數字信號處理的演算法

① dsp是什麼

DSP即數字信號處理，指是利用計算機或專用處理設備，以數字形式對信號進行採集、變換、濾波、估值、增強、壓縮、識別等處理，以得到符合人們需要的信號形式（嵌入式微處理器）。隨著計算機和信息技術的飛速發展，DSP技術應運而生並得到迅速的發展。

數字信號處理與模擬信號處理都是信號處理的子集，范疇均屬於信號處理，所謂＂信號處理＂，就是要把記錄在某種媒體上的信號進行處理，以便抽取出有用信息的過程，它是對信號進行提取、變換、分析、綜合等處理過程的統稱。但數字信號處理以及模擬信號處理所處理的對象不一致，因此處理的具體流程也不盡相同，但目的都是為了提取出有用的信息。

(1)數字信號處理的演算法擴展閱讀：

基於DSP晶元構成的控制系統事實上是一個單片系統，因為整個控制所需的各種功能都可由DSP晶元來實現。因此，可以減小目標系統的體積，減少外部元件的個數，增加系統的可靠性。對於那些性能和精度要求高、實時性強、體積小的場合，基於DSP晶元來構成控制系統是具有很高性能價格比的實現方法。DSP晶元可以按照下列三種方式進行分類。

② 數字信號處理演算法的主要特點是什麼為什麼乘積累加是數字信號處理器的基本運算

誰說網路學術方面不行？這本身是個偽命題。不是網路行不行，是網路上的人行不行。據我所知，牛人還是很多的。回答樓主的疑問。數字信號處理是將信號以數字方式表示並處理的理論和技術。數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。 數字信號處理系統的優點：體積小、功耗低、精度高、可靠性高、靈活性大、易於大規模集成、可進行二維與多維處理。 隨著大規模集成電路以及數字計算機的飛速發展，加之從60年代末以來數字信號處理理論和技術的成熟和完善，用數字方法來處理信號，即數字信號處理，已逐漸取代模擬信號處理。 隨著信息時代、數字世界的到來，數字信號處理已成為一門極其重要的學科和技術領域。數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。 數字信號處理的演算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。數字信號處理的核心演算法是離散傅立葉變換(DFT)，是DFT使信號在數字域和頻域都實現了離散化，從而可以用通用計算機處理離散信號。而使數字信號處理從理論走向實用的是快速傅立葉變換(FFT)，FFT的出現大大減少了DFT的運算量，使實時的數字信號處理成為可能、極大促進了該學科的發展。 希望對你有用~

③ DSP技術的簡介

數字信號處理是將信號以數字方式表示並處理的理論和技術。數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。
數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。
數字信號處理的演算法需要利用計算機或專用處理設備如數字信號處理器（DSP）和專用集成電路（ASIC）等。數字信號處理技術及設備具有靈活、精確、抗干擾強、設備尺寸小、造價低、速度快等突出優點，這些都是模擬信號處理技術與設備所無法比擬的。

④ 舉例說明兩種數字信號的預處理方法

數字信號處理演算法 一、信號的時域參數 1.均值 均值E[x(t)]表示集合平均值或數學期望值． E[x(t)]= x(n)/N 均值E[x(t)]計算機編程實現很簡單，用Signal VBScript實現的程序代碼為： E=0 For i="0" To N-1 E="E"+x(i) Next E=E/N 2.均方值 信號x(t)的均方值E[x 2 (t)]( )，或稱為平均功率，其表達式為： E[x 2 (t)]= x 2 (n)/N 均方值表達了信號的強度，其正平方根值，又稱為有效值，也是信號的平均能量的一種表達。在工程信號測量中一般儀器的表頭示值顯示的就是信號的均方值。均值E[x(t)]計算機編程實現很簡單，用Signal VBScript實現的程序代碼為： RMS=0 For i="0" To N-1 RMS="RMS"+x(i)*x(i) Next E=sqrt(E)/N 二、信號的相關函數 在離散情況下，信號x(n)和y(n)的相關函數定義為： R(k)=[ x(n)y(k+i)]/N，k=0,1,2,.... 在不考慮計算效率的情況下計算也很容易： For i="0" To N/2 R(i)=0 For j="0" To N/2 R(i)=R(i)+x(j)*x(j+i) Next R(i)=R(i)/N Next 三、數字濾波 數字濾波器的作用是利用離散時間系統的特性對輸入信號波形（或頻譜）進行加工處理，或者說利用數字方法按預定的要求對信號進行變換。把輸入序列 x(n) 變換成一定的輸出序列 y(n) 從而達到改變信號頻譜的目的。從廣義講，數字濾波是由計算機程序來實現的，是具有某種演算法的數字處理過程。 數字濾波主要分為有限沖擊響應濾波器(FIR)和無限沖擊響應濾波器兩種，FIR濾波器的濾波計算公式為： y(k)=a 0 x(k)+a 1 x(k+1)+a 2 x(k+2)+...+a m x(k+m),k=0,1,.........N-m 式中N為信號采樣長度，m為數字濾波器長度，{a 0 ,a 1 ,a 2 ,...a m }為濾波器系數。 FIR數字濾波器和IIR數字濾波器都有專用的設計軟體，給出數字濾波器的頻率特性就可以求出濾波器的系數。下面是一個低通濾波器和一個高通濾波器的實例： 低通濾波器 高通濾波器 M=7 -0.02216042 -0.05067773 0.26974228 0.58996165 0.26974228 -0.05067773 -0.02216042 N=7 0.02211721 -0.0509717 -0.26960272 0.5903648 -0.26960272 -0.0509717 0.02211721 數字低通濾波的實現代碼為： For i="0" To N－7 Y(i)=-0.02216042X(0)-0.05067773X(1)+0.26974228X(2)+0.58996165X(3) +0.26974228X(4)-0.05067773X(5)-0.02216042X(6) Next 十分簡單，但作用卻與一個RC低通濾波器相當。

⑤ 經典的數字信號處理的演算法主要包括哪些內容試分別簡述之

經典數字信號處理的內容，包括離散時間信號與離散時間系統的基本概念、Z變換及離散時間系統分析、離散傅里葉變換、傅里葉變換的快速演算法、離散時間系統的相位與結構、數字濾波器設計（IIR、FIR及特殊形式的濾波器）、信號的正交變換（正交變換的定義與性質、K-L變換、DCT及其在圖像壓縮中的應用）、信號處理中若干典型演算法（如抽取與插值、子帶分解、調制與解調、反卷積、SVD、獨立分量分析及同態濾波）、數字信號處理中的有限字長問題及數字信號處理的硬體實現等；下篇是統計數字信號處理的內容，包括平穩隨機信號的基本概念、經典功率譜估計、參數模型功率譜估計、維納濾波器及自適應濾波器等。

⑥ 數字信號處理的基本原理是什麼

1、 用數字系統處理模擬信號的原理 ： 輸入信號->預處理->采樣->量化編碼-> 數字處理系統-> 數模轉換-> 平滑濾波-> 輸出信號
2、 用時域離散系統處理模擬信號的原理 ：輸入信號-> 預處理-> 采樣(x(n))-> 時域離散系統(y(n))-> 恢復濾波-> 輸出信號
確定性數字信號處理的基本理論主要包括以下六點內容：
（1）模擬信號的預處理（又稱預濾波或者前置濾波）：濾除輸入模擬信號中無用頻率成分和雜訊，避免采樣後發生頻譜混疊失真；
（2）模擬信號的時域采樣與恢復：模數轉化技術，采樣定理，量化誤差分析等；
（3）時域離散信號與系統的分析：信號的表示與運算，各種變換（傅立葉變換、Z變換和離散傅里葉變換），時域離散信號與系統的時域和頻域的描述和分析；
（4）數字信號處理中的快速演算法：快速傅里葉變換，快速卷積等；
（5）模擬濾波器和數字濾波器分析，設計與實現；
（6）多采樣信號處理技術：采樣率轉化系統的基本原理及高效實現方法。
5、 數字信號處理的實現方法：
一般分為軟體實現、專用硬體實現和軟硬體結合實現