数字信号处理论文范文第1篇

另外一类是需要用复杂算法对大量数据进行处理的应用，例如声纳探测和地震探测等，也需要用DSP器件。该类设备的批量一般较小、算法要求苛刻、产品很大而且很复杂。所以设计工程师在选择处理器时会尽量选择性能最佳、易于开发并支持多处理器的DSP器件。有时，设计工程师更喜欢选用现成的开发板来开发系统而不是从零开始硬件和软件设计，同时可以采用现成的功能库文件开发应用软件。

在实际设计时应根据具体的应用选择合适的DSP。不同的DSP有不同的特点，适用于不同的应用，在选择时可以遵循以下要点。

算法格式

DSP的算法有多种。绝大多数的DSP处理器使用定点算法，数字表示为整数或-1.0到+1.0之间的小数形式。有些处理器采用浮点算法，数据表示成尾数加指数的形式：尾数×2指数。

浮点算法是一种较复杂的常规算法，利用浮点数据可以实现大的数据动态范围(这个动态范围可以用最大和最小数的比值来表示)。浮点DSP在应用中，设计工程师不用关心动态范围和精度一类的问题。浮点DSP比定点DSP更容易编程，但是成本和功耗高。

由于成本和功耗的原因，一般批量产品选用定点DSP。编程和算法设计人员通过分析或仿真来确定所需要的动态范围和精度。如果要求易于开发，而且动态范围很宽、精度很高，可以考虑采用浮点DSP。

也可以在采用定点DSP的条件下由软件实现浮点计算，但是这样的软件程序会占用大量处理器时间，因而很少使用。有效的办法是“块浮点”，利用该方法将具有相同指数，而尾数不同的一组数据作为数据块进行处理。“块浮点”处理通常用软件来实现。

数据宽度

所有浮点DSP的字宽为32位，而定点DSP的字宽一般为16位，也有24位和20位的DSP，如摩托罗拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字宽与DSP的外部尺寸、管脚数量以及需要的存储器的大小等有很大的关系，所以字宽的长短直接影响到器件的成本。字宽越宽则尺寸越大，管脚越多，存储器要求也越大，成本相应地增大。在满足设计要求的条件下，要尽量选用小字宽的DSP以减小成本。

在关于定点和浮点的选择时，可以权衡字宽和开发复杂度之间的关系。例如，通过将指令组合连用，一个16位字宽的DSP器件也可以实现32位字宽双精度算法(当然双精度算法比单精度算法慢得多)。如果单精度能满足绝大多数的计算要求，而仅少量代码需要双精度，这种方法也可行，但如果大多数的计算要求精度很高，则需要选用较大字宽的处理器。

请注意，绝大多数DSP器件的指令字和数据字的宽度一样，也有一些不一样，如ADI(模拟器件公司)的ADSP-21XX系列的数据字为16位而指令字为24位。

DSP的速度

处理器是否符合设计要求,关键在于是否满足速度要求。测试处理器的速度有很多方法，最基本的是测量处理器的指令周期，即处理器执行最快指令所需要的时间。指令周期的倒数除以一百万，再乘以每个周期执行的指令数，结果即为处理器的最高速率，单位为每秒百万条指令MIPS。

但是指令执行时间并不能表明处理器的真正性能，不同的处理器在单个指令完成的任务量不一样，单纯地比较指令执行时间并不能公正地区别性能的差异。现在一些新的DSP采用超长指令字(VLIW)架构，在这种架构中，单个周期时间内可以实现多条指令，而每个指令所实现的任务比传统DSP少，因此相对VLIW和通用DSP器件而言，比较MIPS的大小时会产生误导作用。

即使在传统DSP之间比较MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些处理器允许在单个指令中同时对几位一起进行移位，而有些DSP的一个指令只能对单个数据位移位；有些DSP可以进行与正在执行的ALU指令无关的数据的并行处理(在执行指令的同时加载操作数)，而另外有些DSP只能支持与正在执行的ALU指令有关的数据并行处理；有些新的DSP允许在单个指令内定义两个MAC。因此仅仅进行MIPS比较并不能准确得出处理器的性能。

解决上述问题的方法之一是采用一个基本的操作(而不是指令)作为标准来比较处理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作时间不能提供比较DSP性能差异的足够信息，在绝大多数DSP中，MAC操作仅在单个指令周期内实现，其MAC时间等于指令周期时间，如上所述，某些DSP在单个MAC周期内处理的任务比其它DSP多。MAC时间并不能反映诸如循环操作等的性能，而这种操作在所有的应用中都会用到。

最通用的办法是定义一套标准例程，比较在不同DSP上的执行速度。这种例程可能是一个算法的“核心”功能，如FIR或IIR滤波器等，也可以是整个或部分应用程序(如语音编码器)。图1为使用BDTI公司的工具测试的几款DSP器件性能。

在比较DSP处理器的速度时要注意其所标榜的MOPS(百万次操作每秒)和MFLOPS(百万次浮点操作每秒)参数，因为不同的厂商对“操作”的理解不一样，指标的意义也不一样。例如，某些处理器能同时进行浮点乘法操作和浮点加法操作，因而标榜其产品的MFLOPS为MIPS的两倍。

其次，在比较处理器时钟速率时，DSP的输入时钟可能与其指令速率一样，也可能是指令速率的两倍到四倍，不同的处理器可能不一样。另外，许多DSP具有时钟倍频器或锁相环，可以使用外部低频时钟产生片上所需的高频时钟信号。

存储器管理

DSP的性能受其对存储器子系统的管理能力的影响。如前所述，MAC和其它一些信号处理功能是DSP器件信号处理的基本能力，快速MAC执行能力要求在每个指令周期从存储器读取一个指令字和两个数据字。有多种方法实现这种读取，包括多接口存储器(允许在每个指令周期内对存储器多次访问)、分离指令和数据存储器(“哈佛”结构及其派生类)以及指令缓存(允许从缓存读取指令而不是存储器，从而将存储器空闲出来用作数据读取)。图2和图3显示了哈佛存储器结构与很多微控制器采用的“冯·诺曼”结构的差别。

另外要注意所支持的存储器空间的大小。许多定点DSP的主要目标市场是嵌入式应用系统，在这种应用中存储器一般较小，所以这种DSP器件具有小到中等片上存储器(4K到64K字左右)，备有窄的外部数据总线。另外，绝大多数定点DSP的地址总线小于或等于16位，因而可外接的存储器空间受到限制。一些浮点DSP的片上存储器很小，甚至没有，但外部数据总线宽。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存储器，外部总线为24位，13位外部地址总线。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存储器，可以多种方式划分为程序存储器和数据存储器。

选择DSP时，需要根据具体应用对存储空间大小以及对外部总线的要求来选择。

开发的简便性

对不同的应用来说，对开发简便性的要求不一样。对于研究和样机的开发，一般要求系统工具能便于开发。而如果公司在开发下一代手机产品，成本是最重要的因素，只要能降低最终产品的成本，一般他们愿意承受很烦琐的开发，采用复杂的开发工具(当然如果大大延迟了产品上市的时间则是另一回事)。

因此选择DSP时需要考虑的因素有软件开发工具(包括汇编、链接、仿真、调试、编译、代码库以及实时操作系统等部分)、硬件工具(开发板和仿真机)和高级工具(例如基于框图的代码生成环境)。利用这些工具的设计过程如图4所示。

选择DSP器件时常有如何实现编程的问题。一般设计工程师选择汇编语言或高级语言(如C或Ada)，或两者相结合的办法。现在大部分的DSP程序采用汇编语言，由于编译器产生的汇编代码一般未经最优化，需要手动进行程序优化，降低程序代码大小和使流程更合理，进一步加快程序的执行速度。这样的工作对于消费类电子产品很有意义，因为通过代码的优化能弥补DSP性能的不足。

使用高级语言编译器的设计工程师会发现，浮点DSP编译器的执行效果比定点DSP好，这有几个原因：首先，多数的高级语言本身并不支持小数算法；其次，浮点处理器一般比定点处理器具有更规则的指令，指令限制少，更适合编译器处理；第三，由于浮点处理器支持更大的存储器，能提供足够的空间。编译器产生的代码一般比手动生成的代码更大。

不管是用高级语言还是汇编语言实现编程，都必须注意调试和硬件仿真工具的使用，因为很大一部分的开发时间会花在这里。几乎所有的生产商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器对软件调试很有帮助。如果所用的是高级语言，对高级语言调试器功能进行评估很重要，包括能否与模拟机和/或硬件仿真器一起运行等性能。

大多数DSP销售商提供硬件仿真工具，现在许多处理器具有片上调试/仿真功能，通过采用IEEE1149.1JTAG标准的串行接口访问。该串行接口允许基于扫描的仿真，即程序员通过该接口加载断点，然后通过扫描处理器内部寄存器来查看处理器到达断点后寄存器的内容并进行修改。

很多的生产商都可以提供现成的DSP开发系统板。在硬件没有开发完成之前可用开发板实现软件实时运行调试，这样可以提高最终产品的可制造性。对于一些小批量系统甚至可以用开发板作为最终产品电路板。

支持多处理器

在某些数据计算量很大的应用中，经常要求使用多个DSP处理器。在这种情况下，多处理器互连和互连性能(关于相互间通信流量、开销和时间延迟)成为重要的考虑因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了简化多处理器系统设计的专用硬件。

电源管理和功耗

DSP器件越来越多地应用在便携式产品中，在这些应用中功耗是一个重要的考虑因素，因而DSP生产商尽量在产品内部加入电源管理并降低工作电压以减小系统的功耗。在某些DSP器件中的电源管理功能包括：a.降低工作电压：许多生产商提供低电压DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，这种处理器在相同的时钟下功耗远远低于5V供电的同类产品。

b.“休眠”或“空闲”模式：绝大多数处理器具有关断处理器部分时钟的功能，降低功耗。在某些情况下，非屏蔽的中断信号可以将处理器从“休眠”模式下恢复，而在另外一些情况下，只有设定的几个外部中断才能唤醒处理器。有些处理器可以提供不同省电功能和时延的多个“休眠”模式。

c.可编程时钟分频器：某些DSP允许在软件控制下改变处理器时钟，以便在某个特定任务时使用最低时钟频率来降低功耗。

d.控制：一些DSP器件允许程序停止系统未用到的电路的工作。

不管电源管理特性怎么样，设计工程师要获得优秀的省电设计很困难，因为DSP的功耗随所执行的指令不同而不同。多数生产商所提供的功耗指标为典型值或最大值，而TI公司给出的指标是一个例外，该公司的应用实例中详细地说明了在执行不同指令和不同配置下的功耗。

成本因素

在满足设计要求条件下要尽量使用低成本DSP，即使这种DSP编程难度很大而且灵活性差。在处理器系列中，越便宜的处理器功能越少，片上存储器也越小，性能也比价格高的处理器差。

封装不同的DSP器件价格也存在差别。例如，PQFP和TQFP封装比PGA封装便宜得多。

在考虑到成本时要切记两点。首先，处理器的价格在持续下跌；第二点，价格还依赖于批量，如10,000片的单价可能会比1,000片的单价便宜很多。

数字信号处理论文范文第2篇

关键词：数字信号处理 课程考核 改革

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2023）08（a）-0241-01

课程考核是教学工作中检查教学效果、巩固学生知识、改进教学方法、保证教学质量和督促教学目标实现的重要手段。但是，目前许多高校实施的课程考核方案却存在着对考核目的认识不足、考核内容笔记化、考核方式单一等问题。该文对《数字信号处理》课程考核方式进行了分析和改革，以此提高该课程教学效果和学生自主创新能力。

1 《数字信号处理》课程考核模式存在的问题

《数字信号处理》是电子信息工程专业学科的专业必修基础课。它涉及到的内容非常广泛，主要包括数字信号的一些基本理论和基本分析方法。通过本课程的学习，学生要掌握数字信号分析的基本理论和基本分析方法，并能理论联系实际处理工程中的问题，尤其是数字滤波器的设计与实现。目前我校《数字信号处理》课程考核成绩是以学生考勤（5%）、课堂作业（5%）、实验课成绩（10%）、期末考试成绩（80%）等四个方面组成的。但通过调查和走访，发现该考核方式存在许多突出问题：绝大多数学生不注重平时知识积累，尤其是这门课程本身数学化，理论化，到了期末考试才忙于背公式，记重点，死记硬背。此外，《数字信号处理》课程教学内容多，教学时间有限，专业性和数学理论知识都较强。因此，如何解决课程考核内容不全面，理论性强，知识难消化、难掌握、理论结合实践等问题，就需要对课程的考核内容和考核方法进行改革[1-6]。力求通过改革培养和激发学生对该课程的兴趣和热情，提高学生对该课程难点的掌握效率，及认识其在整个课程体系中的地位，达到良好的教学目的，完成教学任务，为后续课程的学习打下良好基础。

2 《数字信号处理》课程考核方式改革模式

教学过程中的有效互动和考核方式的科学合理及教授方法的多样性，能有利于教学质量的提高及考核目标的最终达成。

2.1 变传统的先讲授再考核为边讲授边考核

数字信号处理是综合性和理论知识特别是数学知识很强的课程，该课程前小半部分的内容已在前修的信号与系统中涉及过。但数字信号处理是以时域离散信号为处理对象，与连续信号与系统中的计算方法大相径庭。例如，信号与系统中大量用到了积分，而在数字信号处理中就是迭分（累加求和），信号与系统中的微分，在数字信号处理就变为差分等，很多学生很难一下子转变观念。此外，数字信号处理中的DFT，DTFT，FFT三者变换之间的联系和区别更是难中之难。

该课程传统的考核办法常常是先讲授所有的知识点再统一综合考核―闭卷考试。这种方法虽能在最后的考试成绩中反映学生对该课程某些难点和重点知识的掌握，却忽略了数字信号处理知识多样性特点，特别是实际设计部分。因此，在考核时，只顾及所谓的“重点、难点”而舍弃“综合性、多样性”是不够完善的。我们应该每讲解一个独立知识点就进行及时的考核检验，这种边讲授边考核的方式既能更好的检验每位学生对小知识点掌握的深度，又不影响该知识点与整个课程的联系。

2.2 变传统的笔试考核为理论考核+设计实践考核

《数字信号处理》是以课堂理论和设计实践兼顾的课程，如何解决课程理论部分内容综合庞杂，专业性强，信息量过大，理论结合实际设计等是个关键性的问题。通过教师的理论纲要的讲述、课堂训练、实验操作和手工建模的多种教学方法，调动学生学习课程基本知识的积极性，激发学生的设计兴趣和热情，培养和锻炼学生的动手能力和创新思维。在实际设计内容教学中，学生在课堂中的练习和仿真实践是衡量教学效果的重要标准，在此过程中，教师与学生应进行不断的沟通与互动，共同完成设计课题。

然而《数字信号处理》课程教学内容多、时间短，除离散信号与系统的时域、频域、复频域分析外，还重点阐述了数字滤波器设计等的综合性知识，这些都需要学生了解，掌握并能利用MATLAB进行仿真试验。要在课堂教学中完成教学大纲要求的基本知识点的训练和应用有一定难度，教学任务很重。如何在有限的教学时间内完成基本教学内容，又兼顾该门课程的专业性、综合性及工程实践性，同时又能考核学生的对专业难点，横纵向知识点的逻辑掌握是核心关键的问题。

为解决课程教学中的矛盾，在课程考核中，带领学生把部分课堂搬到具体的实际设计中，让学生亲历课程中的理论内容和实际的结合，由此轻松记忆教学中的难点和重点。再从学生“教”和“学”的过程中，从而解决教学中专业性、综合性及实践性的问题，同时亦可解决时间短、教学内容多的问题。

通过上述考核方法和内容的改革，强调知识的实际应用、学生技能的考核，加强学生自主创新和设计能力的培养，从而提高学生自主学习的积极性，特别是针对《数字信号处理》这门课程特点所建立的多样性考核评价体系的实施，真正把考核变成学生学习的动力，培养学生自主创新能力的一个重要环节。

参考文献

[1] 笪强生，翟晶.大学课程考核改革探索性研究[J].出国与就业（就业版），2023（19）：121-122.

[2] 李杰，李学军.“数字信号处理”课程考试方式改革的尝试[J].长春大学学报，2023，23（8）：1037-1043.

[3] 余颍，肖静，刘树博.数字信号处理课程教学改革的探索和实践[J].东华理工大学学报（社会科学版），2023，30（3）：294-2966.

[4] 毛伊敏，钟文涛.《数字信号处理》课程研究型教学方法研究[J].中国电力教育，2008（124）：79-80.

数字信号处理论文范文第3篇

摘 要：目前《底中藕糯理》课程教学面临的困难主要表现为：概念抽象、公式繁多、公式推导繁琐、数学要求高等，在教学过程中增加应用背景，并通过MATLAB语言将抽象理论及处理方法图示化。实践表明，该方法不仅能更好地激发学生的学习兴趣，学生对理论知识的掌握也更加透彻，且学生的动手能力也有明显提高，总的教学质量有很大提高。

关键词：数字信号处理 教学方法改革 MATLAB

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2023）09（c）-0070-02

《数字信号处理》是电子信息工程及通信工程专业的专业基础课。它的基本概念、基本分析方法已经渗透到了信息与通信工程、生物医学工程、语音、雷达、导航、电磁场与微波技术、水声工程、电气工程、航空工程、环境工程等众多领域。随着计算机科学和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术得到越来越广泛的应用，尤其在高新技术产业中，数字信号处理的作用越来越突出。

《数字信号处理》课程涉及的主要内容为：离散时间信号与系统、z变换、离散傅里叶变换及其快速算法、经典数字滤波器的设计等[1，2]。从早期的教学中发现，由于该课程概念比较抽象，数学公式繁多，学生在学习过程中的畏难情绪比较明显，学习效果欠佳。因此在教学过程中首先严抓数学基础，增加课程应用背景，能提高学生学习兴趣，并引入MATLAB仿真，用简单的函数将抽象的概念和复杂的公式用图形的方式演示出来，使抽象问题直观化，加深对理论知识的理解[3]。

1 严抓数学基础、增加应用背景

由于《数字信号处理》课程对学生的数学要求较高，而大部分同学的数学基础并不是很理想，因此在课堂教学中首先对重要的数学步骤和数学方法进行强化训练，要求学生一定掌握必要的数学方法，直至达到运用自如的熟练程度。

其次，通过增加应用背景来激发学生的学习兴趣。兴趣是最好的老师，因此，如果能够让学生清晰地了解到所学习的数字信号处理的有关知识和人们日常生活的很多方面都是息息相关的，也是今后走上工作岗位的需要，就会激发起学生学习这门课程的兴趣和动力。另外，《数字信号处理》理论具有广泛的应用背景，如在通信方面可应用于数据加密、可视电话和扩频通信等，在图形图像方面可应用于二维三维图像处理、图像压缩与传输、动画与机器人视觉等，在自动控制方面可应用于声控、自动驾驶等，以及其他诸多先进技术方面。如何让学生既感受到最新发展的脉搏，又能饶有兴趣地学习相对乏味的基础理论，成为教学成败的关键。这就要求教师尽最大努力将新技术、新工艺、新材料等注入课程中，让学生领略数字信号处理的强大生命力，了解其在诸多领域中的重要作用和意义，这样也会激发学生的学习热情、主动性和创造性。

2 《数字信号处理》与MATLAB的结合

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB功能强大、简单易学，且编程效率高。

《数字信号处理》的教学与MATLAB的结合主要体现在教师在讲解公式推导和基本理论知识的同时，用MATLAB将运算步骤和结果以图示的形式直观地展现出来。如要设计一个巴特沃斯型数字低通滤波器，设采样率为8 000 Hz，fp=2100 Hz，fs=2500 Hz，Rp=3 dB，Rs=25 dB。MATLAB程序如下[4]：

f_N=8000；

f_p=2100； f_s=2500； R_p=3； R_s=25；

Ws=f_s/（f_N/2）； Wp=f_p/（f_N/2）；

[n， Wn]=buttord（Wp，Ws，R_p，R_s）；

[b，a]=butter（n， Wn）；

freqz（b，a， 1000， 8000）

subplot（2，1，1）； axis（[0 4000 -30 3]）

其中用freqz实现了幅频、相频特性作图。程序运行后所设计出的巴特沃斯低通数字滤波器的频率响应如图1所示。从图中看出，频率响应满足设计要求。

通过用MATLAB语言对数字信号处理知识进行仿真能更直观地让学生了解到知识的特点，能使学生对理论知识的掌握更加牢固。

3 结语

《数字信号处理课程》理论性强，数学公式多，在教学过程中首先严抓数学基础，并多加入理论知识的应用背景尤其是在先进技术方面的应用，这样能有效地提高学生的学习兴趣，将被动学习转化为主动学习。其次将MATLAB语言与数字信号处理很好地结合，能将抽象的理论概念和知识用生动的图形或动画展现出来，能让学生更直观地理解理论知识，同时能培养学生的动手能力和创新精神。

参考文献

[1] 程佩青.数字信号处理教程[M].4版.北京：清华大学出版社，2023.

[2] 胡广书.数字信号处理导论[M].3版.北京：清华大学出版社，2005.

数字信号处理论文范文第4篇

【摘要】伴随着计算机技术的发展，计算机数字时代已经成为主流，而数字信号处理技术则是数字时代的主力军，是不可或缺的技术。所以关于数字信号处理的技术发展也一直受到人们的关注，数字信号的应用领域十分广阔，有通信领域，图像图形技术领域，仪表仪器领域，PC领域等等，还有未来不断挖掘的新应用领域，无疑会将数字信号处理技术推到高峰。此外，数字信号处理的计算发展也一直掌握着处理器DSP的结构演变与发展。本文就对当前的数字信号处理技术与发展作简要的说明，数字信号处理技术的特点，并举信号处理技术在短波收信设备中的应用作为重点例子来说明其应用，最后再对数字信号处理技术的前景作一定展望。希望可以借此让大家了解数字信号技术的重要性。

【关键词】数字信号；处理技术；应用发展

随着人们对于通讯，计算机，机械设备的涉及领域越来越广，数字信号处理也逐渐发展壮大。数字信号处理技术就是将如视频，图片，声音等模拟信息转化为数字信息的技术。而DPS是让数字信号处理技术的功能得以有效使用的处理器或芯片，它们有时候也用作处理信息后再把信息转变成模拟信息输出。从更大的角度来看，数字信号处理技术是数字信号处理中理论性的实用性很强的应用型技术，这包括如硬件技术，数字信号处理理论，软件技术以及实现它的途径等等。下面就让我们来探讨一下关于数字信号处理技术的应用与发展。

一、数字信号处理技术的特点

数字信号处理技术的本质是对数据进行提取与变换，将信息从各种干扰与噪声的环境里提取，然后进行转换，变为便于机器或人识别的形式。早些时候的信号处理采用的主要是模拟的方法，但这种方法由于参数的修改很困难，模拟器对于周边的环境变化敏感程度不高，所以渐渐的退出了历史的舞台。应运而生的数字信号处理技术主要采取二值逻辑，对环境中的电路噪声，温度有较强的适应能力，不会因为它们的变化导致电路逻辑翻转，具有很强的稳定性。数字信号处理技术还可以用软件来修改处理的参数，有较强的灵活性。随着芯片技术的不断发展，也为数字信号处理技术带来许多好处与支撑，这表现在集成度高，高速处理能力强，多种并行结构的优良继承电路的推广与使用，也带动数字信号处理能力与响应速度的提升。数字信号处理技术采用的是数字的方法，将离散的符号或数字进行处理的技术，主要的工作是在剔除混杂在信号中的干扰，减少采集信号的多余成分，被称为数字滤波。还有就是可以将分离的多个信息碎片根据某种方式结合在一起的信号，或者用来增强一个信号里的某个分量，加强识别和分析。

二、数字信号处理技术在短波通信中的应用

数字信号处理技术在短波通信领域中的主要应用在信道扫描，信道的数字化，信道探测，自适应呼叫，链路质量分析，音频信号处理，扩频技术等方面，声码话，静态图像传输和传真等等。运用数字信号处理模块，是通过模拟前端的射频信号处理之后，中频信号在输入数字信号后对模块进行数字化的处理，最后再输出音频信号，数字量化基带信号和AGC控制信号三种信号。其中音频模拟的信号可直接输出提供给终端用户使用。AGC的控制信号反映到模拟前端的放大器信号的增益与数字量的基带信号，便于波形分析与频谱分析，这个信号还可以供给给终端设备使用，避免对于模拟信号的多次量化而引起噪声。我们采用AD+PDC+DSP的模式进行设计数字信号处理模块中的硬件构造，在经过放大滤波之后的中频信号被输入到高速模数进行量化，再输入到下面可编程的变频器进行降速，滤波，频谱搬移之后输出I/O的分量，再经过基带信号至数模之间的转换之后，完成了解调信号，输出最后的两路模拟量音频信号的任务。

三、数字信号处理技术的其他应用

除了上述数字信号处理在短波通信中的应用，还有许多其他方面的应用，现在让我们再举几个例子说明。在测量仪表和测试仪器领域中，随着数字信号处理技术的发展，原来的高档单片机被逐渐取代。将数字信号处理技术运用于测试仪器和测量仪表之中，可以大幅度提高产品的功能与档次。新型的数字信号处理技术有丰富的内部资源，可以使仪器上硬件电路得到简化，实现仪器仪表SOC速度和测量精度的准确度。可编程的数字信号处理技术在PC领域中占据着主流的位置，它将MPEG与高速通信技术相联系，用来实现视频形式与音频形式的转换。在以后的PC机中，人们可以根据自己的需求，处理各种多功能，多样式的DSP机。由于传统的助听器在许多功能上有瑕疵与不足，很难满足大多数有听觉障碍人士的需求，而全新的依靠数字信号处理技术的数码助听器就变得非常受重视，因为数字信号处理系统性能和效果都很好，使得听觉障碍的患者的听觉得到较大的改善。

四、数字信号处理技术的发展展望

数字信号处理技术的发展大致经过四个发展的阶段，第一阶段是70年论基础流行的时期，然后到了80年代数字信号处理技术的产品得到广泛的运用了90年代达到顶峰，第四阶段则是新时代再创辉煌的时期。在没有出现数字信号处理技术的时候，对数字信号的处理只能依靠简单的微处理器解决，但MPU的处理速度低下，不能达到高时效，高速度的要求，就慢慢的被数字信号处理技术所取代，从刚开始的只停留在理论阶段，随着集成电路的发展与广泛应用，就迎来了数字信号处理的春天，DSP（数字信号处理）芯片的问世是一个重要的里程碑，他昭示着DSP技术不断向着小型化转变，而且其技术也得到了跨越式的进展。然后随着CMOS技术的进步，第二代DSP芯片结合CMOS技术产生，大大提高了运算速度与储存容量。随着科技的发展，第五代DSP器件也已经问世，之后的前景一片光明。

五、总结

现在的数字信号处理技术正在不断发展，不断更新，它就像一个永不枯竭的宝库，等待着人们不断的挖掘，发现。相较于20年前，数字信号处理的性能提高了不止1500倍，可见其革新的力度，对于如今的消费者来说似乎还有许多其他的技术选择，但数字信号处理技术占据主导的位置不会发生改变。数字信号处理技术永远没有尽头，新型的数字信号处理技术装备更加高级的编译器，不容置疑，它正在向着更高速，更低功耗，更大容量的道路迈开步子。

参考文献

[1]孙金林.数字信号处理技术的发展与思考[J].赤峰学院学报，2023，5.

[2]李方慧.数字信号处理技术的新进展[M].北京理工大学出版社，2023：8.

[3]杨春顺.数字信号处理技术在短波收信设备中的应用[J].舰船电子工程，2008，6.

数字信号处理论文范文第5篇

关键词：数字信号处理技术 发展 应用领域

随着信息化及互联网技术的高速发展，电子信息技术在全世界范围内取得了长足的发展，通信和计算机设备越来越融入到人们的生活中，对数字信息处理技术需求也日益强烈。数字信号处理技术通俗的来说就是将模拟信号（视频、图片、声音）转换为数字信号的处理技术，我们将数字信号处理技术得以实现的载体称为DSP（digital signalprocessor），DSP也可以把数字信号转化成模拟信号输出。所以说数字信号处理技术不是单一学科的技术，它是在众多学科理论基础上建立的综合技术，涉及到的技术领域非常广泛，下面我们通过以下几部分来探讨数字信号处理技术的发展。

一、数字信号处理技术的特点及其发展历程

（一）数字信号处理技术的特点

最早对信号的处理方式是通过模拟的方法，这种方法对温度和环境的变化敏锐度不高，所以逐渐退出了主流的行列，应运而生的就是数字信号处理技术，它主要采用与计算机一样的O、1二值逻辑，因此其对温度的变化以及环境中的噪声非常之敏感；最重要的一点就是数字信号处理技术一般采用软硬件结合的方式，可以通过软件来修改硬件的参数，具有较强的灵活性和可修改性；随着数字芯片的快速发展，数字信号处理芯片的集成度越来越高，处理能力越来越强，这就使得数字信号处理技术适用的领域也是日益广阔。

（二）数字信号处理技术的发展历程

任何科学技术的发展都不是一蹴而就的，都得经过一定的发展历程，数字信号处理技术大致可分为三个发展阶段：第一阶段从20世纪60年代开始，这个阶段可以说是数字信号处理技术的理论基础时期，数字信号处理技术的概念首先被提出，这个时期需要借助计算机来实现对信号的处理；第二阶段是从20世纪80年代开始，以第一台数字信号处理器的诞生为标志，最突出的特点就是这种处理器具有编程能力，数字信号处理器的诞生使得数字信号处理技术广泛的应用到语音通信、医疗、图像处理、军工等领域；第三阶段是从20世纪90年代开始，这个阶段数字信号处理技术的发展可谓是日新月异，既表现在理论方面也表现在技术层面，理论更加丰富能够在非线性频谱中应用，数字信号处理器的处理速度更快、精度更高，应用范围更加广泛。

二、数字信号处理技术的应用范围

（一）在通信领域中的应用

当下，通信领域中的信道扫描、扩频、音频信号处理、链路质量分析、信道探测等通信领域中都在使用数字信号处理技术，整个的处理流程就是中频信号经过数字信号处理系统的数字化处理后将输出三种信号分别为数字量化基带信号、音频信号和AGC控制信号，其中音频信号是终端用户直接可以使用的信号。

（二）在其他领域中的应用

除了通信领域，数字信号技术应用最广阔的就是图像处理领域，无论是广播电视、手机图像、还是卫星图像都会用到活动图像的压缩，解压缩技术以及图像的编码/解码技术；在测绘和仪器测量等领域对数字信号处理技术的依赖程度越来越高，由于微型化的数字信号处理芯片可以集成到测绘或者是测量的仪器中，这样大大提高了测量的精度。在这些领域中数字信号处理器的运算速度就显得尤为重要，DSP、FPGA等高运算速度芯片市场逐渐走向成熟，但是相对于对图像处理技术的需求来说，其仍有很大的成长空间，潜力巨大。

三、数字信号处理技术的发展

随着芯片集成度和运算速度的提升，其体积更加的微型化，所以，数字信号处理技术将会在家庭智能化中广泛应用。数字信号处理技术的发展最终会落实在DSP芯片的发展上，一方面，通过多线程、多通道、超标量结构等技术提高芯片的性能；另一方面将着眼于个性化和多元化定制中，可以制作出不同型号的数字信号处理芯片，供不同各户的个性需求。

未来数字信号处理技术的发展将立足于环保和微型化两个方面，个性化需求必然会追求更高的运算速度和底功耗以及小尺寸。低功耗是任何一个产品发展到一定程度的更高需求，只有生产出低功耗的产品才能扩展产品的应用领域，产品应用领域的扩展必然会促进产品的大规模生产，通过大规模的量产将会使得芯片的DSP器件的购买成本降低。