数字信号处理

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(信息与通信工程学科)

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杨毅明确表示，数字信号处理机械工业出版社于2012年发行。数字信号处理课程介绍了将事物的运动转换为一串数字，并通过计算提取有用的信息，以满足我们实际应用的需要。

中文名

数字信号处理

外文名

Digital Signal Process含义

信号数字化处理

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信号与系统

数字信号处理简介

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本定义来自2012年机械工业出版社发布的《数字信号处理》杨毅明。

大多数信号的初始形式是事物的运动变化。为了测量和处理它们，我们应该首先用传感器将它们的特征转换为电信号，然后将它们转换为我们可以看到、听到或使用的形式。

数字信号处理前后需要一些辅助电路，它们与数字信号处理器形成系统。图1是由7个单元组成的典型数字信号处理系统。

图1 数字信号处理系统

[1]初始信号代表某些事物的运动变换，它可以通过信号转换单元变成电信号。例如，声波在麦克风后变成电信号。 另一个例子是压力，它通过压力传感器变成电信号。电信号可视为多频正弦波的组合。

低通滤波器单元过滤掉部分信号高频成分，防止模数转换过程中原始信号的基本特征丧失。模数转换单元每隔一段时间测量一次模拟信号，并用二进制数表示测量结果。

数字信号处理单元实际上是一台计算机，它根据指令计算二进制数字信号。例如，将声波信号乘以高频正弦波信号，以实现范围调制。事实上，数字信号通常需要返回模拟信号才能发挥作用。例如，无线电是由电磁波通过天线向外发射的，电磁波只能是模拟信号。

图2 数模转换的原理数模转换单元将处理后的数字信号转换为连续时间信号，其特点是直线连接，如图2所示，许多地方变化不光滑。例如，调制后的数字信号只有在模拟信号后才能发送到天线，并且可以通过天线向外发射。低通滤波器单元具有平均功能。低通滤波器过滤后，不光滑的信号可以变得更加光滑。

平滑的信号经信号转换单元后，就变成某种物质的运动变化。例如扬声器，它可将电波变为声波。又如天线，它可将电流变为电磁波。电磁波是一种互相变化的电场和磁场，可以在空间中以波的形式快速移动。

图3 如果只考虑电信号的处理过程，五个单元的数字信号处理系统可视为五个单元，如图3所示。

若将低通滤波和模数/数模转换为单元，则数字信号处理也可视为三个单元。

数字信号处理部分名词解释

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信号(signal)它是信息的物理体现形式，或传递信息的函数，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)：时间和幅度都是离散(量化)的信号。

数字信号可以用序列数表示，每个数字可以表示为二制码，适合计算机处理。

一维(1-D)信号: 自变量函数。

二维(2-D)信号: 两个自变量函数。

多维(M-D)信号: 多个自变量函数。

系统：处理信号的物理设备。或者，所有能够改变信号以满足人们要求的设备。模拟系统和数字系统。

信号处理内容：滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列处理。

在大多数科学和工程中都会遇到模拟信号。过去，研究模拟信号处理的理论和实现。

模拟信号处理的缺点：精度高、受环境影响大、可靠性差、不灵活等。

数字系统具有体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、集成方便、二维多维处理等优点

随着大规模集成电路和数字计算机的快速发展，以及自20世纪60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和改进，数字信号处理逐渐取代了模拟信号处理。

随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。

数字信号处理器

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DSP芯片，又称数字信号处理器，是一种特别适合数字信号处理操作的微处理器，其主要应用是实时快速实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有以下主要特点：

(1)乘法和加法可以在指令周期内完成；

(2)程序与数据空间分开，可同时访问指令和数据；

(3)片内快速RAM，通常中通常可以同时访问独立的数据总线；

(4)硬件支持低成本或无成本循环和跳转；

(5)快速中断处理和硬件I/O支持；

(6)多个硬件地址生成器在单周期内操作；

(7)多个操作可以并行执行；

(8)支持流水线操作，使指、译码、执行等操作重叠。

当然，与通用微处理器相比，DSP芯片的其他通用功能相对较弱[2]

数字信号处理应用

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广义上说，数字信号处理是一门研究信号分析、变换、过滤、检测、调制、解调和快速算法的技术学科。但许多人认为，数字信号处理主要是研究数字过滤技术、离散变换快速算法和谱分析方法。随着数字电路、系统技术和计算机技术的发展，数字信号处理技术也得到了相应的发展，其应用领域非常广泛。

磁盘驱动控制、发动机控制、激光打印机控制、喷墨打印机控制、电机控制、电力系统控制、机器人控制、高精度伺服系统控制、数控机床等。

低功耗、手持设备和无线终端的应用主要包括：手机PDA、GPS、数传电台等。

数字信号处理数字滤波器

实用的数字滤波器有很多种，大致可以分为有限冲激响应型和无限冲激响应型，可以通过硬件和软件来实现。在硬件实现中，它由加法器、乘法器等单元组成，与电阻器、电感器和电容器组成的模拟滤波器完全不同。数字信号处理系统易于使用数字集成电路，具有体积小、稳定性高、可程控等优点。软件还可以实现数字滤波器。软件实现方法是利用通用数字计算机根据滤波器的设计算法编制程序进行数字滤波计算。

傅里叶的数字信号处理

1965年J.W.库利和T.W.图基首先提出了离散傅里叶变换的快速算法，简称快速傅里叶变换FFT表示。自有快速算法后，离散傅里叶变换的操作次数大大降低，使数字信号处理的实现成为可能。傅里叶快速变换也可用于相关、褶积、功率谱等一系列相关的快速操作。傅里叶快速变换可制成专用设备，也可通过软件实现。类似于快速傅里叶变换，沃尔什变换、数论变换等其他形式的变换也可以有其快速算法。

数字信号处理谱分析

在频域中描述信号特征的分析方法不仅可以用于确定性信号，还可以用于随机信号。所谓的确定性信号可以用既定的时间函数来表示，其值在任何时候都是确定的；随机信号没有这样的特征，其值在某个时刻是随机的。因此，随机信号处理只能根据随机过程理论进行分析和处理，如平均值、平均值、方差、相关函数、功率谱密度函数等。

事实上，经常遇到的随机过程大多是稳定的随机过程和各种状态，因此其样本函数集的平均时间可以根据样本函数的平均时间来确定。虽然稳定随机信号本身仍然不确定，但其相关函数是确定的。当平均值为零时，其相关函数的傅里叶变换或Z变换可以表示为随机信号的功率谱密度函数，通常称为功率谱。这一特性非常重要，因此可以使用快速变换算法进行计算和处理。

在实践中察到的数据是有限的。这就需要使用一些估计方法一些估计方法来估计整个信号的功率谱。对降低谱分析偏差、降低噪声灵敏度、提高谱分辨率等不同要求。提出了许多不同的谱估计方法。在线估计方法中，有周期图法、相关法和协调差法；在非线性估计方法中，有最大似然法、最大熵法、自回归平均信号模型法等。谱分析和谱估计仍在研究和发展中。

数字信号处理有着广泛的应用。就获取信号的来源而言，有通信信号处理、雷达信号处理、遥感信号处理、控制信号处理、生物医学信号处理、地球物理信号处理、振动信号处理等。根据处理信号的特点，可分为语音信号处理、图像信号处理、一维信号处理和多维信号处理。

语音信号处理的数字信号处理

语音信号处理是信号处理的重要分支之一。它包括语音识别、语言理解、语音合成、语音增强、语音数据压缩等主要方面。各种应用都有其特殊问题。语音识别是立即提取待识别语音信号的特征参数，并匹配已知的语音样本，以确定待识别语音信号的音素属性。语音识别方法包括统计模式语音识别、结构和句子模式语音识别。这些方法可以获得共振峰频率、音调、声音、噪声等重要参数。语音理解是人与计算机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说话。因此，首先要研究发音时语音特征参数随时间变化的规律，然后用适当的方法模拟发音过程，合成语言。其他语言处理问题也有自己的特点。语音信号处理是智能计算机和智能机器人发展的基础，是制造声码器的基础。语音信号处理是信号处理技术的快速发展。

数字信号处理图像信号处理

图像信号处理的应用已经渗透到各个科学技术领域。例如，图像处理技术可以用来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。

数字信号处理振动信号处理

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。

数字信号处理地球物理处理

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。

数字信号处理生物医学处理

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。

词条图册

更多图册

参考资料

1.

杨毅明．数字信号处理．北京：机械工业出版社，2012年：6

2.

数字信息处理应用和教程中文资料

．电子产品世界[引用日期2013-07-31]