1.1 数字信号处理概述

数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学和工程领域的新兴学科。20 世纪 60 年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，有力地推动和促进了DSP技术的发展进程。在过去的20多年时间里，DSP技术已经在通信等领域得到了极为广泛的应用。

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。与模拟信号处理相比，数字信号处理具有精确、灵活、抗干扰能力强、可靠性高、体积小、易于大规模集成等优点。

步入21世纪以后，信息社会已经进入了数字化时代，DSP技术已成为数字化社会最重要的技术之一。DSP可以代表数字信号处理（Digital Signal Processing）技术，也可以代表数字信号处理器（Digital Signal Processor），其实两者是不可分割的。前者是理论和计算方法上的技术，后者是指实现这些技术的通用或专用可编程微处理器芯片。随着DSP芯片的快速发展，应用越来越广泛，DSP这一英文缩写已被大家公认为是数字信号处理器的代名词。

数字信号处理是以众多学科为理论基础的，所涉及的范围极其广泛。如在数学领域中，微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。近年来，一些新兴学科，例如，人工智能、模式识别、神经网络等都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是将许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。

数字信号处理包括以下两个方面的内容。

1.算法的研究

算法的研究是指如何以最小的运算量和存储器的使用量来完成指定的任务，如 20 世纪 60年代出现的快速傅里叶变换（FFT），使数字信号处理技术发生了革命性的变化。近几年来，数字信号处理的理论和方法得到了迅速的发展，诸如：语音与图像的压缩编码、识别与鉴别，信号的调制与解调、加密和解密，信道的辨识与均衡，智能天线，频谱分析等各种快速算法都成为研究的热点，并取得了长足的进步，为各种实时处理的应用提供了算法基础。

2.数字信号处理的实现

数字信号处理的实现是用硬件、软件或软硬结合的方法来实现各种算法。数字信号处理的实现一般有以下几种方法。

① 在通用计算机（PC）上用软件（如FORTRAN、C语言）实现，但速度慢，不适合于实时数字信号处理，只用于算法的模拟。

② 在通用计算机系统中加入专用的加速处理机实现，以增强运算能力和提高运算速度。不适合于嵌入式应用，专用性强，应用受到限制。

③ 用单片机实现，用于不太复杂的数字信号处理。不适合于以乘法-累加运算为主的密集型DSP算法。

④ 用通用的可编程DSP芯片实现，具有可编程性和强大的处理能力，可完成复杂的数字信号处理的算法，在实时DSP领域中处于主导地位。

⑤ 用专用的DSP芯片实现，可用在要求信号处理速度极快的特殊场合，如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关算法的DSP芯片，相应的信号处理算法由内部硬件电路实现。用户无须编程，但专用性强，应用受到限制。

⑥ 用基于通用DSP核的ASIC芯片实现。随着专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit）的广泛使用，可以将DSP的功能集成到ASIC中。一般说来，DSP核是通用DSP器件中的CPU部分，再配上用户所需的存储器（包括Cache、RAM、ROM、Flash、EPROM）和外设（包括串口、并口、主机接口、DMA、定时器等），组成用户的ASIC。DSP核概念的提出与技术的发展，使用户可将自己的设计，通过DSP厂家的专业技术来加以实现，从而提高ASIC的水准，并大大缩短产品的上市时间。