dsp技术现状及发展趋势,dsp技术及应用期末试题

什么是DSP技术？

一、什么是DSP技术
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。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得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
二、实现方法
DSP的实现方法一般有以下几种：
(1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现；
(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；
(3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等；
(4) 用通用的可编程DSP实现。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于 复杂的数字信号处理算法；
(5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现，例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片，这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。
在上述几种方法中，第1种方法的缺点是速度较慢，一般可用于DSP算法的模拟；第2种和第5种方法专用性强，应用受到很大的限制，第2种方法也不便于系统的独立运行；第3种方法只适用于实现简单的DSP算法；只有第4种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。

DSP技术的介绍

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。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得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。

请问什么是DSP技术？？？

现代社会对数据通信需求正向多样化、个人化方向发展。而无线数据通信作为向社会公众迅速、准确、安全、灵活、高效地提供数据交流的有力手段，其市场需求也日益迫切。正是在这种情况下，3G、4G通信才会不断地被推出，但是无论是3G还是4G，未来通信都将离不开DSP技术（数字信号处理器)，DSP作为一种功能强大的特种微处理器,主要应用在数据、语音、视像信号的高速数学运算和实时处理方面，可以说DSP将在未来通信领域中起着举足轻重的作用。
为了确保未来的通信能在各种环境下自由高效地工作，这就要求组成未来通信的DSP要具有非常高的处理信号的运算速度，才能实现各种繁杂的计算、解压缩和编译码。而目前DSP按照功能的侧重点不一样，可以分为定点DSP和浮点DSP，定点DSP以成本低见长，浮点DSP以速度快见长。如果单一地使用一种类型的DSP，未来通信的潜能就不能得到最大程度的发挥。为了能将定点与浮点的优势集于一身，突破DSP技术上的瓶颈，人们又推出了一种高级多重处理结构–VLIW结构，该结构可以在不提高时钟速度的情况下，实现很强的数字信号处理能力，而且它能同时具备定点DSP和浮点DSP所有的优点。为了能推出一系列更高档的新技术平台，人们又开始注重DSP的内核技术的开发，因为DSP的内核就相当于计算机的CPU一样，被誉为DSP的心脏，大量的算法和操作都得通过它来完成，因此该内核结构的质量如何，将会直接影响整个DSP芯片的性能、 功耗和成本。
考虑到未来无线访问Internet因特网和开展多媒体业务的需要，现在美国的Sun公司又开始准备准将该公司的拳头产品–PersonalJava语言嵌入到DSP中，以便能进一步提高DSP在处理信号方面的自动化程度和智能化程度。当然，在以前DSP中也潜入了其他软件语言，例如高级C语言，但这种语言在处理网络资源以及多媒体信息方面无能为力；而PersonalJava是一种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网上下载数据和图像。此外，人们还在研究开发符合MPEG-4无线解压缩标准DSP，该压缩标准将为未来通信传输各种多媒体信息提供了依据。
作为一个案例研究，我们来考虑数字领域里最通常的功能：滤波。简单地说，滤波就是对信号进行处理，以改善其特性。例如，滤波可以从信号里清除噪声或静电干扰，从而改善其信噪比。为什么要用微处理器，而不是模拟器件来对信号做滤波呢？我们来看看其优越性：
模拟滤波器（或者更一般地说，模拟电路）的性能要取决于温度等环境因素。而数字滤波器则基本上不受环境的影响。
数字滤波易于在非常小的宽容度内进行复制，因为其性能并不取决于性能已偏离正常值的器件的组合。
一个模拟滤波器一旦制造出来，其特性（例如通带频率范围）是不容易改变的。使用微处理器来实现数字滤波器，就可以通过对其重新编程来改变滤波的特性。

DSP技术的概况

数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动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提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。
数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，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，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把许多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。

关于DSP技术

《数字信号处理》这门课介绍的是:将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。
本定义来自《数字信号处理》杨毅明著，由机械工业出版社2012年发行。
大部分信号的初始形态是事物的运动变化，为了测量它们和处理它们，先要用传感器把它们的特征转换成电信号，等到这些电信号处理完后，再把它们转变为我们能看见、能听见或能利用的形态。
数字信号处理前后需要一些辅助电路，它们和数字信号处理器构成一个系统。图1是典型的数字信号处理系统，它由7个单元组成。
初始信号代表某种事物的运动变换，它经信号转换单元可变为电信号。例如声波，它经过麦克风后就变为电信号。 又如压力，它经压力传感器后变为电信号。电信号可视为许多频率的正弦波的组合。
低通滤波单元滤除信号的部分高频成分，防止模数转换时失去原信号的基本特征。模数转换单元每隔一段时间测量一次模拟信号，并将测量结果用二进制数表示。
数字信号处理单元实际上是一个计算机，它按照指令对二进制的数字信号进行计算。例如，将声波信号与一个高频正弦波信号相乘，可实现幅度调制。实际上，数字信号往往还要变回模拟信号，才能发挥它的作用。例如，无线电是电磁波通过天线向外发射的，这时的电磁波只能是模拟信号。
数模转换单元将处理后的数字信号变为连续时间信号，这种信号的特点是一段一段的直线相连，如图2所示，有很多地方的变化不平滑。例如，调制后的数字信号，变成模拟信号后才能送往天线，通过天线就可以向外发射了。低通滤波单元有平均的作用，不平滑的信号经低通滤波后，可以变得比较平滑。
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。
若只考虑电信号的处理过程，数字信号处理系统可看作由五个单元组成，如图3所示。
图3 五个单元的数字信号处理系统
如果把低通滤波和模数/数模转换看作一个单元，则数字信号处理也可看作由三个单元组成，如图4所示。