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来源: 发布时间:2024年05月03日

在DSP出现之前数字信号处理只能依靠MPU(微处理器)来完成。但MPU较低的处理速度无法满足高速实时的要求。因此,直到70年代,有人才提出了DSP的理论和算法基础。那时的DSP停留在教科书上,即便是研制出来的DSP系统也是由分立元件组成的,其应用领域局限于、航空航天部门。90年代DSP发展快,相继出现了第四代和第五代DSP器件。DSP属于第五代产品,它与第四代相比,系统集成度更高,将DSP芯核及元件综合集成在单一芯片上。这种集成度极高的DSP芯片不在通信、计算机领域大显身手,而且逐渐渗透到人们日常消费领域。数字滤波器的实用型式很多,大略可分为有限冲激响应型和无限冲激响应型两类。徐州品牌数字信号处理器有哪些

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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)徐州贸易数字信号处理器有哪些一般简称为功率谱。这一特性十分重要,这样就可以利用快速变换算法进行计算和处理。

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已提出许多不同的谱估计方法。在线性估计方法中,有周期图法,相关法和协方差法;在非线性估计方法中,有似然法,熵法,自回归滑动平均信号模型法等。谱分析和谱估计仍在研究和发展中。数字信号处理的应用领域十。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,遥感信号的处理,控制信号的处理,生物医学信号的处理,地球物理信号的处理,振动信号的处理等。若以所处理信号的特点来讲,又可分为语音信号处理,图像信号处理,一维信号处理和多维信号处理等。

数字信号处理的应用领域十分,就其所处理的信号的特点而言,可以分为语音信号处理和图像信号处理。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,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。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。

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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。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。常州制作数字信号处理器有哪些

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。徐州品牌数字信号处理器有哪些

语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础,是制造声码器的依据。语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。图像信号处理图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。譬如,图像处理技术可用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的状态、气象云图的分析、宇宙星体的构成等。在图像处理的实际应用中,获得较大成果的有遥感图像处理技术、断层成像技术、计算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的应用特点,处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建等几个方面。这些处理技术各具特点,且正在迅速发展中。徐州品牌数字信号处理器有哪些

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