19、实时数字信号处理中的关键技术和应用

实时数字信号处理中的关键技术和应用

1 引言

数字信号处理（DSP）技术已经成为现代信号处理领域的核心方法之一。随着数字计算机的速度提升、使用便捷性增加以及广泛可用性，越来越多的应用程序转向了DSP。微处理器成本降低和性能增强推动了DSP应用的迅猛发展，使得一些DSP微处理器成为商品化产品。多媒体应用如数字音频、语音处理、数字视频和数字通信是高容量DSP应用中最显眼的例子。在这些应用中，通常包含嵌入式数字信号处理器，主机CPU以松散耦合的方式与一个或多个DSP协作，控制实时信号流或DSP算法行为。

为了有效地开发适用于这些特殊嵌入式DSP的信号处理算法，需要掌握C语言作为有价值的编程工具，特别是在实时计算密集型软件任务中。C语言不仅具备高级语言特性（如结构、数组和函数），还拥有低级汇编语言能力（如位操作）。本文将深入探讨数字信号处理的基础知识、实时滤波技术、DSP微处理器及其编程工具，并通过实际案例展示如何利用这些技术解决复杂问题。

2 数字信号处理基础

2.1 序列

为了使数字计算机能够处理信号，信号必须在某个间隔被采样。图1.2展示了连续时间函数在每T秒间隔内被采样的例子。得到的一系列数值称为序列。如果原始连续时间函数是x(t)，那么样本就是x(nT)，其中n是一个整数，在一定范围内取值。实践中，通常将采样间隔归一化为1并省略单位，因此序列变为x(n)。然而，在计算功率或能量时需要注意重新插入适当的采样间隔。

序列作为连续时间信号的表示形式具有以下重要特征：
- 它们由离散的时间点组成。
- 它们的频谱可以通过傅里叶变换获得。
- 它们与连续时间信号之间存在明确的关系。