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数字信号处理综述数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行采样、量化和运算等处理的技术领域。
它在现代通信、图像、音频、视频等领域中起着重要的作用。
本文将对数字信号处理的基本原理、应用领域和未来发展进行综述。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理基于离散时间信号，通过数学运算对信号进行处理。
其基本原理包括采样、量化和离散化等步骤。
1. 采样：将连续时间信号转换为离散时间信号，通过对连续时间信号进行等间隔采样，得到一系列的采样值。
2. 量化：将连续幅度信号转换为离散幅度信号。
量化是对连续幅度信号进行近似处理，将其离散化为一系列的离散值。
3. 离散化：将连续时间信号的采样值和离散幅度信号的量化值进行结合，形成离散时间、离散幅度的数字信号。
通过采样、量化和离散化等步骤，数字信号处理能够对原始信号进行数字化表示和处理。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 通信领域：数字信号处理在通信中起着重要作用。
它能够提高信号的抗干扰性能、降低信号传输误码率，并且能够实现信号压缩和编解码等功能。
2. 音频与视频处理：数字信号处理在音频与视频处理中具有重要应用。
它可以实现音频的降噪、音频编码和解码、语音识别等功能。
在视频处理中，数字信号处理可以实现视频压缩、图像增强和视频流分析等功能。
3. 生物医学工程：数字信号处理在生物医学工程中的应用越来越广泛。
它可以实现医学图像的增强和分析、生物信号的滤波和特征提取等功能，为医学诊断和治疗提供支持。
4. 雷达与成像技术：数字信号处理在雷达与成像技术中有重要的应用。
通过数字信号处理，可以实现雷达信号的滤波和目标检测、图像的恢复和重建等功能。
5. 控制系统：数字信号处理在控制系统中起着重要作用。
它可以实现控制信号的滤波、系统的辨识和控制算法的优化等功能。
三、数字信号处理的未来发展随着科技的进步和应用需求的不断增加，数字信号处理在未来有着广阔的发展空间。
《数字信号处理》题目：数字信号处理过去、现在和未来学号：1201120261姓名：卓震数字信号处理过去、现在和未来摘要：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。
数字信号处理技术发展迅速、应用范围日益扩广诸因素之一就是数字信号处理器的出现。
本综述阐述了数字信号处理的发展历史、研究的热点问题和未解决的问题等。
关键词：数字信号、DSP、数字信号处理器●1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。
数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通过信号处理器设备，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。
● 2 数字信号处理的简介● 2.1 介绍数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。
数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的两个子集。
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，这通常通过数模转换器实现。
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机（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立叶变换(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立叶变换(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。
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一、DSP技术的发展历程DSP的发展大致分为三个阶段：1.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。
DSP原理与应用论文信息科学与工程学院电子信息工程姓名：学号：DSP 的发展及应用一、DSP 数字信号处理器的发展步入21世纪之后,社会进入数字化的时代,而数字信号处理器( digital signal processor)正是这场数字化革命的核心。
从20世纪60年代数字信号处理理论的崛起, 到20世纪80年代世界上第一个单片可编程DSP 芯片产生以来, 数字信号处理器的发展迅猛异常。
数字信号处理是利用专用或通用数字信号处理芯片,通过数字计算的方法对信号进行处理。
与模拟信号处理相比, 数字信号处理具有精确,灵活,抗干扰能力强,可靠性好和易于大规模集成等特点。
DSP 系统以数字信号处理为基础,与模拟信号处理系统相比,其优点:a. 接口简单、方便。
由于数字信号的电气特性简单,不同的DSP系统相互连接时,在硬件接口上容易实现；b. 精度高,稳定性好。
数字信号处理仅受量化误差和有限字长的影响,处理过程不引入其他噪声,因此有较高的信噪比。
另外模拟系统的性能受元器件参数性能影响较大,而数字系统基本不变,因此数字系统更便于测试、调试及批量生产;c. 编程方便,容易实现复杂的算法。
在DSP系统中,DSP芯片提供了一个高速计算平台,系统功能依赖于软件编程实现。
当其与现代信号处理理论和计算数学相结合时,可以实现复杂的信号处理功能;d. 集成方便。
现代DSP芯片都是将DSP芯核及其外围电路综合集成在单一芯片上。
这种结构便于设计便携式高集成度的数字产品。
现代DSP芯片作为可编程超大规模集成(VLSI) 器件,通过可下载的软件或固件来实现数字信号处理功能。
DSP芯片除具有普通微处理器的高速运算和控制功能外,还针对高数据传输速率,数值运算密集的实时数字信号处理,在处理器结构,指令系统,和指令流程设计上做了较大改动。
其结构特点有: 1. DSP 芯片普遍采用改进的哈佛结构,即数据总线和程序总线相互分离,这使得处理指令和数据可以同时进行,提高了处理效率；2 DSP 芯片大多采用流水线技术,即每条指令的执行划分为取指,译码,取数等若干步骤,由片内多个功能单元分别完成。
浅谈DSP技术的应用摘要：本文简要介绍了什么是DSP技术以及DSP技术的主要优缺点；详细介绍了DSP技术在当前信号处理、通信、语音处理、图像处理、军事、仪器仪表、自动控制、医疗、家用电器等领域的主要应用及其发展趋势。
关键字：DSP 优缺点应用趋势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。
DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术，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；而DSP数字信号处理器(Digital Signal Processor)是指一种对数字信号进行大量处理的微处理器，它具有强大的数据处理能力和较高的运行速度，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品，而后者以前者的理论为基础。
2 DSP的主要优缺点DSP的优点包括以下几个部分：1)对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部因素影响小；2)容易实现集成；3)可以分时复用，共享处理器；4)方便调整处理器的系数实现自适应滤波；5)可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等；6)可用于频率非常低的信号；7)DSP可以工作在省电状态，节省能源。
DSP的缺点包括以下几个部分：1)需要模数转换；2)受采样频率的限制，处理频率范围有限；3)数字系统由耗电的有源器件构成，没有无源设备可靠。
虽然DSP目前还有一些缺点，但是它的优点远远超过其缺点，我相信随着科学技术的发展，DSP将会不断完善和壮大。
3 DSP的应用自从DSP芯片诞生以来，DSP芯片得到了飞速的发展。
DSP应用前景_综述论文目录`摘要 (2)关键词 (2)前言 (2)1 DSP的发展历程 (3)2 DSP技术在数字化移动的应用 (3)3数据调制解调器 (4)4在虚拟现实领域的作用 (4)5在自动导航当中的应用 (5)6 DSP技术发展的未来 (5)7小结 (5)8参考文献 (6)9致 (6)DSP应用前景_综述论文摘要:数字信号处理简称为DSP，在当代科学技术的高速发展下，特别是计算机科学的应用与发展取得了很大的进步，并且在大规模电路和大量软件开发的推动下，计算机科学在当今许多的领域起到了不可替代的作用，其中受到快速傅里叶变换算法的推动，DSP技术迅速发展，并且在许多领域有着其不替代的价值，本文主要介绍DSP的发展历程，应用领域，未来展望。
关键词:发展；DSP技术；发展；领域；优点；展望。
前言:21世纪是属于计算机科学的实际，我们生活中已经离不开计算机科学，其中DSP作为计算机科学推动下，另外新兴发展的一门科学DSP也慢慢扮演着更加接近于应用的一门科学技术。
数字信号处理在当今的信号数字化传播中必然起到不可替代的作用。
特别是对于快速傅里叶变换技术的应用使得DSP技术更加成熟，应用更加方便。
在大学xx教授的讲堂中初步接触到DSP技术，其讲述了DSP技术的强大，使作者产生了很大的兴趣去阅读DSP技术的发展与应用，本文主要是探究并且简单谈一下DSP技术，其中不乏一些不少不妥之处，希望广大读者批评指正。
1 DSP技术的发展历程DSP即为数字信号处理（DSP，Digital Signal Processing），是利用计算机技术或者通用（专用）的信号处理设备，采用数值计算的方法对信号进行处理的一门学科，包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等加工处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
直到70年代才提出DSP的理论与算法的基础，80年代开始进行实际的DSP应用的探索，并于90年代迎来辉煌的发展。
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。
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技术综述班级：0308408 学号：030840815 姓名：DSP技术综述作者：学号：030840815摘要：随着DSP技术的迅速发展，DSP芯片的速度，性价比不断提高，并被广泛应用于控制，通信，图像处理等各个领域。
本文简要介绍了DSP的发展历史，DSP的现状，TI DSP平台和应用以及DSP芯片的未来发展趋势。
关键词：DSP，发展历史，现状，未来趋势Abstract: with the rapid development of DSP technology, digital signal processor(DSP) speed, price continues to improve, and widely used in control,communications, image processing, etc. This paper briefly introduces thedevelopment history of DSP, the present situation of DSP,TI DSP platform andapplication and DSP chip's future development tendency.正文：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且得到快速发展，在过去的二十年里，数字信号处理已经在通讯等领域得到了极为广泛的应用。
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，以得到人们需要的信号形式。
一.DSP的发展历史：DSP产业在约40年的历程中经历了三个阶段：第一阶段，DSP意味着数字信号处理，并作为一个新的理论体系广为流行。
随着这个时代的成熟，DSP进入了发展的第二阶段，在这个阶段，DSP代表数字信号处理器，这些DSP器件使我们生活的许多方面都发生了巨大的变化。
题目:数字信号处理（DSP）技术综述作者:李欢摘要:数字信号处理（DSP）相对于模拟信号处理有很大的优越性，表现在精度高、灵活性大、可靠性好、易于大规模集成等方面。
DSP技术已成为目前电子工业领域发展最迅速的技术，在各行各业的应用越来越广泛，在我国的市场全景也越来越广阔，了解和学习DSP技术知识也越来越重要。
本文简要介绍了DSP的发展历史、DSP的特点、DSP技术的应用领域和其在我国的市场前景情况。
关键字:数字信号处理DSP芯片正文:数字信号处理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且得到迅速的发展，在过去的二十多年里，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，以得到符合人们需求的信号形式。
数字信号处理是围绕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有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。
数字信号处理以众多学科理论为基础，它涉及的范围也是极其广泛。
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.在通用的计算机上用软件（如C语言、Fortran）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.在通用的单片机（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。
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，DSP
1 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。
与一般的处理器相比，DSP芯片具有明显的优势。
下面介绍它的几个突出的特点。
（1)运算速度快。
DSP的总线采用哈佛结构,即独立的程序总线和数据总线,流水线处理技术,使运算速度特别快,甚至比有些PC机的CPU还要快。
而且DSP在处理乘加运算时比其它处理器都要快得多。
（2)接口方便。
DSP系统与其它以现代数字技术为基础的系统或设备都相互兼容,这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易得多。
具有并行I/O,异步串口,同步串口等
I/O接口;有些DSP芯片内有双十位的A/D接口,例如TMS320F240;有通用定时器、多路PWM、看门狗定时器和实时中断定时器等事件处理接口;还具有仿真接口等。
（3)编程方便。
DSP系统中的可编程DSP芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级。
（4)稳定性好。
DSP系统以数字处理为基础,受环境温度以及噪声的影响较小,可靠性高。
（5)精度高。
定点DSP芯片字长16位,CALU(中央算术逻辑单元)和累加器32位。
浮点DSP芯片字长32位,累加器40位。
3 DSP的发展历程
从DSP芯片诞生到现今，DSP的发展经历了三个阶段：
（1）第一阶段，DSP的雏形阶段（1980年前后）。
在DSP出现之前数字信号处理只能依靠微处理器来完成。
但由于微处理器较低的处理速度不快，根本就无法满足越来越大的信息量的高速实时要求。
因此应用更快更高效的信号处理方式成了日渐迫切的社会需求。
1965年库利（Cooley）和图基发表了快速傅里叶变换FFT，极大的降低了傅里叶变换的计算量，从而为数字信号的实时处理奠定了算法的基础。
但那时的DSP仅仅停留在教科书上，即使是研制出来的DSP系统也是由分立元件组成的，其应用领域仅局限于军事、航空航天部门。
1978年AMI公司生产出第一片DSP芯片S2811。
1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片。
运算速度大约为单指令周期200-250ns，其应用领域仅局限于军事、航空航天部门。
（2）第二阶段，DSP的成熟阶段（1990年前后）。
这一时期，许多国际上著名集成电路厂家都相继推出了自己的DSP产品。
如： TI公司的TMS320C20、30、40、50系列，Motorola公司的DSP5600、9600系列，AT&T公司的DSP32 。
这一时期的DSP器件在硬件结构上更适于数字信号处理的要求，能进行硬件乘法、硬件FFT变换和单指令滤波处理，其单指令周期为80~100ns。
伴随着运算速度的进一步提高，其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域。
（3）第三阶段，DSP的完善阶段（2000年以后）。
这一时期，各DSP制造商不仅使信号处理能力更加完善，而且使系统开发更加方便、程序编辑调试更加灵活、功耗进一步降低、成本不断下降。
尤其是各种外设集成到片上，大大提高了数字信号处理能力。
这一时期DSP芯片运算速度可以达到单指令周期为10ns左右，使用方便灵活，使DSP不止在通信、计算机领域得到广泛应用，而且逐渐渗透到了人们日常消费领域。
4 DSP的应用
随着技术发展，DSP以经在许多领域得到广泛应用。
以下将简单介绍几个方面。
(1)DSP在多媒体通信中的应用
多媒体包括文字、语言、图像、图形和数据等媒体。
多媒体信息中绝大部分是视频数据和音频数据，而数字化的音、视频数据的数据量是非常庞大的，只有采用先进的压缩编码算
法对其进行压缩，节省储存空间，提高通信线路的传输效率，才能使高速的多媒体通信系统成为可能。
多媒体通信要求多媒体网络终端应能快速处理信息，并具有较强的交互性。
因此，DSP在语音编码、图像压缩与还原的语音通信中得到了成功的应用。
如今的DSP基本能实时实现大部分已形成国际标准的语音编解码算法与协议。
移动通信中的语音压缩和调制解调器也大量采用DSP。
现代DSP完全有能力实现中、低速的移频键控、相移键控的调制与解调以及正交调幅调制与解调等。
（2）DSP技术在电力系统模拟量采集和测量中的应用
计算机进入电力系统调度后，引入了EMS/DMS/SCADA的概念，而电力系统数据采集和测量是SCADA的基础部分。
传统的模拟量的采集和获得，通过变送器将一次PT和CT的电气量变为直流量，在进行A/D转换送给计算机。
应用了交流采用技术以后，经过二次PT、CT的变换后，直接对每周波的多点采样值采用DSP处理算法进行计算，得到电压和电流的有效值和相角，免去了变送器环节。
这不仅使得分布布置的分布式RTU很快地发展起来，而且还为变电站自动化提供了功能综合优化的手段。
（3）仪器仪表领域的应用
DSP已经涉足测量仪表和测试仪器行业,而且大有取代高档单片机的趋势。
使用DSP开发测量仪表和测试仪器可将产品提升到一个崭新的水平。
新款DSP丰富的片内资源可以大大简化仪器仪表的硬件电路,实现仪器仪表的SOC(System On Chip,即片上系统)设计。
仪器仪表的测量精度和速度是两项重要的指标,而使用DSP芯片开发产品可使这两项指标大大提高。
以TMS320F2810为例,其高效的32位CPU内核、优异的12位A/D转换器、丰富的片内存储器以及灵活的指令系统为人们开发快速、高精度仪器搭建了广阔的平台。
（4）消费类电子产品中的应用
DSP是消费类电子产品中的关键器件。
由于DSP的广泛应用,数字音响设备的更新换代周期变得如此短暂。
用于图像处理的DSP,目前已形成一个品种不少的产品群。
一种是JPEG 标准的静态图像数据处理的DSP;另一种是用于动态图像数据处理的DSP。
(5)DSP在软件无线电的应用
软件无线电是一种新的无线通信技术，是基于同一硬件平台上、安装不同的软件来灵活实现多通信功能多频段的无线电台，他可进一步扩展至有线领域。
随着DSP技术的发展和应用的成熟，特别是低功耗DSP芯片的出现，使软件无线电的应用研究成为热点。
软件无线电具有系统结构通用、功能实现软件化和互操作性好等一系列优点。
其体系结构有电源、天线、多带射频转换器和A/D/A变换器与DSP组成。
信号的数字化是实现软件无线电的先决条
件。
关键步骤是以可编程能力强的DSP来代替专用的数字电路，使系统硬件结构与功能相对独立。
这样就可基于一个相对通用的硬件平台，通过软件实现不同的通信功能，并可对工作频率、系统频宽、调制方式和新品编码等进行编程控制，系统的灵活性大大加强了。
