數字信號處理(DSP)是指利用計算機、微處理器或專用處理設備，對數字形式的信號進行采集、轉換、濾波、評估、增強、壓縮和識別的理論和方法。數字信號處理技術的發展可以概括為兩個階段:第一階段以1965年Colley和Tukey提出的快速傅里葉變換算法為標志，當時DSP技術主要應用于圖像處理、快速數據傳輸、生物醫學系統等。第二階段是現代數字信號處理階段，以數字信號處理的快速發展和新的理論、算法的出現為特征。20世紀80年代初，第一塊單片可編程DSP芯片誕生，使理論研究成果廣泛應用于低成本實用系統，促進了新理論和應用領域的發展。

數字信號處理是基于許多學科的，它涉及的范圍很廣。比如微積分、概率統計、隨機過程、數值分析等都是數字信號處理的基本工具，也與網絡理論、信號與系統、控制理論、通信理論、故障診斷等密切相關。如人工智能、模式識別、神經網絡等熱門研究，都離不開數字信號處理。數字信號處理基于許多經典的理論體系，同時也成為一系列新興學科的理論基礎。

高斯在1805年給出的快速傅立葉變換的基本原理為快速離散時間信號計算提供了基本思想。1958年，Ragazzini等人發表了第一本關于數字信號處理的現代著作《采樣數據控制系統》，但受限于當時的技術水平，他們只能在地震信號的一些低頻控制或數字處理上做一些實際的嘗試。20世紀60年代中期，數字信號處理的一套理論應運而生，但大部分信號處理仍屬于連續時間信號處理。

1965年，Cooley和Turkey發表了FFT算法，使數字信號處理從理論概念到應用實現發生了巨大的轉折。FFT的出現使數字信號處理的計算量減少了幾個數量級，從而使數字信號處理技術得到廣泛應用。

隨著數字信號處理的快速發展，出現了一些新的算法，如利用數論變換的卷積運算、WFTA算法、沃爾什變換及其快速算法(小波變換)。自20世紀70年代以來，許多科學家研究了數字信號處理中的有限字長效應，解釋了數字信號處理中的許多現象，使數字信號處理的基礎理論進入了成熟階段。1975年A.V .奧本海默和TW。斯查費發表了數字信號處理理論的代表作。

從數字處理技術的實現來看，大規模集成電路技術是推動數字信號處理發展的重要因素。由于大規模集成電路的出現，數字信號處理不僅可以在計算機上實現，還出現了專用的DSP芯片和相應的電路芯片。DSP產品已經發展成為一個龐大的家族，數字信號處理的速度有了很大的提高。

DSP系統

系統組成：數字信號處理由數字信號處理系統完成。任何處理數字信號的物理設備都可以被視為數字信號處理系統。狹義的數字信號處理系統是指輸入數字信號，經過處理后輸出的系統，如數字濾波器。廣義的數字信號處理系統包括狹義的數字信號處理系統，也可能包括模擬低通濾波器、A/D轉換器(模擬/數字轉換器)、D/A轉換器(數字/模擬轉換器)等。

上圖是典型的DSP系統模型。并非所有的DSP系統都必須包含模型中的所有元件。例如，語音識別系統在輸出端不是連續的波形，而是識別結果。有些輸入信號本身就是數字信號，所以不需要模數轉換。

工作流程：DSP系統的輸入信號可以有多種形式，如麥克風輸出的語音信號、電話線傳來的調制數據信號、編碼后在數字鏈路上傳輸或存儲在計算機中的圖像信號等。首先對輸入信號進行限帶濾波和采樣，然后通過A/D(模數)轉換將信號轉換為數字比特流。DSP芯片的輸入是經過A/D轉換得到的采樣數字信號，DSP芯片對輸入的數字信號進行某種形式的處理，比如一系列的乘法和累加運算(MAC)。數字處理是DSP的關鍵。最后將處理后的數字樣本通過D/A(數模)變換轉換成模擬樣本，再通過插值和平滑濾波得到連續的模擬波形。

數字信號處理：DSP芯片，即數字信號處理芯片，也稱數字信號處理器(DSP)，是一種特別適合數字信號處理運算的處理器，主要應用是實時、快速地實現各種數字信號處理算法。

DSP芯片內部采用程序和數據分離的哈佛結構，具有專用硬件乘法器，采用流水線操作，提供專用DSP指令，可用于快速實現各種數字信號處理算法。DSP芯片一般有以下幾個主要特點:一個指令周期可以完成一次乘法和一次加法；程序和數據空間是分開的，所以你可以同時訪問數據空間和程序空間；片內有快速RAM，通常兩個芯片可以通過獨立的數據總線同時訪問。硬件支持低開銷或零開銷循環和跳轉；具有快速中斷處理和硬件I/O支持；具有在單個周期中操作的多個硬件地址生成器；多個操作可以并行執行；支持流水線操作，取指令、解碼、執行等操作都可以流水線化。

DSP算法

傅立葉變換是數字信號處理中常用的一種重要算法。它是將信號從時域轉換到頻域的一種形式，是聲學、語音、電信和信號處理等領域的重要分析工具。離散傅立葉變換(DFT)是離散系統中連續傅立葉變換的一種形式，其功能是將數字信號轉換成其各種頻率的正弦波分量。然而，DFT的計算量非常大，因此長期以來其應用受到很大限制。快速傅立葉變換(FFT)是離散傅立葉變換的一種有效運算方法。FFT大大簡化了DFT的運算，運算時間一般可以縮短1 ~ 2個數量級。FFT的出現提高了DFT的運算速度，從而使DFT得到廣泛應用。

DSP芯片的出現使得FFT的實現更加方便。由于大部分DSP芯片可以在一個指令周期內完成乘法和加法運算，并提供專門的FFT指令，因此FFT算法在DSP芯片上實現的速度更快。

DSP實現

大多數DSP系統需要執行密集型操作，這些操作可以在微處理器、微控制器、數字信號處理器或定制集成電路等數字硬件上實現。或者根據給定應用對性能、成本和功耗的要求選擇合適的硬件。

數字信號處理技術

專用集成電路(ASIC)設備通常被設計用于需要密集計算的特定任務。ASIC器件的架構專門針對所需的操作進行了優化，因此可以非常快速地執行所需的功能。但缺乏靈活性，適用于可批量生產的產品或要求高速度、只能用ASIC實現的應用。可共享DSP功能的核心模塊的出現簡化了ASIC設計，但原型ASIC器件仍存在成本高、設計周期長、缺乏標準開發工具支持和重編程靈活性等缺點。

近年來，現場可編程門陣列(FPGA)可用作DSP系統的膠合邏輯、總線橋和外圍設備，以降低系統成本和提高系統集成度。FPGA還可以與數字信號處理器結合，集成預處理或后處理功能。FPGA器件在硬件上是可重構的，因此通過優化硬件結構可以實現更高性能和更低產品成本的算法。此外，通過使一些器件實現高性能復雜DSP功能，其余器件實現系統邏輯或接口功能，也可以實現低成本和高系統集成度。

通用處理器和微控制器(P/C)的架構通常分為兩類:哈佛架構和馮諾依曼架構。哈佛結構對程序和數據有單獨的存儲空間，可以同時訪問兩個存儲區；馮諾依曼結構將程序和數據存儲在同一個存儲器中。通用P/C越來越快，可以處理一些DSP的應用。許多電子產品，如汽車控制器，使用微控制器來控制發動機、剎車和懸架。如果P/C產品需要新的DSP功能，盡量用軟件實現，而不是修改硬件。

數字信號處理器本質上是一個微處理器，它包含專門為DSP應用設計的體系結構和指令集。與ASIC和FPGA解決方案相比，數字信號處理器在易于開發和現場重新編程以升級產品功能或修復錯誤方面具有許多優勢。它們通常比ASIC和FPGA等定制硬件更具成本效益，尤其是對于小規模應用。與一般的P/C相比，數字信號處理器在許多DSP應用中具有更快的速度、更好的能效或功耗以及更低的成本。數字信號處理器可應用于電機、運動控制、汽車系統、家用設備、消費電子、醫療保健設備、通信和廣播設備。這些可編程數字信號處理器由集成組件開發工具支持，包括C編譯器、匯編優化器、鏈接器、調試器模擬器和仿真器。

溝通：數字信號處理廣泛應用于移動通信、數字無線電、非對稱數字用戶線路、IP電話、軟件無線電和衛星通信。從第二代通信來說，是基于數字技術的數字通信。數字信號在通信中用于信源編碼、信道編碼、多路復用和數據壓縮。互聯網中傳輸的是數字信號，可以在傳輸和交換過程中進行數字壓縮、編碼和存儲。

消費電子產品：數字信號處理廣泛應用于數字語音、車載多媒體、MP3/MP4/MP5、數字掃描儀、數字電視機頂盒、醫院監控系統、生物指紋系統等領域。

數碼相機、數字電視和數字計算機都是數字信號處理系統。數碼相機將外部的模擬圖像轉換成數字圖像，按照一定的數字壓縮算法進行處理，得到占用存儲空間較少的數字文檔；數字電視將模擬視頻轉換成數字視頻，然后進行數字壓縮編碼，再通過數字廣播發送出去，接收機獲得數字電視信號后進行逆變換；計算機中的文件、表格、圖片、歌曲、視頻等多媒體都是數字化處理的結果，可以存儲、傳輸、編輯、轉換等。，并可以通過輸出設備輸出。此外，數字信號處理需要用于數字語音中的語音分析、合成、識別、增強和編碼，以及數字圖像中的圖像增強、恢復、去噪和壓縮。

工業：數控機床、數控加工中心、3D打印、用于排版印刷的數字雕刻機、機器視覺、頻譜分析儀、函數發生器、用于地震信號分析的二維碼掃描、物聯網通信、RFID等等都與數字信號處理密切相關。

其他的：雷達使用數字技術來探測、定位和成像目標。數字信號處理技術也用于聲納處理導航和衛星偵察。

信號處理可以分為數字信號處理和模擬信號處理。與模擬信號處理相比，數字信號處理有許多明顯的優勢。其加工方法有以下特點。可編程:當模擬系統的功能和性能發生變化時，必須重新設計系統，至少需要改變系統中的某些器件或參數，然后重新組裝和調試。對于以DSP處理器為核心的數字系統，可以只設計實現一個硬件平臺，然后利用各種軟件完成各種數字信號處理任務。在改變系統的功能和性能時，只需要改變相應的軟件或軟件中的參數，而不需要改變硬件平臺本身。這使得以可編程DSP處理器為核心的數字信號處理系統具有很大的靈活性。

穩定性好:模擬電路中電阻、電容、電感、運算放大器的特性會隨著環境和時間的變化而變化。與此相比，數字系統更穩定，即受時間和環境的影響要小得多。

重復性好:數字系統本身具有良好的重復性。當兩臺字長相同的計算機在任意不同的時間計算同一個數學模型時，結果一定是相同的。但由于生產過程可能會造成仿真系統與標準性能之間的誤差，且時間環境會導致仿真系統性能的變化，所以同一信號發送到兩個配置相同的仿真系統時，輸出結果是不同的。因此，數字系統的穩定性和可重復性與模擬系統相比具有明顯的優勢。

抗干擾性能好:信號在處理和傳輸過程中會受到噪聲的干擾。數字信號的抗干擾性能優于模擬信號。當數字信號受到噪聲干擾時，只要能夠正確識別0和1并重新生成，就可以完全消除噪聲的影響。快速發展的數字糾錯編碼和解碼技術能夠在極其復雜的噪聲環境中正確識別和恢復原始信號，即使信號完全被噪聲淹沒。

自適應算法的實現:從信號和系統的角度來看，自適應是使系統的特性隨著輸入信號的變化而變化，從而在一定準則下得到最優輸出。就模擬系統而言，只有改變系統的設計和元件的參數才能改變系統的特性，因此很難實現實時自適應。對于特定的自適應算法，基于DSP處理器的數字系統可以按照一定的準則實時改變系統的參數，從而實現實時自適應；對于不同的自適應算法，換合適的軟件就行了。

數據壓縮效果好:隨著對信號質量要求的提高，信號傳輸的帶寬和存儲的成本也在增加。模擬信號的信息也可以壓縮，但信號質量會受到很大影響。但是數字信號處理中的壓縮算法不斷改進，可以在對原始信號質量影響不大的情況下達到很高的壓縮比。