DSP图像处理无线传输硕士论文(精)

硕图像的灰度分布之后，再进行运算，计算出各灰度分布点数并按通过公式计算出的比例形成统计结果和增强方案，在下一帧图像中应用。

图４－２均衡化处理图及其直方图在图４．１中，图像明显整体偏亮，颜色深度不够，而且从直方图可以看出颜色较为集中。

处理后的图像（图４－２）对比度增加，看起来比较柔和，而且不同灰度的图像块显得更加清晰，直方图分布也更为均匀。

算法处理单幅图像执行消耗时问：图４．３均衡化执行时间图４－３中得到的是时钟，由ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ函数得到ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ＝７５０００，通过ａｂｓＴｕｎｅ－－ＣＬＫ＿ｇｅｔｈｔｉｍｅ０／ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ０公式计算得到绝对时间为Ｏ．１０４ｍｓ，同样的算法在ＰＣ（Ｐ４１．６ＧＨｚ，３８６ＭＢ内存）上执行同样７２０ｘ５７６ｐｉｘｅｌ图像耗时３０ｍｓ，在ＤＭ６４２上算法执行速度优势非常明显。

（ｃ）５ｘ５滤渡（ｄ）ｌｌｘｌｌ罐渡图４．５中值滤波在实验中，原图通过调用一次ＭｅｄｉａｎＦｉｌｔｅｒ函数做一次３×３窗口的中值滤波，图像中点区域稍减少，线条变细。

做５ｘ５窗口的中值滤波后图像更模糊，但还不够明显，做１１×１１滤波后，结果图中点区域已基本消失，线条非常细。

可见中值滤波主要消除的是点、尖、线一类像素区域，不适合要求保留图像细节的噪声消除。

算法处理单幅图像执行消耗时间如图４－６，绝对时间为１．３５５ｍｓ，同样在ＰＣ上运行时间为４１１ｍｓ。

图４－６程序执行时间４．３边缘检测【７ｌ［９１Ｉｌｏｌ利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人观察和识别的图像；二圈圈图４．８Ｓｏｂｅｌ边缘算子图禾９（ａ）是系统ＣＣＤ获得的视频信号的～帧原始图像，做Ｓｏｂｃｌ算予边缘检测后效果图为图４．９（ｂ）。

（ａ）原始图像（ｂ）边缘检测图图４．９Ｓｏｂｃｌ边缘检测效果图中在边缘灰度变化较大的地方可以得到清晰的边缘线条，大的字体均能得到清晰的边缘。

DSP技术在现代移动通信领域的应用XXX(XXX大学 xxx学院,xxxxxxxxx摘要:随着计算机和信息技术的不断进步,DSP技术的快速发展在高速数据传输处理等领域有着广泛地应用。

可视化的无线通信技术能够给用户带来更多的信息和更直观的通信体验,无线通信的发展趋势更多呈现出的可视化通信和视频通信,数字信号处理技术作为当代数字通信的核心技术,其高效快速的数据处理运算能力必将推动了现代移动通信技术的飞速发展。

关键字:DSP技术;图像处理;移动通信技术前言:现代大规模集成电路技术和计算机技术的快速发展,设计手段的不断更新,DSP的应用领城特别是在通信领域的应用不断扩大。

现代通信技术正朝着数字化、综合化、智能化、宽带化和个人化方向发展,现代通信技术也越来越体现出综合性,与电子、计算机、信号处理、智能处理和控制等相关学科的联系越来越紧密,DSP强大的处理功能必将在通信系统中发挥关键的作用,并对现代通信业产生深远的影响。

1 DSP技术应用及发展趋势1.1 DSP技术应用简述DSP是一门涉及许多学科应用于许多领域的新兴学科。

DSP通过数学技巧来执行转换或提取信息,用数字序列来表示信号,进而实现处理现实信号的方法。

近些年随着计算机和信息技术的快速发展,DSP技术应运而生,由原本的理论体系到产品应用,DSP器件产品已经走进我们的生活并带来巨大的影响,并随着技术的提高,成本的降低,使得其在语音处理,海量储存,汽车电子,数据通信等方面得到广泛的应用。

且在民用的医学、通信和多媒体信息等传统领域应用广泛外,还涉及到军事方面,如保密通信、雷达处理、声纳处理、全球定位、调频电台等;在自动控制领域,DSP用于控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等;在仪器仪表方面,DSP用于频谱分析,函数发生、数据采集、地震处理等。

DSP凭借其强大的功能,优良的特性应用于当今社会的许多方面,作为数字化技术的基石,它还将在将来充当更为重要的角色。

DSP原理及应用的结课论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理和分析的技术。

DSP技术在现代通信、音视频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。

本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的一些案例。

DSP的基本原理1.数字信号处理的基本概念–数字信号：离散时间的信号，在时间上进行离散分布。

–连续时间信号：在时间上具有连续分布的信号。

–采样定理：它保证了模拟信号的采样频率要大于模拟信号频谱的带宽，才能在数字域中完整重建原始模拟信号。

2.数字信号处理的基本过程–信号采样：将模拟信号在时间上进行采样，转换为离散时间信号。

–数字滤波：对离散时间信号进行滤波，去除不需要的频率成分。

–数字变换：对滤波后的信号进行变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等。

–数字重建：将变换后的数字信号进行反变换，恢复为模拟信号。

DSP在通信中的应用1.语音信号处理–信号压缩：对语音信号进行压缩，实现高效的传输和存储。

–语音增强：通过滤波和降噪技术，改善语音信号的质量。

2.图像处理–图像降噪：利用数字滤波技术去除图像中的噪声。

–图像增强：通过锐化滤波器和对比度增强算法，提高图像的清晰度和对比度。

3.无线通信–调制解调：将数字信息转换为适合传输的模拟信号，并在接收端进行解调。

–信道均衡：对信道中的失真进行补偿，提高信号质量。

DSP在音视频处理中的应用1.音频处理–声音合成：利用数字信号处理算法合成逼真的人声、乐器音色等。

–音频编码：将音频信号转换为数字数据流，实现高效的传输和存储。

2.视频处理–视频压缩：使用从模拟信号到数字信号的转换、DCT、运动补偿等技术，将视频信号压缩到较小的数据量。

–视频解码：将压缩后的视频信号进行解码，恢复为原始的视频图像。

结论DSP技术在现代通信、音视频处理等领域有着广泛的应用。

本文介绍了DSP的基本原理，以及在通信和音视频处理中的一些具体应用。

山东科技大学硕士学位论文基于DSP的数字信号网络传输系统的研究与实现姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：***20040501山东科技大学硕士学位论文摘要摘要目前许多领域，对语音和视频处理的实时性要求越来越高，这些语音和视频信号直接进行网络传输的话，其实时性很差，甚至很不可靠。

把这些音频和视频的数字信号经过优化处理之后，再进行网络传输的话，其实时性和可靠性能得到很大提高。

本硕士论文就是针对这个问题，对当今世界上最流行的ＤＳＰ芯片和ＤＳＰ技术进行了学习和研究，把它应用于对音频和视频信号处理之中，并研究设计了网络接口，把处理过的音频和视频信号在网络上进行传输。

本人通过对ＤＳＰ的学习和研究，了解到信号处理是信息科学的核心技术之一，数字信号处理则是其中重要的组成部分。

数字信号处理技术和计算机学科及微电子技术密不可分，因此可以说，数字信号处理是把经典的理论作为自己的理论基础，把现代计算机技术、微电子技术作为技术支撑的一门新兴学科。

同时，它又是许多新兴学科的理论基础，并与它们相互交叉，相辅相成，相互促进。

数字信号处理是利用计算机或专用的数字设备对信号进行分析、合成、变换、估计、辨识等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。

数字信号处理的理论发展到今天，迫切需要相应的设备将这些理论应用到工农业和人们的生活中去，尤其是现代数字信号理论的发展，模糊理论、神经元理论、小渡理论的发展，更加依赖高速的处理器，这些需求直接导致数字信号处理器的产生。

自从１９８２年美国德州仪器（ＴＩ）公司推出可编程ＤＳＰ处理器以来，ＤＳＰ的应用领域取得了不断的拓展。

无论是在计算机外设、通信、工业控制、航空航天、精密仪器，还是在家用电器、语音和图像处理等领域都有ＤＳＰ的身影。

本课题的硬件系统，采用我国国内应用广泛的美国ＴＩ公司的ＤＳＰ处理器（ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２），和Ａｌｔｅｒａ公司的ＭＡＸ７０００系列的可编程逻辑器件（ＣＰＬＤ），以及网络接口控制器ＲＴＬＳ００１９ＡＳ组成。

DSP技术引领数字生活摘要：随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。

市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。

关键字：DSP 技术，数字电视，3G ，数字生活。

DSP 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。

数字信号处理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。

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。

随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。

市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。

下面我来介绍一下DSP 芯片，DSP 芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。

根据数字信号处理的要求，DSP 芯片一般具有如下主要特点：1. 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；2. 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；3. 片内具有快速RAM ，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；4. 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；5.快速的中断处理和硬件I/O支持；6. 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；7. 可以并行执行多个操作；8. 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。

新近涌现的各种数字信号处理器的规格尺寸繁多，外形各式各样，令人难以胜数，其设计目标也是为了满足各种对性能要求高低不同的应用。

DSP应用综述摘要:数字信号处理（DSP）是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学和工程领域的新兴学科。

DSP技术已经在通信、网络、控制等诸多领域得到广泛的应用。

文中阐述了DSP 的基本原理,DSP的特点,DSP系统构成,DSP芯片的发展现状和趋势。

关键词：数字信号处理，DSP1 介绍随着计算机和信息技术的飞速发展，信息社会已经进入数字化时代，DSP技术已经成为数字化社会最重要的技术之一。

DSP可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，其实两者是不可分割的。

前者是理论和计算方法上的技术，后者是指实现这些技术的的通用或专用可编程微处理器芯片。

随着DSP芯片的快速发展，DSP这一英文缩写已被大家公认为数字信号处理器的代名词。

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。

数字信号处理包括两个方面的内容：1.1 算法的研究算法的研究是指如何以最小的运算量和存储空间来完成指定的任务。

如20世纪60年代出现的快速傅里叶变换，使数字信号处理技术发生了革命性的的变换。

到现今，数字信号处理的理论和方法得到快速发展，如：语音与图像的压缩编码、识别与鉴别，信号的调制与解调、加密和解密，信道的辨识和与均衡，智能天线，频谱分析等各种快速算法都成为研究的热点，并取得长足的进步，为各种实时处理的的应用提供了算法基础。

1.2 数字信号处理的实现数字信号处理的实现是用硬件、软件或软硬结合的方法来实现各种算法。

2 DSP的特点数字信号处理不同于普通的科学计算与分析，它强调运算的实时性。

除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制能力外,针对实时数字信号处理的特点,在处理器的结构、指令系统、指令流程上作了很大的改进,其主要特点如下：采用哈佛结构，采用多总线结构，采用流水线技术，配有专用的硬件乘法、累加器，具有特殊的DSP指令，快速的指令周期，硬件配置强，支持多处理器结构，省电管理和低功耗等。

浅谈dsp的技术论文(2)浅谈dsp的技术论文篇二DSP技术的发展及应用摘要：DSP技术在计算机、电子、通信等领域得到了广泛应用，将DSP技术的应用对很多行业都有重大的意义。

利用DSP技术构建一个具有高速、实时信号处理特点的通用实践平台，设置DSP应用软件，即可对实践平台功能加以控制、改变，使之完成需要的实践活动。

本文从DSP技术的发展及特点出发，详细阐述了DSP的应用思路、结构及功能。

关键词：DSP技术;发展;应用中图分类号： C35 文献标识码： A一、DSP概述DSP(Digital Signal Processing)是一种独特的微处理器，以数字信号来处理大量信息的器件。

DSP的工作原理是将接收到的模拟信号，转换为0或1的数字信号，进而对数字信号进行删除、强化、修改等操作，在其他系统芯片中把数字数据解译回实际环境格式或模拟数据。

它不仅具有可编程性，而且其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，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。

它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

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。

二、DSP的优势在计算机技术及现代科技的迅猛发展下，DSP(数字信号处理)技术已经成为一门涉及面十分广阔的技术学科。

随着集成化DSP技术的问世，DSP技术得到了极大的发展，同时也使DSP的应用领域更为广阔。

目前，DSP技术已经在计算机、电子、通信、仪器、军事、医学等领域得到了广泛应用。

基于DSP的信号处理系统，主要具有以下优势：(1)、丰富的外设DSP具有DMA(有一组或多组独立的DMA总线，与CPU的程序、数据总线并行工作，在不影响CPU工作的条件下，DMA速度已达800Mbyte/s以上)、串口、定时器等外设。

数字信号处理技术与发展前景缪家骏(徐州医学院,江苏徐州)内容摘要: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。

通过对互联网上资料的搜集和整理，以及由资深工程师多年的实践经验总结,得出了DSP技术的七大特点和五大趋势。

希望对读者在学习以及研究方面有些许启发。

关键词:数字信号处理,DSP技术,发展趋势Abstract:When it appeared in 1960s, Digital Signal Processing developed rapidly by the rapid development of computer and information technology . In the past 20 years , DSP has been largely used in the field like information communication. We founded that DSP has seven characteristics and five development directions through collecting information on the internet and asking DSP engineers. It might will be useful to the readers.Key words: DSP,embedded,electronic technology数字信号处理（DigitalSignalProcessing，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DSP技术图解的应用。

dsp论文标题：基于深度学习的数字信号处理技术研究综述摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其中的重要分支，在数字信号处理（DSP）领域也取得了显著的进展。

本文通过综述现有的相关研究文献，阐述了基于深度学习的数字信号处理技术在语音处理、图像处理和信号预测等方面的应用。

首先，介绍了深度学习的基本概念和基础知识，包括神经网络的结构和训练方法。

然后，探讨了在语音处理领域，深度学习在语音识别、语音合成和语音情感识别等方面的应用。

接着，讨论了在图像处理领域，深度学习在图像识别、图像分割和图像生成等方面的应用。

最后，介绍了深度学习在信号预测和波形识别等方面的应用，并对未来的研究方向进行了展望。

本文旨在为研究者提供一份关于基于深度学习的数字信号处理技术研究的综述，以促进该领域的发展。

1. 引言数字信号处理作为一种重要的信息处理技术，广泛应用于通信、音视频编解码、人工智能等领域。

近年来，深度学习作为人工智能技术的代表，取得了长足的进步，被应用于各类信号处理问题中。

2. 深度学习的基本原理2.1 神经网络结构2.2 深度学习的训练方法3. 基于深度学习的语音处理技术3.1 语音识别3.2 语音合成3.3 语音情感识别4. 基于深度学习的图像处理技术4.1 图像识别4.2 图像分割4.3 图像生成5. 基于深度学习的信号预测技术5.1 信号预测方法5.2 波形识别6. 发展方向与展望6.1 深度学习模型的优化6.2 更多领域的应用探索6.3 硬件加速与系统集成7. 结论本文综述了基于深度学习的数字信号处理技术的研究现状和应用领域。

深度学习在语音处理、图像处理和信号预测方面都取得了显著的成果，并具有广阔的发展前景。

未来，应继续深入研究深度学习模型的优化和应用探索，为数字信号处理技术的发展做出更大的贡献。

关键词：深度学习，数字信号处理，语音处理，图像处理，信号预测。

DSP技术引领数字生活摘要：随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。

市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。

关键字：DSP 技术，数字电视，3G ，数字生活。

DSP 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。

数字信号处理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。

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。

随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。

市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。

下面我来介绍一下DSP 芯片，DSP 芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。

根据数字信号处理的要求，DSP 芯片一般具有如下主要特点：1. 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；2. 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；3. 片内具有快速RAM ，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；4. 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；5.快速的中断处理和硬件I/O支持；6. 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；7. 可以并行执行多个操作；8. 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。

新近涌现的各种数字信号处理器的规格尺寸繁多，外形各式各样，令人难以胜数，其设计目标也是为了满足各种对性能要求高低不同的应用。