数字信号处理的最新应用及发展前景剖析

卜子东 吴佳凯

华北水利水电大学机械学院

一、数字信号处理技术概要

（一）数字信号处理的概念

数字信号处理是以软件或硬件为实现依托，采用数值计算的方法对数字信号进行操作处理的一门网络理论与计算机科学相结合的学科。它主要研究内容是如何应用计算机和各种数字硬件通过卷积运算和离散傅氏变换、序列傅氏变换以及Z变换等变换方法还有FFT算法等处理各种各样的信号。

（二）数字信号处理技术的特点

（1）数字信号处理技术具有较高的精度。利用数字系统在处理一些高精密性的信号时会表现出极强的优势。

（2）数字信号处理技术具有良好的稳定性。数字系统中的参数不会因环境因素的变化而变化，还可以在一定条件下将不稳定的信号通过一些运算变换转化为稳定信号，巩固了自身的稳定性能。

（3）数字信号处理技术的灵活性能。主要表现为可以通过改变或者增添及删减数字系统中的一个或一些参数变量来达到改变系统性能，从而满足用户使用的要求。

（4）数字信号处理技术可实现多种功能。通过数字信号处理的一些技巧来完成许多功能。

二、数字信号处理的最新应用

谈及数字信号处理的应用，其渊源可以追溯到17世纪，随着计算机技术的发展，1965年，库利和图基提出了快速傅氏变换的理论使数字信号处理开始浮出水面[1]，到20世纪80年代，数字信号处理因当时的科学技术受限就一直处于基础发展阶段。1982年，第一个DSP芯片的诞生为数字信号处理技术注入了极强的动力，运算速度得到质的有效飞跃[2]。从20世纪90年代起，承载着第三、四次工业革命的丰硕成果，数字信号处理与电子计算机、人工智能等结合，得以迅猛发展，造就了如今高精度、高速度、高水平的数字信息处理技术。

（一）数字信号处理在声音处理领域的应用

贡维勇[3]阐述了基于DSP的智能降噪耳机，其设计了一个完整的DSP智能降噪耳机控制系统，能够将噪音信号处理转换为次级声波，与原噪声信号在特定的区域内相互抵消，使耳机不但能降低噪音干扰，而且还能保持耳机中原来呈现出的良好的音质效果。Fatemeh Hajiahababa等人[4]研究出了一种基于小波神经网络的人工耳蜗IIR滤波器组插件，其采用粒子群优化算法在基于2db信噪比的训练集上调整了小波神经网络的权值，再根据所定义的包含有最小均方误差和短时目标可懂度的代价函数以及包含有分段信噪比、对数似然比和加权谱斜率等综合指标评估其性能。在水声领域中，声呐设备是探测水下环境的重要工具，但水中存在着各种噪声扰动信号，因此，要想使声呐探测效果更好，就必须检测出噪声并利用一定的技术手段进行处理，以此来保障声呐通信质量的可靠性。张舒皓等人[7]将6片性能优良的数字信号处理器芯片组合起来构成了信号处理机，硬件系统完成后，他们亲自设计开发出了相对应的软件系统，可以与信号处理硬件相匹配。通过实时的对其性能进行优化设计，该声呐探测系统在复杂的水下环境中的低速运动具有应答速度快，信号稳定以及探测准确等特点，有效解决了水下杂波信号的影响。任宇飞[8]等人提出了可以基于TMS320C6678多核DSP构建一个在水下进行对探测声呐信号处理的平台，利用此处理器具有的能够多核并行运算的特点，结合DSP软件程序，利用波束形成算法对声信号进行相位取齐的时延补偿操作，获取信噪比较大的信号，从而探测出目标的相对基阵方位，此系统有力证明了多核DSP强大的运算处理能力。

（二）数字信号处理在气体检测中的应用

全国两会的成功举办引出了许多热点话题，其中，关于生态环保、污染防治的内容依旧是全国关注的焦点之一。人们越来越重视由空气污染造成的健康危害，所以气体检测技术也就发展起来了。林桂玲[5]提出在气体检测中，将某种气体调节到待测气体的吸收线位置，应用数字信号放大器将气体中的噪声信号进行放大，从而升高其信噪比，此时，低频区域内就会出现有用的信号，高频区域内只有噪声信号，因此就可以利用这一特性，再利用具有滤波作用的DSP芯片，降低噪声带给气体整体的影响，进而检测这种气体的吸收线特征，从而可以得到有毒有害气体的数据，进一步实施治理方案。另外，张鲁宁、石玉[6]指出将数字信号处理滤波器中的数据与二次谐波信号的原理结合，建立仿真模型，利用乘法器对待测信号与调谐信号以及有关正弦信号进行处理，可以得到谐波信号，再加以滤波，就可以大幅降低信号中的噪声的影响，得到二次谐波信号，从而满足不同环境下对气体标准的要求。

（三）数字信号处理在车辆领域的应用

在车辆领域内，主要是利用DSP技术可以对车载相机传输出的图像进行处理，便于操纵人员及时准确的作出反应。在有些性能测试或极端情况下，为保证驾驶员的人身安全，需要进行远程控制车辆，为此，吉豪等人[9]基于DSP和LaVIEW软件提出设计一套车辆远程驾驶系统的方法，该系统包括利用DSP芯片采集传感器信号以此来获取远程驾驶人员的操纵指令并处理相应数据的操纵平台、用于实时传输操纵人员的指令，并且及时回传车辆的状态画面的通信系统以及远程车辆通信系统。但即使是远程操纵汽车，也会有发生碰撞的潜在可能性，刘金清和陈存弟二人[10]研究出了基于机器视觉的车辆偏离检测与车辆前向安全车距检测技术，在该项研究中，他们构建了车距监测模型以及可通过设置安全和警报区域的车道偏离模型，最后利用DSP-DM3730平台进行测试，车距的稳定性以及偏离的反馈均显示良好。

（四）数字信号处理在机器人领域中的应用

机器人最重要的就是中枢控制系统，通过控制系统发出指令，机器人才能完成相应的动作，数字信号处理器可以帮助机器人更好的处理数据并作出相应操作。宋飞[11]对数字信号处理在移动机器人领域中的应用进行了讨论，他指出数字信号处理器控制机器人体系正常运行的基本原理是：机器人将收集到的周围环境信息传输给上位计算机，并接收计算机传达的信号，把收到的路径轨迹操作指令转化为脉冲信号，再严格把控步进电机，从而达到对移动机器人的运行进行把控的目的。在新型农机设备中，除草机器人拥有较高的作业水平，为了提高除草机器人视觉导航系统的精度以及实时处理图像的效率，高霞[12]在设计视觉导航系统时加入了DSP图像处理技术，并进行了仿真验证试验，利用Matlab将采集到的的图像处理成CCS的数据文件，然后交给DSP处理器对它进行运算处理。经过计算，可以有效的识别出导航的位置线，同时拥有较高的精度，满足了除草机器人的作业标准。

（五）数字信号处理在其他领域的应用

山东寿光巨能特钢有限公司[13]将数字信号处理技术应用在冶炼厂轧机轴承的故障处理中，通过对轧机轴承及运行状态进行信号采集、检测、处理等操作，将轴承工作状态的参数（如温度、压力、工作时间及振动等）转化为数字信号，可以帮助工程师实时监测轴承故障，有助于工厂能及时调修设备并保障工人安全及工作的正常进行。在对电机机械出现的故障进行诊断时，方法层出不穷，Diogo Aranha Ribeiro等人[14]研究出可以基于光学计算机的数字信号处理技术以及振动分析来对故障进行诊断的新方法，他们试验的机械故障与轴承损坏有关，所以他们在测试中建立了所需的轴承损伤检测试验台，对需要测量的信号进行了时域和频域方面的分析，并且采用模式识别方法对轴承状态进行了对照分类，即损伤与非损伤的分类。诊断结果显示的故障与实际吻合，有望成为一种高效低成本的故障检测方法。

三、数字信号处理的发展前景

在电子计算机、人工智能等科学技术快速发展的背景下，追求性能强、速度快、功耗低以及成本低是数字信号处理发展的大势所趋。DSP可以与微处理器深度融合，将大大提升其运算处理能力，加快运行速度，同时也在一定程度上会降低成本和功耗。数字信号处理也可以与FPGA融合，能进一步提升宽带信号处理的质量，提升其效率，以及处理数据的能力和速度。同时，基于DSP强大的处理能力，与SoC即芯片级系统融合后必定会使集成电路的性能上升一个台阶，系统功能可以得到大幅增加，数据处理速度也会有所提高，一块集成板可以发挥两个不同领域的作用，可以大大节省成本。

结语：创新是民族进步之魂，数字信号处理赶上了计算机信息发展的大势，我国应该深度剖析数字信号处理的现状，发挥主观能动性，探索开发数字信号处理未来的发展动向，将其运用到能推动我国经济发展的更多领域，帮助提升更多领域中与信号处理相关作业的效率，使现代数字化经济发展的更快、更强。