本文概述了什么是 DSP、它是如何工作的以及它可以提供哪些優勢。 為了了解DSP的優勢，我們首先看一下傳統的信號處理方法，即模擬信號處理。

數字信號處理（DSP）涉及開發可用于以特定方式增強信號或從中提取一些有用信息的算法。

模擬信號處理

最簡單的模擬信號處理示例可能是圖1所示的熟悉的RC電路。

圖1.

該電路用作低通濾波器。 它去除或濾除高于電路截止頻率的頻率分量，并以很小的衰減通過較低頻率的分量。 在本例中，信號處理的目的是消除高頻噪聲并提取所需的信號部分。

請注意，輸入和輸出均為模擬形式。 這是一個很大的優勢，因為對科學和工程感興趣的信號本質上是模擬的。 因此，對于模擬信號處理，信號處理模塊的輸入和輸出端不需要接口電路（ADC和DAC）。

模擬信號處理的缺點

模擬信號處理的一個主要缺點是電氣元件值的變化。 模擬電路依賴于有源和無源元件（電阻、電容、電感和放大器）的精度。 例如，截止頻率（fC）的上述低通濾波器由下式給出：

如您所見，篩選器響應是組件值的函數。 由于電氣元件無法以完美的精度制造，因此模擬電路的精度受到限制。 由于元件公差，性能不是100%可重復的，我們預計不同電路參數會有一些板對板的變化。

另一個缺點是模擬電路不靈活。 例如，要修改上述濾波器的頻率響應，我們需要調整組件的值（硬件需要修改）。 數字信號處理并非如此。 使用DSP，甚至可以通過簡單地改變一些可編程系數將低通濾波器轉換為高通濾波器。

此外，模擬電路不適合實現數學函數（乘法、除法等）。 這與數字領域形成鮮明對比，在數字領域，甚至可以輕松實現更復雜的數學運算。

數字信號處理可以解決許多挑戰

數字電路不受上述限制。 例如，雖然元件值和寄生效應的變化會略微改變CMOS逆變器柵極的延遲，但柵極的整體功能將保持不變。 因此，與模擬電路不同，數字電路不太容易受到元件變化和寄生效應的影響。 數字電路也更加靈活，適合實現數學功能。

剩下的問題是，我們需要哪些基本組件來處理數字域中的信號。

如圖2所示，我們需要在信號處理模塊的輸入和輸出端安裝模數（A/D）和數模（D/A）轉換器，以便將數字電路與實際模擬信號連接起來。

圖2.

A/D 轉換器的作用

A/D轉換器定期對模擬輸入進行采樣，如圖3所示。

圖3.

然后，它量化每個樣本的振幅。 圖4顯示了4位ADC如何量化模擬輸入。

圖4.

在此圖中，模擬輸入（藍色曲線）在ADC的輸入范圍內取不同的值。 考慮4位ADC，有16個離散電平來量化輸入信號的幅度。 這些水平由圖中LSB的倍數表示。 因此，LSB（最低有效位）規定了ADC可以檢測到的模擬輸入值的最小變化。 換句話說，輸入的最小變化會導致ADC輸出代碼的變化。

讓我們看看ADC如何為每個樣本生成二進制代碼。 ADC將模擬輸入信號的幅度與其16個離散電平進行比較。 基于這種比較，生成輸入的數字表示。 例如，對于圖4所示的藍色曲線，將輸入信號與ADC的16個離散電平進行比較的過程可能會導致所示的紅色曲線。 然后，ADC使用二進制代碼來表示所獲得的樓梯近似值的每個電平。 例如，當紅色曲線的值等于LSB的4倍時，我們的四位ADC的輸出為0100。

需要注意的一點是，圖2中的“數字信號處理器”模塊接收離散時間序列，因為ADC以預先指定的采樣間隔的倍數采樣。 并且，每個樣品的振幅被量化。 這與模擬信號處理相反，在模擬信號處理中，輸入是連續時間信號，可以取其指定范圍內的任何值。

發援會的作用

信號經過“數字信號處理器”模塊處理后，我們通常需要將其轉換為等效的模擬信號。 這是通過D/A轉換器實現的。 圖 5 描述了一個音頻處理應用程序。

圖5.

在這種情況下，使用數字信號處理系統來添加回聲或調整聲音的速度和音高以獲得完美的聲音。 然后，處理后的信號被傳送到DAC，以產生可由揚聲器輸出的模擬信號。 請注意，有些DSP應用不需要DAC。 例如，雷達中采用的數字信號處理算法可能會為我們提供飛機的位置和速度。 這些信息可以簡單地打印在紙上。

“數字信號處理器”模塊

DSP 算法由許多數學運算組成。 例如 四階有限脈沖響應 （FIR） 濾波器需要五個數字乘法器，四個加法器以及一些延遲元素，如下所示。

圖6.

因此，數字信號處理器實際上是一個計算引擎。 該計算引擎可以是通用處理器、FPGA，甚至是專用DSP芯片。 每個選項在靈活性、速度、易于編程和功耗方面都有自己的優點和缺點。

由于計算資源非常有價值，數字信號處理試圖為我們提供工具和技術，以實現快速、計算高效的算法。 例如，有 可用于實現給定FIR濾波器的幾種不同結構。

DSP 可用于廣泛的應用

DSP概念和工具可用于任何需要在數字域中操縱輸入信號的應用。 這包括但不限于音頻和視頻壓縮、語音處理和識別、數字圖像處理和雷達應用。

在這些領域追求職業都需要掌握廣泛的專業DSP算法，數學和技術。 事實上，任何一個人似乎都不太可能掌握所有已經開發的DSP技術。 然而，幾乎所有DSP應用都使用一些常見的DSP概念，如濾波、相關和頻譜分析。 因此，DSP教育的第一步是掌握基本概念，然后專注于特定興趣領域需要的專業技術。

DSP的一些基本概念以及與數字圖像處理相關的一些專業技術在我以前的文章。 我還有一個關于FPGA和基于FPGA的DSP算法實現的系列文章，可能會幫助你開始這個相對困難的主題。