DSP数字信号处理基础知识大全

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（如PC 机）上用软件（如 Fortran、C 语言）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) 用通用的单片机（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。与单片机相比，DSP 芯片具有更加适合于数字信 号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法； (5) 用专用的 DSP 芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用 DSP 芯片很难实现，例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的 DSP 芯片，这种芯 片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。 ### DSP数字信号处理基础知识大全 #### 第1章 概述 ##### 1.1 引言 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门跨学科领域的新兴科学，其核心在于通过数字手段对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，从而得到符合特定需求的信号形式。自20世纪60年代以来，随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，数字信号处理技术得到了快速的进步，并在通信等多个领域取得了广泛应用。 数字信号处理不仅依赖于数学领域的多个分支，如微积分、概率统计、随机过程、数值分析等，还与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论以及近年来新兴的人工智能、模式识别、神经网络等学科紧密相关。可以说，数字信号处理建立在经典理论的基础之上，同时也成为了新兴学科的重要组成部分。 ##### 1.2 DSP系统 **1.2.1 DSP系统构成** 典型的DSP系统由多个组件组成，如图1.1所示。这些组件包括输入信号源、抗混叠滤波器、模数转换器（A/D）、DSP芯片、数模转换器（D/A）和平滑滤波器等。输入信号可以是多种形式的数据，如语音信号、图像信号等。信号首先经过带限滤波器去除高频噪声，然后通过模数转换器转换成数字信号。根据奈奎斯特抽样定理，为了保证信号不失真地被采样，采样频率至少应为输入信号最高频率的两倍。 DSP芯片负责接收模数转换后的数字信号，并对其进行必要的处理，比如滤波、变换、压缩等。处理后的数字信号再通过数模转换器转换回模拟信号，经过平滑滤波后输出。 值得注意的是，并非所有的DSP系统都需要包含图1.1中的所有组件。例如，语音识别系统最终输出的是数字或文本形式的结果，而不是连续的模拟波形；对于某些输入本身就是数字信号的情况，如CD音频信号，则不需要模数转换过程。 **1.2.2 DSP系统的特点** 数字信号处理系统相较于传统模拟系统具有显著优势： 1. **接口方便性**：DSP系统能够方便地与其他现代数字技术系统集成，便于数据交换和处理。 2. **灵活性高**：DSP算法可以通过软件更新灵活调整，以适应不同的应用场景。 3. **精度可控**：数字信号处理提供了更高的精度控制，尤其是在噪声抑制和信号增强方面。 4. **易于复用**：一旦开发出一种DSP算法，便可以轻松地在不同的硬件平台上实现。 5. **可靠性强**：由于使用数字技术，DSP系统对外界环境的干扰不敏感，因此更加可靠。 6. **多功能性**：DSP系统能够执行多种功能，如滤波、压缩、加密等，满足多样化的处理需求。 #### 实现方法 数字信号处理的实现方式主要包括以下几种： 1. **通用计算机软件实现**：使用Fortran、C等编程语言在通用计算机（如PC）上实现DSP算法。这种方式适用于算法开发阶段，但速度相对较慢。 2. **专用加速处理机辅助**：在通用计算机系统中加入专用加速处理机以提高处理速度。这种配置通常用于高性能计算环境中。 3. **通用单片机实现**：采用MCS-51、96系列等通用单片机实现较为简单的DSP任务，如数字控制等。 4. **可编程DSP芯片实现**：使用专门设计的可编程DSP芯片，这些芯片具备更高效处理DSP算法所需的软硬件资源。这种方式适用于复杂的DSP任务。 5. **专用DSP芯片实现**：在极端条件下，使用专为特定DSP任务设计的芯片，如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片。这些芯片将特定算法硬编码进芯片中，无需额外编程。 在这些实现方法中，第四种方法——使用可编程DSP芯片，极大地推动了数字信号处理技术的应用和发展。特别是在20世纪70年代末80年代初，随着世界上第一片单片可编程DSP芯片的诞生，使得DSP理论得以广泛应用于低成本的实际系统中，极大地推动了通信、计算机、控制等领域的发展。 数字信号处理不仅是一项技术，也是一种思维方式，它改变了我们处理信号的方式，并且将继续在未来发挥重要作用。