数字信号处理的应用和发展

数 字 信 号 处 理 的 应 用 和 发 展

班级：09网络

姓名：陈世贵

学号：109263100147

院系：广西民族大学物电学院

数字信号处理的应用和发展

数字信号处理的应用

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多科学而又广泛应用于许多领域的新兴科学，DSP有两种含义：数字信号处理，数字信号处理器。我们常说的DSP值的是数字信号处理器。数字信号处理器是一种适合完成数字信号处理运用的处理器。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发展。在过去的二十多年的时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。

数字型号处理是利用计算机或专用计算机或专用处理设备，以数据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。数字信号处理是以众多科学为理论基础的，他所涉及的范围及其广泛。例如，在数学领域 ，微积分，概论统计，随机过程，数值分析等都是数字信号处理的基本工具，于网络理论，信号与系统，控制论，通信理论，故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些科学，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科学的理论基础。

DSP主要应用在数字信号处理中，目的是为了能满足实时信号处理的要求，因此需要将数字信号处理中得常有运用执行的尽可能快，这久决定龙DSP的特点和关键技术。适合数字信号的关键技术：DSP包含乘法器，累加器，特殊地址产生器，领开销循环等；提高处理速度的关键技术：流水线技术，并行处理技术，超常指令，超标量技术，DMA等。从广义上讲，DSP，微处理器和微控制器（单片机）等都属于处理器，可以说DSP是一种cpu。DSP是数据和地址空间分开的哈佛结构。

DSP技术应用到我们的生活的每一个角落，从军用到民用，从航空航天到生产生活，都越来越多地使用DSP.

DSP技术在航空方面，主要用于雷达和声纳信号处理；在通信方面，主要用于移动电话，IP电话，ADSL和HFC的信号传输；在控制方面，主要用于电机控制，光驱和硬盘驱动器；在测试/测量方面，主要用于虚拟仪器，自动测试系统，医疗诊断等；在电子娱乐方面，主要用于高清晰度电视，机顶盒，AC_3，家庭影院，DVD等应用；还有数字相机，网络相机等等都应用了SP技术。同时，SOC芯片系统，无线应用，嵌入式DSP都是未来DSP的发展方向和趋势。可以说，没有DSP就没有对互联网的访问，也不会有多媒体，也没有无线通信。因此DSP仍将是整个半导体工业的技术驱动力。现在，DSP应用领域不断拓宽，其涵盖面包括宽带Internet接入业务，下一代无线通信系统的发展，数字消费电子市场，汽车电子市场的发展等诸多多方面。现代数字信号处理器是执行高速数字信号系统的IC电路，它恰好适合多媒体信息化社会需求，迅速发展壮大。如今，世界电子器件市场上，各种各样的DSP器件已相当丰富。大大小小封装形式的DSP器件，已广泛用于各种产品的生产领域，而且DSP的应用领域仍在不断的扩大，发展速度异常。

数字滤波器

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。 离散傅里叶变换的快速算法

1965年J.W.库利和T.W.图基首先提出离散傅里叶变换的快速算法，简称快速傅里叶变换，以FFT表示。自有了快速算法以后,离散傅里叶变换的运算次数大为减少，使数字信号处理的实现成为可能。快速傅里叶变换还可用来进行一系列有关的快速运算，如相关、褶积、功率谱等运算。快速傅里叶变换可做成专用设备，也可以通过软件实现。与快速傅里叶变换相似，其他形式的变换，如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。 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得到所需的原始信号，如果原始信号是连续信号，还须经过抽样过程使之成为离散信号，再经过模数转换得到能为数字计算机或处理器所接受的二进制数字信号。如果所收集到的数据已是离散数据，则只须经过模数转换即可得到二进制数码。数字信号处理器的功能是将从原始信号抽样转换得来的数字信号按照一定的要求，例如滤波的要求，加以适当的处理，即得到所需的数字输出信号。经过数模转换先将数字输出信号转换为离散信号，再经过保持电路将离散信号连接起来成为模拟输出信号，这样的处理系统适用于各种数字信号处理的应用，只不过专用处理器或所用软件有所不同而已。 语音信号处理

语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：语音的识别，语言的理解，语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。各种应用均有其特殊问题。语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。关于语音识别方法，有统计模式语音识别，结构和语句模式语音识别，利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数，语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。为此，首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。其他有关语言处理问题也各

有其特点。语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础，是制造声码器的依据。语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。 图像信号处理

图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。譬如，图像处理技术可用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的状态、气象云图的分析、宇宙星体的构成等。在图像处理的实际应用中,获得较大成果的有遥感图像处理技术、断层成像技术、计算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的应用特点，处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建等几个方面。这些处理技术各具特点，且正在迅速发展中。 振动信号处理

机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房屋建筑、水坝设计等方面的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体上加一激振力，做为输入信号。在测量点上监测输出信号。输出信号与输入信号之比称为由测试体所构成的系统的传递函数（或称转移函数）。根据得到的传递函数进行所谓模态参数识别，从而计算出系统的模态刚度、模态阻尼等主要参数。这样就建立起系统的数学模型。进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析。实质上，它就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。 地球物理信号处理

为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏，通常采用地震勘探方法来探测地层结构和岩性。这种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的激震，如用爆炸方法产生一振动波向地下传播,遇到地层分界面即产生反射波,在距离振源一定远的地方放置一列感受器，接收到达地面的反射波。从反射波的延迟时间和强度来判断地层的深度和结构。感受器所接收到的地震记录是比较复杂的，需要处理才能进行地质解释。处理的方法很多，有反褶积法，同态滤波法等，这是一个尚在努力研究的问题 生物医学信号处理

信号处理在生物医学方面主要是用来辅助生物医学基础理论的研究和用于诊断检查和监护。例如，用于细胞学、脑神经学、心血管学、遗传学等方面的基础理论研究。人的脑神经系统由约 100亿个神经细胞所组成，是一个十分复杂而庞大的信息处理系统。在这个处理系统中，信息的传输与处理是并列进行的，并具有特殊的功能，即使系统的某一部分发生障碍，其他部分仍能工作，这是计算机所做不到的。因此，关于人脑的信息处理模型的研究就成为基

础理论研究的重要课题。此外，神经细胞模型的研究，染色体功能的研究等等，都可借助于信号处理的原理和技术来进行。

信号处理用于诊断检查较为成功的实例，有脑电或心电的自动分析系统、断层成像技术等。断层成像技术是诊断学领域中的重大发明。X射线断层的基本原理是X射线穿过被观测物体后构成物体的二维投影。接收器接收后，再经过恢复或重建，即可在一系列的不同方位计算出二维投影,经过运算处理即取得实体的断层信息,从而大屏幕上得到断层造像。信号处理在生物医学方面的应用正处于迅速发展阶段。

数字信号处理在其他方面还有多种用途，如雷达信号处理、地学信号处理等，它们虽各有其特殊要求，但所利用的基本技术大致相同。在这些方面，数字信号处理技术起着主要的作用。

DSP的市场前景、科研趋势

以DSP芯片为核心构造的数字信号处理系统，可集数据采集，传输，存储和高速实时处理为一体，能充分体现数字信号处理系统的优越性，能很好地满足载人航天领域设备测量精度，可靠性，信道带宽，功耗，工作电压和重量等方面的要求。目前，DSP芯片正在向高性能，高集成化及低成本的方向发展，各种各类通用及专用的新型DSP芯片在不断推出，应用技术和开发手段在不断完善。这样为实时数字信号处理的应用——尤其是再载人航天领域中得应用提供了更为广阔的空间。我们有理由相信，DSP芯片进一步的发展和应用将会对载人航天信号处理领域产生深远的影响。

参考文献：

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苏涛等. 高性能数字信号处理器与高时速实时信号处理。 西安电子科技大学出版社，1999 林健. DSP信号处理器的典型应用及前景展望. 机电信息.2004（01）

胡宝旭。 基于DSP的生物医学信号检测系统的设计。 微计算机信息。2007（14）

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