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【中图分类号】P624.4
典型采样数据DSP系统
典型采样数据DSP系统框图如图3.1所示。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。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。
DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
在实际执行模数转换之前，模拟信号通常会通过某种信号调理电路，执行放大、衰减或滤波等功能。如果模拟信号的来源是温度、压力、流速或力，则需要使用适当的传感器，首先将物理量转化为电压或电流。
实际的模数转换过程涉及到两个关键概念：离散时间采样和量化误差。了解这些概念对于DSP应用至关重要。
模拟信号的离散时间采样
模拟信号的离散时间和振幅采样的概念如图3.2所示。采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔在模拟信号x（t）上逐点采取其瞬时值。它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。连续模拟数据必须以离散的时间间隔T采样，该时间间隔必须精心选择，确保采样数据能精确描述原始模拟信号。很显然，采样越多（采样速率越快），模拟信号的数字表示就越精确。
如果采样较少（采样速率较慢），则少到某一点时，模拟信号的关键信息将因得不到采样而丢失。这使我们可以得出关于奈奎斯特准则的陈述，如图3.3所示。
为了理解混叠对时域和频域的影响，首先请考虑图3.4所示的一个采样正弦波信号的时域表示的四种情况。第一种情况中的采样数量显然是充足的，可以保留该正弦波的信息。第二种情况中，每个周期只采集了四个样本，仍然足以保留该正弦波的信息。第三种情况表示采样频率等于两倍带宽这种模糊的极限条件。如果采样点与正弦波之间的关系协调不当，导致刚好在零交越处对正弦波进行采样，而不是图中所示的峰值处、则会丢失关于该正弦波的所有信息。第四种情况表示采样频率f小于两倍带宽这种情况，从样本获得的信息显示正弦波的频率低于二分之带宽，即带外信号混叠到DC与f/2之间的奈奎斯特带宽中。随着采样速率进一步降低，并且模拟输入频率趋近于采样频率f，混叠信号在频谱中将趋近于DC。
混叠的时域效应
上述情况的对应频域表示如圖3.5所示。请注意，以采样速率f对模拟信号进行采样时，实际上会产生两种混叠频率成分。上混叠很少构成问题，因为它位于奈奎斯特带宽之外。下混叠成分则不然，当输入信号超过奈奎斯特带宽f/2时，它就会引发问题。
混叠现象
采样的时候频率不够高，采样出来的点既代表了信号中的低频信号的样本值，也同时代表高频信号样本值，在信号重建的时候，高频信号被低频信号代替，两种波形完全或部分重叠在一起，形成严重失真，无法恢复出原始的模拟信号。
典型采样数据DSP系统
典型采样数据DSP系统框图如图3.1所示。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。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。
DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
在实际执行模数转换之前，模拟信号通常会通过某种信号调理电路，执行放大、衰减或滤波等功能。如果模拟信号的来源是温度、压力、流速或力，则需要使用适当的传感器，首先将物理量转化为电压或电流。
实际的模数转换过程涉及到两个关键概念：离散时间采样和量化误差。了解这些概念对于DSP应用至关重要。
模拟信号的离散时间采样
模拟信号的离散时间和振幅采样的概念如图3.2所示。采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔在模拟信号x（t）上逐点采取其瞬时值。它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。连续模拟数据必须以离散的时间间隔T采样，该时间间隔必须精心选择，确保采样数据能精确描述原始模拟信号。很显然，采样越多（采样速率越快），模拟信号的数字表示就越精确。
如果采样较少（采样速率较慢），则少到某一点时，模拟信号的关键信息将因得不到采样而丢失。这使我们可以得出关于奈奎斯特准则的陈述，如图3.3所示。
为了理解混叠对时域和频域的影响，首先请考虑图3.4所示的一个采样正弦波信号的时域表示的四种情况。第一种情况中的采样数量显然是充足的，可以保留该正弦波的信息。第二种情况中，每个周期只采集了四个样本，仍然足以保留该正弦波的信息。第三种情况表示采样频率等于两倍带宽这种模糊的极限条件。如果采样点与正弦波之间的关系协调不当，导致刚好在零交越处对正弦波进行采样，而不是图中所示的峰值处、则会丢失关于该正弦波的所有信息。第四种情况表示采样频率f小于两倍带宽这种情况，从样本获得的信息显示正弦波的频率低于二分之带宽，即带外信号混叠到DC与f/2之间的奈奎斯特带宽中。随着采样速率进一步降低，并且模拟输入频率趋近于采样频率f，混叠信号在频谱中将趋近于DC。
混叠的时域效应
上述情况的对应频域表示如圖3.5所示。请注意，以采样速率f对模拟信号进行采样时，实际上会产生两种混叠频率成分。上混叠很少构成问题，因为它位于奈奎斯特带宽之外。下混叠成分则不然，当输入信号超过奈奎斯特带宽f/2时，它就会引发问题。
混叠现象
采样的时候频率不够高，采样出来的点既代表了信号中的低频信号的样本值，也同时代表高频信号样本值，在信号重建的时候，高频信号被低频信号代替，两种波形完全或部分重叠在一起，形成严重失真，无法恢复出原始的模拟信号。