数字信号处理绪论数字信号处理理论、应用与发展一、数字信号处理技术简介一般来说，实际遇到的许多信号可能是模拟信号，这时要通过取样、量化、编码等过程将它变成数字序列，然后在进行数字信号处理。数字信号处理研究内容包括：对数字信号进行滤波以限制它的频带或滤除噪声和干扰，或将它与其它信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析，以了解信号中的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输、存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。数字信号处理学科有深厚而坚实的理论基础，其中最主要的是离散时间信号和离散时间系统理论以及一些数学理论。它的理论和技术还依赖于大规模集成电路技术、计算机技术和软件工程技术。DSP学科的发展不断开辟出许多新的领域，例如数字语音处理、数字图像处理、通信信号处理、雷达信号处理、声纳信号处理、地震信号处理、气象信号处理等。2、数字信号处理技术的特点二、数字信号处理理论近年来又成为人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。其算法的实现(无论是硬件和软件)又和计算机学科及微电子技术密不可分。数字信号处理是把经典的理论体系(如数学、系统)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。数字信号处理主要研究方向数字信号处理主要研究方向（续）伴随着通信技术、电子技术及计算机的飞速发展，数字信号处理的理论也在不断地丰富和完善，各种新算法、新理论正在不断地被提出，可以预计，在今后的几十年中，数字信号处理的理论将获得更快地发展。（小波分析、脊波分析、遗传算法、克隆算法等）1、数字信号处理系统2、数字信号处理的实现注：用通用的可编程的数字信号处理器实现法——是目前重要的数字信号处理实现方法，它既有硬件实现法实时的优点，又具有软件实现的灵活性优点。四、数字信号处理的典型应用电视Television高清晰度电视、可视电话：主要技术是视频压缩和音频压缩雷达Radar(radiodetectingandranging)雷达信号频带非常宽，数据传输速率非常高，所以数据压缩和降低数据传输速率是雷达信号处理面临的首要问题声纳Sonar(soundnavigationandranging)有源声纳信号处理：产生和发射声频脉冲探测信号，通过滤波、门限比较、谱估计等方法对微弱回波信号进行检测和分析无源声纳信号处理：不产生和发射声频信号，只是“倾听”周围声音，主要技术是高分辨率谱估计和阵列信号处理地球物理学Geophysics分析地震信号，建立描述地球内部结构和性质的模型，这对石油和矿藏的勘探很有用。另一任务是研究地震和火山的活动规律。分析大气层性质等。生物医学信号处理BiomedicalSignalProcessing脑电图、心电图的分析、层析X射线、胎儿心音的自适应检测。音乐Music音乐编辑、合成、混回响、合声，作曲、录音、播放，对旧唱片合旧录音带的音质进行恢复等。其他领域OtherAreas军事上的导航、制导、电子对抗、战场侦察；电力系统中的能源分布规划合自动检测；环境保护中对空气污染和噪声干扰的自动检测；经济领域中股票市场预测和经济效益分析。DSP典型应用Telecommunication摄像机天线低噪声放大器23五、数字信号处理的发展4.数字滤波器（DigitalFilter）设计方法的研究是DSP迅速发展的另一个标志，40年代～60年代中期，形成了完整的理论基础（FIR&IIR）；有限冲击响应(FIR-FiniteImpulseResponse)；无限冲击响应(IIR-InfiniteImpulseResponse；5.计算机技术和专用DSP芯片的快速发展反过来促进了DSP理论研究的迅速发展。代表产品：TI公司的TMS320XXX系列产品。AT&T公司ADSPXX。三个著名的DSP实验室：Bell实验室、IBM的Watson实验室、MIT的Lincoln实验室。DSP技术的发展趋势：可用四个字“多快好省”来概括。1.多--DSP的型号越来越多；2.快--即运算的速度越来越快；3.好--主要是指性能价格比；4.省--功耗越来越低。六、如何学习数字信号处理2、课程目标：（1）掌握DSP的基本概念、基本理论和基本方法；（2）为以后学习DSP设计、数字通信和现代数字信号处理等课程打下良好的基础；（3）希望能对研究生入学考试有所帮助。3、课程安排：48学时/3学分；4学时/周；12周讲完。4、考试：平时成绩占20％～30％期末考试成绩：70％～80％课程设计：1学分单独一门课5、课程的特点以及如何学习：（1）理论知识较深，用到的数学知识较多，建议同学们把有关的数学知识进行复习。（2）实践性强，同学们在