¿Cuáles son algunos buenos temas de investigación en procesamiento de señal digital?

El procesamiento de señal digital es un área muy diversa y puede encontrar mucha investigación en curso en cualquiera de sus sub-ramas.

Procesamiento de señal de voz . Como se encuentra en la India, no sería una mala idea mirar las aplicaciones de voz para los idiomas indios. Estas incluyen aplicaciones de voz a texto, aplicaciones de texto a voz, identificación de idioma / dialecto y otras aplicaciones similares.

Procesamiento de señal musical . Este es un campo rápidamente emergente en DSP, alimentado por la reciente explosión del consumo de música en línea. Los temas de investigación incluyen consulta por tarareo, detección de motivos para canciones indias clásicas, identificación de raga / escala, identificación de género, sistemas de recomendación de música, etc.

Radio cognitiva. Técnicas inteligentes de selección de canales inalámbricos y optimización de canales. Este es también un tema relativamente nuevo para la investigación.

Detección comprimida Recuperación y procesamiento de señales a partir de muestras dispersas. Las aplicaciones incluyen tomografía, reconocimiento de características en imágenes, fotografía de bajo píxel, etc.

Finanzas y Mercado de Valores. También se pueden emplear varios métodos de procesamiento de señales, especialmente operaciones matriciales, y métodos de procesamiento estadístico de señales para el análisis financiero.

Espero que esto le brinde un punto de partida para posibles áreas de investigación en el procesamiento de señales.

Un campo fascinante es el procesamiento de matriz dispersa / detección comprimida. Déjame informarte al respecto.

Por lo general, tenemos una serie de sensores, recopilamos datos a una velocidad muy alta y luego aplicamos filtros y conversiones descendentes, y así sucesivamente. En general, arrojamos algunas de las muestras y trabajamos con un número reducido de muestras, ya que es más fácil tratarlas.

La detección comprimida es un campo en el que se toma la salida del sensor de modo que haya datos suficientemente reducidos y no sea necesario reducir la muestra de la señal y tampoco sea necesario muestrear a una velocidad muy alta. Se utilizan técnicas de optimización para generar este vector de datos dispersos. Puede consultar más sobre esto en las referencias a continuación.

gracias.

referencias: –

http://ieeexplore.ieee.org/docum

Muestreo disperso en el procesamiento de matrices

Matriz dispersa – Wikipedia

Detección comprimida – Wikipedia

https://statweb.stanford.edu/~do

`1. Sistema de modulación de envolvente constante codificado MIMO de verificación de paridad de baja densidad (LDPC) con ADC de 1 bit muestreado IF.

2. Un nuevo esquema de estimación de CFO híbrido para sistemas basados ​​en UFMC

3. Compensación de frecuencia portadora adaptativa y estimación de canal para sistemas MIMO-OFDM.

4. Un ecualizador de retroalimentación de decisión de subcanal MMSE mejorado con
Supresión ICI para sistemas FBMC / OQAM

5. Mitigación de ruido de recorte en sistemas ópticos OFDM

Si todavía está buscando un tema mencionado en el procesamiento de señales digitales, debe visitar el siguiente enlace para obtener una lista extrema del procesamiento de señales digitales.
Lista de proyectos de procesamiento de señal digital
En este sitio web también puede encontrar la lista de proyectos para VLSI, procesamiento de imágenes, proyectos de antenas, etc.

Quizás eche un vistazo al control de ruido activo: http://doc.utwente.nl/97870/1/Be