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| 數字信號處理技術 |
數字信號處理技術是將模擬信息（如聲音、視頻和圖片）轉換為數字信息的技術。
簡介
數字信號處理技術是將模擬信息(如聲音、視頻和圖片)轉換為數字信息的技術。DSP通常指的是執行這些功能的芯片或處理器。它們可能也用於處理此信息然後將它作為模擬信息輸出。廣義來說，數字信號處理技術是指數字信號處理理論的應用實現技術，它以數字信號處理理論、硬件技術、軟件技術為基礎和組成，研究數字信號處理算法及其實現方法。
評價
DSP的歷史可以追溯到1936年PCM(Pulse Code Modulation)技術的發明和Dudley發明聲音編碼器(Voice Coder)時期。1942年，當因數學難度而聞名的Wiener預測理論用於天氣預報時，人們就感到必須將連續時間函數改進為離散時間函數。從理論上，Levinson雖然給出了由連續時間域向離散時間域轉換的可能性，但因當時計算機技術尚不完善，Levinson的算法未能得到實際的應用。20世紀50年代，計算機技術開始普及。60年代，Z變換成為描述線性離散時間系統的基本工具，並指導了數字濾波器的設計。20世紀70年代，VLSP芯片兩大成功的範例才使得數字信號處理引起了社會的廣泛關注: 第一是以Levinson算法為中心的聲音的線性預測編碼(Linear Predictive Coding，LPC)，1978年美國德州儀器公司(TI)將該算法作為濾波器開發出LSI芯片; 第二是貝爾實驗室開發的，用於在長途電話中消除回聲現象的回聲消除器(EchoCanceller)。回聲消除器的核心是一種應用LSM算法後的自適應濾波器，該濾波器解決了長話系統中，雖然信號統計量是未知的，但可由數據推出最佳濾波係數。今天，自適應濾波器還用作通信線路均衡器，電視圖像重影(Ghost)的消除器，以及抑制有源噪聲等方面。DSP的另一大支柱理論是快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，FFT)。最初由Cooley和Tukey發表，FFT實際上可以追溯到Gauss時代，Cooley和Tukey也表示，在1942年他們也發現過，但在手搖計算時代，計算量為數十萬數量級是一件不可想象的事情。也正是由於計算機技術的應用，FFT不但沒被作為一個純數學上的發現而埋沒，反而在MIT林肯實驗室中更成熟，並最終廣泛被應用在信號流程圖解釋、bit位變換分析、定位計算和NlegN的計算量研究上。[1]