| 单词 | 数字信号处理及应用 |
| 释义 | 【数字信号处理及应用】 拼译：digital signal processing and its applications 数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。但很多人认为：数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。随着数字计算机技术和大规模集成电路技术的迅速发展，数字信号处理技术也相应地得到发展，其应用领域十分广泛。数字信号处理大致包括以下3个方面内容：(1)一维数字信号处理；(2)多维数字信号处理；(3)用超大规模集成电路(VLSI)及硬设备来实现各种数字信号处理算法。一维数字信号处理包括：谱分析、滤波、离散傅里叶变换(DFT)及各种变换、及与之相应的各种快速算法、非线性分析(量化效应)、信号与系统识别、一维数字信号处理的应用等。多维数字信号处理包括：图像处理、传感器阵列的处理、多维谱分析、多维数字滤波、多维变换、多维快速算法和多维结构的实现等。超大规模集成电路及硬设备的实现包括：算法和网络结构、硬设备与程序编制以及器件等。目前各种专用的信号处理器及信号处理芯片不断涌现，为数字信号处理技术不断增添新的内容。 数字滤波器：其实用型式很多，大略可分为有限冲激响应型和无限冲激响应型两类，可用硬件和软件两种方式实现。以硬件方式实现，它由加法器、乘法器等单元所组成。数字信号处理系统很容易用数字集成电路制成，具有体积小、稳定性高、可程控等优点。软件实现方法是借助于通用数字计算机按滤波器的设计算法编出程序进行数字滤波计算。离散傅里叶变换的快速算法：1965年库利(J．W．Cooley)和图基(J．W．Tukey)首先提出离散傅里叶变换的快速算法，简称快速傅里叶变换，以FFT表示。自有了FFT算法以后，离散傅里叶变换的运算次数大为减少，使数字信号处理的实现成为可能。快速傅里叶变换还可用来进行一系列有关的快速运算，如相关、褶积、功率谱等运算。快速傅里叶变换可做成专用设备，也可以通过软件实现。与快速傅里叶变换相似，其他形式的变换，如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。谱分析：是在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。确定性信号可用既定的时间函数来表示，它在任何时刻的值是确定的；随机信号则不具有这样的特性，它在某一时刻的值是随机的。因此，处理随机信号只能根据随机过程理论，利用统计方法来进行分析和处理，如经常利用均值、均方值、方差、相关函数、功率谱密度函数等统计量来描述随机过程的特征或随机信号的特性。实际上，经常遇到的随机过程多是平稳随机过程而且是各态历经的，因而它的样本函数集平均可以根据某一个样本函数的时间平均来确定。平稳随机信号本身虽然是不确定的，但它的相关函数的傅里叶变换或Z变换恰恰可以表示为随机信号的功率谱密度函数，一般简称为功率谱。这一特性很重要，这样就可以利用快速变换算法进行计算和处理。实际观测的数据是有限的，因此需要利用估计的方法，根据有限的实测数据估计出整个信号的功率谱。针对不同的要求，如减小谱分析的偏差、减小对噪声的灵敏程度、提高谱分辨率等，已提出许多不同的功率谱估计方法。在线性估计方法中有周期图法，相关法和协方差法；在非线性估计方法中，有最大似然法，最大熵法，自回归滑动平均信号模型法等。非线性谱估计方法都具有分辨率高等优点，而且特别适用于短数据序列的谱估计。现代谱估计发展非常迅速，自80年代初以来，主要有应用信息论的熵谱估计法、奇异值／特征值分解处理法谱估计、多谱(高阶谱)估计及多维谱估计等。谱分析和谱估计仍在研究和发展中。数字信号处理的应用领域十分广泛，就所获取信号的来源而言，有通信信号的处理、雷达信号的处理、遥感信号的处理、控制信号的处理、生物医学信号的处理、地球物理信号的处理、振动信号的处理等；若以所处理信号的特点来讲，又可分为语音信号处理、图像信号处理、一维信号处理和多维信号处理等。数字信号处理系统：处理系统经过信息的获取或数据的采集过程得到所需的原始信号，如果原始信号是连续信号，还须经过抽样过程使之成为离散信号，再经过模数转换变成能为数字计算机或处理器所接受的二进制数字信号；如果所收集到的数据已是离散数据，则只须经过模数转换即可得到二进制数码。数字信号处理器的功能是将从原始信号抽样转换得来的数字信号按照一定的要求，例如滤波的要求，加以适当的处理，得到所需的数字输出信号。经过数模转换将数字输出信号转换为离散信号，再经过保持电路将离散信号连接起来成为模拟输出信号，这样的处理系统适用于处理各种数字信号，只不过专用处理器或所用软件有所不同而已。语音信号处理：是信号处理的重要分支之一。它包括的主要方面有语音的识别、语音的理解、语音的合成、语音的增强、语音的数据压缩等。语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行对比，从而判定出待识别语音信号的音素属性。关于语音识别方法，有统计模式语音识别、结构和语句模式语音识别，利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数。目前，语音识别的研究发展十分迅速。有人认为，语音识别的发展有4个方向：(1)从认人的语音识别到不认人的语音识别；(2)从孤立字的语音识别到连续的语音识别；(3)从小词汇量语音识别到大词汇量的语音识别；(4)从干净的语音识别到含噪声的语音识别。语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。为此，首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础，是制造声码器的依据，语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。图像信号处理：其应用已渗透到各个科学技术领域。譬如，图像处理技术可用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的状态、气象云图的分析、宇宙星体的构成等。在图像处理的实际应用中，获得较大成果的有遥感图像处理技术、断层成像技术、计算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的应用特点，处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建等几个方面。这些处理技术各具特点，且正在迅速发展。振动信号处理：机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房屋建筑、水坝设计等的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体上加一激振力做为输入信号，在测量点上监测输出信号。输出信号与输入信号之比称为由测试体所构成的系统的传递函数(或称转移函数)。根据得到的传递函数进行所谓模态参数识别，从而计算出系统的模态刚度、模态阻尼等主要参数，这样就建立起系统的数学模型，进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析，实质上，它就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。地球物理信号处理：为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏，通常采用地震勘探方法来探测地层结构和岩性。这种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的激震，如用爆炸方法产生一振动波向地下传播，遇到地层分界面即产生反射波，在距离振源一定远的地方放置一列感受器，接收到达地面的反射波。从反射波的延迟时间和强度来判断地层的深度和结构。感受器所接收到的地震记录是比较复杂的，需要处理才能进行地质解释。处理的方法很多，有反褶积法、同态滤波法等。生物医学信号处理：信号处理在生物医学方面主要是用来辅助生物医学基础理论的研究和用于诊断检查和监护。例如，用于细胞学、脑神经学、心血管学、遗传学等方面的基础理论研究。人的脑神经系统由约100亿个神经细胞组成，是一个十分复杂而庞大的信息处理系统。在这个处理系统中，信息的传输与处理是并列进行的，并具有特殊的功能，即使系统的某一部分发生障碍，其他部分仍能工作，这是计算机做不到的。因此，关于人脑的信息处理模型的研究就成为基础理论研究的重要课题。此外，神经细胞模型的研究、染色体功能的研究等等，都可借助于信号处理的原理和技术来进行。信号处理技术用于诊断检查和监护时，信号处理的任务是从物理观察中提取针对研究目的的信息。在生物医学研究中有各种待提取和处理的信号，例如心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)、胃电(EGG)等电生理信号和体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号，它们对人体进行诊断、监护和治疗的重要依据。还有外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。信号处理用于诊断检查较为成功的实例有心电和脑电的自动分析系统、断层成像技术等。断层成像技术是诊断学领域中的重大发明。X射线断层的基本原理是X射线穿过被观测物体后构成物体的二维投影。接收器接收后，再经过恢复或重建，即可在一系列的不同方位计算出二维投影，经过运算处理即取得实体的断层信息，从而在屏幕上得到断层造像。信号处理在生物医学方面的应用正处于迅速发展阶段。数字信号处理在其他方面还有多种用途，如雷达信号处理、地学信号处理等，它们虽各有其特殊要求，但所利用的基本技术大致相同。在这些方面，数字信号处理技术起着主要的作用。【参考文献】：1 Oppenheim A V．Digital Signal Procossirg，New Jersey：Prentice．19752 Oppenheim A V．Applications of Digital Signal Processing New Jersey：Prentice Hall，Inc．，19783 Maurice Bellanger．Digital Processing of Signals Theory and Practice，John Wiley and sons Ltd．1984(北京邮电大学诸维明教授撰) |
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