什么是dsp技术

⑴ 什么是DSP技术

一、什么是DSP技术
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
二、实现方法
DSP的实现方法一般有以下几种：
(1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现；
(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；
(3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等；
(4) 用通用的可编程DSP实现。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于 复杂的数字信号处理算法；
(5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现，例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片，这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。
在上述几种方法中，第1种方法的缺点是速度较慢，一般可用于DSP算法的模拟；第2种和第5种方法专用性强，应用受到很大的限制，第2种方法也不便于系统的独立运行；第3种方法只适用于实现简单的DSP算法；只有第4种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。

⑵ dsp是什么

DSP即数字信号处理，指是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式（嵌入式微处理器）。随着计算机和信息技术的飞速发展，DSP技术应运而生并得到迅速的发展。

数字信号处理与模拟信号处理都是信号处理的子集，范畴均属于信号处理，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。但数字信号处理以及模拟信号处理所处理的对象不一致，因此处理的具体流程也不尽相同，但目的都是为了提取出有用的信息。

(2)什么是dsp技术扩展阅读：

基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因为整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。对于那些性能和精度要求高、实时性强、体积小的场合，基于DSP芯片来构成控制系统是具有很高性能价格比的实现方法。DSP芯片可以按照下列三种方式进行分类。

⑶ DSp是什么意思啊

DSP是需求方平台的意思，全称Demand Side Platform。

它以精准营销为核心理念。这一概念起源于网络广告发达的欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国，已在全球快速发展，2011年已经覆盖到了欧美、亚太以及澳洲。在世界网络展示广告领域，DSP方兴未艾。DSP传入中国，迅速在国内成为热潮，成为推动中国网络展示广告RTB市场快速发展的动力之一，dsp将要成为SEM后的一个广告模式。

需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各种广告交易平台，广告网络，供应方平台，甚至媒体的库存。有了这一平台，就不需要再出现另一个繁琐的购买步骤——购买请求。

(3)什么是dsp技术扩展阅读：

相关术语：

1、RTB（Real Time Bidding，实时竞价）

定义：是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动应用上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。

2、SSP（Supply-Side Platform，供应方平台）

定义：供应方平台能够让媒体主也介入广告交易，从而使它们的库存广告可用。通过这一平台，媒体主希望他们的库存广告可以获得最高的有效每千次展示费用，而不必以低价销售出去。

3、Ad Exchange（广告交易平台）

定义：一个开放的、能够将媒体主和广告商联系在一起的在线广告市场(类似于股票交易所)。交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存，只要媒体主想要提供的，都可以在里面找到。

4、DMP（Data-Management Platform，数据管理平台）

定义：数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据、更方便地使用第三方数据、增强他们对所有这些数据的理解、传回数据或将定制数据传入某一平台，以进行更好地定位。

5、DPP(Demand Promise Platform ，需求保证平台）

定义：数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售方式的各方数据管理、更方便的使用第三方数据，增强需求方对所有这些数据的理解，但是同时可以保证对方的需求，按照“UEEI”模式来保证完成需求方的指标，并使用户能够获得所要的结果。

⑷ 关于DSP技术

《数字信号处理》这门课介绍的是:将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。

本定义来自《数字信号处理》杨毅明着，由机械工业出版社2012年发行。

大部分信号的初始形态是事物的运动变化，为了测量它们和处理它们，先要用传感器把它们的特征转换成电信号，等到这些电信号处理完后，再把它们转变为我们能看见、能听见或能利用的形态。

数字信号处理前后需要一些辅助电路，它们和数字信号处理器构成一个系统。图1是典型的数字信号处理系统，它由7个单元组成。

初始信号代表某种事物的运动变换，它经信号转换单元可变为电信号。例如声波，它经过麦克风后就变为电信号。 又如压力，它经压力传感器后变为电信号。电信号可视为许多频率的正弦波的组合。

低通滤波单元滤除信号的部分高频成分，防止模数转换时失去原信号的基本特征。模数转换单元每隔一段时间测量一次模拟信号，并将测量结果用二进制数表示。

数字信号处理单元实际上是一个计算机，它按照指令对二进制的数字信号进行计算。例如，将声波信号与一个高频正弦波信号相乘，可实现幅度调制。实际上，数字信号往往还要变回模拟信号，才能发挥它的作用。例如，无线电是电磁波通过天线向外发射的，这时的电磁波只能是模拟信号。

数模转换单元将处理后的数字信号变为连续时间信号，这种信号的特点是一段一段的直线相连，如图2所示，有很多地方的变化不平滑。例如，调制后的数字信号，变成模拟信号后才能送往天线，通过天线就可以向外发射了。低通滤波单元有平均的作用，不平滑的信号经低通滤波后，可以变得比较平滑。

平滑的信号经信号转换单元后，就变成某种物质的运动变化。例如扬声器，它可将电波变为声波。又如天线，它可将电流变为电磁波。电磁波是一种互相变化的电场和磁场，可以在空间中以波的形式快速移动。

若只考虑电信号的处理过程，数字信号处理系统可看作由五个单元组成，如图3所示。

图3 五个单元的数字信号处理系统
如果把低通滤波和模数/数模转换看作一个单元，则数字信号处理也可看作由三个单元组成，如图4所示。

⑸ DSP是啥意思

DSP：数字信号处理，英文：Digital Signal Processing，缩写为DSP，是面向电子信息学科的专业基础课，先修专业课程为信号与系统。

《数字信号处理》这门课介绍的是：将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。

(5)什么是dsp技术扩展阅读：

信号(signal)是信息的物理体现形式，或是传递信息的函数，而信息则是信号的具体内容。

模拟信号(analog signal)：指时间连续、幅度连续的信号。

数字信号(digital signal)：时间和幅度上都是离散(量化)的信号。

随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟信号处理。

随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。

⑹ DSP是什么东西

DSP即是数字信号处理，是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。比如说录音时你说出的声音是模拟信号，然后录音机把模拟信号转换成数字信号存储起来。需要复变函数的知识，还有傅里叶变换，拉普拉斯变换，z变换等知识。

⑺ 什么是DSP降噪技术

所谓DSP降噪技术，实际上就是实现DSP的电磁兼容。
DSP产品设计人员面临着电磁干扰（EMI）日益严重的威胁。早期，把发射和干扰问题称之为EMI或RFI（射频干扰）。现在用更确定的词“电磁兼容性”替代。电磁兼容性（EMC）包含系统的发射和敏感度两方面的问题。假若干扰不能完全消除，但也要使干扰减少到最小。如果一个DSP系统符合下面三个条件，则该系统是电磁兼容的。
1． 对其它系统不产生干扰。
2． 对其它系统的发射不敏感。
3． 对系统本身不产生干扰。
降低噪声的技术有三种方法：
1． 抑制源发射。
2． 使耦合通路尽可能地无效。
3． 使接收器对发射的敏感度尽量小

⑻ 什么是dsp技术

20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。世界上第一个单片DSP芯片应当是1978年AMI公司发布的S2811，1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980年，日本NEC公司推出的μPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。在这之后，最成功的DSP芯片当数美国德州仪器公司（TexasInstruments，简称TI）的一系列产品。TI公司在1982年成功推出其第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品TMS32011、TMS320C10/C14/C15/C16/C17等，之后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28，第三代DSP芯片TMS320C30/C31/C32，第四代DSP芯片TMS320C40/C44，第五代DSP芯片TMS320C5X/C54X，第二代DSP芯片的改进型TMS320C2XX，集多片DSP芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X以及目前速度最快的第六代DSP芯片TMS320C62X/C67X等。TI将常用的DSP芯片归纳为三大系列，即：TMS320C2000系列（包括TMS320C2X/C2XX）、TMS320C5000系列（包括TMS320C5X/C54X/C55X）、TMS320C6000系列（TMS320C62X/C67X）。如今，TI公司的一系列DSP产品已经成为当今世界上最有影响的DSP芯片。TI公司也成为世界上最大的DSP芯片供应商，其DSP市场份额占全世界份额近50％。DSP处理器与通用处理器的比较考虑一个数字信号处理的实例，比如有限冲击响应滤波器（FIR）。用数学语言来说，FIR滤波器是做一系列的点积。取一个输入量和一个序数向量，在系数和输入样本的滑动窗口间作乘法，然后将所有的乘积加起来，形成一个输出样本。 类似的运算在数字信号处理过程中大量地重复发生，使得为此设计的器件必须提供专门的支持，促成了了DSP器件与通用处理器（GPP）的分流：1、对密集的乘法运算的支持GPP不是设计来做密集乘法任务的，即使是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实现单周期乘法。DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额外bits来避免溢出。同时，为了充分体现专门的乘法-累加硬件的好处，几乎所有的DSP的指令集都包含有显式的MAC指令。2、存储器结构传统上，GPP使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中，只有一个存储器空间通过一组总线（一个地址总线和一个数据总线）连接到处理器核。通常，做一次乘法会发生4次存储器访问，用掉至少四个指令周期。大多数DSP采用了哈佛结构，将存储器空间划分成两个，分别存储程序和数据。它们有两组总线连接到处理器核，允许同时对它们进行访问。这种安排将处理器存贮器的带宽加倍，更重要的是同时为处理器核提供数据与指令。在这种布局下，DSP得以实现单周期的MAC指令。还有一个问题，即现在典型的高性能GPP实际上已包含两个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。从物理上说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。GPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在片内的高速缓存里，其程序员并不加以指定（也可能根本不知道）。与此相反，DSP使用多个片内存储器和多组总线来保证每个指令周期内存储器的多次访问。在使用DSP时，程序员要明确地控制哪些数据和指令要存储在片内存储器中。程序员在写程序时，必须保证处理器能够有效地使用其双总线。此外，DSP处理器几乎都不具备数据高速缓存。这是因为DSP的典型数据是数据流。也就是说，DSP处理器对每个数据样本做计算后，就丢弃了，几乎不再重复使用。3、零开销循环如果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有专门的硬件，用于零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。与此相反，GPP的循环使用软件来实现。某些高性能的GPP使用转移预报硬件，几乎达到与硬件支持的零开销循环同样的效果。4、定点计算大多数DSP使用定点计算，而不是使用浮点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确，用浮点来做应该容易的多，但是对DSP来说，廉价也是非常重要的。定点机器比起相应的浮点机器来要便宜（而且更快）。为了不使用浮点机器而又保证数字的准确，DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍入和移位。5、专门的寻址方式DSP处理器往往都支持专门的寻址模式，它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。例如，模块（循环）寻址（对实现数字滤波器延时线很有用）、位倒序寻址（对FFT很有用）。这些非常专门的寻址模式在GPP中是不常使用的，只有用软件来实现。 6、执行时间的预测大多数的DSP应用（如蜂窝电话和调制解调器）都是严格的实时应用，所有的处理必须在指定的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间，或者，至少要知道，在最坏的情况下，需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务，执行时间的预测大概不会成为什么问题，应为低成本GPP具有相对直接的结构，比较容易预测执行时间。然而，大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。这时候，DSP对高性能GPP的优势在于，即便是使用了高速缓存的DSP，哪些指令会放进去也是由程序员（而不是处理器）来决定的，因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性，如转移预测和推理执行等。因此，由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。7、定点DSP指令集定点DSP指令集是按两个目标来设计的：·使处理器能够在每个指令周期内完成多个操作，从而提高每个指令周期的计算效率。·将存贮DSP程序的存储器空间减到最小（由于存储器对整个系统的成本影响甚大，该问题在对成本敏感的DSP应用中尤为重要）。为了实现这些目标，DSP处理器的指令集通常都允许程序员在一个指令内说明若干个并行的操作。例如，在一条指令包含了MAC操作，即同时的一个或两个数据移动。在典型的例子里，一条指令就包含了计算FIR滤波器的一节所需要的所有操作。这种高效率付出的代价是，其指令集既不直观，也不容易使用（与GPP的指令集相比）。GPP的程序通常并不在意处理器的指令集是否容易使用，因为他们一般使用象C或C++等高级语言。而对于DSP的程序员来说，不幸的是主要的DSP应用程序都是用汇编语言写的（至少部分是汇编语言优化的）。这里有两个理由：首先，大多数广泛使用的高级语言，例如C，并不适合于描述典型的DSP算法。其次，DSP结构的复杂性，如多存储器空间、多总线、不规则的指令集、高度专门化的硬件等，使得难于为其编写高效率的编译器。即便用编译器将C源代码编译成为DSP的汇编代码，优化的任务仍然很重。典型的DSP应用都具有大量计算的要求，并有严格的开销限制，使得程序的优化必不可少（至少是对程序的最关键部分）。因此，考虑选用DSP的一个关键因素是，是否存在足够的能够较好地适应DSP处理器指令集的程序员。8、开发工具的要求因为DSP应用要求高度优化的代码，大多数DSP厂商都提供一些开发工具，以帮助程序员完成其优化工作。例如，大多数厂商都提供处理器的仿真工具，以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。无论对于确保实时操作还是代码的优化，这些都是很有用的工具。GPP厂商通常并不提供这样的工具，主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。

⑼ DSP技术的介绍

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。

⑽ DSP技术全称是什么

有两个意思：
1、Digital Signal Processing，数字信号处理，指的是一门学科
2、Digital Signal Processor，数字信号处理器，实现数字信号处理算法的处理器
平常所说的DSP一般指后者