第一章 绪论修订.doc

绪论 数字信号处理（digital signal processing，简称DSP）是从20世纪60年代以来，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速兴起的一门学科，其重要性在各个领域的应用中日益表现出来。 数字信号处理（DSP）概述 由于在科学研究和工程实际中所遇到的信号多半是模拟信号，所以以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。但是，模拟信号处理中往往存在一些缺陷，比如难以做到高精度、受环境影响大、可靠性差、不灵活等。随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，模拟信号的数字处理技术以其独特的优越性而广受关注。 DSP的特点 数字信号处理系统具有以下的突出优点： 精度高：模拟网络的精度由元器件决定，模拟元器件的精度很难达到10-3以上，而数字系统只要14位字长就可达到10-4的精度，因此在高精度系统中，有时只能采用数字系统。 灵活性高：数字系统性能主要由乘法器的系数决定，而系数是存放在系数存储器中的，因而只需改变存储的系数就可得到不同的系统，这比改变模拟系统要方便的多。 可靠性强：因为数字系统只有两个信号电平“0”和“1”，因而受周围环境的温度及噪声的影响较小；而模拟系统的各元器件都有一定的温度系数，且电平是连续变化的，易受温度、噪声、电磁感应等影响。 易于大规模集成：由于数字部件具有高度规范性，便于大规模集成、大规模生产，且对电路参数要求不严，故产品的成品率高。 可获得高性能指标：例如，有限长冲激响应数字滤波器可实现准确的线性相位特性，这在模拟系统中是很难达到的。 二维与多维处理：利用庞大的存储单元可以存储一帧或数帧图像信号，实现二维或多维滤波、谱分析等。 DSP的应用及发展 正是由于数字信号处理具有上述独特的优点，因而，目前它已在现代科学技术的许多领域获得了广泛地应用和发展。 DSP的应用 滤波与变换：包括数字滤波/卷积、相关、快速傅里叶变换（FFT）、希尔伯特（Hilbert）变换、自适应滤波、加窗法等。 通信：包括自适应差分脉码调制、增量调制、自适应均衡、纠错、数字公用交换、移动电话、调制解调器、数字信号的加密、破译密码、扩频技术、卫星通信、回波对消、IP电话、软件无线电等。 语音、语言：包括语音邮件、语音声码器、语音压缩、语音识别、语音合成、语音增强、文本语音变换等。 图形、图像：包括图像压缩、图像增强、图像复原、图像分割、图像变换、模式识别、计算机视觉、电子出版、动画等。 消费电子：包括数字音频、数字电视、音乐综合器、CD/VCD/DVD播放机、数字留言机、汽车电子装置等。 仪器：包括频谱分析仪、函数发生器、地震信号处理器、瞬态分析仪等。 工业控制与自动化：包括机器人控制、激光打印机控制、电力线监视器、引擎控制、自适应驾驶控制等。 医疗：包括病人监视、超声仪器、CT扫描、核磁共振、助听器等。 军事：包括雷达处理、声纳处理、导航、全球定位系统（GPS）、侦查卫星等。 DSP的发展方向 数字汇聚（digital convergence）：即信号处理、通信和计算机的融合，其中数字信号处理是一种粘合剂，它把通信产业、消费电子产业以及计算机产业紧密结合在一起。 远程会议系统（teleconference systems） 融合网络（fusion net）：将公众电信网络与计算机网络更好地结合在一起，并与家庭娱乐信息设施相适配的网络。 数字图书馆（cyberary） 图像与文本合一的信息检索业务 多媒体通信 个人信息终端 DSP的研究内容 60年代末以后，尤其是自从1965年库利（Cooley）和图基（Turkey）在《计算数学》上发表了“用机器计算复序列傅里叶级数的一种算法”即“快速傅里叶变换算法”以来，数字信号处理理论和技术不断地蓬勃发展，并日趋成熟和完善，目前它已逐渐取代模拟信号处理，而成为一门极其重要的学科和技术领域。 数字信号处理学科的研究内容主要有： 离散时间线性时不变系统分析 离散时间信号时域及频域分析、离散傅里叶变换（DFT）理论 信号的采集，包括A/D，D/A技术，抽样，量化噪声理论等 数字滤波技术 谱分析与快速傅里叶变换（FFT），快速卷积与相关算法 自适应信号处理 估计理论，包括功率谱估计及相关函数估计等 信号的压缩，包括语音信号与图像信号的压缩 信号的建模，包括AR，MA，ARMA，CAPON，PRONY等各种模型 其他特殊算法（同态处理、抽取与内插、信号重建等） 数字信号处理的实现 数字信号处理的应用 其中，前三点为理论和技术分析的基础，是最基本的部分。这里，我们重点讨论前五方面的内容。 注意：本门课程的理论基础包括：高等数学中的傅里叶变换部分、概率论和统计学。 DSP的定义 简单地说，数字信号处理就是将信号表示成数字或符号序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数