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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，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,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。南京贸易数字信号处理器原料

数字信号处理的应用领域十分泛，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。南通机电数字信号处理器维修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。

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。

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如果原始信号是连续信号，还须经过抽样过程使之成为离散信号。

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。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。扬州品牌数字信号处理器结构

也可以通过软件实现。与快速傅里叶变换相似，其他形式的变换，如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。南京贸易数字信号处理器原料

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。如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。南京贸易数字信号处理器原料

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