数字信号处理 dsp
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（数字信号处理器）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
它通过数字信号处理算法对输入的数字信号进行处理和分析，从而实现各种信号处理任务。
本文将详细介绍DSP的工作原理及其应用。
一、DSP的基本原理DSP的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 信号采集：DSP首先通过外部的模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
ADC将连续的模拟信号离散化为一系列离散的数字样本。
2. 数字滤波：DSP接收到数字信号后，可以利用数字滤波器对信号进行滤波处理。
数字滤波器可以根据信号的频率特性选择不同的滤波方式，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
3. 数字信号处理：DSP通过内部的算法单元对数字信号进行处理。
算法单元可以执行各种数字信号处理算法，如傅里叶变换、卷积、滤波、频谱分析等。
这些算法可以对信号进行增强、降噪、压缩等处理，以满足不同的应用需求。
4. 数字信号生成：在一些应用中，DSP还可以通过数字信号生成器产生特定的数字信号。
例如，通过数字信号生成器可以产生各种音频信号、视频信号等。
5. 数字信号输出：最后，DSP通过外部的数模转换器（DAC）将数字信号转换为模拟信号，以便输出到外部设备或系统。
DAC将离散的数字样本转换为连续的模拟信号。
二、DSP的应用领域DSP的应用非常广泛，涵盖了许多领域。
以下是一些常见的应用领域：1. 通信系统：DSP在通信系统中扮演着重要的角色。
它可以用于语音信号的编解码、信道估计、信号调制解调等。
同时，DSP还可以用于无线通信系统中的信号处理和信号检测。
2. 音频处理：DSP在音频处理中有着广泛的应用。
它可以用于音频信号的降噪、均衡、混响等处理，以及音频编码和解码。
3. 图像处理：DSP在图像处理中也有着重要的应用。
它可以用于图像的增强、去噪、压缩等处理。
同时，DSP还可以用于图像识别、图像分割等高级图像处理任务。
4. 控制系统：DSP在控制系统中可以用于实时控制和反馈。
数字信号处理的原理与实现
数字信号处理的原理与实现数字信号处理（DSP）是一种将连续时间的信号转化为离散时间的信号，并对其进行处理和分析的技术。
其原理基于对信号的采样、量化和离散化，以及通过数值算法对离散信号进行数学运算和处理的过程。
首先，在数字信号处理中，连续时间信号会经过采样的过程，通过按照一定时间间隔对连续信号进行离散取样，得到一系列的样值。
这些样值代表了信号在不同时间点上的振幅。
接下来，对这些采样值进行量化的过程，将其转换为离散的幅度值。
量化可以通过使用均匀量化或非均匀量化来实现，以将连续信号的值映射到离散的数字值域。
一旦信号被采样和量化，就可以将其表示为离散时间信号的形式。
离散时间信号是以离散时间点上的幅度值来表示信号的。
在数字信号处理中，常常需要对离散信号进行数学运算和处理。
这可以通过应用各种数值算法来实现，如滤波、傅里叶变换、离散余弦变换等等。
滤波是数字信号处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声或改变信号的频谱特性。
滤波器可以应用于数字信号的时域或频域，通过对信号进行加权求和或乘积运算，实现去除不需要的频率成分或增强感兴趣的频率成分。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。
它可以将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波形成分，从而对信号的频谱特性进行分析和处理。
离散余弦变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，常用于图像和音频处理领域。
它可以将信号表示为一组离散余弦系数，从而对信号进行编码、压缩或特征提取等操作。
通过数字信号处理，我们可以对信号进行采样、量化、离散化和数学处理，从而实现对信号的分析、改变和优化。
数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域有广泛的应用。
数字信号处理Digital Signal Processing(DSP)
• 经过A/D变换器后，不但时间离散化了，幅度也量化 了，这种信号称为数字信号。用x(n)表示。
例子
• 如4位码，只能表示24=16种不同的信号幅度， 这些幅度称为量化电平。
• 当离散时间信号幅度与量化电平不相同时， 就要以最接近的一个量化电平来近似它。
（7）估计理论，包括功率谱估计及相关函数 估计等。
（8）信号的压缩，包括语音信号与图象信号 的压缩
（9）信号的建模，包括AR，MA，ARMA， CAPON，PRONY等各种模型。
（10）其他特殊算法（同态处理、抽取与内 插、信号重建等）
（11）数字信号处理的实现。
（12) 数字信号处理的应用。
第一节 什么是数字信号处理 第二节 数字信号处理的实现 第三节 数字信号处理的应用领域 第四节 数字信号处理器
例：直流信号：仅用一个参量可以描述。阶跃信号：可用幅 度和时间两个参量描述。正弦波信号：可用幅度、频率和 相位三个参量来描述。
• 随机信号：若信号在任意时刻的取值不能精确确定，或 说取值是随机的，即它不能用有限的参量加以描述。也无 法对它的未来值确定性地预测。它只能通过统计学的方法 来描述(概率密度函数来描述)。
• 随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处 理已成为一门极其重要的学科和技术领域。
（四）数字信号处理系统的基本组成
• 以下所讨论的是模拟信号的数字信号处理系统.
模拟 前置预 滤波器
xa(t)
PrF
x(n)
y(n)
A/D 变换器
数字信号 处理器
D/A 变换器
ADC
DSP
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（数字信号处理）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数学算法和硬件实现来对数字信号进行处理和分析的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，如通信、音频处理、图象处理等。
DSP工作原理主要包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
1. 信号采集：信号采集是将摹拟信号转换为数字信号的过程。
摹拟信号可以是声音、图象、电压等连续变化的信号。
在DSP系统中，摹拟信号首先通过摹拟到数字转换器（ADC）转换为数字信号。
ADC将连续的摹拟信号按照一定的采样频率进行采样，将每一个采样点的幅值转换为离散的数字值。
2. 数字信号处理：数字信号处理是对采集到的数字信号进行处理和分析的过程。
它包括滤波、变换、编码、解码等一系列操作。
其中，滤波是最常用的数字信号处理操作之一。
滤波可以通过去除噪声、增强信号等方式改善信号质量。
变换操作如傅里叶变换、离散余弦变换等可以将信号从时域转换到频域，方便对信号频谱进行分析。
编码和解码操作用于将数字信号转换为特定格式的数据，以便传输或者存储。
3. 信号重建：信号重建是将数字信号转换回摹拟信号的过程。
在DSP系统中，数字信号经过数字到摹拟转换器（DAC）转换为摹拟信号。
DAC将离散的数字值按照一定的更新速率转换为连续的摹拟信号。
重建后的摹拟信号可以通过扬声器、显示器等输出设备进行播放或者显示。
DSP工作原理的核心是数字信号处理算法。
这些算法可以通过硬件实现，如专用的DSP芯片，也可以通过软件实现，如使用通用处理器或者FPGA（现场可编程门阵列）等。
硬件实现通常具有更高的运算速度和更低的功耗，而软件实现则更加灵便，可根据需求进行修改和更新。
总结一下，DSP工作原理包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
通过采集摹拟信号并将其转换为数字信号，然后对数字信号进行处理和分析，最后将处理后的数字信号转换回摹拟信号，实现对信号的处理和重建。
这些操作依赖于数字信号处理算法和相应的硬件或者软件实现。
什么是DSP？DSP、单片机MCU、嵌入式微处理器的区别
什么是DSP？DSP、单⽚机MCU、嵌⼊式微处理器的区别DSP有两个意思，既可以指数字信号处理这门理论，此时它是Digital Signal Processing的缩写；也可以是Digital Signal Processor的缩写，表⽰数字信号处理器，有时也缩写为DSPs，以⽰与理论的区别。
本书中DSP仅⽤来代表数字信号处理器。
DSP属于嵌⼊式处理器。
在介绍DSP之前，先扼要地介绍⼀下嵌⼊式处理器。
简单的说，嵌⼊式处理器就是嵌⼊到应⽤对象系统中的专⽤处理器，相对于通⽤CPU（如x86系列）⽽⾔，⼀般对价格尺⼨、功耗等⽅⾯限制⽐较多嵌⼊式处理器⼤体可分为以下⼏类：1 嵌⼊式微处理器嵌⼊式微处理器可谓是通⽤计算机中CPU的微缩版。
相对于通⽤CPU，嵌⼊式微处理器具有体积⼩、功耗少、成本低的优点，当然在速度上也慢⼀些嵌⼊式微处理器在软件配置上常常可以运⾏嵌⼊式操作系统，应⽤于⽐较⾼档的领域。
典型的如32位的ARM、64位的MIPS。
2 嵌⼊式微控制器嵌⼊式微控制器的最⼤特点是单⽚化，常称为单⽚机。
顾名思义，单⽚机就是将众多的外围设备（简称外设，如A/D，IO等）集成到⼀块芯⽚中，从⽽⼤幅度降低了成本。
单⽚机⾮常适合控制领域，典型的如⼤名⿍⿍的51系列。
3 专⽤微处理器相对于上述⽐较通⽤的类型，专⽤微处理器是专门针对某⼀特定领域的微处理器。
如昂贵的视频游戏机微处理器等。
DSP本质上也属于专⽤微处理器DSP对系统结构和指令进⾏了优化设计，使其更适合于执⾏数字信号处理算法（如FFT，FIR等）。
DSP运⾏速度⾮常快，在数字信号处理的⽅⽅⾯⾯⼤显⾝⼿。
由于越来越⼴泛的领域需要⾼速数字信号处理，DSP也有越来越通⽤化的倾向，常常可以把DSP单独列成⼀类。
TI的DSP包括哪些系列？⾃1982年推出第⼀款DSP后，德州仪器公司（Texas Instrument简称TI）不断推陈出新、完善开发环境，以其雄厚的实⼒在业界得到50%左右的市场份额。
数字信号处理应用领域详细
数字信号处理应用领域详细数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门研究如何对信号进行数字化处理的学科，它广泛应用于通信、音频、图像、雷达和生物医学等领域。
下面将详细介绍数字信号处理的应用领域。
1.通信领域：在无线通信系统中，数字信号处理被广泛应用于信号的调制、解调、编解码、信道均衡、自适应滤波等方面。
它可以提高通信系统的抗干扰能力、提高信号传输的稳定性和可靠性，并扩大通信系统的容量。
2.音频信号处理：数字音频信号处理是将模拟音频信号转换为数字化音频并对其进行处理的过程。
在音乐产业、音频处理系统和语音识别等领域中，数字信号处理可以实现音频信号的增强、降噪、压缩和编码等功能，提高音频信号的质量和传输效率。
3.图像处理：数字图像处理是将模拟图像转换为数字化图像，并对其进行处理的过程。
数字信号处理可以应用于图像的增强、去噪、压缩、分割和识别等方面。
在电视、电影、摄影和医学图像等领域中，数字图像处理可以提高图像的质量、准确性和可视化效果。
4.雷达信号处理：雷达信号处理是将雷达接收到的模拟信号转换为数字信号并对其进行处理的过程。
数字信号处理可以应用于雷达信号的预处理、目标检测、跟踪和成像等方面。
它可以提高雷达系统的灵敏度、分辨率和目标识别的准确性。
5.生物医学信号处理：在生物医学领域中，数字信号处理可以应用于生物体信号的收集、分析和处理，如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）和医学图像等。
它可以帮助医生诊断疾病、监测疗效和研究生理机制。
6.航天与卫星通信：数字信号处理在航天和卫星通信中起着至关重要的作用。
它可以处理航天器和卫星传输的信号，实现数据的压缩、解调、解码和去除噪声等功能，确保信息的可靠传输。
7.视频编码：在视频通信、视频监控和视频广播等领域中，数字信号处理可以应用于视频的编码和解码，实现视频信号的压缩和传输。
它可以提高视频传输的效率和质量，降低网络带宽的需求。
2024年数字信号处理(DSP)市场发展现状
数字信号处理（DSP）市场发展现状引言数字信号处理（DSP）是一种通过数学和算法处理模拟信号的技术。
随着技术的不断进步，DSP在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍数字信号处理市场目前的发展现状。
1. 市场规模和趋势数字信号处理市场近年来持续稳步增长，预计将在未来几年内保持较高的增长率。
根据市场研究机构的报道，数字信号处理市场规模预计将在2025年达到XXX亿美元。
这一增长趋势主要受到以下几个因素的推动：1.1 技术进步随着科技的进步，数字信号处理技术不断完善，处理速度和性能得到显著提升。
新的算法和芯片设计使得DSP在音频处理、图像处理、通信等领域具有广泛的应用前景，进一步推动了市场的增长。
1.2 通信领域需求增加随着5G技术的推广和大数据的快速发展，对于高效的信号处理算法和芯片设计的需求也越来越大。
数字信号处理在通信网络的编解码、信道估计和信号调制等方面起着至关重要的作用，因此在通信领域具有巨大的市场潜力。
1.3 智能设备的普及智能手机、智能音箱和智能家居设备等智能设备的普及也推动了数字信号处理市场的增长。
数字信号处理技术可以提供高质量的音频和图像处理功能，为智能设备带来更好的用户体验，因此在智能设备领域有着广泛的应用需求。
2. 应用领域分析数字信号处理在众多领域都有广泛的应用，以下是几个重要的应用领域：2.1 音频处理音频处理是数字信号处理的重要应用领域之一。
数字信号处理技术可以通过消除噪音、增强音频信号的清晰度和音质等方式，提供高质量的音频处理效果。
在音乐产业、语音识别和语音通信等方面都有着广泛的应用。
2.2 图像处理数字信号处理在图像处理方面也有着重要的应用。
通过数字信号处理技术，可以对图像进行去噪、增强和压缩等处理，使得图像质量得到改善。
在医学影像、视频监控和图像识别等领域都有着广泛的应用。
2.3 通信通信领域是数字信号处理的重要应用领域之一。
DSP在通信网络中的编解码、信道估计和信号调制等方面发挥着重要作用。
数字信号处理器
数字信号处理器概述数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）是一种专用的微处理器，主要用于数字信号处理和算法执行。
它采用专门的硬件和软件设计，能够高效地执行各种数字信号处理任务，如滤波、编解码、音频处理和图像处理等。
数字信号处理器在很多领域被广泛应用，包括通信、音频、视频、雷达、电力、医疗等。
架构和特点数字信号处理器具有独特的架构和特点，以满足对高性能、低功耗、高可编程性和低成本的需求。
1. 单指令多数据（SIMD）架构：数字信号处理器采用SIMD架构，具有多个数据通路和一个控制单元。
这样可以并行处理多个数据，提高处理速度和效率。
2. 数据内存和指令内存分离：数字信号处理器有独立的数据内存和指令内存，这使得其能够在执行指令的同时读写数据。
这样可以减少数据传输的延迟，提高处理速度。
3. 浮点数运算支持：数字信号处理器支持浮点数运算，可以进行高精度的计算。
这对于信号处理和算法执行非常重要。
4. 高速时钟和并行运算单元：数字信号处理器的时钟频率通常很高，可以达到几百兆赫兹甚至更高。
同时，它通常具有多个并行运算单元，可以同时执行多条指令，提高处理能力。
5. 低功耗设计：数字信号处理器通常被应用于移动设备和嵌入式系统，因此功耗是一个非常重要的考虑因素。
数字信号处理器采用了低功耗的设计，通过减少供电电压和优化电路结构来降低功耗。
应用领域数字信号处理器在许多领域都有广泛的应用。
1. 通信：数字信号处理器在通信系统中起着重要的作用。
它可以处理和调制数字信号，实现信号的传输和接收。
同样，数字信号处理器也可以进行解调和解码，还可以执行音频和视频编码。
2. 音频：数字信号处理器广泛应用于音频处理领域。
它可以实现音频信号的滤波、降噪、混响等处理，提高音质和音乐效果。
3. 视频：数字信号处理器可以用于视频编码和解码，实现视频的压缩和解压缩。
此外，它也可以进行图像处理，如图像滤波、边缘检测等。
数字信号处理技术的应用领域
数字信号处理技术的应用领域数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是对模拟信号进行数字化处理的一种技术方法，已经广泛应用于各个领域。
本文将重点介绍数字信号处理技术的应用领域，并分点阐述各个领域的应用情况。
一、通信领域1.1 无线通信：数字信号处理技术在无线通信系统中起到了至关重要的作用。
通过数字信号处理，可以提高通信信号的质量，降低误码率，并实现各种调制解调、编解码等功能。
1.2 移动通信：数字信号处理技术在移动通信中的应用也非常广泛。
例如，通过数字信号处理可以实现信道估计、自适应调制等功能，提高移动通信系统的性能。
1.3 光纤通信：数字信号处理技术在光纤通信中的应用同样不可或缺。
通过数字信号处理，可以实现光纤信号的调制解调、光纤信号增强等功能，提高光纤通信的传输速率和稳定性。
二、音频与视频领域2.1 音频处理：数字信号处理技术在音频领域的应用也非常广泛。
例如，在音频信号处理过程中，可以利用数字滤波器消除噪声，实现均衡器调节音频频率响应，以及实现音频编解码等功能。
2.2 视频处理：数字信号处理技术在视频领域的应用同样重要。
通过数字信号处理，可以实现视频压缩编码，提高视频传输效率；还可以实现视频增强、去噪等功能，提高视频图像的质量。
三、医疗领域3.1 生物医学信号处理：数字信号处理技术在生物医学领域中的应用非常广泛。
例如，通过数字信号处理可以对生物医学信号进行滤波、去噪，以及进行心电图、脑电图等生物信号的分析和识别。
3.2 影像诊断：数字信号处理技术在医学影像诊断中也发挥着重要的作用。
例如，通过数字信号处理可以对医学影像进行去噪处理、增强对比度，以及实现图像分割、特征提取等功能，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
四、雷达与遥感领域4.1 雷达信号处理：在雷达系统中，数字信号处理技术可以实现雷达信号的去噪、目标检测与跟踪等功能，提高雷达系统的性能。
4.2 遥感图像处理：数字信号处理技术在遥感图像处理中也扮演着重要的角色。
什么是数字信号处理器(DSP)如何设计一个简单的DSP电路
什么是数字信号处理器（DSP）如何设计一个简单的DSP电路数字信号处理器（DSP）是一种专门用于处理数字信号的集成电路。
DSP可以对数字信号进行滤波、采样、压缩、降噪等处理，广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医学影像等领域。
本文将介绍数字信号处理器的基本原理和设计一个简单的DSP电路的步骤。
一、数字信号处理器（DSP）的基本原理数字信号处理器（DSP）是一种专门设计用于执行数字信号处理任务的微处理器。
与通用微处理器相比，DSP的设计更加专注于数字信号处理和算法运算能力。
其主要特点包括：1. 高性能和低功耗：DSP采用了高性能的算法执行引擎和专用的数据通路结构，以实现高效的信号处理和低功耗运行。
2. 并行性和高密度：DSP通常拥有多个算术逻辑单元（ALU）和多路访问存储器（RAM），能够并行处理多个数据流，提高处理速度和效率。
3. 特定接口和指令集：DSP通常具有专门的接口和指令集，以适应数字信号处理算法的需要，如乘积累加、快速傅里叶变换等。
4. 可编程性和灵活性：DSP具备一定的可编程性，可以通过修改指令序列或参数配置，适应不同的应用需求，并能够方便地进行算法的更新和升级。
5. 软件开发支持：DSP通常有配套的开发环境和软件库，支持算法开发、调试和优化，简化开发流程。
二、设计一个简单的DSP电路的步骤设计一个简单的DSP电路涉及到以下几个主要步骤：1. 需求分析：确定所需信号处理任务的具体要求和性能指标，如采样率、频带宽度、处理算法等。
2. 系统建模：基于需求分析结果，对系统进行建模，包括信号源、传感器、前端采集电路、信号处理电路等组成部分。
3. 算法设计：选择适合的数字信号处理算法，如滤波、变换、解调等，根据系统建模结果进行算法设计和优化。
4. DSP芯片选择：根据系统要求和算法设计结果，选择合适的DSP 芯片，考虑性能、功耗、接口等因素，以及DSP芯片的开发和调试支持。
5. 电路设计：设计DSP电路的硬件部分，包括时钟、存储器、接口电路等，使用原理图和PCB布局工具进行设计。
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制作人： 肖正安 湖北第二师范学院物电学院 2008年元月
数 字 信 号 处理
电子信息类专业重要的专业基础课
电子信息类专业的考研专业基础课
与后续课程的联系
• 数字图象处理 • 数字视频技术 • 数字语音处理 • 通信原理 • 神经网络与模式
识别
《数字信号处理》引言
• 数字信号处理的核心问题 • 信号的分类及关系 • 研究的内容和发展状况 • 数字信号处理系统的典型框图 • 数字信号处理的优点 • 数字信号处理的典型应用 • 本课程的主要内容与学习方法
数字信号处理的核心问题
用数学的方法和数字系统对信号 进行处理，包括两个方面： ①信号处理的数学模型--各种算 法，误差分析 ②算法的实现，包括： • 通用计算机软件实现（例如MATLAB） •专 用 计 算 机 系 统 、 各 种 单
•
片机、专用数字系统 DSP、FPGA及其它专用集成器件等
返回
信号的分类及关系
主要中外文参考书目
4．邹理和,数字信号处理, 国防工业出版 社,1985
5．丁玉美等, 数字信号处理,西安电子科技大 学出版社,1999
6．程佩青, 数字信号处理,清华大学出版 社,2001 7. The MathWorks Inc, Signal Processing Toolbox For Use with MATLAB, Sept. 2000 8. vinay K.Ingle, John G.Proakis, 数 字 信 号处理及MATLAB实现,陈怀琛等译,电子工业 出版社,1998.9
• 物理分类
电信号
模拟信号
（采样）
抽样信号
（量化）ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
信号
（传感器）
离散信号
数字信号
非电信号
• 数学分类
确定信号与随机信号 信号
线性信号与非线性信号
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研究的内容及发展状况
• ①离散线性时不变系统理论（包括时 • • •
域、频域、各种变换域） ②频谱分析（包括有限字长效应）： FFT谱分析方法及统计分析方法 ③数字滤波器设计及滤波过程的实现 （包括有限字长效应） ④时频-信号分析（短时付氏变换） 〔Short Fourier Transform〕， 小 波 变 换 (Wavelet Analysis), Wigner Distribution ⑤多维信号处理（压缩与编码及其在 多煤体中的应用）
(Asymmetrical Digital Subscriber Loop, 非对 称数字用户环线)
DSP的典型应用十—— ADSL的DMT调制器框图
DSP的典型应用十一—— 网络安全摄像机
DSP的典型应用十二—— 网络音频系统
DSP的典型应用十三—— 医院监视系统
DSP的典型应用十四—— 数字扫描仪
•
•
研究的内容及发展状况
•⑥非线性信号处理 •⑦随机信号处理 •⑧模式识别人工神经网络 •⑨信号处理单片机(DSP)及各种专用 芯片(ASIC)，信号处理系统实现
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数字信号处理系统的典型框图
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数字信号处理的优点
• 精度高 • 体积小 • 可靠性好（重复性好） • 耗电量少 • 成本低
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DSP的典型应用一——通信手机
DSP的典型应用十五——机顶盒
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本课程的主要内容与学习方法
• 课程性质：本课程作为电子信息类本科生对数字
信号处理的一个入门性的课程，将着重讨论离散 线性时不变确定信号与系统的基本理论与分析方 法，这也是进一步学习所有其它类型DSP的基础。 主要内容: 离散时间信号与系统的时域分析方法； 变换域分析方法（包括Z变换、频域分析）； 离散傅立叶变换与快速算法及其应用； 数字滤波器的实现方法及其结构； IIR与FIR滤波器的设计方法； 数字信号处理中的有限字长效应
•
本课程的主要内容与学习方法
• 学习方法:在以弄清基本概念的基础上，
加强练习，并配合适当的上机实验。 • 实验方式： 1、利用C语言上机实验。 2、利用MATLAB软件包中的信号 处理工具箱进行数字信号处理。
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主要中外文参考书目
1.Alan V.Oppenheim,Ronald W.Schafer,Discrete-Time Signal Processing, Prentice-Hall,Inc,1999 中译本：离散时间信号处理，刘树棠等译 西安交通大学出版社，2001.9 2 ． Alan V.Oppenheim,Ronald W.Schafer, Digital Signal Processing, Prentice-Hall,Inc,1975 3．Sanjit K.Mitra,Digital Signal Processing –A Computer-Based Approach,Second edition, McGraw-Hill,2001
DSP的典型应用二——数字无线电
DSP的典型应用三——雷达
DSP的典型应用四—— 生物指纹系统
DSP的典型应用五—— Digital Speaker
DSP的典型应用六—— 汽车多媒体系统
DSP的典型应用七——数字马达
DSP的典型应用八——MP3
DSP的典型应用九—— ADSL网络接入