数字信号处理
数字信号处理（Digital signal processing, referred to as childless after death）它是一门涉及多学科的新兴学科，在很多领域都有广泛的应用。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迅速发展。在过去的二十年里，数字信号处理在通信和其他领域得到了广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字形式采集信号、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人 的需求。
基本介绍
DSP技术数字信号处理是以数字方式表示和处理信号的理论和技术。数字信号处理和模拟信号处理是信号处理的子集。
数字信号处理的目的是测量或过滤现实世界中的连续模拟信号。因此，在进行数字信号处理之前，需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常是通过模数转换器来实现的。数字信号处理的输出往往转换到模拟域，这是通过数模转换器来实现的。
数字信号处理的算法需要使用计算机或数字信号处理器等专用处理设备（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术和设备是灵活的、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术和设备所无法比拟的。
概况
数字信号处理是围绕数字信号处理理论展开的、实现和应用等。数字信号处理理论的发展促进了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的完善。数字信号处理的实现是理论和应用之间的桥梁。
数字信号处理是基于许多学科的，它涉及的范围很广。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等是数字信号处理的基本工具，也是网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断也密切相关。一些新兴学科，比如人工智能、模式识别、神经网络等，都离不开数字信号处理。可以说，数字信号处理以许多经典的理论体系为理论基础，同时也使自己成为一系列新兴学科的理论基础。
实现方法
DSP的实现方法一般如下：
1)在通用的计算机（如PC机）上用软件（Such as FORTRAN language、C语言）实现；
2)它是通过在通用计算机系统上增加一个专用加速处理器来实现的；
3)用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）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；
4)它是由通用可编程DSP实现的。与单片机相比，DSP芯片具有更适合数字信号处理的软硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法；
5)用特殊的DSP芯片实现。在一些特殊场合，要求信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现，比如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关算法的DSP芯片，在硬件上实现相应的信号处理算法，无需编程。
上述方法中，第一种方法的缺点是速度慢，一般可用于DSP算法的仿真；第二种和第五种方法特异性强，应用受到很大限制第二种方法也不便于系统的独立运行；第三种方法只适合于实现简单的DSP算法；只有第四种方法为数字信号处理的应用开辟了新的前景。
应用
、个人化方向发展。和无线数据通信作为一种快速向公众、准确、安全、灵活、提供高效数据交换的强大手段，其市场需求日益迫切。在这种情况下，3G、4G通信会不断推出，但不管是3G还是4G，未来的通信都离不开DSP技术（数字信号处理器)DSP作为一种功能强大的专用微处理器，主要应用于数据领域、语音、可以说，在高速数学运算和视频信号实时处理方面，DSP将在未来的通信领域发挥重要作用。
为了保证未来通信能够在各种环境下自由高效地工作，就要求构成未来通信的DSP要有非常高的运算速度来处理信号，从而实现各种复杂的运算、解压缩和编译码。
根据功能侧重点的不同，DSP可以分为定点DSP和浮点DSP定点DSP擅长低成本，浮点DSP擅长快速度。如果只用一种类型的DSP，未来通信的潜力就发挥不出来。为了结合定点和浮点的优点，突破DSP技术的瓶颈，人们引入了先进的多处理结构-VLIW结构，可以在不增加时钟速度的情况下实现强大的数字信号处理能力，可以同时具备定点DSP和浮点DSP的所有优点。为了推出一系列高端的新技术平台，人们开始关注DSP内核技术的发展，因为DSP的内核相当于计算机的CPU，被称为DSP的心脏，大量的算法和运算都要通过它来完成，所以内核结构的好坏将直接影响整个DSP芯片的性能、功耗和成本。
考虑到未来无线互联网接入和多媒体服务的需要，美国的Sun公司现在正准备将其旗舰产品商品化-在DSP中嵌入PersonalJava语言，进一步提高DSP在信号处理中的自动化和智能化。当然，其他的软件语言，比如高级C语言，过去也曾渗透到DSP中，但这种语言在处理网络资源和多媒体信息方面是无能为力的；PersonalJava是一个适合个人网络连接和应用的Java环境，基于该环境的个人通信系统可以从网络和Internet下载数据和图像。此外，人们还在研究和开发符合MPEG标准的产品-4无线解压缩标准DSP，这将为未来各种多媒体信息的通信和传输提供基础。
作为一个案例研究，让 让我们考虑一下数字领域中最常见的功能：滤波。简单来说，滤波就是对信号进行处理，改善其特性。例如，滤波可以消除信号中的噪声或静电干扰，从而提高其信噪比。为什么要用微处理器而不是模拟器件来过滤信号？让 让我们来看看它的优点：
模拟滤波器（或者更一般地，模拟电路）的性能取决于温度等环境因素。而数字滤波器基本不受环境影响。
数字滤波很容易在很小的容差内复制，因为它的性能不依赖于性能已经偏离正常值的器件组合。
一旦制造出模拟滤波器，其特性（例如通带频率范围）是不容易改变的。用微处理器实现数字滤波器，可以通过重新编程来改变滤波特性。