信号处理

数字信号处理的域数字信号处理系统在数字信号处理领域，工程师们常常在以下的一些特定域中研究数字信号：时域（一维的信号）、空间域（多维信号）、频域、自相关域和小波域。他们基于有根据的猜测来选择不同的域来研究信号（或者是为了尝试不同的可能性），以找到能最佳表达信号特征的域。从测量仪器得到的采样串行表现为时域和空间域的信号，然后通过离散傅立叶变换产生频域信号，这就是所谓的频谱。自相关被定义为对信号本身在变化的时间和空间坐标上做互相关处理。数字系统更多资料：采样真实世界的信号一般是连续的模拟信号，相应的系统为模拟系统。为了在模拟系统中应用数字信号处理，必须在模拟系统和数字系统之间进行转换。通常将模拟系统的输入数字化，即信号采样，将此数字信号作为数字系统的输入。类似的，在数字信号处理的输出端，将输出的数字信号转换为模拟信号即为模拟系统的输出。对模拟信号的采样必须满足采样定理以避免频谱混叠。也就是说，采...

定义在信息论中，信号是一种信息流。我们感兴趣的大部分信号都可表述为时间或位置的函数。任何携带信息的物理量皆可以作为信号。信号本身所携带的信息是我们的目的，从中提取有需要有用的信号，抑制干扰部分是信号处理的目标。连续与离散按照信号时间向量的不同，可以分为：连续时间信号（Continuous-Time）和离散时间信号（Discrete-Time）。连续信号是时间的连续函数，而离散信号是时间的离散函数。模拟与数字所有维度上均连续的信号是模拟信号，所有维度上均离散的信号则是数字信号。数字信号是通过对模拟信号时间、幅度维度上离散化产生的。一些信号的例子运动声音影像画面频率分析见频域。无论对于连续信号还是离散信号，分析信号的频谱都是一种非常有效的方法。例如一个信号通过线性时不变系统，则系统输出频谱即为信号频谱与系统频率响应之积。熵信号的另一重要特性便是熵。相关主题噪声信噪比讯号处理影像处理

模拟信号处理使用的工具卷积卷积是信号处理的一个基本概念。将输入信号与系统函数卷积，可以得到输出信号。卷积运算由*表示。卷积的定义：时域卷积等价于频域乘积。傅里叶变换傅里叶变换将时域信号转变为频域。并非所有时域信号都能被傅里叶变换转变为频域，需满足条件：傅里叶变换的积分：傅里叶逆变换将频域信号转变为时域：

数字信号处理器的特点分开的程序存储器和数据存储器（哈佛结构）。用于单指令流多数据流（SIMD）作业的特殊指令集。可进行并行处理，但不支援多任务。用于宿主环境时可作为直接内存存取（DMA）设备运作。从模拟数字转换器（ADC）获得数据，最终输出的是由数字模拟转换器（DAC）转换为模拟信号的数据。数字信号的处理数字信号的处理可由通用微处理器完成。可能的优化为：数据运算指令使用饱和算法，在这种方式中，会产生溢出的运算将累积至寄存器可容纳的最大（或最小）值，而不是按环绕方式（环绕方式是很多通用CPU采取的方式。在环绕方式中，寄存器的数值到达最大值后再加一则会绕回到最小值；而使用饱和算法时则不会发生这种环绕，运算结果仍将保持为最大值）。有些情况下可使用不同的粘滞位运算模式。使用乘积累加（MAC）运算，这会提高各种矩阵运算的效率（例如卷积运算、点积运算、乃至矩阵多项式的求值运算；参看Hornersche...

音讯的来源当物体产生震动时，就会产生声音，举例来说：当用力挥动手掌时，就会产生声音，以及蚊子翅膀快速震动时，所发出的扰人声音。但是，在上述例子中，所听到的声音是来自于空气震动，而不是因为手掌摆动，原因是人耳可以听到的声音频率介于20Hz到20000Hz之间，所以我们可以听到空气振动产生的声音，却听不到手掌摆动产生的声音，因为摆动的频率不够快。音讯的资讯声音讯号是一种力学波，因此在传播过程中是一种类比连续的讯号，然而由于人耳是天然的傅立叶转换器，因此音讯经过人耳后会变成数字信号。在这些讯号中，有三个特征是处理时经常考虑的部分，可以参考下图：音量：从讯号来看，音量代表的是讯号的震幅，讯号振幅越大，所发出的音量也越大。音频：讯号的频率，就是所谓的音频，也就是声音震动的频率。其代表的是音调的高低，频率越高，音调就越高。除此之外，乐器所产生的声音讯号，并非是单一频率的讯号，而是有基频和泛音(倍频)的...