数字信号处理
数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。信号处理技术一直用于转换或产生模拟或数字信号，其中应用的最频繁的领域就是信号的滤波。此外，从数字通信、语音、音频和生物医学信号处理到检测仪器仪表和机器人技术等许多领域中，都广泛地应用了数
字信号处理技术。在本文中，主要介绍数字信号处理中两个方面：傅立叶变换和数字滤波器。
首先，从信号处理的发展来看，傅立叶的思想及其分析方法毫无疑问具有极其重要的地位，因为它开创了对信号进行频谱分析的理论，从而解决了许多复杂的处理过程。
传统的信号分析方法分别在时域和频域使用傅立叶变换进行处理。傅立叶变换以及其数字实现方法一一，快速傅立叶变换允许把一个信号分解成多个独立的频率分量和幅度分量。这样很容易区分开有用信号和噪声。
但是经典傅立叶变换工具的主要缺陷是不能把时间和频率信息结合起来给出频率是怎样随时间变化的。对于非平稳信号，传统的傅立叶变换显然不行，因为它无法给出所需信号频率出现的时间区域，也就无法真正了解频率随时间的变化情况。
短时傅立叶变换是一种能对信号同时进行时间域和频率域分析的工具。它的基本思想是：通过对所感兴趣的时刻附近的一小部分信号进行傅立叶分析，以确定该时刻的信号频率。因为时间间隔与整个信号相比是很短的（如语音信号），因此把这个处理过程叫做短时傅立叶变换。
为实现STFT,研究人员一开始使用的是窗口。实际上，它只给了我们关于信号的部分信息，STFT分析的精度取决于窗的选取。这正难点所在，比如：时间间隔应取多大；我们要确定什么样的窗口形状才能给中心点一个较大的权值，而给边缘点一个较小的权值；不同的窗口会产生不同的短时分布。还应该注意到的是：信号的特性由于窗函数的特性有所扰乱，信号恢复原状需要适当的整理并对信号进行估计。因此，STFT并不总能给我们一个清晰的表述。这就需要更好的方法来表示事件和频率的关系。
因此，研究时间一频率分布的动机是为了改进STFT，其基本思想是获得一个时间和频率的联合函数，用于精确的描述时域和频域的信号能量。
经典傅立叶分析只能把信号分解成单个的频率分量，并且建立其每一个分量的相对强度，但能量频谱并没有告诉我们那些频率在什么时候出现。时一频分布不但能告诉我们出现什么频率，而且还能告诉我们每一个频率出现在什么时候，使多个信号
更容易得到区分和识别。换句话说，功率谱密度告诉我们在整个信号期间所出现的频率，时一频分布能使我们判断某一特定时刻的频率。
物理学中的不确定性原理告诉我们：不可能同时实现时域和频域的高分辨力，也就是满足所谓的“边缘能量”。当某一分辨力实现时，必须要牺牲另一分辨力。为了满足边缘条件，出现了一些其他的分布，如维格纳分布（WD）。魏
格纳分布（WD）是一种二次（非线性）分布，当对多个信号进行分析时，WD
将产生一个干涉项，也叫相交项。虽然魏格纳分布能提供改进的时域和频域分辨力，但相交项却是它的一个缺点。魏格纳分布的一个派生分布叫做魏格纳一维勒分布（WVD），它利用独立的时域和频域窗口，引进一种平滑方法来减少相交项的影响。
小波变换（WT ）是科学家、工程师、数学家共同创造的产物。对于分析静态信号很有意义，因为它提供了STFT的另一种替代方法和许多二次时一频分布。小波变换与STFT的主要差别是：短时傅立叶变换使用的是一个固定的信号分析窗口，小波变换在高频段使用短窗口，在低频段使用长窗口。通过在高频段和低频段分别提供较好的时间分辨力，来帮助分散不确定性原则的影响。同许多二次函数不一样，WT是一个线性变换函数，因此，他不会产生额外的相交项。STFT 和WT的另外一个主要区别是，STFT把正弦和余弦分量作为有用信号的垂直分量来使用，而WT则使用专用的“小波”，它通常包括一个正交分量。然而计算用小波集合表示信号仿真或相交的对象系数。换句话说，一个信号的WT与它的分析结果相对应，它可以采用扩展（收缩）和变换（移动窗）方法而得到一系列函数表达式。小波变换具有多尺度分析能力和良好的能量紧缩性。
先进的信号处理技术，将能更加有效的处理现代数字通信和雷达信号，这些技术能直接用于改善检测、分类和识别性能。传统的短时傅立叶变换已经在许多领域中解决信号处理问题，其中包括电子对抗领域。STFT的主要应用包括时变
信号分析、系统识别和谱估计、信号检测和参数估计、讲话人识别、语音编码、群延迟或信号瞬时频率的估算以及复杂解调。除了处理收到的信号外，这些STFT 算法还可使用逆变换技术用来合成信号。
时频表示是一种分析和处理非稳定信号的有力工具，因为单独的时域和频域
分析已经不能满足要求了。模糊表面的二次时频表示法已经被广泛应用于雷达和通信领域。时频分析在扩跳频通信领域已有成功的应用⑸匚裂
小波理论的应用非常广泛，如：通信、雷达、声纳、语音、图像等领域，并且应用的范围还在不断扩大。小波理论还为各类信号处理的应用提供了一个统一的体制。例如，当应用于图像处理时，小波变换具有极佳的检测和增强图像边界的性能。小波分析法的最大潜在应用是信号压缩，从而能增大带宽系数。
在傅立叶变换技术不断发完善发展，不断被应用与生活生产的各方面的同时，数字滤波器技术也是日新月异，不断前进着。
数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和
网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化（采样）和幅度上的离散化（量化），这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信
号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。
数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。
在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。（1）语音处理
语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一，也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容：第一，语音信号分析。即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算；第二，语音合成。即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音；第三，语音识别。即用专用硬件或计算机识别人讲的话，或者识别说话的人；第四，语音增强。即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。第五，语音编码。主要用于语音数据压缩，目前已经建立了一系列语音编码的国际标准，大量用于通信和音频处理。近年来，这5个方面都取得了不少研究成果，并且，在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品，例如，盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机，各种会说话的仪器和玩具，以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。
⑵图像处理
数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影，还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。
⑶通信
在现代通信技术领域内，几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源
编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等，都广泛地采用数字滤波器，特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中，离开了数字滤波器，几乎是寸步难行。其中，被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术，更是以数字滤波技术为基础。
⑷电视
数字电视取代模拟电视已是必然趋势。高清晰度电视的普及指日可待，与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业；可视电话和会议电视产品不断更新换代。视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作，促成了电视领域产业的蓬勃发展，而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。
⑸雷达
雷达信号占有的频带非常宽，数据传输速率也非常高，因而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。告诉数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。在现代雷达系统中，数字信号处理部分是不可缺少的，因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。
⑹声纳
声纳信号处理分为两大类，即有源声纳信号处理和无源声纳信号处理，有源声纳系统涉及的许多理论和技术与雷达系统相同。例如，他们都要产生和发射脉
冲式探测信号，他们的信号处理任务都主要是对微弱的目标回波进行检测和分析，从而达到对目标进行探测、定位、跟踪、导航、成像显示等目的，他们要应用到的主要信号处理技术包括滤波、门限比较、谱估计等。
(7)生物医学信号处理
数字滤波器在医学中的应用日益广泛，如对脑电图和心电图的分析、层析X 射线摄影的计算机辅助分析、胎儿心音的自适应检测等。
(8)音乐
数字滤波器为音乐领域开辟了一个新局面，在对音乐信号进行编辑、合成、以及在音乐中加入交混回响、合声等特殊效果特殊方面，数字滤波技术都显示出了强大的威力。数字滤波器还可用于作曲、录音和播放，或对旧录音带的音质进行恢复等。
(9)其他领域
数字滤波器的应用领域如此广泛，以至于想完全列举他们是根本不可能的，除了以上几个领域外，还有很多其他的应用领域。例如，在军事上被大量应用于导航、制导、电子对抗、战场侦察；在电力系统中被应用于能源分布规划和自动
检测；在环境保护中被应用于对空气污染和噪声干扰的自动监测，在经济领域中被应用于股票市场预测和经济效益分析，等等。
数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响
应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。IIR滤波器的特征是，具有无限持续时间冲激响应。这种滤波器一般需要用递归模型来实现，因而有时也称之为递归滤波器。FIR滤波器的冲激响应只能延续一定时间，在工程实际中可以采用递归的方式实现，也可以采用非递归的方式实现。数字滤波器的设计方法有多种，如双线性变换
法、窗函数设计法、插值逼近法和Chebyshev逼近法等等。随着MATLAB^件尤其是MATLAB勺信号处理工作箱的不断完善，不仅数字滤波器的计算机辅助设计有了可能，而且还可以使设计达到最优化。
IIR和FIR数字滤波器，选择哪一种滤波器取决于每种类型滤波器的优点在设计中的重要性。现将两种滤波器特点比较分析如下：
(1)选择数字滤波器是必须考虑经济问题，通常将硬件的复杂性、芯片的面
积或计算速度等作为衡量经济问题的因素。在相同的技术指标要求下，由于IIR 数字滤波器存在输出对输入的反馈，因此可以用较少的阶数来满足要求，所用的存储单元少，运算次数少，较为经济。例如，用频率抽样法设计一个阻带衰减为20dB 的FIR数字滤波器，要33阶才能达到要求，而用双线性变换法只需4?5 阶的切比雪夫IIR滤波器就可达到同样的技术指标。这就是说FIR滤波器的阶数要高5?10倍左右。
(2)在很多情况下，FIR数字滤波器的线性相位与它的高阶数带来的额外成
本相比是非常值得的。对于IIR滤波器，选择性越好，其相位的非线性越严重。如果要使IIR滤波器获得线性相位，又满足幅度滤波器的技术要求，必须加全通网络进行相位校正，这同样将大大增加滤波器的阶数。就这一点来看，FIR滤波器优于IIR滤波器。
(3)FIR滤波器主要采用非递归结构，因而无论是理论上还是实际的有限精度运算中他都是稳定的，有限精度运算误差也较小。IIR滤波器必须采用递归结构，极点必须在z平面单位圆内才能稳定。对于这种结构，运算中的舍入处理有时会引起寄生振荡。
(4)对于FIR滤波器，由于冲激响应是有限长的，因此可以用快速傅里叶变换算法，这样运算速度可以快得多。IIR滤波器不能进行这样的运算。
(5)从设计上看，IIR滤波器可以利用模拟滤波器设计的现成的闭合公式、
数据和表格，可以用完整的设计公式来设计各种选频滤波器。一旦选定了已知的一种逼近方法(如巴特奥兹，切比雪夫等)，就可以直接把技术指标带入一组设计方程计算出滤波器的阶次和系统函数的系数(或极点和零点)。FIR滤波器则一般没有现成的设计公式。窗函数法只给出了窗函数的计算公式，但计算通带和阻带衰减仍无显式表达式。一般FIR滤波器设计仅有计算机程序可资利用，因而要借助于计算机。
(6)IIR滤波器主要是设计规格化、频率特性为分段常数的标准低通、高通、带通和带阻滤波器。FIR滤波器则灵活很多，例如频率抽样法可适应各种幅度特性和相位特性的要求。因此FIR滤波器可设计出理想正交变换器、理想微分器、线性调频器等各种网络，适应性很广。而且，目前已经有很多FIR滤波器的计算机程序可供使用。
随着各项技术的不断深入，问题的不断提出与解决，数字滤波器精确度越来越高、使用越来越灵活、可靠性也越来越高，同时，它还具有模拟设备所没有的许多优点，因此，广泛地应用于各个科学技术领域。
数字信号处理技术并不仅仅局限于这两个方面，它所涉及的领域很广，涵盖了
各种理论与技术，并且随着时代的发展，生活生产各方面的需求，数字信号处理技术好在不断地改进发展，从而应用并改善我们的生活，给我们带来越来越多的便利。
DSP技术应用现状以及发展趋势(精)
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DSP技术应用现状以及发展趋势 一、数字信号处理结构。 实时数字信号处理系统：采集系统+DSP芯片 非实时系统：pc机上进行处理系统的模拟与仿真或仿真库+DSP芯片。 1 DSP、MCU、MPU的关系 微控制器MCU通俗的称呼是单片机，它与微处理器MPU是微机技术的两大分支。MPU的发展动力是人类对无止境的海量数值运算的需求，速度越来越快。MC U的发展是为了满足被控制对象的要求，向高可靠性、低功耗、低成本发展。一般MCU的引脚数在60以下，MCU以8位机为主、32位机为辅。有趋势提高MCU的运算功能，将DSP集成到MCU中，比如32位的MC68356集成了Motorola的DSP560 02。 微控制器MCU一直存在两种基本结构：哈佛(Harvard)结构和冯诺依曼 (von Meumann)结构，还可进一步讲是对应成复杂指令集计算机CISC和精简指令计算机RISC。冯诺伊曼结构具有单一总线PRAM或DRAM都映射到同一地址空间，总线宽度与CPU类型匹配。哈佛结构具有独立的程序总线和数据总线，CISC的指令一般是微码miccode，每条指令由CPU解码为许多基本指令，基于CISC的微控制器一般很复杂，都采用冯诺伊曼结构，所需要的程序存储器比RISC产品少。微码在CPU产生而限制了CISC器件的带宽，其指令集也比RISC器件大。 68000的MPU是准32位的MPU，内部32位，外部总线是16位。苹果机就是用68000系列，它的运行分成系统态和用户态，其设计是面向分时多任务或实时操作系统的，68000的总线后来变成VME总线标准。到68020就是全32位了。 1991年IEEE1149.1即JTAG的公布满足了IC制造商的措施需求，也给ASIC、MCU 、MPU、DSP、PLD、FPGA等的用户带来方便。一般十万门以上的IC都有JTAG 接口，1993年IEEE1149.5对JTAG作了修正(5线接口)。IC的测试分成晶片级、IC 封装级、电路板与系统极，JTAG完成了前两者的测试。适于68000系列的32位机的开发工具ICD32是一段扁平电缆，一端接IC的JTAG的5线接口，一端通过25芯头(里面有GAL)接PC机并口。传统上，微控制器MCU与微处理器MPU是两大分支，而DSP是MCU的一种特殊变形。但是从实质讲，MPU多半是CISC，除了DSP 之外的MCU也是CISC。而DSP是RISC。所以比较时更适合DSP与MPU相比，MP U适宜于相同管理这样的应用中，以条件判断为主的应用，以软件管理的操作系统为核心的产品，MPU的设计侧重于不妨碍程序的 流程，以保证操作系统支持功能及转移预测功能等。而DSP侧重于保证数据的顺利通行，结构尽量简单。 2 冯·诺依曼结构和哈佛结构 3
DSPC2000系列综述及其应用电子 ——— 摘要 TI公司生产的C2000系列的DSP主要是针对自动控制领域的需要而设计的。本文主要说明了DSP 的产生和发展，概括了C2000系列的特点，综述了C2000中使用的主要技术。同时阐述了今后的发展趋势，在应用方面做了简要介绍，并给出了一个应用实例。 关键词：C2000；集成外设；JTAG；嵌入式；应用 关键字 C2000 发展状况趋势硬件技术软件技术应用电子 1 DSP的产生背景及其发展 1.1 产生背景 由于计算机和信息技术的发展，出现了数字信号处理。它是利用计算机或专用处理器设备，以数字形式对信号进行采集、变换等处理，以得到符合人们需要的信号形式，是一门涉及并广泛应用于许多领域的新兴学科[1]。20世纪后期，随着计算机、大规模集成电路（LSI）、超大规模集成电路（VLSI）以及微处理器技术的迅猛发展，数字信号处理无论在理论上还是在工程应用中都得到了巨大的发展。 伴随着数字信号理论的产生与发展，在一些应用领域中对需要对相关的数据进行处理，但由于使用普通的计算机不能满足特殊环境的要求，而另一方面，如果使用工业PC机，则不能充分发挥其各种性能，并且体积相对较大，增加成本。这就迫使集成电路生产商家开发出可用于数字信号处理的器件，于是就产生了DSP。 DSP主要用来实现相关的数据处理或者比较复杂的算法，其中最具代表的就是TI公司生产的C5000系列的DSP，该系列的DSP主要用于比较复杂算法、语音处理等领域。在上世纪末随着各种新兴控制理论的不断涌现，在实际应用中使用到的算法也日趋复杂化，为了既能满足控制系统实时性的要求，又能满足传统的控制需要，不少公司相继开发出了针对自动控制领域的DSP，最为代表的器件就是TI公司生产的C2000系列。 1.2 发展状况及其趋势 1979年，美国Intel公司生产的2920可以看做商用DSP的开端，这一芯片内部还没有现代DSP 芯片所必须的单周期硬件乘法器，但是该芯片却内含了一个完整的数字信号处理器。DSP芯片应用的另一个开端是TI公司于1982年发布的TMS32010系列芯片[2]。之后ＴＩ又相继推出了第二代、第三代、第四代、第五代（C5000）以及目前速度最快的第六代（C6000）。TI公司目前常用的DSP 芯片主要为3大系列：C2000、C5000和C6000系列，其中C2000主要应用于自动控制领域。在DSP 的发展过程中，除了TI公司研发生产DSP外，还有摩托罗拉、NEC、美国模拟器件公司也在研发和生产DSP并取得了一定成就，在市场中占据相当的份额。 在C2000系列发展历史（如图1所示）中，TI最早推出的16位定点C2xx系列获得了巨大的成功。在1996年TI又推出了第一款带有Flash的DSP。新世纪TI在C24xx系列的基础上，又推出了F/C281x系列。最近为了适应市场的专业化需要，推出了Piccolo F280xx系列。 1 C2000系列发展历史 从DSP技术发展的角度来看，随着集成电路规模日益增大，其相应的芯片电压必将越来越小，将会从目前的3V发展到1V甚至更低，并且功耗也将越来越小。当然其运行速度也将越来越快，实时性能更强。 2 DSPC2000的相关技术
第一章数字信号处理概述 简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器。 在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故又称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。 （） 答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处
理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混叠效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz T rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频 率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 采样（T） () n h () n x () t x () n y D/A 理想低通T c πω=() t y 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
数字信号处理 数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。信号处理技术—直用于转换或产生模拟或数字信号，其中应用的最频繁的领域就是信号的滤波。此外，从数字通信、语音、音频和生物医学信号处理到检测仪器仪表和机器人技术等许多领域中，都广泛地应用了数字信号处理技术。在本文中，主要介绍数字信号处理中两个方面：傅立叶变换和数字滤波器。 首先，从信号处理的发展来看，傅立叶的思想及其分析方法毫无疑问具有极其重要的地位，因为它开创了对信号进行频谱分析的理论，从而解决了许多复杂的处理过程。 传统的信号分析方法分别在时域和频域使用傅立叶变换进行处理。傅立叶变换以及其数字实现方法——快速傅立叶变换允许把一个信号分解成多个独立的频率分量和幅度分量。这样很容易区分开有用信号和噪声。 但是经典傅立叶变换工具的主要缺陷是不能把时间和频率信息结合起来给出频率是怎样随时间变化的。对于非平稳信号，传统的傅立叶变换显然不行，因为它无法给出所需信号频率出现的时间区域，也就无法真正了解频率随时间的变化情况。 短时傅立叶变换是一种能对信号同时进行时间域和频率域分析的工具。它的基本思想是：通过对所感兴趣的时刻附近的一小部分信号进行傅立叶分析，以确定该时刻的信号频率。因为时间间隔与整个信号相比是很短的（如语音信号），因此把这个处理过程叫做短时傅立叶变换。 为实现STFT，研究人员一开始使用的是窗口。实际上，它只给了我们关于信号的部分信息，STFT分析的精度取决于窗的选取。这正难点所在，比如：时间间隔应取多大；我们要确定什么样的窗口形状才能给中心点一个较大的权值，而给边缘点一个较小的权值；不同的窗口会产生不同的短时分布。还应该注意到的是：信号的特性由于窗函数的特性有所扰乱，信号恢复原状需要适当的整理并对信号进行估计。因此，STFT并不总能给我们一个清晰的表述。这就需要更好的方法来表示事件和频率的关系。 因此，研究时间—频率分布的动机是为了改进STFT，其基本思想是获得一个时间和频率的联合函数，用于精确的描述时域和频域的信号能量。 经典傅立叶分析只能把信号分解成单个的频率分量，并且建立其每一个分量的相对强度，但能量频谱并没有告诉我们那些频率在什么时候出现。时—频分布
DSP概述[转] 默认分类2006-11-12 12:12:12 阅读44 评论1 字号：大中小订阅 引言： DSP（digital singnal processor）是一种微处理器，它接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。DSP最突出的两大特色是强大数据处理能力和高运行速度，加上具有可编程性，实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，有业内人士预言，DSP将是未来集成电路中发展最快的 电子产品，并成为电子产品更新换代的决定因素。 DSP的发展历程： 在DSP出现之前，MPU（微处理器）承担着数字信号处理的任务，但它的处理速度较低，无法满足高速实时的要求。70年代时， DSP的理论和算法基础被提出。但当时DSP仅仅局限于在教科书，即使是研制出来的DSP系统也是由分立组件组成的，其应用领域仅限于军事、航空航大部门。 到了20世纪60年代，计算机和信息技术的飞速发展为DSP提供了长足进步的机会。1982年美国德州仪器公司（TI公司）生产出了第一代数字信号处理器（DSP）TMS320C10，这种DSP器件采用微米工艺NMOS技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却是MPU的几十倍，这种数字信号处理器一面世就在 语音合成和编码解码器中得到了广泛应用。 接下来，随着CMOS技术的进步与发展，第二代基于CMOS工艺的DSP芯片应运而生，其存储容量和运算速度成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。80年代后期，第三代DSP芯片问世，运算速度得到进一步提高，这使其应用范围逐步扩大到了通信和计算机领域。 90年代是DSP发展的重要时期，在这段时间第四代和第五代DSP器件相继出现。目前的DSP属于第五代产品，与第四代相比，第五代DSP系统集成度更高，它已经成功地将DSP芯核及外围组件综合集成在单一芯片上。这种高集成度的DSP芯片在通信、计算机领域大行其道，近年来已经逐渐渗透到人们日常消 费领域，前景十分看好。 2 特点及优势: 图示为一个典型的DSP系统。图中的输入信号可以有各种各样的形式，例如，它可以是麦克风输出的语音信号或是电话线来的已调数据信号，也可以是编码后在数字链路上传输或存储在计算机里的摄像机图像信 号等。 输入信号进行带限滤波和抽样后，进行A/D（Analog to Digital）变换将信号变换成数字比特流。根据奈奎斯特抽样定理，为保证信息不丢失，抽样频率至少必须是输入带限信号最高频率的2倍。 DSP芯片的输入是A/D变换后得到的以抽样形式表示的数字信号，它对输入的数字信号进行某种形式的处理，如进行一系列的乘累加操作（MAC）。数字处理是DSP的关键，这与其他系统（如电话交换系统）有很大的不同，因为在交换系统中，处理器进行路由选择，它并不对输入数据进行修改。因此虽然两者都是实时系统，但两者的实时约束条件却差异很大。最后，经过处理后的数字样值再经D/A（Digital to Analog）变换转换为模拟样值，之后再进行内插和平滑滤波就可得到连续的模拟波形。 上面的DSP系统模型是一个典型模型，并非所有的DSP系统都必须具有模型中的所有部件。例如语音识别系统在输出端并不是连续的波形，而是识别结果，如数字、文字等；有些输入信号本身就是数字信号（如 CD：Compact Disk），因此就不必进行模数变换了。
DSP技术综述 班级：7 学号： 姓名：
【摘要】数字信号处理（DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。它是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。本文概述了数字信号处理技术的发展过程，分析了DSP处理器在多个领域应用状况，介绍了DSP的最新发展，对数字信号处理技术的发展前景进行了展望。 【Abstract】:Digital signal processing (DSP) is the one who is widely used in many disciplines involved in many areas of emerging disciplines. It is a through the use of mathematical skills execution conversion or extract information, to deal with real signal method, these signals by digital sequence said.This paper outlines the development of digital signal processing technology, processes, analyzes the DSP processor, application status in many areas, introduced the latest developments in DSP, digital signal processing technology for the future development prospects. 【关键词】数字信号处理；DSP平台；DSP发展趋势【Key words】Signal digital signal processing ; DSP platform ; the development trend of DSP
DSP概述 1.1 引言 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字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。 数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。 数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把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系列新兴学科的理论基础。 数字信号处理的实现方法一般有以下几种： (1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现； (2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现； (3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等； (4) 用通用的可编程DSP芯片实现。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法； (5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用
第一章数字信号处理概述简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（）答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理 理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字
长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混迭效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
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
数字信号处理实验2 ——离散系统频率响应和零极点分布姓名：李倩 学号：13081403 班级：通信四班 指导教师：周争
一．实验原理 离散时间系统的常系数线性差分方程： ∑ak*y(n-k)=∑br*x(n-r) 求一个系统的频率响应: H(e^jw)=(∑br*e^(-jwr))/( ∑ak*e^(-jwk)) 其中的r和k都是从零开始的。H(e^jw)是以2pi为周期的连续周期复函数，将其表示成模和相位的形式： H(e^jw)=|H(e^jw)|*e^(jarg[H(e^jw)]) 其中|H(e^jw)|叫做振幅响应（幅度响应），频率响应的相位arg[H(e^jw)]叫做系统的相位响应。 将常系数线性差分方程的等式两边求FT,可以得到系统的频率响应与输入输出的频域关系式： H(e^jw)=Y(e^jw)/X(e^jw) 将上式中的e^jw用z代替，即可得系统的系统函数： H(z)=Y(z)/X(z) H(z)=∑h(n)*z^(-n)（n的取值从负无穷到正无穷） H(z)=( ∑br*z^(-r))/( ∑ak*z^(-k)) 将上式的分子、分母分别作因式分解，可得到LTI系统的零极点增益表达式为： H(z)=g∏(1-zr*z^(-1))/∏(1-pk*z^(-1)) 其中g为系统的增益因子，pk(k=1,2,3,…,N)为系统的极点，zr(r=1,2,3,…,M)为系统的零点。通过系统的零极点增益表达式，可
以判断一个系统的稳定性，对于一个因果的离散时间系统，若所有的极点都在单位圆内，则系统是稳定的。 二．实验内容 一个LTI离散时间系统的输入输出差分方程为 y(n)- 三．程序与运行结果 (1)编程求上述两个系统的输出，并分别画出系统的输入和输出波形 程序：
DSP技术应用现状以及发展趋势 一、数字信号处理结构。 实时数字信号处理系统：采集系统+DSP芯片 非实时系统：pc机上进行处理系统的模拟与仿真或仿真库+DSP芯片。 1 DSP、MCU、MPU的关系 微控制器MCU通俗的称呼是单片机，它与微处理器MPU是微机技术的两大分支。MPU的发展动力是人类对无止境的海量数值运算的需求，速度越来越快。MCU的发展是为了满足被控制对象的要求，向高可靠性、低功耗、低成本发展。一般MCU的引脚数在60以下，MCU以8位机为主、32位机为辅。有趋势提高MCU的运算功能，将DSP集成到MCU中，比如32位的MC68356集成了Motorola的DSP56002。 微控制器MCU一直存在两种基本结构：哈佛(Harvard)结构和冯诺依曼 (von Meumann)结构，还可进一步讲是对应成复杂指令集计算机CISC和精简指令计算机RISC。冯诺伊曼结构具有单一总线PRAM或DRAM都映射到同一地址空间，总线宽度与CPU类型匹配。哈佛结构具有独立的程序总线和数据总线，CISC的指令一般是微码miccode，每条指令由CPU解码为许多基本指令，基于CISC的微控制器一般很复杂，都采用冯诺伊曼结构，所需要的程序存储器比RISC产品少。微码在CPU产生而限制了CISC器件的带宽，其指令集也比RISC器件大。 68000的MPU是准32位的MPU，内部32位，外部总线是16位。苹果机就是用68000系列，它的运行分成系统态和用户态，其设计是面向分时多任务或实时操作系统的，68000的总线后来变成VME总线标准。到68020就是全32位了。 1991年IEEE1149.1即JTAG的公布满足了IC制造商的措施需求，也给ASIC、MCU、MPU、DSP、PLD、FPGA等的用户带来方便。一般十万门以上的IC都有JTAG接口，1993年IEEE1149.5对JTAG作了修正(5线接口)。IC的测试分成晶片级、IC封装级、电路板与系统极，JTAG完成了前两者的测试。适于68000系列的32位机的开发工具ICD32是一段扁平电缆，一端接IC的JTAG的5线接口，一端通过25芯头(里面有GAL)接PC机并口。传统上，微控制器MCU与微处理器MPU是两大分支，而DSP是MCU的一种特殊变形。但是从实质讲，MPU多半是CISC，除了DSP之外的MCU也是CISC。而DSP是RISC。所以比较时更适合DSP与MPU相比，MPU适宜于相同管理这样的应用
为自己所爱盖楼。 关于数字信号处理在物联网领域应用的文献综述 专业：物联1303 姓名：李红莉 学号：20136025
伴随着计算机技术的发展,计算机数字时代已经成为主流,而数字信号处理技术[1]则是数字时代的主力军,是不可或缺的技术。所以关于数字信号处理的技术发展[2]也一直受到人们的关注,数字信号的应用领域十分广阔,有通信领域,图像图形技术领域,仪表仪器领域,PC 领域等等,还有未来不断挖掘的新应用领域,无疑会将数字信号处理技术推到高峰。此外,数字信号处理[3]的计算发展也一直掌握着处理器DSP的结构演变与发展。而物联网[4]是新一代信息技术的重要组成部分，近几年来，物联网技术受到人们的广泛关注。 其中物联网技术在医疗保健领域[5]的应用越来越受关注。依托医疗行业巨大的市场机遇，物联网有望成为远程医疗行业又一个重要前沿。物联网能够使医疗设备在移动性、连续性、实时性方面做到更好，以满足远程医疗门诊管理解决方案。可以用于及时监测相关诊断信息。通过无线网的普及，提高效率、节省医院人手和提高医疗服务质量。 数字信号处理在物联网中的一大重要应用是心电信号处理[6]。心电信号处理需要数字滤波器即FIR滤波器和IIR滤波器。在数字信号处理中，为了不产生相位失真，通常要求滤波具有零相位。实现零相位数字滤波可以采用FRR或RRF方法。而心电图信号取自安置在心脏部位的电极，其幅度非常微弱，极易受到外界干扰，从而降低了判断的准确性。其中最显著的就是电源干扰，数字信号处理中的自适应滤
波可实现消除心电图的电源干扰[7]。消除干扰后将病人的原始信号经过数字信号处理中的滤波后在心电图中显示出来反应病人的身体状况是否正常。 参考文献 [1]孙金林.数字信号处理技术的发展与思考[J].赤峰学院学报,2011,5. [2]李方慧.数字信号处理技术的新进展[M].北京理工大学出版社,2010:8. [3]周军晓, 崔莹超. 论数字信号处理技术应用领域[J]. 消费电子, 2013, 第12期:19-19. [4]戴威. 浅谈物联网技术及应用领域[J]. 华章, 2010, 27期. [5]王羽，徐渊洪，杨红，等．物联网技术在患者健康管理中的应用框架［J］．中国医院，2010，14（8）：2-4． [6]朱洪俊. 心电信号零相位数字滤波[J]. 北京生物医学工程, 2003, 04期:260-262. [7]王建君, 陈日新, 王东. 数字信号处理在医学上的应用--心电图的抗干扰测量[J]. 计算技术与自动化, 2000, 第2期:45-47.
. 课程标准 课程名称：数字信号处理 课程代码：05038 适用专业：通信技术 学时：72 学分：4.5 制订人： 审核：
《数字信号处理》学习领域（课程）标准 一、学习领域（课程）综述 （一）学习领域定位 “数字信号处理”学习领域由岗位群的“通信电力机务员岗位”行动领域转化而来，是构成通信技术专业框架教学计划的专业学习领域之一，其定位见表一： 表一学习领域定位 （二）设计思路 本学习领域注重培养分析问题、解决问题的能力、强化学生动手实践能力，遵循学生认知规律，紧密结合通信技术专业的发展需要，为将来从事通信技术产品的设计、检测奠定坚实的基础。将本课程的教学活动分析设计成若干项目或工作情景，以项目为单位组织教学、并以典型设备为载体，通过具体案例，按数字信号项目实施的顺序逐步展开，让学生在掌握技能的同时，引出相关专业理论知识，使学生在技术训练过程中加深对专业知识、技能的理解和应用、培养学生的综合职业能力，满足学生职业生涯发展的需要。 本课程在内容组织形式上强调了学生的主体性学习，在每个项目实施前，先提出学习目标，再进行任务分析，学生针对项目的各项任务进行相关知识的学习，并通过多种实践活动实施项目以实现学习目标。最后根据多元化的评分标准进行自我评价。 （三）学习领域（课程）目标 1. 方法能力目标： ●能根据项目任务或工作，制订项目完成工作计划； ●学会自我学习、收集和检索信息、查阅技术资料； ●在数字信号处理过程中会选择各种仪器仪表；
●学会学习和工作的方法，勤于思考、做事认真的良好作风； ●培养学生一丝不苟、刻苦钻研的职业道德； ●学会在产品制作过程中进行技术指导、质量管理和成本核算方法。 2. 社会能力目标： ●建立团结协作的精神，能与人沟通和合作完成工作任务； ●养成勇于创新、敬业乐业的工作作风； ●形成清晰的逻辑思维意识，正确辨别事物的真假； ●了解通信技术应用的发展前景，拓宽产品开发的思路； ●掌握产品生产工艺要求，培养工作的质量意识、安全意识； ●具有较强的社会责任感，为祖国发展强大贡献力量的责任意识； ●积累丰富的工作经验。 3. 专业（职业）能力目标： ●具备设计IIR数字滤波器的基本能力； ●具备设计FIR数字滤波器的基本能力； ●能够对基本的信号进行基本的运算； ●能够将模拟滤波器转化为数字滤波器 二、学习领域（课程）描述 学习领域描述包括学习领域名称、学期、参考学时、学习任务和学习领域目标等，见表二： 表二学习领域的描述
第 2 章TMS320C6000 DSP 芯片概述 本章介绍了TI公司是DSP芯片和DSP芯片的命名规则，并着重介绍了TMS320DM642的器件特性及总体原理框图。本章的知识要点为理解TMS320DM6 4的原理框图构成，本章 建议安排 2 个课时进行学习。 2.1 DSP 芯片概述 随着信息技术的高速发展，数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）的应用 范围越来越广，普及率越来越高。DSP的应用领域主要包括：图形图像领域（如图形变换、 图像压缩、图像传输、图像增强、图像识别等）、自动化控制领域（如导航和定位、振动分析、磁盘驱动、激光打印、机器人控制等）、消费电力领域（如智能玩具、扫描仪、机顶盒、VCD/DVD 可视电话、传真机等）、电子通信领域（如蜂窝电话、IP电话、无线调制解调器、数字语音嵌入等）、语音处理领域（如语音综合、语音增强、语音识别、语音编码等）、工 业应用领域（如数字控制、机器人技术、在线监控等）、仪器仪表领域（如数字滤波器、函数发生器、瞬时分析仪、频谱分析仪、数据采集仪器等）、医疗器械领域（如诊断设备、助听器、病情监控器、心电图设备、超声设备等）、军事领域（如导弹制导、导航、雷达、保密通信等）。因此，DSP 在当今电子通信类产品中起到了不可或缺的作用。 2.1.1 主要类型 DSP 芯片主要分为以下两大类： （1）专用DSP芯片。这类芯片被设计和加工成独立的电路模块，只能完成功能单一的任 务，它们的使用场合比较特殊，通常应用于高速信号处理环境中，如执行FFT运算、数值 滤波运算、卷积运算等，专用DSP芯片通过硬件逻辑实现信号处理算法，而不是采用内部 编程的方法，这种机制保证了专用DSP芯片的执行效率、提高了其运算速度，专用DSP芯 片在应用中无须程序设计。只要根据其功能设计外围电路即可。 （2）通用可编程数字信号处理器（Programmable Digital Signal Processor）。这类芯片通过嵌入内部的程序来调用自身的硬件资源，使用起来更加灵活，应用领域也更加广泛。 狭义上讲DSP是一种“更高”级别的单片机，它有着和单片机类似的输入输出引脚、定时器、计数器、外设接口、数据地址总线等，两者在功能组织方面存在着很多类似之处。DSP 和单片机在应用领城中也有重叠的区域，比如二者均可以用在自动控制、信号处理和通信等领域，它们在这些领域中所起的作用．扮演的角色也类似。但是，从深层次上分析，DSP和单片机之间又存在本质上的不同，表现为以下几个方面。 硬件资源方面的不同之处 DSP具有较高的主频，DSP主频一般为几百兆赫，单片机的主频通常为几兆赫到几十兆赫，DSP主频远远高于单片机主频，DSP和单片机在主频上的差异决定了两者在处理数据 速度上的巨大差距。在硬件结构方面，DSP具有更多的数据总线和地址总线，并行处理数
DSP技术的最新发展及其应用现状(1 2008-05-26 09:29:50 作者:吕海英来源:中国自动化网数字信号处理(DSP是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。在通常的实时信号处理中,它具有可程控、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,这都是模拟系统所不及的。DSP的发展大致分为三个阶段: 在数字信号处理技术发展的初期(二十世纪50~60年代,人们只能在微处理器上完成数字信号的处理。直到70年代,有人才提出了DSP的理论和算法基础。一般认为,世界上第一个单片DSP 芯片应当是1978年AMI公司发布的S2811。1979年美国Intel 公司发布的商用可编程器件2920是DSP 芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980 年,日本NEC 公司推出的mP D7720是第一个具有硬件乘法器的商用DSP 芯片,从而被认为是第一块单片DSP器件。 随着大规模集成电路技术的发展,1982年美国德州仪器公司推出世界上第一代D SP芯片TMS32010及其系列产品,标志着实时数字信号处理领域的重大突破。TI公司之后不久相继推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28、第三代DSP 芯片TMS320C30/C31/C32。90年代DSP发展最快,TI公司相继推出第四代DSP芯片T MS320C40/C44、第五代DSP芯片 TMS320C5X/C54X、第二代DSP芯片的改进型TMS320C2XX、 集多片DSP芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X以及目前速度最快的第六代DSP芯片TMS320C62X/C67X等。 随着CMOS技术的进步与发展,日本的Hitachi 公司在1982年推出第一个基于CMOS工艺的浮点DSP芯片,1983年日本Fujitsu公司推出的MB8764,其指令周期为120ns,且具有双内部总线,从而使处理吞吐量发生了一个大的飞跃。而第一个高性能浮点DSP芯片应是AT&T公司于1984年推出的DSP32。
数字信号处理 一．数字信号处理的综述 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅里叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 二．数字信号处理的应用 广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。但很多人认为：数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。随着数字电路与系统技术以及计算机技术的发展，数字信号处理技术也相应地得到发展，其应用领域十分广泛。 ⑴数字滤波器的实用型式很多，大略可分为有限冲激响应型和无限冲激响应型两类，可用硬件和软件两种方式实现。在硬件实现方式中，它由加法器、乘法器等单元所组成，这与电阻器、电感器和电容器所构成的模拟滤波器完全不同。数字信号处理系统很容易用数字集成电路制成，显示出体积小、稳定性高、可程控等优点。数字滤波器也可以用软件实现。软件实现方法是借助于通用数字计算机按滤波器的设计算法编出程序进行数字滤波计算。 ⑵在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示，它在任何时刻的值是确定的；随机信号则不具有这样的特性，它在某一时刻的值是随机的。因此，随机信号处理只能根据随机过程理论，利用统计方法来进行分析和处理，如经常利用均值、均方值、方差、相关函数、功率谱密度函数等统计量来描述随机过程的特征或随机信号的特性。实际上，经常遇到的随机过程多是平稳随机过程而且是各态历经的，因而它的样本函数集平均可以根据某一个样本函数的时间平均来确定。平稳随机信号本身虽仍是不确定的，但它的相关函数却是确定的。在均值为零时,它的相关函数的傅里叶变换或Z变换恰恰可以表示为随机信号的功率谱密度函数，一般简称为功率谱。这一特性十分重要，这样就可以利用快速变换算法进行计算和处理。 在实际中观测到的数据是有限的。这就需要利用一些估计的方法，根据有限的实测数据估计出整个信号的功率谱。针对不同的要求，如减小谱分析的偏差，减小对噪声的灵敏程度，提高谱分辨率等。已提出许多不同的谱估计方法。在线性估计方法中，有周期图法，相关法和协方差法；在非线性估计方法中,有最大似然法,最大熵法，自回归滑动平均信号模型法等。谱分析和谱估计仍在研究和发展中。数字信号处理的应用领域十分广泛。就所获取信号的来源而言，有通信信号的处理，雷达信号的处理，遥感信号的处理，控制信号的处理，生物医学信号的处理，地球物理信号的处理，振动信号的处理等。若以所处理信号的特点来讲，又可分为语音信号处理，图像信号处理，一维信号处理和多维信号处理等。 ⑶数字信号处理系统，无论哪方面的应用，首先须经过信息的获取或数据的采集过程
数字信号处理综述 摘要:数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。本文主要是对数字信号处理技术的国内外发展现状、研究方向、数字信号处理的目的及其技术的进展情况、数字信号处理技术的不足之处进行一些总结与展望。 关键词: 数字信号处理、国内外现状、研究方向、进展情况、存在问题 0 引言 数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。其主要标志是两项重大进展，即快速傅里叶变换(FFT)算法的提出和数字滤波器设计方法的完善。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。 1 国内外现状： 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多的学科为理论基础的，它所涉及的范围及其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。一些新兴的学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把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系列新兴学科的理论基础。