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来源: 发布时间:2024年07月04日

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。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。盐城出口数字信号处理器批发

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自有了快速算法以后,离散傅里叶变换的运算次数大为减少,使数字信号处理的实现成为可能。快速傅里叶变换还可用来进行一系列有关的快速运算,如相关、褶积、功率谱等运算。快速傅里叶变换可做成设备,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。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。徐州国产数字信号处理器修理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。

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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。

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。图像信号处理图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。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。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。

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传统的和DSP优化的指令集都能够计算任何任意的操作,但是一个可能需要多条ARM或X86指令才能计算的操作,在DSP优化的指令集中可能只需要一条指令。对软件架构的一个影响是,手工优化的汇编代码例程(汇编程序)通常被打包成库,以便重复使用,而不是依靠先进的编译器技术来处理基本算法。即使有现代编译器的优化,手工优化的汇编代码也更有效率,DSP计算中涉及的许多常见算法都是手工编写的,以便充分利用架构优化的优势。指令集乘积(MAC,包括融合乘加,FMA)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)。常州选择数字信号处理器修理

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。盐城出口数字信号处理器批发

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。盐城出口数字信号处理器批发

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