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第一章概述

言
    数字信号处理(DigitalSignal Processing,简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里,数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。
    数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。
    数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来,数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。
    数字信号处理是以众多学科为理论基础的,它所涉及的范围极其广泛。例如,在数学领域,微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具,与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科,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,数字信号处理是把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。
    数字信号处理的实现方法一般有以下几种:
      (1) 在通用的计算机(如PC机)上用软件(如Fortran、C语言)实现;
      (2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现;
      (3) 用通用的单片机(如MCS-51、96系列等)实现,这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理,如数字控制等;
      (4) 用通用的可编程DSP芯片实现。与单片机相比,DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源,可用于复杂的数字信号处理算法;
      (5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合,要求的信号处理速度极高,用通用DSP芯片很难实现,例如专用于    FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片,这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现,无需进行编程。
    在上述几种方法中,第1种方法的缺点是速度较慢,一般可用于DSP算法的模拟;第2种和第5种方法专用性强,应用受到很大的限制,第2种方法也不便于系统的独立运行;第3种方法只适用于实现简单的DSP算法;只有第4种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。
       虽然数字信号处理的理论发展迅速,但在20世纪80年代以前,由于实现方法的限制,数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。直到20世纪70年代末80年代初世界上第一片单片可编程DSP芯片的诞生,才将理论研究结果广泛应用到低成本的实际系统中,并且推动了新的理论和应用领域的发展。可以毫不夸张地说,
DSP芯片的诞生及发展对近20年来通信、计算机、控制等领域的技术发展起到十分重要的作用。

DSP系统

DSP系统构成
    。图中的输入信号可以有各种各样的形式。例如,它可以是麦克风输出的语音信号或是电话线来的已调数据信号,可以是编码后在数字链路上传输或存储在计算机里的摄像机图像信号等。