数字信号处理的基本原理及算法数字信号处理（DSP）是指对模拟信号进行数字化、处理、压缩及重构等一系列的处理过程。
它以数字方式处理信号，并在数字计算机上实现各种算法和数学模型。
数字信号处理在现代通信、音频、视频、雷达、医疗成像、自动控制、电力电子、金融等领域都有着广泛的应用。
数字信号的获取数字信号获取是指将模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换成离散的数字信号。
采样的方法有脉冲采样和自适应采样两种。
脉冲采样是指将连续的模拟信号按照一定的时间间隔进行采样，将其转换成离散的数字信号。
采样的频率决定了采样过程中每个样点之间的时间间隔，也就是采样周期。
采样周期与采样频率成反比例关系，采样频率越高，则采样周期越短，采样到的波形越精细，但也会增加数字信号处理的运算量。
采样定理告诉我们，只要采样频率大于原始信号最高频率的两倍，则可以通过数字处理重建出原始信号。
自适应采样是一种比较高级的采样方法，它通过自适应地调整采样频率和采样周期来抓住波形的特征。
比如声音信号中，人的听力范围一般在20Hz-20kHz之间，对于这种频率范围内的声音，可以采用高速的采样周期得到精细的波形图，而对于较低或较高的频率信号，则可以采用较长的采样周期，用较少的采样点完成分析。
数字信号处理算法数字信号处理算法包括滤波、傅里叶变换、小波变换、自适应滤波、自适应调节、频谱分析、时域分析、波形分析等。
滤波是对数字信号进行处理的一个基本算法，它主要是去除数字信号中的噪声和干扰。
根据滤波器的特性，滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
低通滤波器主要是去掉高频成分，高通滤波器主要是去掉低频成分，带通滤波器可以去掉高频和低频部分，只保留某个频率范围的成分，而带阻滤波器则可以去掉某个频率范围的成分。
傅里叶变换是将一个时间域函数变换到其对应的频率域函数的一种方法。
对于一个周期信号，可以通过傅里叶级数展开成多个正弦波的叠加形式。
对于非周期信号，可以通过傅里叶积分转换到频率域。
