南通质量数字信号处理器结构

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，其应用领域局限于事、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。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。南通质量数字信号处理器结构

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。常州选择数字信号处理器结构广义来说，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。

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，因而它的样本函数集平均可以根据某一个样本函数的时间平均来确定。平稳随机信号本身虽仍是不确定的，但它的相关函数却是确定的。在均值为零时,它的相关函数的傅里叶变换或Z变换恰恰可以表示为随机信号的功率谱密度函数，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。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。针对不同的要求，如减小谱分析的偏差，减小对噪声的灵敏程度

得到所需要的输出数字信号。经过数-模变换将数字信号转换为离散信号，再经保持电路将离散信号还原为连续时间信输出。数字信号处理系统可以用数字计算机及软件构成，也可采用通用数字信号处理器（DSP芯片）构成，或用用信号处理器构成。数字信号处理研究的内容十分泛，根据不同领域的应用虽各有所侧重，但快速、髙效算法的研究，高处理速率实时硬件实现的研究，以及新的应用的研究则是推进数字信号处理技术发展的主要课题。。。。。无论哪方面的应用，首先须经过信息的获取或数据的采集过程得到所需的原始信号。

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。信号处理用于诊断检查较为成功的实例，有脑电或心电的自动分析系统、断层成像技术等。断层成像技术是诊断学领域中的重大发明。X射线断层的基本原理是X射线穿过被观测物体后构成物体的二维投影。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。徐州进口数字信号处理器原料

大规模数字集成电路的出现，为数字信号处理的实现提供了有利的条件。南通质量数字信号处理器结构

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。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。针对不同的要求，如减小谱分析的偏差，减小对噪声的灵敏程度，提高谱分辨率等。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。南通质量数字信号处理器结构

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