数字信号处理(DSP)及应用概论.ppt

数字信号处理（DSP）及应用,-概论,天津工业大学 信息与通信学院 吴涛,数字信号处理概论,1.1 数字信号处理概论 1.2 信号、系统和信号处理 1.3 数字信号处理系统的基本组成 1.4 数字信号处理的学科概貌 1.5 数字信号处理的特点 1.6 数字信号处理的应用,数字信号处理（DSP）及应用概论,1.1 数字信号处理概论,数字信号处理（DSP，digital signal processing）是从20世纪6O年代以来，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。 简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值计算方法处理（例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等），以达到提取有用信息便于应用的目的。,1.2 信号、系统和信号处理,1）信号 ： 信号是信息的物理表现形式，或说是传递信息的函数，而信息则是信号的具体内容。例如，交通红绿灯是信号，它传递的信息是：红停止，绿通行。根据载体的不同，信号可以是电的、磁的、声的、光的、机械的、热的等各种信号。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,2）一维信号、二维信号、矢量信号： 信号的变量可以是时间，也可以是频率、空间或其他的物理量。 若信号是一个变量（例如时间）的函数，则称为一维信号； 如图1.“away”语音；2.“ooo”语音；3.虎鲸 4.256hz声音；5.脑电图；6.风。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,若信号是两个变量（例如空间坐标x，y）的函数，则称为二维信号； 若信号是多个（例如M个，M2）变量的函数，则称为多维（M维）信号。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（2）周期信号和非周期信号：若信号满足x（t）=x（tkT），k为正整数；或x（n）= x（nkN），k ，N皆为正整数，nkN为任意整数，则x（t）和x（n）都是周期信号，周期分别为T和N；否则就是非周期信号。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（3）确定信号和随机信号：若信号在任意时刻的取值能精确确定，则称它为确定信号；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，则称为随机信号。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（5）连续时间信号、离散时间信号和数字信号： 变量的取值方式有连续与离散两种。若变量（一般都看成时间）是连续的，则称为连续时间信号；若变量是离散数值，则称为离散时间信号。信号幅值的取值方式又分为连续与离散两种方式（幅值的离散称之为量化），因此，组合起来应该有以下四种情况： 连续时间信号：时间是连续的，幅值可以是连续的也可以是离散（量化）的。 模拟信号：时间是连续的，幅值是连续的，这是上一种信号的特例。 离散时间信号（或称序列）：时间是离散的，幅值是连续的。 数字信号：时间是离散的，幅值是量化的。由于幅值是量化的，故数字信号可用一序列的数来表示，而每个数又可表示为二进制码的形式。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,3信号处理 信号处理是研究用系统对含有信息的信号进行处理（变换），以获得人们所希望的信号，从而达到提取信息、便于利用的一门学科。信号处理的内容包括滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代未以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，己逐渐取代模拟信号处理。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,三、数字信号处理的学科概貌 自从1965年库利（Cooley）和图基（Tukey）在计算数学（Mathematics of Computation上发表了“用机器计算复序列傅里叶级数的一种算法”即“快速傅里叶变换算法” 以来，数字信号处理这一学科蓬勃发展，逐渐形成了一整套较为完整的学科领域和理论体系。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,数字信号处理学科包含有： （1）离散时间线性时不变系统分析。 （2）离散时间信号时域及频域分析、离散傅里叶变换（DFT）理论。 （3）信号的采集。包括AD，DA技术，抽样，多率抽样，量化噪声理论等。 （4）数字滤波技术。 （2）谱分析与快速傅里叶变换（FFT），快速卷积与相关算法。 （6）自适应信号处理。 （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。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,四、数字信号处理的特点 数字信号处理系统具有以下一些明显的优点： （1）精度高：模拟网络的精度由元器件决定，模拟元器件的精度很难达到10-3以上，而数字系统只要14位字长就可达到10-4 的精度。在高精度系统中，有时只能采用数字系统。 （2）灵活性高：数字系统的性能主要由乘法器的系数决定，而系数是存放在系数存储器中的，因而只需改变存储的系数就可得到不同的系统，比改变模拟系统方便得多。 （3）可靠性强：因为数字系统只有两个信号电平“0”和“1”，因而受周围环境的温度及噪声的影响较小。而模拟系统的各元器件都有一定的温度系数，且电平是连续变化的，易受温度、噪声、电磁感应等的影响。数字系统如采用大规模集成电路，其可靠性就更高。 （4）容易大规模集成：由于数字部件具有高度规范性，便于大规模集成、大规模生产，电感器、电容器的数值、体积和重量都非常大，性能也不能达到要求，,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（5）时分复用：时分复用就是利用数字信号处理器同时处理几个通道的信号，其系统的方框图见图皿。由于某一路信号的相邻两抽样值之间存在着很大的空隙时间，因而可在同步器的控制下，在此时间空隙中送人其他路的信号，而各路信号则利用同一个信号处理器，后者在同步器的控制下，算完一路信号后再算另一路信号。处理器的运算速度越高，能处理的信道数目也就越多。 （6）可获得高性能指标：例如对信号进行频谱分析，模拟频谱仪在频率低端只能分析到10Hz以上的频率，且难以做到高分辨率（足够窄的带宽）；但在数字谱分析中，已能做到10-3Hz的谱分析。又如，有限长冲激响应数字滤波器可实现准确的线性相位特性，这在模拟系统中是很难达到的。 （7）维与多维处理：利用庞大的存储单元可以存储一帧或数帧图像信号，实现二维甚至多维信号的处理，包括二维或多维滤波、二维或多维谱分析等。 由于数字信号处理的突出优点，使得它在通信、语音、雷达、地震测报、声呐、遥感、生物医学、电视、仪器中得到愈来愈广泛的应用。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,五、数字信号处理的应用 （1）滤波与变换：包括数字滤波卷积、相关、快速傅里叶变换（FFT）、希尔伯特（Hilbert）变换、自适应滤波、加窗法等。 （2）通信：包括自适应差分脉码调制、自适应脉码调制、脉码调制、差分脉码调制、增量调制、自适应均衡、纠错、数字公用交换、信道复用、移动电话、调制解调器、数据或数字信号的加密、破译密码、扩频技术、通信制式的转换、卫星通信、TDMAFDMACDMA等 各种通信制式、回波对消、IP电话、软件无线电等。 （3）语音、语言：包括语音邮件、语音声码器、语音压缩、数字录音系统、语音识别、语音合成、语音增强、文本语音变换、神经网络等。 （4）图像、图形：包括囱像压缩、图像增强、图像复原、图像重建、图像变换、图像分割与描绘、模式识别、计算机视觉、固态处理、电子地图、电子出版、动画等。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（5）消费电子：包括数字音频、数字电视、音乐综合器、电子玩具和游戏、CDVCDDVD播放机、数字留言应答机、汽车电子装置等。 （6）仪器：包括频谱分析仪、函数发生器、地震信号处理器、瞬态分析仪、锁相环、模式匹配等。 （7）工业控制与自动化，包括机器人控制、激光打印机控制、伺服控制。自动机、电力线监示器、计算机辅助制造、引擎控制、自适应驾驶控制等。 （8）医疗：包括健康助理、病人监视、超声仪器、诊断工具、CT扫描、核磁共振、助听器等。 （9）军事：包括雷达处理、声呐处理、导航、射频调制解调器、全球定位系统（GPS）、侦察卫星、航空航天测试、自适应波束形成、阵列天线信号处理等。,16数字信号处理的实现方法,（1）在通用的微型计算机上用软件实现。软件可以是自己编写的，也可使用现成的软件包。这种方法的缺点是速度太慢，不能用于实时系统，只能用于教学与仿真研究。如近年发展迅速的MATLAB，就几乎可以实现所有数字信号处理的仿真。而且MATLAB下的部分仿真程序还可以转化为C语言，再通过DSP的C编译器直接在DSP硬件上运行。这对非实时系统或准实时系统来说是很有吸引力的。 （2）用单片机来实现，单片机一直在不断地发展，如Iniei 96000的运算速度就非常可观，而且单片机的接口性能比较好，容易实现人机接口。但由于单片机采用的是冯诺依曼总线结构，所以单片机系统复杂，尤其是乘法运算速度慢，在运算量大的实时控制系统中很难有所作为。 （3）利用专门用于信号处理的可编程DSP芯片来实现。与单片机相比，DSP有着更适合于数字信号处理的优点。如采用改进的哈佛总线结构，内部有硬件乘法器和累加器，使用流水线结构，具有良好的并行特性，并有专门设计的适于数字信号处理的指令系统等。DSP芯片的这些特点对不允许延迟的实时应用领域，如蜂窝电话、计算机驱动器等非常理想。闺此，可以说，DSP芯片的问世及飞速发展，为信号处理技术应用于工程实际提供了可能。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,（4）利用特殊用途的DSP芯片实现。现在国际上已推出了不少专门用于FFT、FIR滤波、卷积等的专用芯片，如TDeI028可以实现FIR滤波器和相关运算。美国INMOS公司推出的IMSAI00芯片，可以完成FIR、FFT、相关、卷积等运算，可以在2ms内完成1024点复数FFT运算。 （5）用FPGA等可编程阵列产品开发ASIC芯片实现数字信号处理算法。由于FPGA产品的发展，人们可以利用Altera（Altera公司的FPGA产品为FLEX6000，FLEX8000以及F1，EXI0K，我们习惯上把它们称为FPGA，其实产品结构与FPGA有一定的差别）和Xilinx等公司提供的产品。 （6）在通用的计算机系统中加上加速卡来实现。加速卡可以是通用的加速处理机，也可以是由DSP开发的用户加速卡，如果是DSP开发的用户加速卡，那么在日益复杂的控制系统中，在DSP芯片价格不断下降的条件下，这一方法是很常用的。当然，通常在系统中，通用计算机仅充当没有实时要求方法管理者的角色，而不再参与实时的数字信号处理。,数字信号处理（DSP）及应用-概论,