在我们的周围存在着为数众多的"信号"。如:从茫茫宇宙中的天体发出的微弱电波信号,移动电话发出的数字信号等,这些都属于我们直接感觉不到的信号,还有诸如交通噪音、人们说话声以及电视图象等人们能感觉到的各种各样的信号。这些众多的信号中,有的是含有有用信息的信号,有的只是应当除掉的噪音。所谓"信号处理",就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理,以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。
信号处理的目的是:削弱信号中的多余内容;滤出混杂的噪声和干扰;或者将信号变换成容易处理、传输、分析与识别的形式,以便后续的其它处理。
人们最早处理的信号局限于模拟信号,所使用的处理方法也是模拟信号处理方法。在用模拟加工方法进行处理时,对"信号处理"技术没有太深刻的认识。这是因为在过去,信号处理和信息抽取是一个整体,所以从物理制约角度看,满足信息抽取的模拟处理受到了很大的限制。
随着数字计算机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展。在我们的面前出现了不受物理制约的纯数学的加工,即算法,并确立了信号处理的领域。现在,对于信号的处理,人们通常是先把模拟信号变成数字信号,然后利用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处理。
那么,如何进行数字信号处理呢?
一般地讲,数字信号处理涉及三个步骤:
(一) 模数转换(A/D转换):把模拟信号变成数字信号,是一个对自变量和幅值同时进行离散化的过程,基本的理论保证是采样定理。
(二) 数字信号处理(DSP):包括变换域分析(如频域变换)、数字滤波、识别、合成等。
(三) 数模转换(D/A转换):把经过处理的数字信号还原为模拟信号。通常,这一步并不是必须的。
作为DSP的成功例子有很多,如医用CT断层成像扫描仪的发明。它是利用生物体的各个部位对X射线吸收率不同的现象,并利用各个方向扫描的投影数据再构造出检测体剖面图的仪器。这种仪器中FFT(快速傅里叶变换)起到了快速计算的作用。以后相继研制出的还有:采用正电子的CT机和基于核磁共振的CT机等仪器,它们为医学领域作出了很大的贡献。
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