Nesse curso, você irá entender um ingrediente fundamental da revolução digital: a amostragem, que permite que sinais como músicas e imagens sejam armazenados e processados em dispositivos digitais.
Amostragem
Loading...
Del curso dictado por Universidade Estadual de Campinas
Processamento Digital de Sinais - Amostragem
140 calificaciones
De la lección
Introdução
Nesse módulo, veremos uma introdução geral do curso. Descreveremos brevemente todos os problemas que serão estudados, motivaremos as soluções que serão apresentadas.
Conoce a los instructores
Renato da Rocha LopesProfessor
Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
[MÚSICA] Olá, bem vindos ao segundo
vídeo do nosso Curso de Processamento Digital de Sinais- Amostragem.
Nesse vídeo a gente vai discutir, começar a discutir a conversão então de
sinais do mundo analógico como áudio e vídeo para o mundo digital,
a gente vai dar uma visão geral de como esse processo é feito.
Então vamos começar com exemplo que é bem comum,
bem conhecido de todos que é o exemplo da câmera digital.
Então se você olhar para uma câmera digital você tem o conjunto de lentes
aqui, normal como toda a câmera e no fundo dela você tem
conjunto de sensores aqui e basicamente esse conjunto de sensores, se você olhar
para ele em mais detalhe você vai ver que ele é formado por esses sensores aqui,
então você tem monte de sensores de luz azul, monte de sensores de luz verde e
monte de sensores de luz vermelha espalhados aqui pelo fundo.
O que cada desses sensores faz é ver a quantidade, a intensidade de luz azul,
ou de luz verde, ou de luz vermelha, que está batendo em determinado ponto
aqui do seu painel de sensores e ele guarda essa informação.
E é a partir dessa informação que ele guarda qual é a imagem.
Porque azul, verde e vermelho a gente vai ver mais para a frente, é uma coisa
bacaninha, mas basicamente o que eu quero dizer agora é que ele vê conjunto de
pontos ali quanto de luz azul incide sobre aquele ponto, verde e vermelho.
Então uma câmera de vamos dizer 4 mega pixeis para facilitar a nossa conta,
4 mega pixeis, mega significa milhão, 4 mega pixeis significa 4 milhões,
ela tem 4 milhões de pixeis, 4 milhões de conjuntos desses sensores aí.
Pixel então seria conjunto de sensor azul, verde e vermelho.
Então ela tem 4 milhões de sensores ali no fundo,
2000 na horizontal e 2000 na vertical, por exemplo, não é exatamente isso,
ela não é quadradinho, ela é esticado mas seria mais ou menos 2000 sensores na
horizontal 2000 sensores na vertical, 2000 vezes 2000 dá 4 milhões.
Então isso quer dizer uma câmera de 4 mega pixeis.
Então ela grava 2000 valores na horizontal e 2000 valores na vertical.
Então o que é que você tem de uma imagem digital?
Uma imagem digital, como esse exemplinho aqui do MATLAB mostra,
então ela é uma matriz, vamos dizer uma coisa, retangulão assim, com a informação,
então essa é uma imagem de 256 pixeis aqui por 256 pixeis na vertical.
Então você tem 256 valores, linhas aqui e 256 colunas.
Em cada uma delas, essa é uma imagem a preto e branco,
então você só dá a intensidade da luz em cada desses pontos.
Então você tem que o valor 0 representa ponto preto,
o valor 255 representa valor branco, e valores intermediários representam
intensidades intermediárias entre o preto e o branco, representam o nível de cinza.
Então essa é uma imagem chamada tons de cinza.
Então se você der uma olhada, aqui por exemplo, der zoom nesse ponto aqui você
vai ver que o primeiro pixel aqui nesse cantinho ele tem valor 156,
que dá aí o tom de cinza dele.
Do lado 159, 158 e assim você vai andando aqui,
você vai dando cada tom de cinza dele.
Então essa é a imagem digital,
então você invés de ter uma coisa que mede todos os valores aqui no meio,
você tem os valores tomados em intervalos de tempo regulares entre pixel e outro.
Aí então você tem apenas a informação no pixel.
É interessante que a tela do seu dispositivo digital, do seu computador,
do seu smartphone, ela trabalha também em termos de pixeis.
Então se você pegar e olhar essa tela muito de perto,
com uma lente de aumento ou alguma coisa assim.
As telas Retina da Apple, não é, que a Apple faz propaganda,
significa que você não consegue ver o pixel.
Basicamente é isso, a uma determinada distância você não consegue ver isso,
mas basicamente voltando aqui se você pegar essa tela muito de perto,
com uma lente de contato, o que você vai ver é uma imagem parecida com isso aqui.
Então você vai ver monte de pixeis agora cada pixel contando,
contendo uma luzinha azul, uma luzinha verde e uma luzinha vermelha.
Então dependendo de como você mandar acender,
da intensidade que você mandar a luz azul, a luz verde e a luz vermelha acenderem
você vai representar naquele pixel uma determinada cor.
Então você faz as cores todas como uma combinação de uma intensidade de azul,
verde e vermelho.
Então você pega aqueles valores daquela imagem e você joga para a tela mandando
"Olha acenda esse pixel de acordo com o valor que aquela imagem me manda acender".
Bom, num sinal de áudio a coisa funciona de maneira relativamente parecida.
Então você pega, por exemplo,
o sinal de áudio que eu estou falando aqui esse sinal, o microfone transforma
numa corrente que passa por esse fio que liga o microfone ao meu computador.
O sinal dessa corrente é o que se chama de sinal analógico como eu já disse,
é sinal contínuo para qualquer instante de tempo que você vier aqui e você medir,
você vai medir uma determinada corrente, está?
E daí você vai olhar para essa corrente e você vai ver uma foto, uma imagem desse
tipo aqui, isso aqui é sinal de trem, áudio de trem que tem dento do MATLAB.
O MATLAB é programa muito usado para processamento digital de sinais,
para computação científica em geral, para cálculos matemáticos,
a gente vai usar bastante o MATLAB aqui nesse curso.
Eh, então, esse sinal de trem que já vem embutido dentro do MATLAB,
esse apito de trem, ele tem essa imagem aqui, então,
vamos dar zoom nesse trechinho aqui do apito do trem.
Nesse trechinho do apito do trem o sinal,
a corrente que foi gerada dentro do microfone que capturou esse sinal,
é essa coisa em azul aqui, essa coisa contínua aqui mais ou menos em azul.
Então, essa corrente, como eu disse para vocês, ela é analógica porque em
qualquer instante de tempo que você olhar, eu tenho valor de corrente.
Agora à hora em que essa corrente entra dentro do computador e passa por esse
processo chamado de amostragem, o computador pega apenas amostras da
corrente em determinados instantes de tempo, então,
ele amostra a amplitude dessa corrente aqui, ele amostra a amplitude dessa
corrente no instante do lado, no instante do lado, no instante do lado.
Então, em vez de ter todos os valores da corrente entre essas duas amostras ele
guarda o valor da corrente aqui, guarda o valor da corrente aqui e entre essas duas
amostras ele não tem nada, da mesma forma que uma câmera digital entre 2 sensores
ela não tem informação nenhuma no caso da amostra do sinal de áudio,
eu tenho valor da amplitude da corrente aqui e
valor da amplitude da corrente aqui, no meio eu não tenho absolutamente nada.
Bom, então, é esse processo,
esse processo de amostragem que pega as amostras da corrente,
do valor dessa corrente no dispositivo entre instante e outro.
Se o seu sensor é de temperatura, você vai fazer a mesma coisa, você vai ter amostras
de temperatura agora, daqui a meia hora, daqui a meia hora de novo,
daqui a uma hora, uma hora e meia e você vai tomando as amostras ao longo do tempo.
Então, o processo de amostragem, em resumo, é esse processo de pegar o valor
de uma coisa que tem valor para qualquer instante de tempo e eu pego amostras dela,
eu vou pegando, eh, o valor desse sinal em determinados instantes de tempo,
ou no espaço no caso do seu sensor de câmera digital.
No próximo video a gente vai ver como a gente converte essa informação em bits.
Até lá.
Obrigado.
[MÚSICA]
Explora nuestro catálogo
Inscríbete de manera gratuita y obtén recomendaciones personalizadas, actualizaciones y ofertas.
Coursera brinda acceso universal a la mejor educación del mundo, al asociarse con las mejores universidades y organizaciones, para ofrecer cursos en línea.
© 2018 Coursera Inc. Todos los derechos reservados.
