数字信号处理技术

数字信号处理(DSP)是指利用计算机、微处理器或专用处理设备，对数字形式的信号进行采集、转换、滤波、评估、增强、压缩和识别的理论和方法。数字信号处理技术的发展可以概括为两个阶段:第一阶段以1965年Colley和Tukey提出的快速傅里叶变换算法为标志，当时DSP技术主要应用于图像处理、快速数据传输、生物医学系统等。第二阶段是现代数字信号处理阶段，以数字信号处理的快速发展和新的理论、算法的出现为特征。20世纪80年代初，第一块单片可编程DSP芯片诞生，使理论研究成果广泛应用于低成本实用系统，促进了新理论和应用领域的发展。

数字信号处理是基于许多学科的，它涉及的范围很广。比如微积分、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，也与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。如人工智能、模式识别、神经网络等热门研究，都离不开数字信号处理。数字信号处理基于许多经典的理论体系，同时也成为一系列新兴学科的理论基础。

高斯在1805年给出的快速傅立叶变换的基本原理为快速离散时间信号计算提供了基本思想。1958年，Ragazzini等人发表了第一本关于数字信号处理的现代著作《采样数据控制系统》，但受限于当时的技术水平，他们只能在地震信号的一些低频控制或数字处理上做一些实际的尝试。20世纪60年代中期，数字信号处理的一套理论应运而生，但大部分信号处理仍属于连续时间信号处理。

1965年，Cooley和Turkey发表了FFT算法，使数字信号处理从理论概念到应用实现发生了巨大的转折。FFT的出现使数字信号处理的计算量减少了几个数量级，从而使数字信号处理技术得到广泛应用。

随着数字信号处理的快速发展，出现了一些新的算法，如利用数论变换的卷积运算、WFTA算法、沃尔什变换及其快速算法(小波变换)。自20世纪70年代以来，许多科学家研究了数字信号处理中的有限字长效应，解释了数字信号处理中的许多现象，使数字信号处理的基础理论进入了成熟阶段。1975年A.V .奥本海默和TW。斯查费发表了数字信号处理理论的代表作。

从数字处理技术的实现来看，大规模集成电路技术是推动数字信号处理发展的重要因素。由于大规模集成电路的出现，数字信号处理不仅可以在计算机上实现，还出现了专用的DSP芯片和相应的电路芯片。DSP产品已经发展成为一个庞大的家族，数字信号处理的速度有了很大的提高。

DSP系统

系统组成：数字信号处理由数字信号处理系统完成。任何处理数字信号的物理设备都可以被视为数字信号处理系统。狭义的数字信号处理系统是指输入数字信号，经过处理后输出的系统，如数字滤波器。广义的数字信号处理系统包括狭义的数字信号处理系统，也可能包括模拟低通滤波器、A/D转换器(模拟/数字转换器)、D/A转换器(数字/模拟转换器)等。

上图是典型的DSP系统模型。并非所有的DSP系统都必须包含模型中的所有元件。例如，语音识别系统在输出端不是连续的波形，而是识别结果。有些输入信号本身就是数字信号，所以不需要模数转换。

工作流程：DSP系统的输入信号可以有多种形式，如麦克风输出的语音信号、电话线传来的调制数据信号、编码后在数字链路上传输或存储在计算机中的图像信号等。首先对输入信号进行限带滤波和采样，然后通过A/D(模数)转换将信号转换为数字比特流。DSP芯片的输入是经过A/D转换得到的采样数字信号，DSP芯片对输入的数字信号进行某种形式的处理，比如一系列的乘法和累加运算(MAC)。数字处理是DSP的关键。最后将处理后的数字样本通过D/A(数模)变换转换成模拟样本，再通过插值和平滑滤波得到连续的模拟波形。

数字信号处理：DSP芯片，即数字信号处理芯片，也称数字信号处理器(DSP)，是一种特别适合数字信号处理运算的处理器，主要应用是实时、快速地实现各种数字信号处理算法。

DSP芯片内部采用程序和数据分离的哈佛结构，具有专用硬件乘法器，采用流水线操作，提供专用DSP指令，可用于快速实现各种数字信号处理算法。DSP芯片一般有以下几个主要特点:一个指令周期可以完成一次乘法和一次加法；程序和数据空间是分开的，所以你可以同时访问数据空间和程序空间；片内有快速RAM，通常两个芯片可以通过独立的数据总线同时访问。硬件支持低开销或零开销循环和跳转；具有快速中断处理和硬件I/O支持；具有在单个周期中操作的多个硬件地址生成器；多个操作可以并行执行；支持流水线操作，取指令、解码、执行等操作都可以流水线化。

DSP算法

傅立叶变换是数字信号处理中常用的一种重要算法。它是将信号从时域转换到频域的一种形式，是声学、语音、电信和信号处理等领域的重要分析工具。离散傅立叶变换(DFT)是离散系统中连续傅立叶变换的一种形式，其功能是将数字信号转换成其各种频率的正弦波分量。然而，DFT的计算量非常大，因此长期以来其应用受到很大限制。快速傅立叶变换(FFT)是离散傅立叶变换的一种有效运算方法。FFT大大简化了DFT的运算，运算时间一般可以缩短1 ~ 2个数量级。FFT的出现提高了DFT的运算速度，从而使DFT得到广泛应用。

DSP芯片的出现使得FFT的实现更加方便。由于大部分DSP芯片可以在一个指令周期内完成乘法和加法运算，并提供专门的FFT指令，因此FFT算法在DSP芯片上实现的速度更快。

DSP实现

大多数DSP系统需要执行密集型操作，这些操作可以在微处理器、微控制器、数字信号处理器或定制集成电路等数字硬件上实现。或者根据给定应用对性能、成本和功耗的要求选择合适的硬件。

数字信号处理技术

专用集成电路(ASIC)设备通常被设计用于需要密集计算的特定任务。ASIC器件的架构专门针对所需的操作进行了优化，因此可以非常快速地执行所需的功能。但缺乏灵活性，适用于可批量生产的产品或要求高速度、只能用ASIC实现的应用。可共享DSP功能的核心模块的出现简化了ASIC设计，但原型ASIC器件仍存在成本高、设计周期长、缺乏标准开发工具支持和重编程灵活性等缺点。

近年来，现场可编程门阵列(FPGA)可用作DSP系统的胶合逻辑、总线桥和外围设备，以降低系统成本和提高系统集成度。FPGA还可以与数字信号处理器结合，集成预处理或后处理功能。FPGA器件在硬件上是可重构的，因此通过优化硬件结构可以实现更高性能和更低产品成本的算法。此外，通过使一些器件实现高性能复杂DSP功能，其余器件实现系统逻辑或接口功能，也可以实现低成本和高系统集成度。

通用处理器和微控制器(P/C)的架构通常分为两类:哈佛架构和冯诺依曼架构。哈佛结构对程序和数据有单独的存储空间，可以同时访问两个存储区；冯诺依曼结构将程序和数据存储在同一个存储器中。通用P/C越来越快，可以处理一些DSP的应用。许多电子产品，如汽车控制器，使用微控制器来控制发动机、刹车和悬架。如果P/C产品需要新的DSP功能，尽量用软件实现，而不是修改硬件。

数字信号处理器本质上是一个微处理器，它包含专门为DSP应用设计的体系结构和指令集。与ASIC和FPGA解决方案相比，数字信号处理器在易于开发和现场重新编程以升级产品功能或修复错误方面具有许多优势。它们通常比ASIC和FPGA等定制硬件更具成本效益，尤其是对于小规模应用。与一般的P/C相比，数字信号处理器在许多DSP应用中具有更快的速度、更好的能效或功耗以及更低的成本。数字信号处理器可应用于电机、运动控制、汽车系统、家用设备、消费电子、医疗保健设备、通信和广播设备。这些可编程数字信号处理器由集成组件开发工具支持，包括C编译器、汇编优化器、链接器、调试器模拟器和仿真器。

沟通：数字信号处理广泛应用于移动通信、数字无线电、非对称数字用户线路、IP电话、软件无线电和卫星通信。从第二代通信来说，是基于数字技术的数字通信。数字信号在通信中用于信源编码、信道编码、多路复用和数据压缩。互联网中传输的是数字信号，可以在传输和交换过程中进行数字压缩、编码和存储。

消费电子产品：数字信号处理广泛应用于数字语音、车载多媒体、MP3/MP4/MP5、数字扫描仪、数字电视机顶盒、医院监控系统、生物指纹系统等领域。

数码相机、数字电视和数字计算机都是数字信号处理系统。数码相机将外部的模拟图像转换成数字图像，按照一定的数字压缩算法进行处理，得到占用存储空间较少的数字文档；数字电视将模拟视频转换成数字视频，然后进行数字压缩编码，再通过数字广播发送出去，接收机获得数字电视信号后进行逆变换；计算机中的文件、表格、图片、歌曲、视频等多媒体都是数字化处理的结果，可以存储、传输、编辑、转换等。，并可以通过输出设备输出。此外，数字信号处理需要用于数字语音中的语音分析、合成、识别、增强和编码，以及数字图像中的图像增强、恢复、去噪和压缩。

工业：数控机床、数控加工中心、3D打印、用于排版印刷的数字雕刻机、机器视觉、频谱分析仪、函数发生器、用于地震信号分析的二维码扫描、物联网通信、RFID等等都与数字信号处理密切相关。

其他的：雷达使用数字技术来探测、定位和成像目标。数字信号处理技术也用于声纳处理导航和卫星侦察。

信号处理可以分为数字信号处理和模拟信号处理。与模拟信号处理相比，数字信号处理有许多明显的优势。其加工方法有以下特点。可编程:当模拟系统的功能和性能发生变化时，必须重新设计系统，至少需要改变系统中的某些器件或参数，然后重新组装和调试。对于以DSP处理器为核心的数字系统，可以只设计实现一个硬件平台，然后利用各种软件完成各种数字信号处理任务。在改变系统的功能和性能时，只需要改变相应的软件或软件中的参数，而不需要改变硬件平台本身。这使得以可编程DSP处理器为核心的数字信号处理系统具有很大的灵活性。

稳定性好:模拟电路中电阻、电容、电感、运算放大器的特性会随着环境和时间的变化而变化。与此相比，数字系统更稳定，即受时间和环境的影响要小得多。

重复性好:数字系统本身具有良好的重复性。当两台字长相同的计算机在任意不同的时间计算同一个数学模型时，结果一定是相同的。但由于生产过程可能会造成仿真系统与标准性能之间的误差，且时间环境会导致仿真系统性能的变化，所以同一信号发送到两个配置相同的仿真系统时，输出结果是不同的。因此，数字系统的稳定性和可重复性与模拟系统相比具有明显的优势。

抗干扰性能好:信号在处理和传输过程中会受到噪声的干扰。数字信号的抗干扰性能优于模拟信号。当数字信号受到噪声干扰时，只要能够正确识别0和1并重新生成，就可以完全消除噪声的影响。快速发展的数字纠错编码和解码技术能够在极其复杂的噪声环境中正确识别和恢复原始信号，即使信号完全被噪声淹没。

自适应算法的实现:从信号和系统的角度来看，自适应是使系统的特性随着输入信号的变化而变化，从而在一定准则下得到最优输出。就模拟系统而言，只有改变系统的设计和元件的参数才能改变系统的特性，因此很难实现实时自适应。对于特定的自适应算法，基于DSP处理器的数字系统可以按照一定的准则实时改变系统的参数，从而实现实时自适应；对于不同的自适应算法，换合适的软件就行了。

数据压缩效果好:随着对信号质量要求的提高，信号传输的带宽和存储的成本也在增加。模拟信号的信息也可以压缩，但信号质量会受到很大影响。但是数字信号处理中的压缩算法不断改进，可以在对原始信号质量影响不大的情况下达到很高的压缩比。