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苏州质量数字信号处理器特点

来源: 发布时间:2024年06月17日

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。这种性能的提高导致了数字信号处理在商业通信卫星中的引入,在这些卫星中,需要数以百计甚至数以千计的模拟滤波器、开关、频率转换器等来接收和处理上行信号,并为下行信号做好准备,可以用专门的DSP来代替,对卫星的重量、功耗、结构的复杂性/成本、可靠性和操作的灵活性有很大的好处。显示出体积小、稳定性高、可程控等优点。数字滤波器也可以用软件实现。苏州质量数字信号处理器特点

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除此之外,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无锡选择数字信号处理器原料因此,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。

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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。振动信号处理机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房屋建筑、水坝设计等方面的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体上加一激振力,做为输入信号。

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。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、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、离散变换快速算法和谱分析方法。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。

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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。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。苏州质量数字信号处理器特点

数字信号处理器的功能是将从原始信号抽样转换得来的数字信号按照一定的要求,例如滤波的要求。苏州质量数字信号处理器特点

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,应用计算机逼近和仿真模拟滤波器的数字滤波理论也得到发展。快速傅里叶变换和数字滤波理论形成了数字信号处理的两大支柱。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。70年代中期数字信号处理已形成为一门的学科。苏州质量数字信号处理器特点

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