南京选择数字信号处理器原料

数字信号处理（DSP）算法通常需要在一系列数据样本上快速、重复地进行大量的数xxx算。信号（可能来自音频或视频传感器）不断地从模拟转换为数字，进行数字操作，然后再转换回模拟形式。许多DSP应用对延迟有限制；也就是说，为了使系统工作，DSP操作必须在某个固定时间内完成，延迟（或批量）处理是不可行的。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。因此，随机信号处理只能根据随机过程理论，利用统计方法来进行分析和处理，如经常利用均值。南京选择数字信号处理器原料

根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下的一些主要特点：（1） 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法。（2） 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。（3） 片内具有快速RAM，通常可通过的数据总线在两块中同时访问。（4） 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持。（5） 快速的中断处理和硬件I/O支持。（6） 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。（7） 可以并行执行多个操作。（8） 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。与通用微处理器相比，DSP芯片的其他通用功能相对较弱些。常州出口数字信号处理器修理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。

1965年J.W.库利和T.W.图基首先提出离散傅里叶变换的快速算法谱分析在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示，它在任何时刻的值是确定的；随机信号则不具有这样的特性，它在某一时刻的值是随机的。因此，随机信号处理只能根据随机过程理论，利用统计方法来进行分析和处理，如经常利用均值、均方值、方差、相关函数、功率谱密度函数等统计量来描述随机过程的特征或随机信号的特性。

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）70年代中期数字信号处理已形成为一门的学科。

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。快速傅里叶变换还可用来进行一系列有关的快速运算，如相关、褶积、功率谱等运算。快速傅里叶变换可做成用设备，也可以通过软件实现。与快速傅里叶变换相似，其他形式的变换，如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。谱分析在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示，它在任何时刻的值是确定的；随机信号则不具有这样的特性，它在某一时刻的值是随机的。数字信号处理的应用领域十分泛。就所获取信号的来源而言，有通信信号的处理，雷达信号的处理。常州出口数字信号处理器修理

实际上，经常遇到的随机过程多是平稳随机过程而且是各态历经的。南京选择数字信号处理器原料

dsp架构，即数字信号处理器（英语：digital signal processor，DSP）是一种用于（通常为实时的）数字信号处理的微处理器。架构包含CLU、程序存储器、数据存储器 [1]  等。其常见架构类型包括增强型 DSP、VLIW 结构、超标量体系结构和SIMD结构混合结构。数字信号处理是一种将现实世界中的真实信号(专业术语称之为连续信号)转换为计算机能够处理的信息的过程。比如人们说话的声音，这就是一个连续信号,除此之外，现实生活中还有很多这样的信号南京选择数字信号处理器原料

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