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。
长期以来，信号处理技术—直用于转换或产生模拟或数字信号。
其中应用得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（digital signal processing，DSP）技术。
数字信号处理己经发展成为一项成熟的技术，并且在许多应用领域逐步代替了传统的模拟信号处理系统。
世界上三大DSP芯片生产商:1.德克萨斯仪器公司(TI) 2.模拟器件公司(ADI) 3.摩托罗拉公司(Motorola).这三家公司几乎垄断了通用DSP芯片市场。
数字信号处理的书籍很多，其中以麻省理工学院奥本海姆编著的《Discrete Time Signal Processing》最为经典，有中译本《离散时间信号处理》由西安交通大学出版。
现在是第二版。
2 研究方向：
20世纪60年代以来，随着信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到了迅速的发展。
在过去的二十多年时间里，数字信号处理技术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，以得到符合人们所需要的信号形式。
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子集。
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。
2.1数字信号处理的目的
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。
数字信号处理的研究方向应该更加广泛、更加深入．特别是对于谱分析的本质研究，对于非平稳和非高斯随机信号的研究，对于多维信号处理的研究等，都具有广阔前景。
2.2 主要任务：
信号分析：测量信号的性质
频谱分析Spectrum(frequency/phase) analysis
检测、鉴别、识别
信号滤波：
取除噪声
信号频率分解
3 进展情况：
数字信号处理技术发展很快、应用很广、成果很多。
多数科学和工程中遇到的是模拟信号。
以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。
模拟信号处理缺点：难以做到高精度，受环境影响较大，可靠性差，且不灵活等。
数字系统的优点：体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理。
随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟信号处理。
3.1 数字信号处理系统的优点：
与连续时间系统相比，离散系统的主要优点如下：
3.1.1精度高
离散系统的精度尚，更确切地说是精度可控制。
因为精度取决于系统的字长，字长越长，精度越高：根据实际情况适当改变字长，可以获得所要求的精度。
3.1.2 灵活
数字处理系统的性能主要由乘法器的各系数次定。
只要改变乘法器的系数，系统的性能就改变了，对一些自适应系统尤为合适
3．1.3稳定性及可靠性好
离散系统的基本运算是加、乘法，采用的是二进制所以工作稳定，受环境影响小．抗干扰能力强，旦数据可以存储：
3.1.4 数字系统的集成化成度高，体积小、功耗低、功能强、价格越来越便宜。
3.2 算法：
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展。
3.3 数字信号处理的特征和分类：
信号(signal)是一种物理体现，或是传递信息的函数。
而信息是信号的具体内容。
模拟信号(analog signal)：指时间连续、幅度连续的信号。
数字信号(digital signal)：时间和幅度上都是离散(量化)的信号。
数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二制码的形式，适合计算机处理。
一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。
二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。
多维(M-D)信号: 多个自变量的函数。
3.4 信号处理的内容：
滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。
3.5 进展情况：
近年来针对数字信号处理技术的发展，提出了几种新的数学模型、相应的处理方法和新的研究方向，其中自回归滑动平均(ARMA)模型在谱估计、线性预测、自适应滤波等方面有着广泛应用，Pisarenko谐波分解模型则是ARMA模型的特例，Prony模型则是指数形式的信号数学模型，它们都具有实际意义。
随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。
4 存在问题
数字信号处理也存在一定的缺点。
例如，对于简单的信号处理任务，如与模拟交换线的电话接口，若采用DSP则使成本增加。
DSP系统中的高速时钟可能带来高频干扰和电磁泄漏等问题，而且DSP系统消耗的功率也较大。
此外，DSP技
术更新的速度快，数学知识要求多，开发和调试工具还不尽完善。
数字信号处理系统的缺点是速度低，频率低。
参考文献：
（1）A.V.奥本海姆，R.W.谢弗，J.R.巴克，离散时间信号处理（第二版），刘树棠，黄建国译，西安交通大学出版社，2001年。
（2）程佩青，数字信号处理教程（第二版），清华大学出版社，2001年。
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