头图

数字信号处理

数字信号处理 (Digital signal processing, DSP),是现代通信技术的重要组成部分之一。其目的是对真实世界的模拟信号进行加工和处理。模拟信号经模数转换器(A-D转换器)转为数字信号;经由数字信号处理,再由数模转换器(D-A转换器)将处理后的数字信号变回模拟信号,才能适应真实世界的应用。

DSP 在工业上的重要性可以体现在以下几个方面:

  1. 提高信号处理效率:与模拟信号处理相比,数字信号处理具有更高的精度和稳定性,能在计算机和数字处理器上快速实现复杂算法。
  2. 便于信号存储和传输:数字信号容易进行存储、传输和复制,且不受噪声和干扰影响。
  3. 实现复杂功能:DSP可以实现各种复杂功能,如信号分析、特征提取和模式识别等,这在模拟信号处理中难以实现。
  4. 实时处理:数字信号处理可以实现实时处理,可以在通信系统中实时调整信号的传输参数。

学科之间高度的交叉发展,DSP 在生物医学、通信、工业自动化和控制、音频图像处理等领域也发挥着越来越重要的作用。例如数字信号处理可以用于分析和处理心电、脑电等生理信号。通过对这些信号进行分析,可以实现疾病诊断、生物特征识别和神经控制等功能,提升医疗效率。

DSP 作为研究信号在数字化设备中的处理方法,通过数学计算来实现多种功能。熟练掌握 DSP 原理和技能,对这些领域的研究和工作具有重要意义。


Notebook 上手实践

本系列 Notebooks 搬运自 Sascha Spors, Institute of Communications Engineering, Universität Rostock Digital-Siginal-Processing 系列课程。

理解基本数字信号处理(DSP)技术的底层机制和局限性对于设计更复杂的算法至关重要。Notebook 中详细介绍数字信号处理(DSP)的基础知识,重点关注通用构建模块。内容包括:离散傅里叶变换的局限性、随机信号处理、信号量化、滤波器实现和数字滤波器设计技术。通过数学论述、实际示例和练习,帮助大家理解 DSP 的底层机制和局限性。

点击下方图片,访问「数字信号处理」系列 Notebook:

图片


欢迎来 Notebook 案例广场,获取更多有意思的notebook实践~
感兴趣的同学也可以点击原文查看。


farfarcheng
1 声望8 粉丝