数字信号的最佳接收
8. 0、概述
字信号接收准则：?
??→→相关接收机最小差错率匹配滤波器最大输出信噪比 8. 1、最佳接收准则
最佳接收机：误码率最小的接收机。 一、似然比准则
0≤t ≤T S ，i = 1、2、…、M ，
其中：S i (t) 和n(t)分别为接收机的输入信号与噪声，n(t)的单边谱密度为n 0
n(t)的k 维联合概率密度：
()似然函数→?
??
???-=?
S
T k
n dt t n n n f 0
20
1
exp )2(1
)(σπ
式中：k = 2f H T S 为T S 内观察次数，f H 为信号带宽
出现S 1(t)时,y(t)的联合概率密度为:
[]?
?????--=
?S
T k
n S dt t s t y n y f 02
10
1)()(1exp )2(1
)(σπ→ 发“1”码 出现S 2(t)时, y(t)的联合概率密度为:
[]?
?????--=
?S
T k
n S dt t s t y n y f 0
2
20
2)()(1
exp )2(1
)(σπ→发“0”码 误码率：
()()()()
()()()
{t n t s t n t s i t n t s t y ++=
+=12()()()()?
?∞
-∞
++=i
T i
T V V S S e dy
y f s p dy y f s p S P S S P S P S S P P )()()()(2211221112
要使P e 最小，则：0=??T
e
y p 即：()()()()02211=+-T S T S y f s p y f s p
故：P e 最小时的门限条件为 ：
最小满足e T T S T S P y s p s p y f y f →=)
()
()()(1221 判定准则： 似然比准则
判判→??
?
?
???
→<→>2122111221)()
()()()()()()(S s p s p y f y f S s p s p y f y f S S S S 二、最大似然比准则
最大似然比准则
判判如时当→?
??→<→>=22112112)()()()(:
,)()(S y f y f S y f y f s p s p S S S S
用上述两个准则来构造的接收机即为最佳接收机。
8. 2、确知信号的最佳接收
确知信号：在接收端可以知道S 1、S 2、…、S M 的具体波形，但不知道在某一码元内出现的是哪个信号。
随参信号：在接受端接收到的信号其振幅和频率是已知的，相位是随机的，此为随相信号；频率是已知，但振幅和相位都是随机的，此为起伏信号。 一、二进制确知信号的最佳相干接收机
设 p(S 1)=p(S 2)=1/2
1、等能量信号
b T T E dt t s dt t s S
S
==??00
2
22
1)()( 将此条件代入最大似然比准则得：
→>?
?S
S
T T dt t s t y dt t s t y 0
21)()()()(判为S 1
→
?S
S
T T dt t s t y dt t s t y 0
21)()()()(判为S 2
由此最佳接收机方框图如图所示：
相乘器和积分器构成相关器，此为最佳接收机的相关器形式。
比较器判决准则：a[KT S ] > b[KT S ]判为s 1 ，否则判为s 2，比较完后立刻将积分器的积分值清除，故积分器实为积分清除器。 2、一个信号为0的二进制信号最佳相干接收机 当s 2(t)=0，b E t S T
=?)(0
21时 ，
??
→<→>S
S
T b T b S E dt t s t y S E dt t s t y 0
210
1
121)()(,21)()(判为判为
此时最佳相干接收机方框图仍如图所示：
二、二进制确知信号最佳接收机的抗噪性能
分析结论：p e = Q (A)
[]?-=
S
T dt t s t s n A 02
21
)()(21 1、 等能量
→==
?
?S
S
T b
T dt t s t s E E E dt t s t s 0
212
10
21)()(1
)()(ρ 为S 1(t)、S 2(t)相关系数
[]
2
221210
2)
22()()()(2)(21n E E dt t s t s t s t s
n A b b T S ρ-=
+-=
?
=
)1(n E b ρ-
???????→=???
??
?→-=??
????=????
??
-=∴情况
情况
FSK n E Q PSK n E Q n E Q p b b b e 012)1(000
ρρρ 2、
s 2(t) = 0
[]0
210
2
210
2)(21
)()(21
n E dt t s n dt t s t s n A b T T S
S
=
=-=
?
?
情况ASK n E Q p b
e →??
?
?
??=∴0
2 三、讨论
1、二进制确知信号的最佳形式
等能量且ρ= -1，此时两信号相反，最易于识别。
设s 1(t)=-s 2(t)=s(t)，则最佳相干接收机可简化为如下图所示。判决准则为：r(k T )>0，判为s 1；否则判为s 2。
2、2PSK 信号的最佳相干接收机
因为可以从接收信号中提取相干载波，故每个码元内接收信号的相位是确知的，可认为2PSK 为确知信号。同理也可以认为2ASK 、2FSK 为确知信号。
对于2PSK 通信系统，若假设接收到的2PSK 信号为恒包络信号，则 s 1(t) = cos ωC (t)，s 2(t) =-cos ωC (t)
∴ρ= -1
此时最佳接收机如图所示：
2PSK 相干接收机如图所示：
图中设n(t) = 0，乘法器输入为恒包络2PSK 信号。相干接收机中cp(t)对准码元中间；最佳接收机中，cp(t)对准码元结束时刻。 3、2FSK 信号的最佳相干接收
s 1(t) = cos ω1t ，s 2(t) = cos ω2t 属于等能量信号
当 f 1 + f 2 = nR b / 2，f 1 - f 2 = kR b / 2时ρ= 0，当f 1+f 2>> 1且f 1-f 2>> 1时ρ≈0 4、2ASK 信号的最佳相干接收 s 1(t) = cos ωc t s 2(t) = 0 四、M 进制信号的最佳接收机
设 p(s i ) = 1/M i = 1、2、…、M
??
?=≠=?
j
i E j i 0
dt )t (s )t (s S
T 0
j i S
则 ??
>S
S
T j T i dt t s t y dt t s t y 0
)()()()(判为s i (i ≠j)
发信号为相同波形随机序列，即 s i (t) = k i s(t) i = 1、2、…、M ；则最佳接收机为：
E b
y (t)
x (t)
r (t)
cp(t
1
0 1 1 1 0 1 1
-E b
最佳接收
相干接收
p e ：将M 进制相干解调接收机误码公式中的S/N 换为 E S /n 0；将M 进制双极性基带系统误码率公式中的S/N 换为E S /n 0
8. 3、随参信号的最佳接收
只介绍随相信号的最佳接收。常见的随相信号是MFSK 、2ASK ，其最佳接收机称为最佳非相干接收机。 1、 2FSK 的最佳非相干解调
若收端提取的两个载波仅与发载波同频但不同相，则2FSK 信号为随相信号。 设cos ω1t 、cos ω2t 正交，b T T E dt t s dt t s S
S
??==0
220
21)()(，且φ1、φ2在（0，2π）
内均匀分布，则最佳接收机形式为：
无噪声时，抽样时刻M 1值为s 1(t)的能量（发“1”码），抽样时刻的M 2值为s 2(t)的能量（发“0”码）。
发“1”码，因
?
=S
T tdt t 0
210cos cos ωω 且
?
=S
T 0
210tdt sin t cos ωω，故M 2 = 0
1b T 0
111T 0
121T 0
111cos E tdt cos t sin sin tdt cos cos t cos t cos(S
S S
φφφ）φ=-=+???
ωωωωω
1b T 0
121T 0
111T 0
111sin E tdt sin sin tdt sin t cos cos t sin t cos(S
S S
φφφ）φ-=-=+???
ωωωωω
b 122
b 122
b 1E cos E sin E M =+=φφ
同理，发“0”码时 M 1 = 0 ，M 2 = E b
据上述分析，可将2FSK 信号的最佳非相干接收机改为以下形式
S 1(t ,φ1) = cos(ω1t+φ1) 发“1”码 S 2(t ,φ2) = cos(ω2t+φ2) 发“0”码
S 2FSK (t)=
2
为2FSK最佳非相干接收机的上半部分，比较电平为E b/2。
3、2DPSK信号的最佳非相干接收机
S1’(t)为发“1”时低通滤波器输出波形，可近似为宽度等于T S的矩形脉冲。
4、MFSK最佳非相干接收机
5、抗噪性能
分别将2DPSK差分相干解调，MFSK包络检波及2ASK包络检波接收机的误码率公式中的S/N换为E b/n0即可得到2DPSK、MFSK、2ASK最佳非相干接收机的误码率。
8. 4、普通接收机与最佳接收机的性能比较
普通接收机指相干解调2PSK、2FSK、2ASK接收机，包络检波2FSK、2ASK 及差分相干解调2DPSK接收机，最佳接收机指最佳相干接收机和最佳非相干接收机。
误码率公式如下表所示：
普通接收机与最佳接收机的误码率公式很类似。普通接收机的信噪比r=S/N ，等于接收机带通滤波器输出信号功率与噪声功率之比。最佳接收机的信噪比用E b /n 0表示。若E b /n 0>S/N 则最佳接收机的抗噪性能优于普通接收机。
在M 进制中，将普通接收机误码率公式中的S/N 换为Es/n 0，即为最佳接收 机的误码率，E S =E b log 2M 为一个码元内的信号能量。
设普通接收机输入端带通滤波器带宽为B ，则：N = n 0B ，B n S
N S 0=。 设M 进制信号码元宽度为T S ，则：)1(00
0S
S
S T n S
n ST n E =
= M 进制线性调制系统的最大信道频带利用率为1波特/Hz ，码速率R B =1/T S ，故接收机输入端带通滤波器最小带宽为1/T S ，即 B ≥1/T S 。
MFSK 为非线性调制，其信道频带利用率大于1波特/Hz ，但接收机分M 个支路对MFSK 中的M 个2ASK 信号进行解调，每条支路的输入带通滤波器最小带宽仍可为1/T S ，故亦有：B ≥1/T S
总之，普通接收机误码率不可能优于最佳接收机，即最佳接收机的抗噪性能优于（至少等于）普通接收机。
8. 5、匹配滤波器—输出信噪比最大线性滤波器
一、频域表达式
s(t)：存在时间为0~T ，能量：?=T
dt t s E 0
2)(
n(t)：单边功率谱密度为n 0的带限白噪声
()()()()()()()()2
22
0020df
e
f h f S t S S df
e f h f S t h t S t S ft
j ft
j ππ
?
?∞
∞
-∞
∞
-?=
=?=*=
输出噪声功率：()()()df
f P f H df f P N n n ??∞
∞
-∞
∞
-==02
00
()()()()()()()()()()().
:,222max
00
0max
002
2
2222
200共轭一致传递函数与信号频谱复则要使当MF e f KS f H N S N
S n E N S n E f P df f S df
f H f P df
f H df
f S df
f P f H df
e
f H f S N S T t S S
fT j S S n n n fT j s
→=???? ??=???? ??=???? ??∴==≤
?=???
? ??=-*∞∞
-∞∞
-∞
∞
-∞
∞
-∞
∞
-∞
∞
-?
??
?
??ππ
二、时域表达式
()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()
S S S S S T t f j t T f j f j t T f j t j t T f j ft
j T t R K d T S t S K d h t S t h t S t S 。
，，T t h t T KS t h d S T t K d S df e K df
e d e S K d
f e d e S K df
e f S K df e
f H t h S S S S -?=--=-=*=-=∴+-=??
?????=??=???????=?==???????????∞
∞
-∞
∞-∞∞-∞
∞-+-∞∞---∞∞-∞∞---*
∞
∞-∞∞----∞
∞-*∞
∞-ττττ
τττττδτττττττππτπππτππ02222222.2.1:信噪比最大则输出满足此条件为输入信号折叠平移传递函数冲激响应结论
其中： R(t)为s(t)的自相关函数
例1：
h (t) = S(T - t) =S (t) ，S 0(t) = S(t)*h(t)
例2：
T=2τ τ为射频信号周期
h(t)=s(t) s 0(t) = s(t)*h(t) t=T 时，瞬时值最大T/2，
二、 二进制确知信号最佳接收机的匹配滤波器形式
用匹配滤波器实现相关运算
s 0(t)+n 0(t)=y(t)*h(t)?∞
∞--=τττd t h y )()(
h(t)为物理可实现系统，积分式中t –τ> 0，即t >τ，故：
?∞
--=+t
d t h y t n t s τττ)()()()(00
?∞
---=t
d t T s y τττ)]([)(
S(t)存在时间为：0~ T ，故：T-(t-τ) >0 即τ> t – T
?
-+-=+t T
t d t T S y t n t s τττ)()()()(00
令 t=T ，得抽样值：
?=+T d s y T n T s 0
00)()()()(τττ?=T
dt t S t y 0
)()(
)1(1
)()(T j t j e j dt e t s s ωωωω-∞
∞
---=
=?0
max
02n T r =()()()?∞∞
--=*==τ
ττd h t s t h t S
t S )()(00
max 0n T r =
)()1(1)()(*ωω
ωωωωωs e e j e s H T j T j T
j =-==--
结论：此即为相关器在抽样时刻的输出。此式表明将最佳相干接收机中的相关器换为匹配滤波器，得到的接收机仍为最佳接收机，将这种接收机称为匹配滤波器接收机。
例：设到达接收机输入端的二进制信号码元s 1(t)及s 2(t)的波形如左下图(a)、(b)
所示，输入高斯噪声功率谱密度为n 0/2 (W/Hz)。
(1) 画出匹配滤波器形式的最佳接收机结构； (2) 确定匹配滤波器的冲激响应； (3) 求系统误码率；
(4) 设信息代码为101100，1码对应波形为s 1(t)，0码对应波形为s 2(t)，画出匹配滤波器形式的最佳接收机各点波形。
解 ：
(1) 匹配滤波器形式的最佳接收机结构如右上图所示。
(2) 由题意得：h 1(t)=s 1(T-t)=s 2(t)， h 2(t)=s 2(T-t)=s 1(t) h 1(t)波形如左上图(b)所示，h 2(t)波形如左上图(a)所示。
(3) 0)()(0
1,2/2120
1=====?t S t S T
E T A E E E b b b b ρ
所以系统的误码率为：
(4) 当y(t)=s 1(t)或s 2(t)时，a(t)、b(t)的波形如下图(a)、(b)、(c)、(d)所示。
???
?
??=????
??=020
02n T A Q n E Q p b e
根据匹配滤波器对s1(t)、s2(t)的响应，可得当信息代码为101100时，最佳接收机各点波形，如下图所示。
数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点
由于成本、系统功耗和面市时间等原因，许多通讯、视频和图像系统已无法简单地用现有DSP处理器来实现，现场可编程门阵列(FPGA)尤其适合于乘法和累加(MAC)等重复性的DSP任务。本文从FPGA与专用DSP器件的运算速度和器件资源的比较入手，介绍FPGA 在复数乘法、数字滤波器设计和FFT等数字信号处理中应用的优越性，值得(中国)从事信号处理的工程师关注。 Chris Dick Xilinx公司 由于在性能、成本、灵活性和功耗等方面的优势，基于FPGA的信号处理器已广泛应用于各种信号处理领域。近50%的FPGA产品已进入各种通信和网络设备中，例如无线基站、交换机、路由器和调制解调器等。FPGA提供了极强的灵活性，可让设计者开发出满足多种标准的产品。例如，万能移动电话能够自动识别GSM、CDMA、TDMA或AMPS等不同的信号标准，并可自动重配置以适应所识别的协议。FPGA所固有的灵活性和性能也可让设计者紧跟新标准的变化，并能提供可行的方法来满足不断变化的标准要求。 复数乘法 复数运算可用于多种数字信号处理系统。例如，在通讯系统中复数乘积项常用来将信道转化为基带。在线缆调制解调器和一些无线系统中，接收器采用一种时域自适应量化器来解决信号间由于通讯信道不够理想而引入的干扰问题。量化器采用一种复数运算单元对复数进行处理。用来说明数字信号处理器优越性能的指标之一就是其处理复数运算的能力，尤其是复数乘法。 一个类似DSP-24(工作频率为100MHz)的器件在100ns内可产生24×24位复数乘积(2个操作数的实部和虚部均为24位精度)。复数乘积的一种计算方法需要4次实数乘法、1次加法和1次减法。一个满精度的24×24实数管线乘法器需占用348个逻辑片。将4个实数乘法器产生的结果组合起来所需的2个48位加法/减法器各需要24个逻辑片(logic slice)。这些器件将工作在超过100MHz的时钟频率。复数乘法器采用一条完全并行的数据通道，由4×348+2×24=1440个逻辑片构成，这相当于Virtex XCV1000 FPGA所提供逻辑资源的12%。计算一个复数乘积所需的时间为10ns，比DSP结构的基准测试快一个数量级。为了获得更高的性能，几个完全并行的复数乘法器可在单个芯片上实现。采用5个复数乘法器，假设时钟频率为100MHz，则计算平均速率为每2ns一个复数乘积。这一设计将占用一个XCV1000器件约59%的资源。 这里应该强调的一个问题是I/O，有这样一条高速数据通道固然不错，但为了充分利用它，所有的乘法器都须始终保持100%的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。 除了具有可实现算法功能的高可配置逻辑结构外，FPGA还提供了巨大的I/O带宽，包括片上和片外数据传输带宽，以及算术单元和存储器等片上部件之间的数据传输带宽。例如，XCV1000具有512个用户I/O引脚。这些I/O引脚本身是可配置的，并可支持多种信号标准。实现复数乘法器的另一种方法是构造一个单元，该单元采用单设定或并行的24x24实数乘法器。这种情况下，每一个复数乘法需要4个时钟标识，但是FPGA的逻辑资源占用率却降到了最低。同样，采用100MHz系统时钟，每隔40ns可获得一个新的满精度复数乘积，这仍是DSP结构基准测试数据的2.5倍。这一设定方法需要大约450个逻辑片，占一个XCV1000器件所有资源的3.7%(或XCV300的15%)。 构造一条能够精确匹配所需算法和性能要求的数据通道的能力是FPGA技术独特的特性之一。而且请注意，由于FPGA采用SRAM配置存储器，只需简单下载一个新的配置位流，同样的FPGA硬件就可适用于多种应用。FPGA就像是具有极短周转时间的微型硅片加工厂。
数字信号处理技术的最新发展 电子与信息工程学院12S005044 郭晓江 摘要：数字信号处理（DSP,digital signal processing）是一门涉及许多领域的新兴学科，在现代科技发展中发挥着极其重要的作用。近年来，随着半导体技术的进步，处理器芯片的处理能力越来越强大，使得信号处理的研究可以主要放在算法和软件方面，不再像过去那样需要过多考虑硬件。由于它的出色性能，DSP目前被广泛应用于数字通信、信号处理、工业控制、图像处理等领域。自从数字信号处理器问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。随着技术成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。数字信号处理（DSP）是广泛应用于许多领域的新兴学科，因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点，广泛应用于实时信号处理系统中。DSP技术在数据通信、汽车电子、图像处理以及声音处理等领域应用广泛。 DSP国际发展现状 国外的商业化信号处理设备一直保持着快速的发展势头。欧美等科技大国保持着国际领先的地位。例如美国DSP research公司，Pentek公司，Motorola公司，加拿大Dy4公司等，他们很多已经发展到相当大的规模，竞争也愈发激烈。我们从国际知名DSP技术公司发布的产品中就可以了解一些当今世界先进的数字信号处理系统的情况。 以Pentek公司一款处理板4293为例，使用8片TI公司300 MHz的TMS320C6203芯片，具有19 200 MIPS的处理能力，同时集成了8片32 MB的SDRAM，数据吞吐600 MB/s。该公司另一款处理板4294集成了4片Motorola MPC7410 G4 PowerPC处理器，工作频率400/500 MHz，两级缓存256K×64 bit，最高具有16MB 的SDRAM。 ADI公司的TigerSHARC芯片也由于其出色的协同工作能力，可以组成强大的处理器阵列，在诸多领域（特别是军事领域）获得了广泛的应用。以英国Transtech DSP公司的TP-P36N为例，它由4～8片TS101b（TigerSharc）芯片构成，时钟250 MHz，具有6～12 GFLOPS的处理能力。 DSP应用产品获得成功的一个标志就是进入产业化。在以往的20年中，这一进程在不断重复进行，而且周期在不断缩小。在数字信息时代，更多的新技术和新产品需要快速地推上市场，因此，DSP的产业化进程还是需要加速进行。随着竞争的加剧，DSP生产商随时调整发展规划，以全面的市场规划和完善的解决方案，加上新的开发历年，不断深化产业化进程。 2002年1月7日~11日，在美国拉斯维加斯举行的全球最大的消费类电子产品展CES (Consumer Electronic Show)，以及2月1 日在英国伦敦科学博物馆开幕“通向未来”科学技术展，展示了最新研究开发的DSP 新技术新产品在通信领域的应用。DSP制造商新推出一系列的产品，并且都瞄准了通信领域的应用。 作为处理数字信号的DSP技术，为人们快速的获取、分析和利用有效信息奠定
基于TMS320C6455的高速数字信号处理系统设计 摘要：针对高速实时数字信号处理系统设计要求，本文提出并设计了基于dsp+fpga结构的高速数字信号处理系统，采用ti公司目前单片处理能力最强的定点dsp芯片tms320c6455为系统主处理器，fpga作为协处理器。详细论述了dsp外围接口电路的应用和设计，系统设计电路简洁、实现方便，可靠性强。 关键词：tms320c6455 fpga 数字信号处理系统设计 design of high-speed digital signal processing system based on tms320c6455 cao jingzhi,he fei,li qiang，ren hui，qin wei （department of tool development,china petroleum logging co.,ltd shaan xi xi’an 710077） abstract:according to the design needs of high-speed real-time digital signal processing system.the paper puts forward a design of high-speed digital signal processing system based on dsp+fpga structure,adopting ti company fixed-point dsp chip tms320c6455,the currently strongest capacity monolithic processor,for system main processor,and fpga as coprocessor.this paper describs the application and design of dsp periphery circuit interface in detail.the system design has simple circuit and realize convenient, reliability.
数字信号处理技术及发展趋势 贵州师范大学物电学院电子信息科学与技术 罗滨志 120802010051 摘要 数字信号处理的英文缩写是DSP，而数字信号处理又是电子设计领域的术语，其实现的功能即是用离散（在时间和幅度两个方面）所采样出来的数据集合来表示和处理信号和系统，其中包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等的加工处理，从而达到可以方便获得有用的信息，方便应用的目的【1】。而DPS实现的功能即是对信号进行数字处理，数字信号又是离散的，所以DSP大多应用在离散信号处理当中。 从DSP的功能上来看，其发展趋势日益改变着我们的科技的进步，也给世界带来了巨大的变化。从移动通信到消费电子领域，从汽车电子到医疗仪器，从自动控制到军用电子系统中都可以发现它的身影【2】。拥有无限精彩的数字信号处理技术让我们这个世界充满变化，充满挑战。 In this paper Is the abbreviation of digital signal processing DSP, the digital signal processing (DSP) is the term in the field of electronic design, the function of its implementation is to use discrete (both in time and amplitude) sampling represented data collection and processing of signals and systems, including filtering, transformation, compression, extension, enhancement, restoration, estimation, identification, analysis, and comprehensive processing, thus can get useful information, convenient for the purpose of convenient application [1]. And DPS the functions is to digital signal processing, digital signal is discrete, so most of DSP applications in discrete signal processing. From the perspective of the function of DSP, and its development trend is increasingly changing our of the progress of science and technology, great changes have also brought the world. From mobile communication in the field of consumer electronics, from automotive electronics to medical equipment, from automatic control to the military electronic systems can be found in the figure of it [2]. Infinite wonderful digital signal processing technology to let our world full of changes, full of challenges
数字信号的最佳接收 8. 0、概述 字信号接收准则：? ??→→相关接收机最小差错率匹配滤波器最大输出信噪比 8. 1、最佳接收准则 最佳接收机：误码率最小的接收机。 一、似然比准则 0≤t ≤T S ，i = 1、2、…、M ， 其中：S i (t) 和n(t)分别为接收机的输入信号与噪声，n(t)的单边谱密度为n 0 n(t)的k 维联合概率密度： ()似然函数→? ?? ???-=? S T k n dt t n n n f 0 20 1 exp )2(1 )(σπ 式中：k = 2f H T S 为T S 内观察次数，f H 为信号带宽 出现S 1(t)时,y(t)的联合概率密度为: []? ?????--= ?S T k n S dt t s t y n y f 02 10 1)()(1exp )2(1 )(σπ→ 发“1”码 出现S 2(t)时, y(t)的联合概率密度为: []? ?????--= ?S T k n S dt t s t y n y f 0 2 20 2)()(1 exp )2(1 )(σπ→发“0”码 误码率： ()()()() ()()() {t n t s t n t s i t n t s t y ++= +=12()()()()? ?∞ -∞ ++=i T i T V V S S e dy y f s p dy y f s p S P S S P S P S S P P )()()()(2211221112
要使P e 最小，则：0=??T e y p 即：()()()()02211=+-T S T S y f s p y f s p 故：P e 最小时的门限条件为 ： 最小满足e T T S T S P y s p s p y f y f →=) () ()()(1221 判定准则： 似然比准则 判判→?? ? ? ??? →<→>2122111221)() ()()()()()()(S s p s p y f y f S s p s p y f y f S S S S 二、最大似然比准则 最大似然比准则 判判如时当→? ??→<→>=22112112)()()()(: ,)()(S y f y f S y f y f s p s p S S S S 用上述两个准则来构造的接收机即为最佳接收机。 8. 2、确知信号的最佳接收 确知信号：在接收端可以知道S 1、S 2、…、S M 的具体波形，但不知道在某一码元内出现的是哪个信号。 随参信号：在接受端接收到的信号其振幅和频率是已知的，相位是随机的，此为随相信号；频率是已知，但振幅和相位都是随机的，此为起伏信号。 一、二进制确知信号的最佳相干接收机 设 p(S 1)=p(S 2)=1/2 1、等能量信号 b T T E dt t s dt t s S S ==??00 2 22 1)()( 将此条件代入最大似然比准则得： →>? ?S S T T dt t s t y dt t s t y 0 21)()()()(判为S 1 →
数字信号处理技术的应用和发展 摘要互联网信息化技术的不断进步和应用范围的持续拓宽加速了数字时代的到来。数字信号处理技术是将声音、图片或者是视频进行信息的模拟再将其转化为数字信息，该技术也是数字时代的标志性技术，目前已经在仪器仪表、通信、计算机以及图像图形处理等领域得到了广泛应用。本文结合数字处理技术的特点，就其应用现状和发展方向进行了思考。【关键词】数字信号处理数字时代计算机技术发展 计算机、机械制造、通讯等技术的进步为数字信号处理技术的发展提供了基础。数字信息护理技术可以对更大层面的数据信息进行分析处理，作为数字信号处理环节中实用性较强的应用型技术综合了数字信号处理理论、硬件技术、软件技术等。分析数字信号技术的发展现状对于技术和优化和应用水平的提高有着重要的理论意义和现实意义。 1 数字信号处理技术概述 1.1 数字信号处理技术的特点 数据提取和转化是数字信号处理技术的本质特征，该技术就是将各类信号从复杂的环境中提取出来并将其转化为更加容易识别和利用的形式。高速的运算能力和高准确性的运算结果是数字信号处理技术的显著特征。通过独特的寻址模式和流水线结构是数字信号处理技术的主要运算方法。在一个指令周期内分别进行一次乘法和一次加法就是硬件乘法累加操作，该技术应用在实际的操作中速度可以达到800Mb/s。除此之外数字信号处理技术的稳定性也十分出色，通过二值逻辑的采用使得数字信号处理技术可以保证较强的环境使用能力。在软件的作用下数字处理技术可以实现参数的修改，保证较强的灵活性。 1.2 数字信号处理技术应用的意义
各类新技术的出现与发展对于社会生产和人类生活产生了巨大的影响，数字信号处理技术作为一项发展较快且适用性强的技术，其发展迅速在各个领域的应用水平也不断提高，销售价格也随之降低。目前应用中的数字信号处理技术的总线、资源及技术结构的标准化程度不断提高，一方面这会加剧我国的电子产品行业的竞争，另一方面也会促进电子产品和其他相关行业的进步与发展。 2 数字信号处理技术的应用思考 2.1 通信领域的应用 目前数字信号技术已经在众多领域得到了应用，通信领域中信号处理技术的应用推动了通信技术的发展和通信行业的变革。数字信号处理技术显著提高了通信信号和信息的处理效率和处理质量，为通信技术的进步与变革提供了基础，数字信号处理技术已经成为了通信理论中的一个新的学科，加快了无线系统成为主流通信方式的进程，数字信号处理技术对于通信行业的发展有着重要的支撑和引导作用，可视电话以及通信扩频等都需要数字信号处理技术参与的情况下才可以实现。 2.2 图像图形技术领域的应用 数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用主要集中在有线电视机高品位卫星广播中，除此之外在MPEG2编码器和译码器、DVD活动中的图像压缩和解压中也发挥着重要的作用。数字信号处理技术的应用有效推动了信息处理速度和处理功能的提高，科技的不断进步加快了活动影像解压技术的快速发展。 2.3 仪器仪表领域中的应用 目前仪器仪表领域中相关测量工作中也有着数字信号处理技术的应用，于此同时该技术有取代高档单片机成为主流仪器仪表测量方式的趋势。在仪器仪表的开发和测量中应用数字信号处理技术有利于产品档次的提高，相较于传统的信息处理技术数字信号处理技术的内在资源
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1a7388889.html, 数字信号处理技术的发展及其思考 作者：陈文灵 来源：《电子技术与软件工程》2015年第01期 当前我国的科学技术正处在不断发展阶段，一些较为先进的技术已经在人们的生活中得到了广泛应用，其中数字信号处理技术在这一进步中就表现的较为突出。数字信号处理技术是当前数字化时代的一个比较重要的技术，它主要就是将视频以及图片和声音等进行模拟信息转换成数字信息的一种技术，。本文主要就是对这一数字信号的处理技术的发展现状进行深入的分析研究，希望通过此次的努力能够对实际起到一定的指导作用。 【关键词】数字信号处理技术发展 在进入新的世纪以来，我国的通讯以及计算机等先进技术得到了飞速的发展，所涉及的领域也愈来愈大，从大的角度分析来看，当前的数字信号处理技术已经将理论转换成了实用性较强的应用型技术，其组成部分主要包含了数字信号处理理论以及硬件技术和软件技术等方面，数字信号处理技术对人们的生活已经产生了很重要影响。 1 数字信号处理技术的基本概述 1.1 数字信号处理技术的特点分析 对于数字信号处理技术其最为本质的就是对数据的转换以及提取，也就是把信息从各种复杂的环境当中加以提取，随之再进行对其转换，从而能够成为方便于人识别的这样一种形式。在数字信号处理技术自身有着较为鲜明的特点，其中最为主要的有高速度以及高准确率的运算能力。这一技术的主要运算方法便是通过流水线结构以及较为独特的寻扯模式等。在硬件乘法累加操作方面主要就是指在一个指令周期内进行实现一次乘法和一次加法，而在实际的操作中其速度高达800Mb/s。另外就是这一技术有着稳定性的特点，这一技术是采取二值逻辑所以在环境的适应能力方面相对较强。还能够在软件的作用下对处理的参数进行修改，所以在灵活性方面也较强。 1.2 数字信号处理技术的重要性分析 在当前的发展过程中，由于新技术的进步，对于现阶段的诸多领域的生产生活都起到了重要的作用，而数字信号处理技术的发展也比较的迅速，在销售价格方面也在不断的降低，当前所采用的技术结构以及总线和资源都已经逐渐的形成标准化的趋势，这将会给我国的电子产品这一行业带来新的竞争和发展，也会促进我国的其它相关行业的进步。 2 数字信号处理技术的实际应用及发展思考探究 2.1 数字信号处理技术的实际应用探究
高速实时数字信号处理系统技术探析 （毛二可院士 龙腾副教授） 高速实时数字信号处理（ＤＳＰ）技术取得了飞速的发展，目前单片ＤＳＰ芯片的速度已经可以达到每秒１６亿次定点运算（１６００ＭＩＰｓ到４８００ＭＩＰｓ）；最近ＴＩ宣布１ＧＨｚ ＤＳＰ已经准备投产。其高速度、可编程、小型化的特点将使信息处理技术进入一个新纪元。一个完整的高速实时数字信号处理系统包括多种功能模块，如ＤＳＰ、ＡＤＣ、ＤＡＣ等等。本文的内容主要是分析高速实时数字信号处理系统的产生、特点、构成、以及系统设计中的一些问题，并对其中的主要功能模块分别进行了分析。 一、高速实时数字信号处理概述 １．信号处理的概念 信号处理的本质是信息的变换和提取，是将信息从各种噪声、干扰的环境中提取出来，并变换为一种便于为人或机器所使用的形式。从某种意义上说，信号处理类似于＂沙里淘金＂的过程：它并不能增加信息量（即不能增加金子的含量），但是可以把信息（即金子）从各种噪声、干扰的环境中（即散落在沙子中）提取出来，变换成可以利用的形式（如金条等等）。如果不进行这样的变换，信息虽然存在，但却是无法利用的；这正如散落在沙中的金子无法直接利用一样。 ２．高速实时数字信号处理的产生 早期的信号处理主要是采用模拟的处理方法，包括运算放大电路、声表面波器件（ＳＡＷ）以及电荷耦合器件（ＣＣＤ）等等。例如运算放大电路通过不同的电阻组配可以实现算术运算，通过电阻、电容的组配可以实现滤波处理等等。模拟处理最大的问题是不灵活、不稳定。其不灵活体现在参数修改困难，需要采用多种阻值、容值的电阻、电容，并通过电子开关选通才能修改处理参数。其不稳定主要体现为对周围环境变化的敏感性，例如温度、电路噪声等都会造成处理结果的改变。 解决以上问题最好的方法就是采用数字信号处理技术。数字信号处理可以通过软件修改处理参数，因此具有很大的灵活性。由于数字电路采用了二值逻辑，因此只要环境温度、电路噪声的变化不造成电路逻辑的翻转，数字电路的工作都可以不受影响地完成，具有很好的稳定性。因此，数字信号处理已经成为信号处理技术的主流。 数字信号处理的主要缺点是处理量随处理精度、信息量的增加而成倍增长，解决这一问题的方法是研究高速运行的数字信号处理系统；这就是本文所探讨的主题：高速实时数字信号处理的理论与技术。 ３．高速实时数字信号处理特点 高速实时数字信号处理的特点： 首先是高速度，其处理速度可以达到数百兆量级。
关于数字信号处理技术的应用与发展 摘要：在现代化科学技术发展的过程中，数字化信 号处理技术已经深入应用到各行各业的发展之中，例如工业控制、医疗卫生事业等，都有所涉猎，甚至在国防军事方面也得到了一定的应用，可以说在当前社会发展的进程中，已经完全不能脱离开数字信号处理技术的应用了。正是因为如此，本文对其应用以及今后的发展予以一定的阐述，希望在今后的应用中可以得到更加广阔的发展空间。 关键词：数字信号处理技术；实现方法；应用；发展前景 在我国近几年的发展进程中，数字信号的相关处理技术已经得到了质的的飞跃，这是一种对数字以及符号进行转化，并且排列成为有效序列的一种技术，这一技术主要应用在计算机以及其他相关设备中，并且在计算方法上具有特殊之处，主要是采用了数值计算法，可以达到方便信息应用的效果。本文主要探讨了这一技术在图形处理以及机器人控制等方 面的应用，希望在未来的时代发展中，这一技术可以具有更加广泛的应用。 1、数字信号处理技术所具有的特点以及实现方式 在数字信号的处理上，主要可以通过三种途径得以实现。
第一种途径是采用软件得以实现的，这种方式主要应用在编程的过程中，这套程序既能通过处理者的开发得到应用，也可以通过现有的程序进行处理。第二种实现方式是运用专用硬件，例如加法器或者乘法器等，将其构成一个专用的数字网络，以实现对信号处理的能力。第三种实现途径是将前两种方式进行有效的结合。这种方式目前较为普遍，广泛应用在数字信号处理的过程中。 从这一技术的优势上来看，数字信号处理的相关技术合理的应用了计算机设备，针对不同的系统具有不同的处理功能，满足各行业的需要，所以与其他技术相比具有一定的优越性。除此之外，在系统的稳定性上，这一技术得到了进一步的提升，经过对数据的耦合，有效的降低了电路中产生阻抗匹配的情况，并且在安全性方面也得到了进一步的提升，更有助于在大规模生产中的应用。同时在其他方面也具有一定的优越性，所以受到各界人士的广泛好评。 2、数字信号处理技术在当前行业中的应用 2.1图形图像领域 首先，这一技术可以应用在图形图像领域，DVD的主要工作原理是运用了图像压缩技术，将活动图像进行压缩与转码，最终呈现在人们的眼前，在采用了这一技术后，整个过程得到了明显的进步，同时还可以应用在对大气甚至气象云图的研究方面。只要是与图形图像相关的领域中，都可以运
高速实时数字信号处理硬件技术发展概述 摘要:在过去的几年里，高速实时数字信号处理（DSP）技术取得了飞速的収展，目前单片DSP芯片的速度已经可以达到每秒80亿次定点运算（8000MIPS）；其 高速度、可编程、小型化的特点将使信息处理技术迚入一个新纪元。一个完整的高速 实时数字信号处理系统包括多种功能模块，如DSP，ADC，DAC，RAM，FPGA，总线接口等技术本文的内容主要是分析高速实时数字信号处理系统的特点，构成，収展过程和系统设计中的一些问题，幵对其中的主要功能模块分别迚行了分析。最后文中介绍了一种采用自行开収的COTS产品快速构建嵌入式幵行实时信号处理系统的设计方法。 1．概述 信号处理的本质是信息的变换和提取，是将信息仍各种噪声、干扰的环境中提取出来，幵变换为一种便于为人或机器所使用的形式。仍某种意义上说，信号处理类似于”沙里淘金”的过程:它幵不能增加信息量（即不能增加金子的含量），但是可以把信息（即金子）仍各种噪声、干扰的环境中（即散落在沙子中）提取出来，变换成可以利用的形式（如金条等）。如果不迚行这样的变换，信息虽然存在，但却是无法利用的，这正如散落在沙中的金子无法直接利用一样。 高速实时信号处理是信号处理中的一个特殊分支。它的主要特点是高速处理和实时处理，被广泛应用在工业和军事的关键领域，如对雷达信号的处理、对通
信基站信号的处理等。高速实时信号处理技术除了核心的高速DSP技术外，还包括很多外围技术，如ADC，DAC等外围器件技术、系统总线技术等。 本文比较全面地介绍了各种关键技术的当前状态和収展趋势，幵介绍了目前高性能嵌入式幵行实时信号处理的技术特点和収展趋势，最后介绍了一种基于COTS产品快速构建嵌入式幵行实时信号处理系统的设计方法。 2．DSP技术 2.1 DSP的概念 DSP（digital signal processor），即数字信号处理器，是一种专用于数字信号处理的可编程芯片。它的主要特点是: ①高度的实时性，运行时间可以预测； ②Harvard体系结构，指令和数据总线分开（有别于冯·诺依曼结构）； ③RISC指令集，指令时间可以预测； ④特殊的体系结构，适合于运算密集的应用场合； ⑤内部硬件乘法器，乘法运算时间短、速度快； ⑥高度的集成性，带有多种存储器接口和IO互联接口； ⑦普遍带有DMA通道控制器，保证数据传辒和计算处理幵行工作； ⑧低功耗，适合嵌入式系统应用。 DSP有多种分类方式。其中按照数据类型分类，DSP被分为定点处理器（如ADI的ADSP218x/9xBF5xx，TI的TMS320C62/C64）和浮点处理器（如ADI的SHARC/Tiger SHARC系统·TI的TMS320C67）。 雷达信号处理系统对DSP的要求很高，通常是使用32bit的高端DSP；而且浮
探讨数字信号处理的发展 学生姓名：韩洋 学生学号： 20114075162 所在学院：信息技术学院 专业班级：电子信息工程 中国·大庆 2014 年 6 月
探讨数字信号处理的发展 摘要：计算机技术发展迅速，数字时代已经成为社会的主流，数字信号处理技术是现代社会的重要技术。数字信号的应用十分广泛，通信、PC、图像图形以及仪表仪器方面都有数字信号处理技术的应用，还有很多新领域能够应用数字信号处理技术。本文本文简要说明了数字信号处理技术的特点，数字信号处理技术的发展历史，并且举例说明了数字信号处理技术在应用，最后对数字信号处理技术前景作了展望。 关键词：数字信号处理；技术；发展；应用 数字信号处理（Digital Signal Processing,DSP）是利用数字信号芯片，以数字计算的方法来处理信号，有速度快、灵活、精确、体积小和抗干扰能力强等等优点。DSP主要是由硬件、理论和算法三个基础来支撑它的发展。硬件指的是使用超大规模集成电路实现的芯片，当前很多芯片的速度都在增加，最高的每秒16亿次，而且市面上的价格也在大幅度下降。软件在通信、雷达、电视以及电子产品方面的应用很多，比如信号加密解密，信号调制解调等等。知成体系的理论主要包括数字滤波理论、小波变换理论以及离散线性系统理论等等。 1、数字信号处理技术的特点 数字信号处理实际上就是对数据进行提取以及变换，把信息从有干扰的环境里提取处理，之后再进行转换，变成便于识别的形式。较早的信号处理方法是模拟，这种方法很难修改参数，而且模拟器对周边环境变换不够敏感，渐渐被淘汰。数字信号处理技术采用的是二值逻辑，对电路噪音和温度有很强的适应能力。芯片技术的快速发展为数字信号处理技术带来了很多好处，比如集成度高，高速处理的能力强，带动了数字信号处理的能力。数字信号处理技术是把离散的符号或者数字进行处理，主要的工作是剔除信号当中的干扰，减少所采集信号的多余成分，也被称为数字滤波，还可以把分散的信息结合在一起，从而加强识别和分析。数字信号处理技术比模拟信号处理技术有更多的优势，比如：信号处理的动态范围比模拟信号大几十倍，更加精确；数字信号处理更加灵活，能够快速处理、缓存以及重组数据，可以灵活改变系统的参量，实现可编程处理；数字信号处理过程中不产生其他的噪音，信噪比更高；算法有直接的可实现性；良好的可靠性和预见性；可以对多径干扰和白噪音进行最佳处理。 2、数字信号处理的发展史 70年代DSP是基于数字滤波的信号处理，由分立的小规模集成电路组成，或者是使用计算机编程来实现，受到当时计算机技术的限制，主要是应用在医疗电子和生物电子等低频信号处理方面。80年代DSP进入到快速富立叶变换为主的信号处理阶段，出现了通用信号处理芯片，在雷达、地震以及语音通信方面应用，但是芯片的价格比较贵，还不能进入消费领域。90年代DSP技术发展到非线性谱估计为代表的信号处理阶段，能够使用高速的DSP处理技术提取更深层次的信息，硬件使用更加高速的芯片，实现巨大的计算量，每秒可以完成16亿次操作，并且使用微电子工艺批量生产，芯片的成本大大降低，在通信、数字电视和消费电子等领域开始广泛应用，并且占有了巨大市场。 3、数字信号处理的应用 3、1、数字信号处理技术在短波通信当中的应用 在短波通讯领域当中，数字信号处理技术主要应用在信道扫描、探测、数字化，链路质量分析，自适应呼叫，音频信号处理以及扩频技术等等方面。使用信号处理技术模块，是在模拟前端的射频信号处理之后，中频信号在输入数字信号
数字信处理技术的应用 与发展 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
关于数字信号处理技术的应用与发展摘要：在现代化科学技术发展的过程中，数字化信号处理技术已经深入应用到各行各业的发展之中，例如工业控制、医疗卫生事业等，都有所涉猎，甚至在国防军事方面也得到了一定的应用，可以说在当前社会发展的进程中，已经完全不能脱离开数字信号处理技术的应用了。正是因为如此，本文对其应用以及今后的发展予以一定的阐述，希望在今后的应用中可以得到更加广阔的发展空间。 关键词：数字信号处理技术；实现方法；应用；发展前景 在我国近几年的发展进程中，数字信号的相关处理技术已经得到了质的的飞跃，这是一种对数字以及符号进行转化，并且排列成为有效序列的一种技术，这一技术主要应用在计算机以及其他相关设备中，并且在计算方法上具有特殊之处，主要是采用了数值计算法，可以达到方便信息应用的效果。本文主要探讨了这一技术在图形处理以及机器人控制等方面的应用，希望在未来的时代发展中，这一技术可以具有更加广泛的应用。 1、数字信号处理技术所具有的特点以及实现方式 在数字信号的处理上，主要可以通过三种途径得以实现。第一种途径是采用软件得以实现的，这种方式主要应用在编程的过程中，这套程序既能通过处理者的开发得到应用，也可以通过现有的程序进行处理。第二种实现方式是运用专用硬件，例如加法器或者乘法器等，将其构成一个专用的数字网络，以实现对信号处理的能力。第三种实现途径是将前两种方式进行有效的结合。这种方式目前较为普遍，广泛应用在数字信号处理的过程中。
从这一技术的优势上来看，数字信号处理的相关技术合理的应用了计算机设备，针对不同的系统具有不同的处理功能，满足各行业的需要，所以与其他技术相比具有一定的优越性。除此之外，在系统的稳定性上，这一技术得到了进一步的提升，经过对数据的耦合，有效的降低了电路中产生阻抗匹配的情况，并且在安全性方面也得到了进一步的提升，更有助于在大规模生产中的应用。同时在其他方面也具有一定的优越性，所以受到各界人士的广泛好评。 2、数字信号处理技术在当前行业中的应用 图形图像领域 首先，这一技术可以应用在图形图像领域，DVD的主要工作原理是运用了图像压缩技术，将活动图像进行压缩与转码，最终呈现在人们的眼前，在采用了这一技术后，整个过程得到了明显的进步，同时还可以应用在对大气甚至气象云图的研究方面。只要是与图形图像相关的领域中，都可以运用这一技术对于信号进行处理，除此之外，在压缩、识别以及编码等一些环节中，这一技术也会有所涉猎。 机器人控制领域 随着现代科学技术水平的不断提升，相关技术的发展都呈现出快速增长的趋势，同时在人工智能方面也得到了突出的发展。因此机器人的出现也就应该更加适应时代的发展，在控制方面运用数字信号处理的相关技术，可以在信息实时性的接收以及反应方面都得到进一步的提升。相关研究人员通过对数字信号处理技术的应用可以将控制系统的水平得到进一步的提升，为今后的研究工作提供了重要的发展契机。 生物医药的处理领域
数字信号处理技术的发展过程 1.电阻、电容、电感 电阻表现为：理想电阻电压电流特性不随所加频率的改变而变化 电容特性：电容两极间电压不能突变，阻抗随着所加信号频率的增加而减小，常用做滤波，储能。 电感特性：电感两端电流不能突变，阻抗随频率增加而增加，通常用做高频滤波 AC AC AC () di u t L dt = () du i t C dt = i U R = u t t t i i i 2.RLC串联振荡电路分析
AC R L C c du dt i C =R c du dt RC u Ri ==2 2L c d u di dt dt LC u L == 根据KVL 电压定理：2 2c L C c R C d u dt du LC RC dt u U u u u =++=++ 3. 二极管 随着半导体技术的发展，人们发明了二极管，二极管具有单向导通的特性；即外加正向电压时导通，外加反向电压时截止，但是当反向电压超过一定值时，二极管会被反向击穿，此电压成为反向击穿电压U BR 二极管伏安特性：
二极管应用举例2： 或门 4. 晶体管 随着技术的发展，出现了晶体管，晶体管的主要功能是：工作在放大区，能够实现对小信号的放大作用。 基本放大电路工作原理：电流控制型，设置合适的静态工作点，当给基极施加微小的电压信号i u ，基极产生微电流变化B i ，由晶体管的放大作用产生c B i i β=，输出电压CE c C B C V Vcc i R Vcc i R β=-=-
后来出现的场效应管，原理和晶体管类似，为电压控制型，功耗更低。 5.晶体管开关特性 晶体管有三种工作状态： 1、放大区此种状态下集体管处在线性工作状态，能够对信号进行不失真的放大 2、饱和区 3、截至区 当工作在饱和和截止区时，三极管要么导通要么截止，从而三极管具有了开关特性。人们利用三极管的这种性质产生了0和1两种数字电平。
第3章 数字信号最佳接收原理 § 3.1 引言 1．问题的提出 数字通信系统 e P 噪声与干扰 最佳接收准则 e P 使最小 M 元信号 问题：在给定信道条件下（白噪声、非白噪声、有ISI 信道、多径衰落信道），如何设计最佳接收机，以获得最佳性能（P e 最小）。 关键：建立最佳接收准则，由此导出最佳接收机的结构，分析系统性能。 2．信号空间的描述 发送信号（M 元） {}1,2,,,()i i M s t = 或{}i s ，信道噪声n ，接收信号 y 。 如何由y 判别发送信号i s ，使错误概率最小。 3．如何获得最佳接收 1）建立一个最佳接收准则——如“最小错误概率准则”（最常用、最合理） 2）充分利用信号结构的先验知识和信号与噪声的先验统计特性。 如()p s ，()p n ，(|)p s y 4．本章讨论的内容 1）最佳接收准则。 2）讨论在不同噪声和干扰的信道条件下的最佳接收机结构（数学模型）。 3）分析最佳接收机的性能（重点是白噪声信道条件下）。
§ 3.2 最佳接收准则 引言：最直接最合理的准则——最小错误概率准则。 可以证明：在一定条件下，它又等价于最大后验概率准则和最大似然函数准则。 1. 最小错误概率准则 在M 元数字通信系统中， {}(1,2,,)() i i M i M P x x = 元 统计独立e P → 该M 元系统的错误概率为： 1 11 ()(|)()M M M e e i j i i i i j j i P P P d x P x ===≠==∑∑∑ 使e P 最小的准则，就是最小错误概率准则。 可表示为： 11min (|)()M M e j i i i j j i P P d x P x ==≠?? ?? =?????? ∑∑ 2． 最大后验概率准则（MAP 准则） Maximum Posterior Probability 可以证明：最小错误概率准则等价于MAP 准则： 即 (|)max i P x =y 判i x 【证明】： 1 11 ()(|)()M M M e e i j i i i i j j i P P P d x P x ===≠= =∑∑∑ 11 ()(|)j M M i i Y j i i j P x p x dy ==≠=∑∑?y (|)(|)j j j i i Y j d P d x p x dy Y =?y y 为信号空间中接收信号向量 为的判决域 1 1()(|)j M M i i Y j i i j P x p x dy ==≠=∑∑? y 上式中, 被积函数≥0，因此要使e P 最小，也就要求被积函数最小。