DSP技术及其应用

数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。

现代社会对数据通信需求正向多样化、个人化方向发展。而无线数据通信作为向社会公众迅速、准确、安全、灵活、高效地提供数据交流的有力手段，其市场需求也日益迫切。正是在这种情况下，3G、4G、5G通信才会不断地被推出，但是无论是3G、4G还是5G，未来的通信都将离不开DSP技术(数字信号处理器)，DSP作为一种功能强大的特种微处理器,主要应用在数据、语音、视像信号的高速数学运算和实时处理方面，可以说DSP将在未来通信领域中起着举足轻重的作用。

为了确保未来的通信能在各种环境下自由高效地工作，这就要求组成未来通信的DSP要具有非常高的处理信号的运算速度，才能实现各种繁杂的计算、解压缩和编译码。而目前DSP按照功能的侧重点不一样，可以分为定点DSP和浮点DSP，定点DSP以成本低见长，浮点DSP以速度快见长。如果单一地使用一种类型的DSP，未来通信的潜能就不能得到最大程度的发挥。为了能将定点与浮点的优势集于一身，突破DSP技术上的瓶颈，人们又推出了一种高级多重处理结构--VLIW结构，该结构可以在不提高时钟速度的情况下，实现很强的数字信号处理能力，而且它能同时具备定点DSP和浮点DSP所有的优点。

为了能推出一系列更高档的新技术平台，人们又开始注重DSP的内核技术的开发，因为DSP的内核就相当于计算机的CPU一样，被誉为DSP的心脏，大量的算法和操作都得通过它来完成，因此该内核结构的质量如何，将会直接影响整个DSP芯片的性能、 功耗和成本。考虑到未来无线访问Internet因特网和开展多媒体业务的需要，现在美国的Sun公司又开始准备准将该公司的拳头产品--PersonalJava语言嵌入到DSP中，以便能进一步提高DSP在处理信号方面的自动化程度和智能化程度。

当然，在以前DSP中也潜入了其他软件语言，例如高级C语言，但这种语言在处理网络资源以及多媒体信息方面无能为力;而PersonalJava是一种适合个人网络连接和应用的Java环境，基于该环境的个人通信系统可以从网络和Internet网上下载数据和图像。此外，人们还在研究开发符合MPEG-4无线解压缩标准DSP，该压缩标准将为未来通信传输各种多媒体信息提供了依据。作为一个案例研究，我们来考虑数字领域里最通常的功能：滤波。简单地说，滤波就是对信号进行处理，以改善其特性。例如，滤波可以从信号里清除噪声或静电干扰，从而改善其信噪比。为什么要用微处理器，而不是模拟器件来对信号做滤波呢?我们来看看其优越性：模拟滤波器(或者更一般地说，模拟电路)的性能要取决于温度等环境因素。而数字滤波器则基本上不受环境的影响。数字滤波易于在非常小的宽容度内进行复制，因为其性能并不取决于性能已偏离正常值的器件的组合。一个模拟滤波器一旦制造出来，其特性(例如通带频率范围)是不容易改变的。使用微处理器来实现数字滤波器，就可以通过对其重新编程来改变滤波的特性。