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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.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。无锡制造数字信号处理器批发

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。。。。。淮安出口数字信号处理器特点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。

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

数字信号处理(digital signal processing)，是以数字运算方法实现信号变换、滤波、检测、估值、调制解调以及快速算法等处理的一门学科。数字信号处理具有高精度、高可靠性、可程序控制、可时分复用、便于集成化等优点。其应用领域十分泛。20世纪50年代，抽样数据系统研究的进展和离散系统理论的发展奠定了数字信号处理的数学基础。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，简称快速傅里叶变换(FFT)，使离散傅里叶变换（DFT)的运算次数大为减少。这一突破导致数字信号处理从概念上和实现上发生了重大的转折。同一时期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，简称快速傅里叶变换。

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经过数模转换先将数字输出信号转换为离散信号，再经过保持电路将离散信号连接起来成为模拟输出信号。淮安机电数字信号处理器批发

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。无锡制造数字信号处理器批发

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。图像信号处理无锡制造数字信号处理器批发

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