数字信号处理 DSP｜系列教程

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。

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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。

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