DSP的理论基础和主要内容和应用分析

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上传日期: 2020-09-10

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标签:电子技术(536)神经网络(2536)dsp(5908)

  对数字信号处理的概念作了简略的介绍, 讨论了数字信号处理的理论基础、主要内容以及数字信号处理的实现。进而对数字信号处理器的特点,应用实例, 数字信号处理器的发展方向作了一些讨论。

  数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术, 它的英文原名叫digitalsignalprocessing , 简称DSP 。另外DSP 也是digitalsignalprocessor 的简称,即数字信号处理器,它是集成专用计算机的一种芯片, 只有一枚硬币那么大。有时人们也将DSP看作是一门应用技术, 称为DSP技术与应用。自60 年代以来, 随着计算机和信息科学的迅猛发展, 数字信号处理技术应运而生, 飞速发展, 现已形成一门独立的学科体系, 广泛应用在各种工程技术领域。数字信号处理技术已成为现代信号处理的必备手段。数字信号处理具有很大的应用与发展前景, 学习好这门学科也成为了许多大学生的必修课之一。

  二数字信号处理的概念及理论基础

  (一) 数字信号处理的概念

  数字信号处理时是计算机或者通用(专用) 的信号处理设备, 采用数值计算的方法对信号进行处理的一门学科, 包括滤波,变换,压缩,扩展,增强,复原,估计等加工处理,信号主要分为连续时间信号,模拟信号,离散时间信号,数字信号。为达到提取有用信息, 便于应用的目的。为实现这一目的, 就要构造由信号到信号之间的传递方法。其实现方法分为两类: 模拟方式和数字方式。

  (二) 数字信号处理的理论基础

  数字信号处理与许多学科紧密相关, 特别是在数学领域中, 高等数学、概率统计、随机过程、数值分析、近似代数、复变函数、矩阵理论等均是它极为重要的分析工具; 而网络理论、信号与线性系统则是它的理论基础。在其他学科领域, , 数字信号处理又和最优控制、通信理论、故障诊断等紧密关连, 近年来又成为人工智能、模式识别、神经网络等的发展起着促进作用。其算法的实现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基础。

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