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来源: 发布时间:2024年05月06日

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.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。连云港贸易数字信号处理器修理

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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。盐城进口数字信号处理器修理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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关于语音识别方法,有统计模式语音识别,结构和语句模式语音识别,利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数,语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。为此,首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律,然后利用适当的方法模拟发音的过程,合成为语言。其他有关语言处理问题也各有其特点。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

数字控制、运动控制方面的应用主要有磁盘驱动控制、引擎控制、激光打印机控制、喷绘机控制、马达控制、电力系统控制、机器人控制、高精度伺服系统控制、数控机床等。面向低功耗、手持设备、无线终端的应用主要有:手机、PDA、GPS、数传电台等。数字滤波器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,可用硬件和软件两种方式实现。在硬件实现方式中,它由加法器、乘法器等单元所组成,这与电阻器、电感器和电容器所构成的模拟滤波器完全不同。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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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。数字信号处理技术也相应地得到发展,其应用领域十分不错。徐州制作数字信号处理器批发

软件实现方法是借助于通用数字计算机按滤波器的设计算法编出程序进行数字滤波计算。连云港贸易数字信号处理器修理

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.连云港贸易数字信号处理器修理

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