数字信号处理 (DSP) 涉及开发可用于以特定方式增强信号或从中提取一些有用信息的算法。
也许最简单的模拟信号处理示例是图 1 所示的熟悉的 RC 电路。
该电路用作低通滤波器。它去除或滤除电路截止频率以上的频率分量，并以很小的衰减通过低频分量。在本例中，信号处理的目的是消除高频噪声并提取信号的所需部分。
请注意，输入和输出都是模拟形式。这是一个很大的优势，因为科学和工程中感兴趣的信号本质上是模拟的。因此，通过模拟信号处理，信号处理模块的输入和输出不需要接口电路（ADC 和 DAC）。
模拟信号处理的一个主要缺点是电子元件值的变化。模拟电路依赖于有源和无源元件（电阻器、电容器、电感器和放大器）的精度。例如，上述低通滤波器的截止频率 (f C ) 由下式给出：
如您所见，过滤器响应是组件值的函数。由于电子元件无法以完美的精度制造，因此模拟电路的精度受到限制。由于元件公差，性能不是 100% 可重复的，我们预计不同电路参数的板对板会有一些差异。
另一个缺点是模拟电路不灵活。例如，要修改上述滤波器的频率响应，我们需要调整元件的值（硬件需要修改）。数字信号处理并非如此。使用 DSP，甚至可以通过简单地改变一些可编程系数来将低通滤波器变成高通滤波器。
此外，模拟电路不适合实现数学函数（乘法、除法等）。这与可以轻松实现更复杂的数学运算的数字域形成对比。
数字电路不受上述限制。例如，虽然元件值和寄生参数的变化可以稍微改变 CMOS 反相器门的延迟，但门的整体功能将被保留。因此，与模拟电路不同，数字电路不易受元件变化和寄生效应的影响。数字电路也更灵活，适合实现数学函数。
剩下的问题是，我们需要哪些基本组件来处理数字域中的信号。
如图 2 所示，我们需要在信号处理模块的输入和输出处使用模数 (A/D) 和数模 (D/A) 转换器，以将我们的数字电路与现实世界连接起来模拟信号。
A/D 转换器定期对模拟输入进行采样，如图 3 所示。
然后，它量化每个样本的幅度。图 4 显示了 4 位 ADC 如何量化模拟输入。
在该图中，模拟输入（蓝色曲线）在 ADC 的输入范围内采用不同的值。考虑到一个 4 位 ADC，有 16 个离散电平来量化输入信号的幅度。这些电平在图中以 LSB 的倍数表示。因此，LSB（最低有效位）指定了 ADC 可以检测到的模拟输入值的最小变化。换句话说，正是输入的最小变化导致了 ADC 输出代码的变化。
让我们看看 ADC 如何为每个样本生成二进制代码。ADC 将模拟输入信号的幅度与其 16 个离散电平进行比较。基于该比较，生成输入的数字表示。例如，对于图 4 中所示的蓝色曲线，将输入信号与 ADC 的 16 个离散电平进行比较的过程可能会导致所描绘的红色曲线。然后，ADC 使用二进制代码来表示获得的阶梯近似值的每个级别。例如，当红色曲线的值等于 4 倍 LSB 时，我们的四位 ADC 的输出为 0100。
需要注意的是，图 2 中的“数字信号处理器”模块接收离散时间序列，因为 ADC 以预先指定的采样间隔的倍数进行采样。并且，每个样本的幅度被量化。这与输入是连续时间信号并且可以在其指定范围内取任何值的模拟信号处理形成对比。
信号经过“数字信号处理器”模块处理后，我们通常需要将其转换为等效的模拟信号。这是通过 D/A 转换器实现的。图 5 描述了一个音频处理应用程序。
在这种情况下，数字信号处理系统用于添加回声或调整声音的节奏和音高以获得完美的声音。然后，处理后的信号被传送到 DAC 以产生可由扬声器输出的模拟信号。请注意，有些 DSP 应用程序不需要 DAC。例如，雷达中采用的数字信号处理算法可能会为我们提供飞机的位置和速度。这些信息可以简单地打印在纸上。
DSP 算法由许多数学运算组成。例如，一个四阶有限脉冲响应 (FIR)滤波器需要五个数字乘法器、四个加法器以及一些延迟元件，如下所示。
因此，数字信号处理器实际上是一个计算引擎。该计算引擎可以是通用处理器、FPGA，甚至是专用的 DSP 芯片。每个选项在灵活性、速度、易于编程和功耗方面都有自己的优点和缺点。
由于计算资源非常宝贵，数字信号处理试图为我们提供实现快速、计算高效算法的工具和技术。例如，有几种不同的结构可用于实现给定的 FIR 滤波器。
DSP 概念和工具可用于任何需要在数字域中处理输入信号的应用。这包括但不限于音频和视频压缩、语音处理和识别、数字图像处理和雷达应用。
在这些领域中的每一个领域都需要掌握广泛的专业 DSP 算法、数学和技术。事实上，任何人似乎都不太可能掌握所有已经开发的 DSP 技术。然而，一些常见的 DSP 概念，如滤波、相关和频谱分析，几乎用于所有 DSP 应用。因此，DSP 教育的第一步是掌握基本概念，然后专注于特定领域所需的专业技术。
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