你好,欢迎访问达普芯片交易网!|  电话:010-82614113

DSP理论和算法概述

发布时间:2008-12-10 14:03:34阅读:975


  数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、变换、综合、估值和识别等加工处理,以达到提取信息和便于应用的目的。数字信号处理在理论上所涉及的范围极其广泛。在数学领域,微积分、概率统计、随机过程、复变函数等都是数字信号处理的基本工具,网络理论、信号和系统等均是它的理论基础。在学科发展上,数字信号处理又和最优控制、通信理论、故障诊断等紧紧相连,近年来又成为人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一,其算法实现(无论是硬件还是软件)又和计算机学科及微电子技术密不可分。因此可以说,数字信号处理是把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。

  国际上,一般把1965年快速傅立叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)的问世作为数字信号处理这一新兴学科的开端。在这40余年的发展中,数字信号处理自身已基本上形成一套较为完整的理论体系。这些理论一般统称为经典数字信号处理算法,其主要内容如下。

  (1)信号的采集,A/D(模/数转换)技术、采样定理、多采样率、量化噪声分析等。

  (2)离散信号的分析,时域和频域分析、各种变换技术、信号特征的描述等。

  (3)离散系统分析,系统的描述、系统的单位抽样响应、转移函数及频率特性等。

  (4)信号处理中的快速算法,快速傅立叶变换、快速卷积、快速相关等。

  (5)信号的估值,各种估值理论、相关函数与功率谱估计等。

  (6)信号滤波技术,各种数字滤波器的设计和实现。

  (7)信号的建模,最常用的有AR、MA、ARMA、PRONY等模型。

  (8)信号处理中的特殊算法,如抽取、插值、奇异值分解、反卷积、信号重构等。

  (9)信号处理技术的实现,包括软件实现和硬件实现。

  (10)信号处理技术的应用。

  自20世纪80年代以来,随着电子技术的高速发展,尤其是移动通信、无线通信和卫星通信的广泛使用,推动了很多新的数字信号处理的进一步应用和改进,同时也产生了一些较新的数字信号处理算法,这些算法一般称为现代数字信号处理算法。现代的数字信号处理算法一般包括现代滤波方法(维纳滤波、卡尔曼滤波、陷波理论、自适应滤波等)、现代谱估计方法、高阶谱估计方法、小波变换、非均匀采样、混沌理论等,现代数字信号处理算法已经逐渐应用于各种信号处理领域。例如,自适应滤波器应用于回音抵消,现代谱估计方法应用于微弱信号检测,小波变换应用于图像压缩,非均匀采样应用于高频信号采样,混沌理论应用于保密通信和传感技术领域等。

  现代数字信号处理算法一般都比较复杂,从算法仿真到DSP应用都需要有很深的理论基础知识和实际应用经验。很多现代数字信号处理算法的应用都固化在特定的芯片内,用户直接调用该算法就可以实现数字信号处理,有些固化的算法甚至不需要用户做任何调用就可以直接使用。例如,C6x系列DSP中的C6414处理器集成图像压缩和传输算法,C54xx系列DSP中的C54CST集成有回音抵消算法等。

  根据应用方向,DSP广泛应用于以下系统和信号处理中。

  (1)控制类,包括仪器仪表、数据采集、函数发生、信号发生、自动驾驶、机器入控制、磁盘控制、马达控制等。

  (2)语音信号处理类,包括语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音邮件、语音储存、语音去噪等。

  (3)图像信号处理类,包括数字电视、可视电话、数字相机、图像编解码器、图像压缩解压缩、图像信号采集传输、图像存储、图像识别、图像监控、超声波成像检测、电子地图、图像去噪、图像增强、动画、机器人视觉等。

  (4)通信信号处理类,包括有线、无线、移动以及卫星通信信号处理。主要有蜂窝电话、调制解调器、蓝牙产品、数字电话、IP电话、全球定位导航系统、卫星电话、电话会议、ATM电话、智能天线等。

在线人工客服

点击这里给我发消息

点击这里给我发消息

点击这里给我发消息

010-82614113

客服在线时间周一至周五
9:00-17:30