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摘要：當前正處于數字化信息時代，數字信號處理技術成為最前沿的發展技術之一。數字化信號處理技術的發展前景廣闊，尤其是在通信、圖形圖像、PC、儀器儀表、助聽器以及汽車電子系統等多領域中有所應用。為了更好地對數字信號處理技術進行研究，本文將從數字信號的概念及特點入手，不斷深入逐步探究數字信號處理前沿技術的具體內容。

關鍵詞：數字信號處理；前沿處理；技術戰略

一、數字信號處理的概念和特點

1.1概念

數字信號處理指的就是利用轉換器將模擬狀態轉化為數字狀態，并對真實世界的連續訊號進行模擬和測量，簡而言之就是將真實可見或可聽的物體轉化為數字信號，例如聲音、圖片或者是視頻就可以通過數字信號的處理轉化為數字信號。作為數字信號處理理論應用技術，其在很多領域都有涉及。尤其是在下文將要敘述的通信、圖像圖形、儀器儀表、PC、助聽器以及汽車電子系統等領域，數字信號處理都發揮出了巨大的作用。

1.2特點

數字信號處理技術開發和應用前景較為廣闊，尤其是在創新技術和高新技術領域上，因此從整體上來看數字信號處理技術具有廣泛性的巨大特點。其次無論是數字信號處理技術還是數字處理理論，在應用上更加節省成本且高穩定性特點非常明顯，這是由于數字信號處理受環境溫度的影響較??；數字信號處理容易做成大規模集成電路，這不僅可以減少調節點和調節量也可以保持長時間不變。最后數字信號處理技術相對于模擬信號處理更為精確，其能夠進行多次重復計算保證數據的準確化。

二、數字信號處理技術的創新應用

1、通信領域。通信領域與人們的生活息息相關，因此其發展勢必也會給人們的生活帶來巨大的改變，而數字信號處理技術的出現促進了通信領域行業的開拓與發展。在通信領域中數字信號處理技術應用較多，例如可視電話、modem以及通訊擴頻等這些都需要結合數字信號處理技術。由于數字信號處理技術發展前景較廣且應用度較高，因此當前和未來都應該加大對通信領域的數字信號處理技術開發。

2、圖像圖形技術。圖像圖形處理技術在很多行業都有所應用，尤其是隨著數字信號處理技術的發展更是將圖像圖形技術進一步擴展。數字信號處理技術在圖像圖形技術中也有所應用，例如在DVD中的活動圖像壓縮以及譯碼器等都在很多領域中加以運用。有線電視、衛星廣播等存在數字信號處理技術的運用，同時在這些領域中數字信號處理技術顯得更為高效、性能表現的更為優良。

3、儀器儀表。儀器儀表在日常生活中較為普遍，尤其是在測量儀表和儀器行業中開始采用數字信號處理技術，使得高檔單片機的使用畫上了句號。在儀器儀表的開發和設計中融入數字信號處理技術理念，可以不斷提高產品的檔次和層次感。測量精度和速度是儀器儀表效率高低的重要標志，而數字信號處理技術大大提高了儀器儀表的精準度和效率。由此可見數字信號處理技術的開發，為精度化儀器儀表的設計做了良好的鋪墊。

4、PC領域。數字信號處理技術中在PC領域中也有所涉及，這主要體現在可編程多媒體數字信號處理技術，將高速通信技術與MPEG圖像技術相互聯系起來。一些帶有高品位信息視頻和音頻的計算機數據之間進行來回切換，也可以通過數字信號處理技術來實現。相信在不久的將來數字信號處理技術能夠給人們的生活帶來巨大的便利，PC技術領域也會因此獲得較大的發展空間。

5、助聽器。由于傳統的助聽器在應用上有很多問題和瑕疵，因此給聽力有障礙的人們帶來了很多麻煩。為此全數碼助聽器應運而生，其解決了大部分聽力障礙者的實際問題，滿足了他們對聲音的需求。全數碼助聽器結合數字信號處理技術，幫助聽障患者聽到想聽的聲音，屏蔽煩躁的吵鬧聲和雜音，因此全數碼助聽器更為科學和先進。數字信號處理技術在輸入和輸出頻率響應時，可以進行靈活地調整，這也是全數碼助聽器的特點之一。

三、數字信號處理前沿技術

在了解了數字信號處理基本和創新式的功能后，本文將針對最前沿的數字信號處理技術進行分析和研究。從而促進功能消耗較低、效率更高、速度更快、性能更好地產品出現，為此要不斷開發和研究數字信號處理技術。

3.1小波變換

小波變化是一種新變化分析方法，其是進行時頻分析和處理最為理想的工具之一。小波變化在功能上有很多的創新，在特點上也有了一些改變，例如小波變化的分辨率相對較高，并且帶通濾波器在不同的尺度下能夠對信號作濾波功能。在信號瞬態的檢測工作下可以通過采用基本小波，其能夠在時頻兩域中發揮表征信號局部特征的作用。隨著小波技術的應用不斷擴增，在故障診斷、預測控制、機器人控制、軟測量技術等方面，小波變化都有所運用。

3.2將小波變換分解成有限步

小波變換是建立在卷積運算的基礎之上，因此這類小波變化不僅會產生較大的計算量而且對于存儲的空間要求是會提高。再加上小波變換不能夠滿足傅里葉變換的實際要求，因此提升小波變換工作迫在眉睫。很多專家和學者利用小波變換分解為有限步，這樣既可以擺脫傅里葉的限制，也可發揮同址計算的功能。除此之外變化后的系數不需要量化，也給無損壓縮的實現創造了可能性。

3.3經驗模態分解

經驗模臺分解可以應用在很多類型的信號分解，因此其在很多工程領域都有著較廣的運用。其次非平穩和非線性數據的處理過程是十分復雜的，但是有了經驗模態的分解就大大提高了對這類數據的分解效率，因此可以看出經驗模態分解有著較大的信噪比。

3.4獨立分量分析

在多個信號源中有效在混合信號中找到源信號，這種技術就叫做度量分量分析技術。獨立分量分析技術主要是為了消除噪音，其對于其他信息不會產生什么負面影響。傳統的濾波方式就是消除噪音的一種，而相對于獨立分量分析來說就略遜一籌。通信、醫學等工程都有用到獨立分量分析，其在各領域的價值也是有目共睹的。

3.5模糊計算

模糊邏輯以及模糊集理論是模糊計算的基礎和中心，其主要模擬人腦的一種非線性信息處理技術。模糊計算最開始是由美國的科學家設計出來的，其是數字信號處理前沿技術的一個重要部分。從長遠的角度來看模糊計算有著較好的發展前景，同時其應用范圍也是較為廣闊的。

3.6神經計算

神經計算是以高級動物的神經系統作為開發對象，并在設計中融入神經智能的工作原理，再加上其發揮效用的組織和計算機制。機器開發可以依靠神經計算，使得機器能夠實現人工智能。智能應用是當前社會最為關注的一個熱點話題，若是能夠將神經計算與信息技術理論相結合，相信能夠在不久的將來對智能控制開發工作有所突破。

3.7進化計算

生物的遺傳和進化在一定程度上也能促進技術的發展，例如人們利用生物遺傳的知識和理論，再結合遺傳算法、進化策略以及進化規則實現模擬進化計算。當前人們對遺傳算法的研究已經有了初步的發展，信息科學、通信工程以及計算數學等，都充分利用了遺傳算法。

4結束語

數字化的發展給人們的生活帶來了巨大的變化，其次也給社會和國家帶來了巨大的效益。數字信號處理技術在各行各業都有著廣泛的應用，且促進了行業技術的不斷發展，因此如何進一步促進數字信號處理技術，應當作為未來技術發展的重點工作。只有不斷更新和拓展數字信號處理技術，才能夠真正意義上實現技術的發展。

作者:李昌聰 單位:通信與信息工程學院

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