【關(guān)鍵詞】電子信息工程；數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)；處理邏輯；應(yīng)用發(fā)展

引言

電子信息工程信號(hào)處理及運(yùn)算系統(tǒng)中，大部分信號(hào)都是連續(xù)的時(shí)間信號(hào)，如聲音、圖像、水流、電壓、腦電圖、心電圖等模擬信號(hào)。為了讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有效處理這些信號(hào)，便于信息的存儲(chǔ)、傳輸和運(yùn)算，技術(shù)人員必須提升信號(hào)在傳輸與應(yīng)用過程中的穩(wěn)定性和效率，簡化運(yùn)算步驟，增強(qiáng)復(fù)雜運(yùn)算能力，降低應(yīng)用能耗。

一、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)作為重要的信號(hào)分析工具，是電子信息工程技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一，具有很強(qiáng)的通用性。其通過對信號(hào)的離散化處理、數(shù)字化處理、流水線處理以及并行計(jì)算等步驟，能有效提高信號(hào)處理效率，滿足電子信息工程中對信號(hào)輸送的要求；通過對信號(hào)的濾波、去噪、恢復(fù)等處理能優(yōu)化信號(hào)品質(zhì)，減少噪聲與失真，滿足電子信息工程應(yīng)用對信號(hào)質(zhì)量的要求；通過對信號(hào)的頻域、時(shí)域分析與處理，提取其中的有效信息，并利用模式識(shí)別、人工智能等算法，增強(qiáng)信號(hào)分辨率；利用應(yīng)用場景的信號(hào)參數(shù)設(shè)置和算法優(yōu)化，可以為電子信息工程應(yīng)用提供靈活、多樣的信號(hào)處理解決方案[1]。

二、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)原理

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)以評(píng)估信號(hào)的特征參數(shù)或把信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N信號(hào)形式為目的，將連續(xù)的模擬信號(hào)經(jīng)取樣、量化和編碼等流程，編制成二進(jìn)制的數(shù)字形式，再進(jìn)行存儲(chǔ)、延遲或特技處理。其中涉及信號(hào)及其所載信息的表達(dá)、變換和處理方法，原理如圖1所示[2]，其中xa（t）表示輸入信號(hào)，ya（t）表示輸出信號(hào)。一個(gè)典型的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)通常包括：數(shù)字信號(hào)的抽樣和量化模塊、數(shù)字信號(hào)處理和分析模塊、模擬信號(hào)的重建模塊。不同的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)性質(zhì)各異，如線性、時(shí)不變性、單位沖激響應(yīng)、因果性、穩(wěn)定性、可逆性等。數(shù)字信號(hào)與模擬信號(hào)間通過數(shù)/?；蚰?數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。具體的信號(hào)處理過程中，需要選用符合轉(zhuǎn)換速度和精度要求的轉(zhuǎn)換器電路。

（一）序列處理

序列處理是數(shù)字信號(hào)處理的基礎(chǔ)。以基于離散時(shí)間的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)基于常見序列，能夠?qū)ο嚓P(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行加法、乘法、移位、翻轉(zhuǎn)、尺度變換、累加、差分、卷積等多種運(yùn)算操作，還可運(yùn)用自相關(guān)函數(shù)、互相關(guān)函數(shù)等，分析兩個(gè)信號(hào)的相似性或一個(gè)信號(hào)與其自身時(shí)延信號(hào)的相似性和共享性，從而在互譜分析、噪聲信號(hào)檢測、模式匹配和延遲測量中發(fā)揮作用。同時(shí)，序列處理亦能借助相關(guān)的函數(shù)來描繪信號(hào)的序列周期性、能量與功率，憑借單位沖激響應(yīng)來闡述線性系統(tǒng)的時(shí)不變性，通過離散系統(tǒng)差分方程來表征離散系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)并求解系統(tǒng)的即時(shí)響應(yīng)，依據(jù)頻率響應(yīng)來分析系統(tǒng)的幅度特性和相位特性等。

（二）采樣與恢復(fù)

數(shù)字信號(hào)處理中，采樣是聯(lián)結(jié)離散信號(hào)和連續(xù)信號(hào)的橋梁，通過設(shè)置采樣開關(guān)的開關(guān)間隔周期T與合上開關(guān)的時(shí)間Tτ，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的時(shí)間量化，獲得離散時(shí)信號(hào)。采樣信號(hào)作為周期函數(shù)，通過傅里葉變換可以得到頻域的沖激串序列、幅度和頻譜周期。采樣后的信號(hào)具有頻譜的周期延拓，可將其看作連續(xù)時(shí)間信號(hào)與沖激函數(shù)的乘積。采樣前必須基于相關(guān)要求對信號(hào)進(jìn)行模擬濾波操作，以免發(fā)生頻率混疊現(xiàn)象。

信號(hào)恢復(fù)通過在采樣點(diǎn)間內(nèi)插插值函數(shù)，將信號(hào)從離散的數(shù)字信號(hào)整合為連續(xù)信號(hào)。以低通濾波器的信號(hào)恢復(fù)功能為例，除可選sinc函數(shù)作為內(nèi)插函數(shù)外，還可以利用一階線性函數(shù)，如零階保持器等，進(jìn)行數(shù)值內(nèi)插；在數(shù)模轉(zhuǎn)換器之后加入平滑低通濾波器，實(shí)現(xiàn)對時(shí)間波形的濾波操作。

（三）數(shù)字信號(hào)變換

數(shù)字信號(hào)系統(tǒng)的分析與處理包括時(shí)域分析法和變換域分析法。時(shí)域分析法是在模擬信號(hào)的連續(xù)性時(shí)域特征和數(shù)字信號(hào)的離散性時(shí)域特征的基礎(chǔ)上，建立描述信號(hào)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，將連續(xù)系統(tǒng)的微分方程變換為離散系統(tǒng)的差分方程。變換域分析法利用數(shù)學(xué)變換的方式，將系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到除時(shí)域外的其他域中，以簡化系統(tǒng)分析與信息處理。具體方法有：基于連續(xù)系統(tǒng)的拉普拉斯變換、傅里葉變換，以及基于離散系統(tǒng)的Z變換、離散傅里葉變換等。

（四）頻譜分析

頻譜分析以DFT、FFT等傅里葉變換為基礎(chǔ)，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，同時(shí)利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)計(jì)算各個(gè)信號(hào)頻率分量的幅值、相位、功率等信息，揭示信號(hào)的頻率構(gòu)成、諧波成分及相位關(guān)系。為有效減少頻譜分析中的頻率混疊、截?cái)嘈?yīng)以及柵欄效應(yīng)導(dǎo)致的誤差問題，操作者需要通過低通濾波器明確信號(hào)的最高頻譜，再依據(jù)奈奎斯特采樣定理的指導(dǎo)原則，在時(shí)域內(nèi)對信號(hào)實(shí)施合理的采樣操作。通過適當(dāng)調(diào)整參數(shù)，比如改變窗函數(shù)的形狀和長度、增加變化緩慢的三角窗或漢明窗、增加窗口長度、減小窗譜旁瓣能量、變窄頻域主瓣等，降低階段效應(yīng)帶來的頻譜泄露和譜間干擾誤差。然而，在追求上述優(yōu)化效果的同時(shí)，必須注意到誤差降低與復(fù)雜度增加之間可能存在的矛盾，盡可能在保證算法效率的同時(shí)，提升頻譜分析的精確度。柵欄效應(yīng)導(dǎo)致的無法檢測問題，也可以通過增加頻域采樣點(diǎn)數(shù)、補(bǔ)零加大DFT變換點(diǎn)數(shù)等手段來解決。

（五）數(shù)字濾波器

數(shù)字濾波器主要利用系統(tǒng)函數(shù)或差分方程，將輸入信號(hào)通過一定的運(yùn)算關(guān)系變?yōu)樗栎敵龅臄?shù)字信號(hào)。常用的濾波器主要有高通、低通、帶通、帶阻等類型。數(shù)字濾波器根據(jù)用途可分為時(shí)域?yàn)V波器、頻域?yàn)V波器、自定義濾波器。其中，時(shí)域?yàn)V波器用于處理信息的信號(hào)波形編碼，能夠完成對濾波的平滑、直流消除、波形整形等操作；頻域?yàn)V波器能夠獲取信息的正弦波頻率特征，從而將不同頻帶區(qū)加以區(qū)分；自定義濾波器主要是在提取特定模式信號(hào)、匹配濾波等方面發(fā)揮作用[3]。

（六）數(shù)字信號(hào)處理器

對數(shù)字信號(hào)的處理可以通過軟件、硬件或軟硬件結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。目前常采用后一種方式。技術(shù)人員借助數(shù)字信號(hào)處理器（DSP芯片）的強(qiáng)大處理能力，通過精密配置其硬件資源并編寫相應(yīng)程序代碼，對集成在芯片內(nèi)部的存儲(chǔ)器進(jìn)行編程，以此實(shí)現(xiàn)多種復(fù)雜的數(shù)字信號(hào)處理任務(wù)，包括但不限于各類濾波操作。DSP系統(tǒng)組成及其應(yīng)用一般如圖2所示。操作者基于數(shù)字信號(hào)處理需要，定義系統(tǒng)性能指標(biāo)，選擇適宜的DSP芯片，在經(jīng)過軟件編程與調(diào)試、硬件設(shè)計(jì)與調(diào)試后，進(jìn)行最終的系統(tǒng)集成、測試和調(diào)試工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息處理技術(shù)在信息工程系統(tǒng)中的完善應(yīng)用。

三、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用舉例

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用，應(yīng)當(dāng)基于具體的應(yīng)用領(lǐng)域，充分了解該領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)電子信息工程系統(tǒng)的組織形式、運(yùn)行結(jié)構(gòu)、建設(shè)條件等背景；在此基礎(chǔ)上全面、客觀地采集、分析和處理各類信號(hào)資源；還應(yīng)當(dāng)利用算法并行策略提高處理效率，利用機(jī)器學(xué)習(xí)語言提升信號(hào)分類效果和傳遞效率；面對多變的處理需求和環(huán)境條件，能夠通過資源動(dòng)態(tài)分配策略和能耗管理優(yōu)化措施預(yù)防潛在風(fēng)險(xiǎn)[4]，為相應(yīng)的電子信息工程系統(tǒng)建設(shè)和性能優(yōu)化提供支持。一方面，隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展；另一方面，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)與電子信息工程系統(tǒng)的應(yīng)用融合性不斷增強(qiáng)，尤其是人工智能算法的快速發(fā)展，使信號(hào)、數(shù)據(jù)、信息層面的有機(jī)融合成為大勢所趨。

（一）數(shù)字控制系統(tǒng)：DSP技術(shù)與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

數(shù)字控制系統(tǒng)綜合數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)及控制理論，為工程自動(dòng)化和智能控制提供支持。數(shù)控系統(tǒng)中，輸入的信號(hào)可能是模擬信號(hào)也可能是數(shù)字信號(hào)，輸出的信號(hào)主要為電壓、電流或脈沖寬度調(diào)制（Pulse Width Modulation，PWM）信號(hào)。在物理上，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信號(hào)（模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)）的采集和處理（濾波、變換、存儲(chǔ)、加密等），需要通過對模擬信號(hào)與數(shù)字轉(zhuǎn)換電路、數(shù)字信號(hào)采集電路等采集到DSP單片機(jī)中來實(shí)現(xiàn)。具體表現(xiàn)為對DSP單片機(jī)進(jìn)行程序編寫，實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理和控制算法功能，繼而在執(zhí)行層面連接驅(qū)動(dòng)器、繼電器、電機(jī)等設(shè)備。PWM整流控制系統(tǒng)便是一個(gè)具體的應(yīng)用事例[5]，其硬件設(shè)備包含了整流橋、濾波器、控制器等。該控制系統(tǒng)的性能評(píng)估涵蓋動(dòng)態(tài)特性與靜態(tài)特性兩方面。動(dòng)態(tài)特性包括系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間、超調(diào)量、阻尼比等參數(shù)；而靜態(tài)特性涉及系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差及靜態(tài)精度等指標(biāo)。

為確保數(shù)字控制系統(tǒng)的性能符合設(shè)計(jì)預(yù)期，優(yōu)化輸入輸出參數(shù)、改善算法模型、提高傳感器的靈敏度、提升驅(qū)動(dòng)器性能等措施必不可少。數(shù)字信號(hào)處理，可以通過設(shè)置采樣開關(guān)、FIR濾波器、控制PWM信號(hào)的占空比等措施，對整流器輸出電壓進(jìn)行采樣、濾波和控制精度優(yōu)化；同時(shí)采用MATLAB/Simulink等軟件進(jìn)行仿真模擬，幫助使用者有效評(píng)估數(shù)控系統(tǒng)效能。

（二）醫(yī)療系統(tǒng)：DSP提升診療檢測效能

現(xiàn)代醫(yī)療系統(tǒng)中，隨著生理信號(hào)感知技術(shù)的不斷發(fā)展，各種能夠被儀器和設(shè)備檢測到的生理信號(hào)，如心電、腦電、肌電、眼電、血壓、體溫等，都可以經(jīng)過一系列的處理后，交由科研人員進(jìn)行深入分析。首先，信號(hào)處理階段運(yùn)用濾波處理、噪聲消除、歸一化調(diào)整等方式對各種生理信號(hào)實(shí)施預(yù)處理操作，并提取其關(guān)鍵特征。隨后，數(shù)據(jù)分析層面，運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)、統(tǒng)計(jì)方法及時(shí)間序列分析手段對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探究。最后，醫(yī)學(xué)成像與診斷層面，借助波形可視化、頻譜分析圖、時(shí)頻聯(lián)合分析圖等視覺化工具，對信號(hào)的形態(tài)進(jìn)行直觀展示。臨床醫(yī)生通過分析信號(hào)的頻率組分與動(dòng)態(tài)屬性，輔助診斷與治療決策。以醫(yī)學(xué)成像中的CT檢測技術(shù)為例，通過濾波反射投影和迭代重構(gòu)等方法，對X射線吸收強(qiáng)度的算法進(jìn)行重構(gòu)，不僅可以有效提升可視化圖像的分辨率和對比度，還能減少患者的輻射暴露[4]。

（三）工業(yè)生產(chǎn)：信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)

工業(yè)生產(chǎn)中，由于生產(chǎn)方式、設(shè)備先進(jìn)性、數(shù)據(jù)通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面的差異，生產(chǎn)活動(dòng)信號(hào)采集工作面臨著實(shí)時(shí)信號(hào)采集難、采集精確性差、延伸性弱等問題。同時(shí)，工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)處理與分析應(yīng)用中，由于軟件性能、人員技術(shù)能力參差不齊，容易產(chǎn)生技術(shù)應(yīng)用與生產(chǎn)脫節(jié)的問題。設(shè)計(jì)融合信號(hào)處理、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模等功能的AI工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)專用分析工具產(chǎn)品，或許可以為工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化發(fā)展與技術(shù)應(yīng)用提供新的發(fā)展方向。以某工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)專用分析工具包為例，其功能架構(gòu)如圖3所示[6]。

該平臺(tái)系統(tǒng)基于可視化技術(shù)，通過特征工程方法將信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一系列特征量，并以內(nèi)置的多樣化數(shù)字信號(hào)方式，實(shí)現(xiàn)拖拽式信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析操作，簡化操作步驟；基于分幀、分貝、時(shí)段、功率、平穩(wěn)性、自適應(yīng)等多種分割方式進(jìn)行信號(hào)數(shù)據(jù)切分，實(shí)現(xiàn)低代碼、高速率的信號(hào)數(shù)據(jù)分析處理；通過信息數(shù)據(jù)類型與關(guān)系表數(shù)據(jù)類型的相互轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)信號(hào)數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)建模的有機(jī)融合，有效延展信號(hào)數(shù)據(jù)分析能力；通過擴(kuò)展編程節(jié)點(diǎn)、優(yōu)化自定義算法設(shè)計(jì)，有效提升算法應(yīng)用的靈活性、便捷性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的兼容性和安全性。以上技術(shù)的實(shí)施有助于企業(yè)便捷、高效地整合工業(yè)生產(chǎn)信號(hào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)長期、穩(wěn)定的發(fā)展。

結(jié)語

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)能夠安全、穩(wěn)定、可靠地進(jìn)行信號(hào)處理，實(shí)現(xiàn)信息的高質(zhì)量、高效率、低功耗傳播。其技術(shù)方法靈活多樣，相關(guān)應(yīng)用造價(jià)也較低，因此被廣泛應(yīng)用于通信、語音處理、圖像處理、地震監(jiān)測和生物工程等多個(gè)領(lǐng)域。無論是普通的消費(fèi)電子設(shè)備，還是精密的科學(xué)儀器，都離不開數(shù)字信號(hào)處理算法及其相關(guān)硬件。可以期待，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展將帶來更高的實(shí)時(shí)硬件處理速率，其算法也將變得更加快速高效，向新的應(yīng)用領(lǐng)域拓展。