Ankie资深技术项目经理

摘要：信号与系统是描述参数间关系的数学工具。信号分为连续（如电压随时间变化）和离散（如数组数值处理）两类，命名规则区分连续信号x(t)和离散信号x[n]。线性系统需满足齐次性（输入幅度变化导致输出成比例变化）和可加性（输入叠加产生输出叠加）两大特性，常附带时移不变性（系统特性不随时间变化）。正弦保真性和静态线性（直流响应为直线）是理解线性系统的重要特性。信号分解方法（如脉冲分解和傅里叶分解）基于叠加原理，通过分析简单分量来研究复杂信号。非线性系统示例包括二极管和调幅电路等。

首先，只要有可能，就使用整型变量而非浮点型变量。传统的微处理器（如个人计算机中使用的）处理整型数的速度比处理浮点数快10到20倍。其次，避免使用诸如：sin(x)、log(x)、y^x 等函数。这些超越函数是通过一系列的加法、减法和乘法运算来计算的。

该文探讨了模数转换(ADC)与数模转换(DAC)中的关键概念。首先解释了数字信号与模拟信号的本质区别：采样与量化。重点分析了量化误差的特性及其噪声模型，指出量化误差通常表现为随机噪声，其幅度与位深相关。文章详细讨论了采样定理，强调正确采样需要满足奈奎斯特准则（采样频率需高于信号最高频率的两倍），否则会出现混叠现象。此外还介绍了抖动技术，说明合理添加噪声可提高缓慢变化信号的数字化精度。文中通过具体案例和数学分析，为理解数字信号处理的核心原理提供了清晰框架。

mean = DC (direct current)，平均值=直流；Accuracy准确：绝对值，平均值，gapIn short, accuracy is a measure of calibration.precision精确：标准差，

与其他计算机科学领域相比，数字信号处理的独特之处在于其处理的数据类型：信号。这些信号大多源自现实世界的感官数据，如地震振动波、视觉图像、声波等。假设我们通过模数转换器将现实世界数据接入计算机，