数字信号处理技术

数字信号处理技术是将模拟信息（如声音、视频和图片）转换为数字信息的技术。

基本信息

数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。

广义来说，数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。

优缺点

DSP的优点：

1.可程控：修改方便

2.稳定性好：

3.可重复性好：

4.抗干扰性能好：0/1电平之间的容限大

5.实现自适应算法：

6.系统特性随输入信号的改变而改变

7.功耗小

8.系统开发快，价格低

DSP的缺点：

1.模拟信号处理的不可替代性

2.自然界的信号绝大多数是模拟信号

3.高频信号不能被数字化处理的原因

（1）ADC不够快

（2）在实时应用中很复杂

DSP的发展

DSP的历史可以追溯到1936年PCM(Pulse Code Modulation)技术的发明和Dudley发明声音编码器(Voice Coder)时期。1942年，当因数学难度而闻名的Wiener预测理论用于天气预报时，人们就感到必须将连续时间函数改进为离散时间函数。从理论上，Levinson虽然给出了由连续时间域向离散时间域转换的可能性，但因当时计算机技术尚不完善，Levinson的算法未能得到实际的应用。

20世纪50年代，计算机技术开始普及。60年代，Z变换成为描述线性离散时间系统的基本工具，并指导了数字滤波器的设计。

20世纪70年代，VLSP芯片两大成功的范例才使得数字信号处理引起了社会的广泛关注: 第一是以Levinson算法为中心的声音的线性预测编码(Linear Predictive Coding，LPC)，1978年美国德州仪器公司(TI)将该算法作为滤波器开发出LSI芯片; 第二是贝尔实验室开发的，用于在长途电话中消除回声现象的回声消除器(EchoCanceller)。回声消除器的核心是一种应用LSM算法后的自适应滤波器，该滤波器解决了长话系统中，虽然信号统计量是未知的，但可由数据推出最佳滤波系数。今天，自适应滤波器还用作通信线路均衡器，电视图像重影(Ghost)的消除器，以及抑制有源噪声等方面。

DSP的另一大支柱理论是快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)。最初由Cooley和Tukey发表，FFT实际上可以追溯到Gauss时代，Cooley和Tukey也表示，在1942年他们也发现过，但在手摇计算时代，计算量为数十万数量级是一件不可想象的事情。也正是由于计算机技术的应用，FFT不但没被作为一个纯数学上的发现而埋没，反而在MIT林肯实验室中更成熟，并最终广泛被应用在信号流程图解释、bit位变换分析、定位计算和NlegN的计算量研究上。

DSP的实现

（1）软件实现：在通用的计算机上用软件来实现信号处理的某一方面的理论。

（2）硬件实现：采用通用或专用DSP芯片以及其他IC构成满足数字信号处理任务要求的目标系统。

注：本名词内容引自百度百科