunikáló, minden szempontból (méret,
energiafelhasználás, számítási kapacitás stb.) kis egységekből álló
hálózatok egyre többször jelennek meg nagy adatgyűjtő rendszerek vagy
szabályozási körök részeként. A kommunikáció mellett így új formában
jelentkeznek a digitális jelfeldolgozás klasszikus kérdései, mint pl.
mintavételezés, kvantálás. A hálózat rugalmassága és elosztottsága sok előnyt
kínál, de problémákat is felvet. Laboratóriumunkban ilyen kérdésekkel is
foglalkozunk, legújabb témaként a szenzorhálózatokkal felépített aktív
zajcsökkentő rendszereket vizsgáljuk.
|
Aktív
zajcsökkentés
Az aktív zajcsökkentés alapja, hogy a meglévő zajforráshoz képest
ellenfázisú hangot generálunk, mely így a zajt kioltja. |
|
Zenei
hangszintézis
A zenei hangszintézis témakörébe hangszerek hangjának digitális
szintézise tartozik, mind jelalapú, mind pedig fizikai alapú
módszerekkel. |
|
Elosztott
jelfeldolgozó rendszerek
Az elosztott jelfeldolgozással és szenzorhálózatokkal kapcsolatos
elméleti és gyakorlati eredmények. |
|
AD-átalakítók
AD átalakítással kapcsolatos kutatási eredmének, delta-szigma
átalakítók, ill. AD-átalakítók szinuszos tesztelése. |
|
Rezonátoros
jelfeldolgozás
A rezonátoros megfigyelő bemutatása, valamint jelfeldolgozási
feladatokra (pl. szűrés) történő alkalmazása. |
|