淮安制作数字信号处理器性能

现实生活中还有很多这样的信号，比如光、压力、温度等等。这些信号通过一个模拟向数字的转换过程(称之为AD)，变成数字信号送给处理器，进行数字计算，处理结束后，再把结果通过数字向模拟的转换过程重新变成连续信号(称之为DA)。用一般的通用微处理器可以完成这些工作，但是面临的问题是满足如此高的计算速度，就很难保证耗电量很低，更难保证价格足够便宜。因此，另一种微处理器应运而生：数字信号处理器，简称DSP。DSP是微处理器的一种,这种微处理器具有极高的处理速度.因为应用这类处理器的场合要求具有很高的实时性(Real Time)。比如通过移动电话进行通话,如果处理速度不快就只能等待对方停止说话，这一方才能通话。如果双方同时通话，因为数字信号处理速度不够,就只能关闭信号连接.以FFT表示。自有了快速算法以后,离散傅里叶变换的运算次数大为减少，使数字信号处理的实现成为可能。淮安制作数字信号处理器性能

例如，应用数字滤波器取代通信设备中的模拟滤波器，可以使设备小型化，提高可靠性。快速傅里叶变换与多相滤波器可以实现多通道滤波器。应用抽样率变换滤波可以实现调制、解调。应用自适应滤波可以实现信道均衡、回波抵消、天线阵波束形成等。应用非线性滤波可以滤除图象的噪声干扰。所以说数字信号处理技术对通信技术的发展有着极为重要的作用。广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。但很多人认为：数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。淮安制作数字信号处理器性能离散变换快速算法和谱分析方法。随着数字电路与系统技术以及计算机技术的发展。

大多数通用的微处理器和操作系统可以成功地执行DSP算法，但由于电源效率的限制，不适合用于移动电话和PDA等便携式设备。然而，专门的DSP将倾向于提供一个低成本的解决方案，具有更好的性能，更低的延迟，并且不需要专门的冷却或大电池。这种性能的提高导致了数字信号处理在商业通信卫星中的引入，在这些卫星中，需要数以百计甚至数以千计的模拟滤波器、开关、频率转换器等来接收和处理上行信号，并为下行信号做好准备，可以用专门的DSP来代替，对卫星的重量、功耗、结构的复杂性/成本、可靠性和操作的灵活性有很大的好处。

传统的和DSP优化的指令集都能够计算任何任意的操作，但是一个可能需要多条ARM或X86指令才能计算的操作，在DSP优化的指令集中可能只需要一条指令。对软件架构的一个影响是，手工优化的汇编代码例程（汇编程序）通常被打包成库，以便重复使用，而不是依靠先进的编译器技术来处理基本算法。即使有现代编译器的优化，手工优化的汇编代码也更有效率，DSP计算中涉及的许多常见算法都是手工编写的，以便充分利用架构优化的优势。指令集乘积（MAC，包括融合乘加，FMA）在通信工程领域中有重要的应用。例如，应用数字滤波器取代通信设备中的模拟滤波器。

根据得到的传递函数进行所谓模态参数识别，从而计算出系统的模态刚度、模态阻尼等主要参数。这样就建立起系统的数学模型。进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析。实质上，它就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。地球物理处理为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏，通常采用地震勘探方法来探测地层结构和岩性。这种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的激震，如用方法产生一振动波向地下传播,遇到地层分界面即产生反射波,在距离振源一定远的地方放置一列感受器，接收到达地面的反射波。从反射波的延迟时间和强度来判断地层的深度和结构。在实际中观测到的数据是有限的。这就需要利用一些估计的方法，根据有限的实测数据估计出整个信号的功率谱。淮安制作数字信号处理器性能

70年代中期数字信号处理已形成为一门的学科。淮安制作数字信号处理器性能

信号处理在生物医学方面主要是用来辅助生物医学基础理论的研究和用于诊断检查和监护。例如，用于细胞学、脑神经学、心血管学、遗传学等方面的基础理论研究。人的脑神经系统由约 100亿个神经细胞所组成，是一个十分复杂而庞大的信息处理系统。在这个处理系统中，信息的传输与处理是并列进行的，并具有特殊的功能，即使系统的某一部分发生障碍，其他部分仍能工作，这是计算机所做不到的。因此，关于人脑的信息处理模型的研究就成为基础理论研究的重要课题。此外，神经细胞模型的研究，染色体功能的研究等等，都可借助于信号处理的原理和技术来进行。淮安制作数字信号处理器性能

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