数字信号处理器(DSP)原理及应用
dsp的原理与应用
DSP的原理与应用什么是DSP数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字计算手段对传统模拟信号进行处理、分析、识别、合成等操作的技术。
相比于模拟信号处理技术，DSP具有更高的灵活性、更强的稳定性和更低的成本，因此被广泛应用于各种领域，如通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等。
在数字信号处理中，数字信号是以离散形式存在的，可以通过采样和量化将模拟信号转换为数字信号。
然后利用数字信号处理技术对数字信号进行滤波、变换、编码等处理，最后再将处理后的数字信号转换为模拟信号。
DSP的原理DSP的原理主要包括信号采样与量化、数字滤波、时域分析和频域分析。
以下将分别介绍这些原理及其应用。
1. 信号采样与量化在数字信号处理中，模拟信号首先需要进行采样，即在时间上离散化。
采样定理告诉我们，当采样频率满足一定的条件时，可以通过采样来准确地还原原始模拟信号。
采样定理的条件是采样频率要大于信号频率的两倍。
因此在实际应用中，为了避免采样带来的失真，通常会选择更高的采样频率。
采样之后，信号需要进行量化，即将连续的信号值离散化为有限个取值。
量化过程中，需要选取合适的量化级别，即将连续的信号分成有限个量化等级。
2. 数字滤波数字滤波是数字信号处理中最基本的操作之一，主要用于滤除信号中的噪声或不需要的频率成分。
数字滤波可以分为有限长冲激响应（FIR）滤波器和无限长冲激响应（IIR）滤波器两种。
FIR滤波器通过线性组合输入信号的多个采样点和滤波器的系数来计算滤波输出。
IIR滤波器则利用反馈，将输出值作为其中一个输入，形成滤波器的影响。
FIR滤波器的特点是稳定、易于实现，IIR滤波器则可以实现更窄的滤波带宽。
数字滤波在实际应用中广泛用于信号去噪、信号增强和通信系统中的调制解调等。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间轴上的描述和分析。
常用的时域分析方法有自相关函数、互相关函数和卷积等。
dsp芯片的原理与应用
DSP芯片的原理与应用1. DSP芯片的概述DSP芯片（Digital Signal Processor，数字信号处理器）是一种专门用于数字信号处理的芯片。
它通过对数字信号的处理来实现各种信号处理算法，如音频信号处理、图像处理、视频编解码等。
DSP芯片具有高速计算和高效能耗比的特点，在许多领域都得到了广泛的应用。
2. DSP芯片的原理DSP芯片的核心部分是一组高性能的数学运算单元，主要包括算术逻辑单元（ALU）、寄存器文件和累加器等。
这些数学运算单元可以对数字信号进行加法、减法、乘法、除法等复杂的数学运算，并实现快速的乘积累加（MAC）操作。
此外，DSP芯片还配备了高速的存储器，用于存储待处理的数据和运算结果。
3. DSP芯片的应用领域3.1 音频信号处理DSP芯片在音频信号处理方面应用广泛。
它可以通过数字滤波器对音频信号进行滤波处理，实现均衡器、消噪器、混响器等音效效果。
另外，DSP芯片还可以对音频信号进行编解码，实现音频压缩和解压缩。
3.2 图像处理DSP芯片在图像处理方面也有很多应用。
它可以对图像进行数字滤波、边缘检测和图像增强等处理，用于医学图像的分析、工业检测和图像识别等领域。
3.3 视频编解码在视频处理领域，DSP芯片可以实现视频的压缩和解压缩。
它可以对视频信号进行编码，降低视频数据的传输带宽和存储空间，提高视频传输的效率。
同时，DSP芯片还可以对编码后的视频进行解码，恢复原始的视频信号。
3.4 通信系统DSP芯片广泛应用于各种通信系统中。
它可以实现数字调制解调、误码纠正、信道均衡和信号编码等功能，用于提高通信系统的性能和效率。
此外，DSP芯片还可以实现语音信号的压缩和解压缩，用于语音通信系统和语音识别系统等领域。
3.5 控制系统在控制系统中，DSP芯片可以实现数字控制、数字滤波和模拟信号的转换等功能。
它可以对控制信号进行数字化处理，提高控制系统的精度和稳定性。
此外，DSP芯片还可以与传感器和执行器进行接口，实现实时的控制和反馈。
DSP技术原理及应用教程
加强与数学、物理学、生物学等其他学科的交叉融合，以开拓DSP技 术在更多领域的应用。
注重实际应用
在研究过程中，注重与实际应用的结合，以提高DSP技术的实用性和 市场竞争力。
THANKS
感谢观看
应用前景
通信领域
DSP技术将在通信领域发挥重 要作用，如调制解调、信号编
解码等。
音频处理
DSP技术在音频信号处理方面 具有天然优势，如音频编解码 、音频效果处理等。
图像处理
DSP技术也可应用于图像信号 处理，如图像增强、目标检测 等。
工业控制
DSP技术将应用于工业控制领 域，实现智能化、高精度的信
号处理。
06
结论
主要观点总结
DSP技术原理
数字信号处理（DSP）是一门跨学科的综合性技术，涉及数学、电路、计算机等多个领域。其主要原理是将模拟信号转换 为数字信号，然后通过计算机进行运算处理，以达到改善信号质量或提取有用信息的目的。
应用领域
DSP技术在通信、雷达、声呐、图像处理、语音识别、生物医学工程等领域有着广泛的应用。通过DSP技术，可以实 现信号的滤波、频谱分析、参数估计、模式识别等功能。
FFT算法将DFT的计算复杂度从 $O(N^2)$降低到$O(Nlog N)$，大 大提高了计算效率。
03
DSP技术的应用领域
通信领域
调制解调
频谱分析
信道均衡
语音压缩
在数字通信中，调制解调是 将基带信号转换为频带信号 的过程，反之亦然。DSP技 术可以快速实现各种调制解 调算法，如QPSK、QAM等 ，提高通信速率和抗干扰能 力。
DSP芯片采用先进的制程技术，具有低功耗 的特点，延长了设备的待机时间。
dsp原理与应用
dsp原理与应用数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字技术来分析、处理和修改信号的方法。
它广泛应用于音频、视频、图像等领域，并在现代通信、媒体、医疗等行业中发挥着重要作用。
本文将介绍DSP的原理和应用。
一、DSP的原理数字信号处理的原理基于离散时间信号的采样和量化，通过数学算法对信号进行处理和分析。
其核心内容包括信号的数字化、滤波、频谱分析和变换等。
1.1 信号的数字化DSP处理的信号需要先经过模数转换器（ADC），将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。
转换后的信号由一系列采样值组成，这些采样值能够准确地表示原始信号的变化。
1.2 滤波滤波是DSP中最基本、最常用的操作之一。
通过选择性地改变信号的某些频率分量，滤波可以实现信号的去噪、降噪、降低失真等功能。
常用的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
1.3 频谱分析频谱分析是对信号频率特性进行分析的过程。
通过应用傅里叶变换等数学变换，可以将时域信号转换为频域信号，提取出信号中的各种频率成分。
常用的频谱分析方法有离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。
1.4 变换变换是DSP的核心之一，它通过应用数学算法将信号从一个时域变换到另一个频域，或者从一个频域变换到另一个时域。
常见的变换包括离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
二、DSP的应用DSP在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的DSP应用：2.1 音频处理在音频处理中，DSP被广泛应用于音频信号的滤波、均衡、降噪、混响、变速变调等处理。
通过DSP的处理，可以改善音频质量，提升音乐和语音的清晰度和逼真度。
2.2 视频处理DSP在视频处理中扮演着重要角色，包括视频编解码、视频压缩、图像增强、运动估计等。
通过DSP的处理，可以实现视频的高清播放、流畅传输等功能。
2.3 通信系统在通信系统中，DSP用于调制解调、信道编码解码、信道均衡、自适应滤波等方面。
数字信号处理器原理及应用第一章 数字信号处理器
DSP的特点
考虑一个数字信号处理的实例，比如有限冲击 响应滤波器（FIR）。用数学语言来说，FIR滤 波器是做一系列的点积。取一个输入量和一个 序数向量，在系数和输入样本的滑动窗口间作 乘法，然后将所有的乘积加起来，形成一个输 出样本。 类似的运算在数字信号处理过程中大量地重复 发生，使得为此设计的器件必须提供专门的支 持，促成了了DSP器件与通用处理器（GPP）的 分流。
一、为什么用DSP
1、DSP含义
Digital Signals Processing 数字信号 处理（方法、技术）
Digital Signals Processor 数字信号 处理器
作为一个案例研究，我们来考虑数字领域里最通常 的功能：滤波。简单地说，滤波就是对信号进行处理， 以改善其特性。例如，滤波可以从信号里清除噪声或静 电干扰，从而改善其信噪比。为什么要用微处理器，而 不是模拟器件对信号做滤波呢？我们来看看其优越性： 模拟滤波器（或者更一般地说，模拟电路）的性能要 取决于温度等环境因素。而数字滤波器则基本上不受环 境的响。 数字滤波易于在非常小的宽容度内进行复制，因为其 性能并不取决于性能已偏离正常值的器件的组合。 一个模拟滤波器一旦制造出来，其特性（例如通带频 率范围）是不容易改变的。使用微处理器来实现数字滤 波器，就可以通过对其重新编程来改变滤波的特性。
(2) 存储器结构
GPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在片 内的高速缓存里，其程序员并不加以指定（也可能 根本不知道）。与此相反，DSP使用多个片内存储器 和多组总线来保证每个指令周期内存储器的多次访 问。在使用DSP时，程序员要明确地控制哪些数据和 指令要存储在片内存储器中。程序员在写程序时， 必须保证处理器能够有效地使用其双总线。 此外，DSP处理器几乎都不具备数据高速缓存。这是 因为DSP的典型数据是数据流。也就是说，DSP处理 器对每个数据样本做计算后，就丢弃了，几乎不再 重复使用。
dsp的基本原理及应用
DSP的基本原理及应用1. 什么是DSPDSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种将模拟信号经过一系列数字化处理的技术。
通过在计算机或专用数字处理设备上执行数学运算来改变、分析和合成信号的特性。
DSP可以应用于音频、视频、图像、通信等领域。
2. DSP的基本原理DSP的基本原理可以总结为以下几个方面：2.1 采样和量化采样是将模拟信号转换为离散的数字信号。
它通过以一定的频率对连续时间的信号进行采集，得到一系列的采样值。
量化是将采样值进行离散化，将其映射到固定的取值集合中。
采样和量化可以通过模拟到数字转换器（ADC）实现。
2.2 数字滤波数字滤波是对信号进行滤波处理，去除不需要的频段或加强感兴趣的频段。
滤波可以通过滤波器实现，常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
数字滤波可以采用有限长冲激响应（FIR）滤波器或无限长冲激响应（IIR）滤波器。
2.3 数字信号分析数字信号分析是对信号进行频域或时域分析来提取信号的特性。
常见的数字信号分析方法包括傅里叶变换、小波变换、自相关函数、互相关函数等。
这些方法可以用于频谱分析、频率测量、信号检测等。
2.4 数字信号合成数字信号合成是根据已有的信号特性来生成新的信号。
这可以通过重采样、插值、混响、去噪、音频合成等方法实现。
数字信号合成在音频合成、图像合成、视频合成等领域有着广泛的应用。
3. DSP的应用领域DSP在各个领域都有广泛的应用，下面列举了几个主要的应用领域：3.1 音频处理DSP在音频处理中有着重要的应用，可用于音频混响、音频降噪、音频均衡器、音频效果器等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对音频信号的降噪处理，通过数字信号合成可以实现对音频信号的合成。
3.2 视频处理DSP在视频处理中也有较多的应用，可用于图像增强、图像分割、视频编解码等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对视频信号的去噪处理，通过数字信号合成可以实现对视频信号的合成。
dsp原理及应用技术
dsp原理及应用技术数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域，例如通信、音频处理、图像处理等。
本文将介绍DSP的原理、应用技术以及其在不同领域中的具体应用。
一、DSP原理及基本概念数字信号处理是将连续的信号转化为离散的信号，并通过计算机进行处理和分析的技术。
其原理基于采样、量化和数字编码等基本概念。
1. 采样：将模拟信号以一定的频率进行采样，将连续信号离散化成一系列样本点，从而得到离散的信号序列。
2. 量化：对采样得到的样本进行量化，将其映射到离散的数值，以表示样本的幅度。
3. 数字编码：将量化后的样本映射为二进制码，以实现信号的数字化表示。
4. 数字滤波：通过对数字信号进行滤波操作，可以去除噪声、增强信号等。
5. 数字变换：对数字信号进行变换，常见的有傅里叶变换、离散傅里叶变换等，以实现信号的频域分析。
二、DSP的应用技术DSP技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍DSP在通信、音频处理和图像处理中的具体应用技术。
1. 通信领域中的DSP应用技术在通信领域中，DSP技术起到了至关重要的作用。
其中，数字调制和解调技术是DSP在通信中的核心应用之一。
通过数字调制和解调，可以将模拟信号转化为数字信号进行传输，并在接收端进行解调还原为模拟信号。
此外，DSP在音频编解码、信号增强和数字滤波等方面也具有广泛应用。
2. 音频处理领域中的DSP应用技术在音频处理中，DSP技术可以用于音频信号的降噪和音效处理，如环境噪声抑制、回声消除和均衡器等。
此外，通过DSP技术，还可以实现语音识别、语音合成等高级音频处理技术。
3. 图像处理领域中的DSP应用技术在图像处理中，DSP技术可以应用于图像的压缩、增强和识别等方面。
图像压缩技术通过对图像进行编码和解码，将图像的数据量减小，实现图像的高效传输和存储。
图像增强技术通过滤波、锐化和去噪等操作，改善图像的质量。
dsp原理及应用做什么的
DSP原理及应用：做什么的？简介数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种将模拟信号转换为数字信号并进行处理的技术。
它使用数字算法来实现对信号的滤波、压缩、编码、解码、增强、分析等操作。
DSP技术在媒体处理、通信、音频、视频、雷达、医学成像等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的原理，并探讨其在不同领域的应用。
DSP原理数字信号处理的原理基于数字信号的采样与量化，以及数字算法的应用。
DSP处理的基本流程如下：1.信号采样与量化：模拟信号经过模数转换器（ADC）进行采样，将其转换为离散的数字信号。
同时，对采集到的信号进行量化，将其表示为离散的数值。
2.数字滤波：数字滤波是DSP的核心操作之一。
它利用数字算法对信号进行滤波，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
滤波操作可以去除噪声、增强信号等。
3.算法处理：DSP利用各种数字算法对信号进行处理。
常见的算法包括FFT（快速傅里叶变换）、FIR（有限脉冲响应滤波器）、IIR（无限脉冲响应滤波器）等。
这些算法能够实现信号的编解码、压缩、增强等功能。
4.数字解调与合成：在通信领域，DSP可以将数字信号解调为模拟信号，或将模拟信号合成为数字信号。
这一功能在无线通信、音频处理等方面有着重要的应用。
DSP应用数字信号处理技术在众多领域都有着重要的应用。
以下是几个主要领域的应用示例：1. 媒体处理•音频处理：DSP可以对音频信号进行滤波、降噪、音效处理等，广泛应用于音乐制作、音频设备等。
•视频处理：DSP可用于视频压缩、编码、解码等操作，提供高清视频播放和传输的功能。
2. 通信•无线通信：DSP在无线通信中扮演重要角色，用于数字解调、信号处理、编解码等操作，支撑起现代通信技术的发展。
•语音识别与合成：通过DSP技术，可以实现语音的识别和合成，广泛应用于智能手机、智能助理等设备。
3. 音频设备•音频放大器：DSP可以用于音频放大器的设计和优化，提供更好的音频体验。
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
⑤ 利用特殊用途的DSP 芯片实现
最高可达50MIPS ，内置A/D 及PWM型D/A转换器 ，内置MAC指令
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1.2.1 DSP芯片的发展概况
第二阶段，DSP的成熟阶段（1990年前后）。
这个时期的DSP器件在硬件结构上更适合数字信号处理的 要求，能进行硬件乘法、硬件FFT变换和单指令滤波处理，其 单指令周期为80~100ns。
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：
①③⑤⑥ 在用通单专基用片用于计机的通算实用DS机现DPS芯（，P片核用PC实的于机现A不）S，太I上C可复芯用用杂片软在的实件要数现（求字。如信信随F号o号着rt处处r专a理理n用、速。集C度不成语极适电
① 在通用的计算机上用软件实现
x(n) u(n) u(n 10)
x(n)
1.5 1 0.5
h(n) (0.9)n u(n)
0
h(n0)
1.5
1
0.5
10
20
30
40
n
50
0
0
10
20
30
40
50 n
y(n) x(n) h(n)
y(n)
8
9
7
(0.9)(nk) u(n k)
6 5
4
k0
3 2
数据总线DB 地址总线AB
ROM
RAM
外部存储 器接口
图1.2.1 冯·诺伊曼结构
DSP原理及应用
21
第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1．采用哈佛结构 （2）哈佛（Harvard）结构
该结构采用双存储空间，程序存储器和数据存储器分 开，有各自独立的程序总线和数据总线，可独立编址和独 立访问，可对程序和数据进行独立传输，使取指令操作、 指令执行操作、数据吞吐并行完成，大大地提高了数据处 理能力和指令的执行速度，非常适合于实时的数字信号处 理。微处理器的哈佛结构如图1.2.2所示。
⑥ 用FPGA 等可编程阵列产品开发ASIC芯片实现
图像数据
TAG接口
READY ACK
CPU DS
并
口
BUSY
PC WRITE
RAM数据线
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FPGA
EPM7128S-10 ALTERA公司
VSYNC HRFF PCLK
OV7620 CMOS图像传感器
MEM RD MEM WR
地址线
效的传输与应用。
数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范
围极其广泛。如数学领域中的微积分、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。
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
这个时期的器件主要有:TI公司的TMS320C20、30、40、
50系列，Motorola公司的DSP5600、9600系列，AT&T公司的
DSP32等。
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1.2.1 DSP芯片的发展概况
第三阶段，DSP的完善阶段（2000年以后）。 这一时期各DSP制造商不仅使信号处理能力更加完善,而
处理能力和运算精度受到了很大的限制。运算速度大约为单指 令周期200~250ns，应用领域仅局限于军事或航空航天部门。
这个时期的代表性器件主要有：Intel2920（Intel）、 PD7720（NEC）、TMS32010（TI）、DSP16（AT&T）、 S2811（AMI）、ADSp—21（AD）等。
DSP芯片普遍采用数据总线和程序总线分离的哈佛结构 或改进的哈佛结构,比传统处理器的冯·诺伊曼结构有更快的 指令执行速度。
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1．采用哈佛结构 (1) 冯·诺伊曼（Von Neuman）结构
该结构采用单存储空间，即程序指令和数据共用一个 存储空间，使用单一的地址和数据总线，取指令和取操作 数都是通过一条总线分时进行。
第6章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
内容提要
进入21世纪之后，数字化浪潮正在席卷全球， 数字信号处理器DSP（Digital Signal Processor）正 是这场数字化革命的核心，无论在其应用的广度还 是深度方面，都在以前所未有的速度向前发展。本 章主要对数字信号处理器进行简要介绍。
首先对数字信号处理进行了概述，介绍了DSP的 基本知识；接着介绍了可编程DSP芯片，对DSP芯片 的发展、特点、分类、应用和发展趋势作了论述； 然后介绍DSP系统，对DSP系统的构成、特点、设计 过程以及芯片的选择进行了详细的介绍。
言合快路）于的AS实以特IC现乘殊(A，法场pp但合-累li速，c加a度如t运io慢专n算，用S为p不于e主c适Fi的fFi合cT密I、实n集t数时e型g字r数Da滤t字SePd波信算C、号i法r卷c处；u积i理t)的、，广相只泛关用使算于用法算,的可 法以的D需以器RAS增的处编将件PM芯强模理程中D②④、S片运拟能，的PR在用，的算；力但CO通通PM相功能，专U用用、应能力可用部计的f的集和完性分la算可信成s提成强，h机编、号到高复，再系程E处A运杂应配统DPS理算的用上RlSC中PO算速数受用中芯加M法度字到户。片入)由和。信限所一实专内外不号制需般现用部设适处；的说，的硬(合理存来包具加件于的储，括有速电嵌算器D串可处S路入法(口编包理P实式，核、程括机现应在是并性C实。用实通a口和现c用，时用h、强，e户专DD、主大用SS无用机PP 性领接强域口，中、应处DM用于A受主、到导定限地时制位器；等)，组成用户的ASIC。
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1.1 数字信号处理概述
数字信号处理（简称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。
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
DSP可以代表数字信号处理技术（Digital Signal Processing）,也可以代表数字信号处理器（Digital Signal Processor）。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。
数字信号处理包括两个方面的内容: 1．算法的研究 2．数字信号处理的实现
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已成为研究的热
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。
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
2．数字信号处理的实现
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
知识要点 ● 数字信号处理 ● DSP芯片的特点 ● DSP系统 ● DSP系统的设计过程
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
一、绪论
1.1 数字信号处理概述 1.2 可编程DSP芯片 1.3 DSP系统 1.4 DSP应用简介
目前,DSP芯片的发展非常迅速。硬件方面主要是向多处理 器的并行处理结构、便于外部数据交换的串行总线传输、大容 量片上RAM和ROM、程序加密、增加I/O驱动能力、外围电路 内装化、低功耗等方面发展。软件方面主要是综合开发平台的 完善，使DSP的应用开发更加灵活方便。
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1.2.1 DSP芯片的发展概况
DSP芯片诞生于20世纪70年代末，至今已经得到 了突飞猛进的发展，并经历了以下三个阶段。
第一阶段，DSP的雏形阶段（1980年前后）。
1978年AMI公司生产出第一片DSP芯片S2811。 1979年美国Intel公司发布了商用可编程DSP器件Intel2920, 由于内部没有单周期的硬件乘法器，使芯片的运算速度、数据
当进行高速运算时，不但不能同时进行取指令和取操 作数，而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象，其工作速 度较慢。
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
1．采用哈佛结构 (1) 冯·诺伊曼（Von Neuman）结构
I/O口
串行接口
并行接口
CPU
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DSP原理及应用
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第7章 数字信号处理器(DSP)原理及应用
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。