数据结构中dsp每个代表什么

『壹』 dsp，pld，fcs，dsc，cpld分别是什么在实际中能不能具体描述一下

DSP用于数据处理，典型的是信号处理，比如视频信神尘号、音频信号、通信信号等等；PLD主要是数字逻辑电路，游枣禅CPLD属于PLD的一岩埋种。FCS和DSC没接触过。不懂

『贰』 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。

(2)数据结构中dsp每个代表什么扩展阅读：

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。

『叁』 dsp是指什么

分类: 电脑/网络 >> 软件
解析:

DSP（digital singnal 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，而且胡友虚其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，源源超过通用裤燃微处理器，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。

DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器具，其主机应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点：

（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；

（2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；

（3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；

（4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；

（5）快速的中断处理和硬件I/O支持；

（6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；

（7）可以并行执行多个操作；

（8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。

当然，与通用微处理器相比，DSP芯片的其他通告数用功能相对较弱些。

『肆』 功放机上的dsp是什么意思

带有DSP处理器功放是采用DSP芯片，可以通过电脑调教，每个声道的参数(EQ延时分频点等)，是可以通过电脑更好的管理功放。

带烂裂有DSP处理器功放是采用DSP芯片，可以通过电脑调教，每个声道的参数(EQ延时分频点等)，是可以通过电脑更好的管理功放。DSP功放具备了其它功放的功能的同时可以把车内环境造成重叠的频率饥衡闭进行衰减，把环境造成衰减的频率进行添加，还可以让车内每个喇叭的和人耳的距离进行调整等。

(4)数据结构中dsp每个代表什么扩展阅读：

注意事项：

1、功放正常的工作温度应该为18℃～45℃。温度太低会降低灵敏度，太高则容易烧坏元器件，或使元器件提早老化。夏天要特别注意降温和保持空气流通。

2、开关功放电拦宴源之前，把功放的音量电位器旋至最小，这是对功放一项最有效的保护手段。这时候功放的功率放大几乎为零，至少在误操作时也不至于对音箱造成危害。

3、当功放接入扩声系统中，开机时候，我们应当先开启其他的音响设备，最后打开功放，在关机的时候则是需要先关闭功放，再关掉KTV中的其他音响设备。这样做的目的是可以避免因开关其他音响设备产生脉冲致使功放过载，烧坏功放或者音响设备。

4、在使用功放的过程中，其音量应当由小到大，直到适中便可。在关闭的时候音量由大到小，然后关闭。

『伍』 dsp后面的数字分别都代表什么

比世正如TMS320F2812PBKA
前缀：
TMS--合格产品
TMP--模型产品
TMX--实验产品
产品系列：
320--TI DSP系列
430--TI MCU系列
470--TI ARM系列
技术参数：
F--Flash
C--ROM
产毁返谨品型号：
2812
2810
2808
芯纤基片封装：
PBK--128引脚LQFP封装
PGF--176引脚LQFP封装
GHH--179引脚PGA封装
温度范围：
A--(-40～85°C)
S--(-40～125°C)

『陆』 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。

(6)数据结构中dsp每个代表什么扩展阅读：

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。

『柒』 定点DSP和浮点DSP的定义或区别

1、从宏观上讲：浮点dsp比定点dsp的动态范围大得多。定点运算中，程序员必须时刻关注溢出的发生，为了防止溢出，要么不断进行移位定标，要么做截尾。

前者耗费大量时间和空间，后者则带来精度的损失。相反，浮点运算dsp扩大了动态范围，提高了精度，节省了运算时间和存储空间，因为大大减少了定标，移位和溢出检查。

定点的计算不过是把一个数据当作整数来处理，通常AD采样来的都是整数，这个数相对于真实的模拟信号有一个刻度因子，大家都知道用一个16位的AD去采样一个0到5V的信号，那么AD输出的整数除以2＾16再乘以5V就是对应的电压。消盯

在定点DSP中是直接对这个16位的采样进行处理，并不将它转换成以小数表示的电压，因为定点DSP无法以足够的精度表示一个小数，它只能对整数进行计算。

而浮点DSP的优势在于它可以把这个采样得到的整数转换成小数表示的电压，并不损失精度（这个小数用科学记数法来表示），原因在于科学记数法可以表示很大的动态范围的一个信号。

2、硬件上：暂时抛开这些宏观的特点对比，单纯从技术的角度来看，定点与浮点的区别主要在两个方面，即硬件和软件。

硬件上的区别碧桥带来自于：浮点dsp处理器具有浮点／整数乘法器，整数／浮点算术逻辑运算单元ALU，适合存放扩展精度的浮点结果的寄存器等。

3、软件上：再看看在软件开发上的不同之处，主要有浮点dsp编程的特点以及注意事项；定点dsp进行浮点运算时的定标，移位，检测溢出操作。

比较两个浮点数时，永远不要使用操作符＝＝来判断是否相等。即使比较两个相同的数，还是可能有微小的舍入差别。

甚至定义精确的0，也不是很安全，尽管C语言中有0的表示，永远不要写这样的代码(x==0)，而应该写成(fabs(x) < TINY)，其中TINY定义为一个很小的值，也就是处理器的浮点格式舍入误差。

(7)数据结构中dsp每个代表什么扩展阅读：

大部分的信号链处理是在标准解码器中进行的，如MPEG－2，MPEG－4，JPEG－2000和H．264。这些算法被设计由定点运算来执行。更高精度和更大动态范围的浮点运算不仅毫无帮助，而且根本无法使用，因为这些算法通常都只精确到比特。

例如，在视频编解码器中使用的频域的变换实际上是某种形式的DCT变换（离散余弦变换）。表面上，似乎浮点运算更适合于DCT计算，就像适合FFT计算一样。

浮点运算确实会产生更加精确的DCT。不幸的是，视频编解码器中的DCT是被设计在定点处理器上完成的，并且只精确到比特，因此在这里追求更高的精度是完全错误的。

更何况，视频编解码器的大部分工作量都用于控制代码，那里同样也不需要浮点编码。比如，视频编解码器中使用的熵编码器占了整个工作量的很大一部分（在H．264算法中使用的CABAC编码器更是如此）。

这里所考虑的两种处理器，能根据下列事实较清楚地做出正确的选择，即Blackfin处理器拥有特别设计的加速视频算法性能的指令。

相反，SHARC处理器没有特殊的视频指令悔芦。此外，功耗对于移动市场来说是至关重要的，这几乎就将浮点处理器排除在外了。这些使选择变得轻而易举。

而其余的应用实例将需要我们进行更加深入的分析，才能做出正确的处理器选择。

『捌』 什么是DSP技术

数字信号处理(Digital Signal
Processing——DSP)强调的是通过专用集成电路芯片,利用数字信号处理理论,在芯片上运行目标程序,实现对信号的某种处理.

数位讯号处理（Digital Signal Processing）是二十一世纪形成科学和工程最具威力的技术之一。在各领域内广泛的范围中已经发生革命性的改变：通讯、医疗影像、雷达和声纳、高保真度（fidelity）音乐重制，和原油探勘，只有这些有被命名。每一个领域的DSP技术都已发展到一定的深度，有它们自个儿的演算法、数学和特定的技巧。结合广度与深度使得任何人都不能精通所有已被发展的DSP技术。DSP教育包含二项工作：学习一般可套用於整体的概念，以及对你感兴趣的特定领域学习专业的技巧。本章藉由描述DSP已在数个不同领域中造成的戏剧般效应来开启我们进入数位讯号处理（Digital Signal Processing）世界的旅程。革命已经开始了。

DSP的起源（The Roots of DSP）

数位讯号处理不同於其它电脑科学中的领域是由於它使用的资料型别的唯一性：讯号（signals）。在大多情况下，这些讯号起源於现实世界中知觉的（sensory）资料：地震的摆动（seismic vibrations）、视觉影像、声波等……。在讯号已经被转换为数位型式后，DSP是数学、演算法和用来处理这些讯号的技术。这包含广泛、多变化的目标，例如：强化视觉影像，辨识和产生对话（语音），为了储存和传送的资料压缩，等……。假设我们加一个「对比到数位的转换器」给电脑，并用它来撷取一部份真实世界的资料。DSP回答了问题：下一步是什麼？

DSP的起源是在1960和1970年代，当数位电脑首度变成可用时。电脑在这个时代是很昂贵的，而DSP受限於只有一些关键性的应用。先锋们主要努力於四个关键领域：冒著国际的安全性危险的雷达和声纳，可以赚大把钞票的原油探勘，资料有不可取代性的太空探索和可以救命的医学影像。1980和1990时个人电脑的革命使得DSP新的应用突然遽增。动机并非是由於军事和政府的需求，DSP突然被商业市场驱动了。任何认为他们可以在快速扩大的领域中赚钱的人全都突然变成是DSP的厂商。DSP在这样的产品中变成众所皆知的了：行动电话，CD（compact disc players），和电子语音邮件。图1-1列举了这些应用中的一部份。

此技术革命由上而下发生。在1980早期，DSP在电子电机领域中是在研究所课程中教授的课程。十年后，DSP已经变成大学标准课程的一部份。今日，DSP变成在许多领域中被科学家和工程师需要的基本技巧。以此类推，DSP可以被和之前技术革命中的「电子学（electronics）」相比。虽然仍是电子电机领域，几乎每个科学家和工程师都有些基础电路设计的背景。没有的话，他们可能会迷失在技术的世界中。DSP也有相同的未来。

图行袭1-1
DSP已经在科学与工程的许多领域中发动革命。一些多样化的应用列於此。

近来的历史更是超令人好奇的；它对你学习和使用DSP的能力上有极大的影响悔乱。假设你遇到了一个DSP问题，并且转向教科书或其它出版品以寻求答案。你通常找到的是一页又一页的方程式，难解的（obscure）数档前兄学符号和不熟悉的术语。这真是场恶梦！即使对那些在此领域中有经验的人而言，许多DSP文献仍令人困惑（baffling）。这并不是在文献上有错，它只是预期要给非常特定的读者群。目前发展中之科技的研究者需要这种复杂（详细）的数学以了解工作的理论的意涵（theoretical implications）。

本书基本的假设是大部份实用的DSP技术可以在没有传统复杂的数学和理论的藩篱下被学习和使用。《科学家和工程师的数位讯号处理指引手册》（《The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing》）是为了那些想要使用DSP作为工具、而非新的职业的人写的。
本章剩余的部份列举了一些DSP已经产生革命性变革的领域。当你看过每个应用，注意到DSP是非常介於各学科间的（interdisciplinary），依赖於许多相邻领域中的技术性工作。如图1-2所建议的，介於DSP和其它技术学科间的边界并不明显也没有完善的定义，而是模糊和重叠的。如果你想要专攻DSP，你也需要去研读一些相关的领域。

图1-2
数位讯号处理在很多科学、工程和数学领域上有模糊和重叠的边界。

电信（Telecommunications）

电信是关於从一个位置传送资讯给另一个。这包含许多资讯的型式：电话交谈、电视讯号、电脑档案和其它类型的资料。要传送资讯，你需要一个介於二个位置间的通道（channel）。这可能是一对导线（wire pair），无线电广播讯号，光纤，等……。电信公司接收传送他们的客户的资讯的付费款项，然而他们必须付费来建立和维护通道（channel）。财务上的帐本盈亏结算线（bottom line）很简单：他们可以经由单一通道来传递愈多的资讯，他们可以赚愈多的钱。DSP已经在许多领域中的电信产业发动革命：声调（tone）讯号的产生及侦测，频带（frequency band）平移，为了移除电力线的嗡嗡声（power line hum）的滤波动作（filtering），等等……。从电话网路中有三个特殊的例子在此会被讨论：多路传输（multiplexing）、压缩和回声控制（echo control）。

多路传输（Multiplexing）

世界上大约有十亿的电话。按下几个键，交换网路允许在任何地方的任何人只要几秒钟就可以被连结起来。此项无限大（immensity）的任务让人犹豫。直到1960时，介於二支电话间的连结需要经由机械的交换器和扩大器（amplifiers）来传送类比声音讯号。一个连结需要一对导线。比较起来，DSP将音讯转换成序列数位资料串流。因为位元可以被轻易地编结（interwinded）并且稍后被分开，许多电话谈话可以被在单一通道（channel）上传送。例如，电话的标准已知为T-carier system，它可以同时传送24个声音讯号。每个声音讯号使用8 bit companded（对数压缩，logarithmic compressed）类比对数位的转换来每秒抽样8000次。每个声音讯号中的结果被表成64,000 bits/sec,且所有的24个channel都包含在1.544 megabits/sec内。使用传统的22 gauge铜制电话线，讯号可被传送约6000英呎，典型的互相连接的距离。数位传输在财务上的优点很多。电线和类比交换器很贵，数位逻辑闸（digital logic gates）很便宜。

压缩（Compression）

当声音讯号以8000 samples/sec被数位化，大部份的数位资讯会是多余的（rendant）。也就是说，由任何一个样本承载的资讯会被邻近的样本大量地复制。数以打计的DSP演算法已经被发展来转换数位化的声音讯号成需要较少bits/sec的资料串流。这些被称作资料压缩（data compression）演算法。相对应的解压缩（uncompression）演算法则被用来回复讯号到它原本的型式。这些演算法在进行压缩的数目和结果的声音品质上变化。一般而言，可将资料速率从64 kilobits/sec减少到32 kilobits/sec，而不损失声音的品质。当压缩成资料速率8 kilobits/sec时，声音会明显地被影响，不过仍然对长距离电话网路很有用。最长的可达到的压缩约是2 kilobits/sec，导致高度扭曲的声音，不过可用於一些应用，例如军队和海底通讯。

回声控制（Echo control）

回声在长距离电话连结中是一个严重的问题。当你对电话说话时，一个代表你的声音的讯号传导（travel）到连接的接收器上，其中部份的讯号会回传，即为回声（echo）。如果连结在数百英哩之内，用来接收回声所花费的时间仅有几毫秒（milliseconds）。人耳习惯於听这些小的时间延迟的回声，而连结似乎相当正常。当距离变得较长，回声变得越来越显著且恼人（irritating）。对於州际间的通讯，延迟可以是数百微秒，而且特别令人不愉快（objectionable）。数位讯号处理藉由量测传回的讯号并产生适当的反讯号（antisignal）以消除烦扰的回声，来著手处理此类的问题。同样的技术让喇叭扩音器使用者可以同时听和说而没有抗争的（fighting）音讯回馈（长而尖的声音, squealing）。它也可藉由数位产生的反噪音（anitnoise）来抵消它，以减少环境噪音。

音讯处理（Audio Processing）

人类的二大主要感官是视觉和听觉。相对应地，许多DSP与影像及音讯处理相关。人们听音乐和语言（语音）。DSP已经在这二大领域上有革命性的变化。

音乐（Music）

从音乐家的麦克风到爱玩高级音响的人的扬声器的路径是相当长的。数位资料表示法很重要，因为它会防止「一般和类比式储存和处理相关」的降级。这对任何比较过卡带和CD的音乐品质的人来讲会很熟悉。在一般的情境（scenario）中音乐片段在录音室（sound studio）中被录起来在数个频道或音轨（track）上。在某些情况下，这甚至包含各别录制单独的乐器和歌手。这麼做是为了给予声音工程师在制作最后的成品时较大的弹性。组合各别的音轨到最后的成品的复杂过程被称作mix down。DSP可以在mix down时，提供数种重要的功能，包括了：滤声（filtering），讯号加和减，讯号编辑，等……。

译注：把 X 声道的 audio 混成 Y 声道，其中 X 是大於 Y 的数字，例如说你的 DVD 上面是 5.1 声道，但是你只有耳机，耳机只有双声道，所以就需要 mix down 成 2 channel，感谢Jedi提供解释。

最有趣的DSP在音乐准备上的应用之一是人工余韵（artificial reverberation）。如果各别的频道被简单地加在一起，结果的片段听起来渺茫无力（frail and diluted），很像是音乐家在户外演奏。这是因为听者被音乐的回音或余韵的内容大大地影响了，而通常在录音室内这些都被最小化了。DSP允许人造回声和余韵在mix down时被加总以模拟各种理想的聆听环境。有数百微秒延迟的回声给予人像教堂般地点的印象。增加10-20微秒延迟的回声让人感觉在更适当大小的聆听空间。

语音的产生（Speech generation）

语音的产生和辨识被用来作为人与机器间的沟通。并不是用你的手和眼，而是用你的嘴和耳。当你的手和眼应该做些别的事，例如：开车，开刀，或（不幸地）用武器对敌人开火时，这非常方便。对於电脑所产生的语音，会使用二个方法：数位录音和声道模拟（vocal tract simulation）。在数位录音中，人声被数位化并储存，通常在一种压缩表格（compressed form）里。在录放时，储存的资料被解压缩并且被转回到类比讯号。整整一小时录下来的语音只需要大约3 megabytes来储存，甚至在小电脑系统里也能。这是今日使用的、最常见的数位语音产生的方法。

声道模拟（vocal tract simulation）更复杂，藉由人类建立语音的方法来试著模仿身体的（physical）机制。人类声道模拟是由室内（chamber）的尺寸和形状决定的具共鸣频率（resonant frequency）的声腔(acoustic cavity)。在比较上，摩擦音源於在狭窄的压缩下嘈杂的空气杂讯，就好像牙齿和嘴唇。声道模拟藉由产生模仿这二种刺激（excitation）的数位讯号来运作。共鸣室（resonate chamber）的特性是经由具相似共振的数位滤波器来传送刺激讯号来模拟。此方法被用於非常早期的DSP成功故事的其中一个，Speak & Spell是卖得很好的、给儿童的电子辅助学习器。

语音辨识（Speech recognition）

自动地人类语音辨识比产生语音更加地困难。语音辨识是人脑做的好，但数位电脑做的很差的经典范例。数位电脑可以储存并且记得非常大量的资料，以极快的速度执行数学计算，并且做重覆的工作而不会厌烦或没有效率。不幸地，当面对未加工的感知资料（raw sensory data）时，今日的电脑执行地非常差。教导电脑每月寄给你帐单很容易。教导同一台电脑去了解你的声音是件大工程。

数位讯号处理一般在二个步骤中处理语音辨识问题：在特色配对（feature matching）之后做特色撷取（feature extraction）。

进入的音讯讯号中的每个字要先被隔离，然后分析以辨识刺激和共振频率的类型。然后这些参数与之前说话的字的范例做比较以辨识出最接近的配对。常常，这些系统受限於只有几百字，只能接受字与字间有可分辨的中断的语音；且每个说话者需被个别再训练。虽然这对许多商业应用是适当的，当与人类的听力比较时，这些限制是简陋的（humbling）。在此领域有很多工作要被完成，成功的商业性产品的那些人会有巨大的金钱上的奖赏。

回声位置（Echo Location）

获得关於远端物件资讯的常见方法是弹出一个离开它的波（bounce a wave off of it）。例如，雷达藉由传送无线电波的脉冲波，并且对每个从飞机回声检查接收到的讯号来运作。在声纳上，声波经由水传送以侦测潜水艇和其它水面下的物体。地球物理学家已经藉由设定长期爆破并听取从岩石的深埋层（deeply buried layers of rock）的回声来针测地球。虽然这些应用有共同的思路（thread），它们每个都有自个儿特定的问题和需求。数位讯号处理已经在三个领域中都已产生了革命性的变化。

雷达（Radar）

雷达（Radar）是 RAdio Detection And Ranging的首字缩写。在最简单的雷达系统里，无线电传送器产生一个好几微秒长的无线电频率能量脉冲。此脉冲被餵进高度的指向天线（directional antenna），在那里导致无线电波传播（propagate）并以光速离开。在此波路径上的飞机会反射回来一小部份的能量到位於传送站附近的接收天线。到物体的距离由介於被传送的脉冲和接收的回声间花费的时间来计算。物体的方向更容易发现，当回声被接收时，你知道你在哪里指到指向天线（directional antenna）。

雷达系统的运作范围由二个参数决定：初始脉冲内有多少能量，及无线电接收器的噪音水准。不幸地，要在脉冲波里增加能量通常需要更长的脉冲波。接著，较长的脉冲波减少正确性和消耗时间测度的精度。这导致了二个重要参数间的冲突：侦测远距离物体的能力，和正确地决定物体的距离的能力。

DSP在三个领域有革命性的雷达，它们全都与基本问题相关。第一个，DSP可以在脉冲波被接收后压缩它，提供较佳距离测定而不需减小其作业范围。第二个，DSP可以过滤掉所接收的讯号来减少杂讯。这增加了范围，而不用将距离测定降级。第三，DSP能够快速选取并产生不同脉冲波形和长度。除了其它的（问题）外，这让脉冲波对特定的侦测问题被最佳化。现在是令人印象深刻的部份：这里面很多是由和所使用的无线电频率差不多的抽样率（sampling rate），约是数百megahertz！当它涉及雷达这方面时，DSP与高速硬体设计高度相关就和它与演算法的关系一样。

声纳（Sonar）

声纳是SOund NAvigation and Ranging的首字缩写。它被分成二大类，主动式（active）和被动式（passive）。在主动式声纳中，介於2 kHz 和40 kHz 间的声音脉冲波被传送到水里，而结果的回声被侦测和分析。使用主动式声纳包含：侦测和定位水面下的物体、航海、通讯和映射（mapping）到海底（sea floor）。一般最大操作范围是10到100公里。与其相比，被动式声纳只聆听海面下的声音，包含：自然的乱流（turbulence）、海洋生物和从潜艇和表面船舰发出的机械声。因为被动式声纳没有消除能量，它对於转换作业而言很理想。你想要侦测其它人（the other guy），而不要他侦测你。被动式声纳最重要的应用是军事监视（surveillance）系统，它侦测并追踪潜水艇。被动式声纳一般使用比主动式声纳较低的频率，因为它们经由水以较少的吸收作用被传播（propagate）。侦测范围可达到数千公里。

DSP在声纳方面已经与雷达方面有许多相同的领域都有革命性的发展：脉冲波的产生、脉冲波压缩和过滤侦测到的讯号。有个声纳比雷达简单的观点：因为包含了较低的频率。另一个观点是，声纳比雷达更难，因为环境较不一致也较不稳定。声纳系统通常使用昂贵的阵列来传送和接收元素，而不是只有单一个频道。藉由适当地控制和混合这许多元素的讯号，声纳系统可以指引被消除的脉冲波到想要的位置并且决定回音被接收的方向。要处理这许多的频道，声纳系统需要与雷达同样大规模的DSP运算能力。

反射地震学（Reflection seismology ）

大约是1920年代早期，地球物理学家发现地球外壳的结构可以用声音来探测。探勘者可以引爆并从在表面下超过十公里的边界层（boundary layer）纪录回声。这些回声震动图(seismograms)由肉眼解读来对应到次表面（subsurface）的结构。反射地震法（reflection seismic method）很快地变成主要确定石油和矿藏位置的方法，且直到今日仍是。

在理想的情况下，传送到地面的声音脉冲波从每个脉冲波经过的边界层产生一个回声。不幸地，情况通常不会这麼简单。每一个传回到地表的回声必须经过所有其它上面（它源自的）边界层。这会导致回声在层与层之间跳跃，产生回声的回声在表面被侦测到。这些次要的回声可以使被侦测的讯号非常地复杂和难以解读。自从1960年代，数位讯号处理已经被广泛地运用来从反射震动图（reflection seismograms）中的次要回声隔离主要的回声。早期的地球物理学家如何在没有DSP的情况下处理？答案很简单：他们看简单的地方，在那里多重反射被最小化。DSP允许原油在困难的位置被发现，例如在海的下方。

影像处理（Image Processing）

影像是具有特性的讯号。首先，它们是空间（距离）上参数的测度，虽然大部份讯号是时间参数的测度。第二，它们包含很多资讯。例如，可能需要超过10 megabytes来储存二分之一的电视录影。这比一个相似长度的声音讯号大了超过1000倍。第三，最终品质的判断通当会受限於人类的评估，而非客观存在的评断标准。这些特性已经使得影像处理变成DSP内不同的子群组。

医疗的（Medical）

在1895年，Wilhelm Conrad R?ntgen发现了X光可穿透相当数量的实际物体。医学藉由可以看到活生生的人体内而有了革命性的进步。医疗用X光系统只在几年内便散布全球。尽管它明显的成功，直到DSP及相关技术在1970年出现之前，医疗用X光影像一直受限於四个问题。笫一，人体内重叠的结构可以藏在另一个之后。例如，在肋骨后方的部份心藏可能无法被看见第二，并不总是能区分相似的组织（tissue）。例如，可能可以从软组织分开骨头，不过不能从肝藏分辨肿瘤。第三，X光影像显示解剖结构（anatomy），身体的结构，而不是生理学，身体的运作。活人的X光影像看起来就像是死人的X光影像！第四，曝露在X光下会引起癌症，需要谨慎地（sparingly）且只能在有适当的理由时才能使用它。

重叠结构的问题在1971年引入第一台计算式断层摄影法（computed tomography）扫描器被解决了（正式地名称是computed axial tomography或CAT 扫描器）。计算式断层摄影法（CT）是一经典的数位讯号处理的例子。从许多方向的X光会穿透病人被检查时的身体各部份（section）。并非简单地以侦测到的X光形成影像，而是讯号被转成数位资料并储存在电脑中。然后此资讯被用於计算要显示为身体各切片（slice）的影像。这些影像比传统的技术显示更多的细节，允许值得注目地更好的检测和治疗。CT的影响几乎和原本引入X光影像本身一样大。在几年之内，世界上的每家大医院都已经使用CT扫描器了。在1979年时， CT原理的贡献者中其中的二位，Godfrey N. Hounsfield 和 Allan M. Cormack，共享了诺贝尔医学奖（Nobel Prize in Medicine）。那是好DSP！

最后的三个X光问题已经藉由使用不是X光的穿透性能源（penetrating energy）被解决了，例如无线电和声波。DSP在所有这些技术中扮演一个关键的角色。例如，核磁共振影像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）使用磁场连结无线电波来探测人体的内部。适当地调整磁场强度和频率让在身体区域范围内的原子核可以介於量子能源状态间共振。此共振导致次要的无线电波放射，由放在靠近身体的天线侦测。这个侦测到的讯号的强度和其它特性提供了关於共振局部区域的资讯。磁场的调整让被经此身体扫描的共振区域对应到内部的结构。此资讯通常被表示成影像，就像是计算式断层摄影般。除了提供介於不同类型软组织间杰出的辨识外，MRI可以提供关於生理学（physiology）的资讯，例如经由动脉的血液流。MRI完全依赖数位讯号处理技术，没有它们无法被实作。

外太空（Space）

有时候，你只是必须把一张烂相片弄到最好。这情况屡次都是因为影像从无人管理的卫星和太空探索火箭拍的。没有人会送一个修理工到火星只是去扭转像机的旋钮！DSP可以用数种方法来增进在非常不适宜的情况下所拍的影像的品质，它们是：亮度和对比调整，边界侦测，杂讯减少，焦点调整，动作模糊减少，等……。有空间扭曲的影像，例如拍摄球面星球的平面影像所遇到的，可以被变形（warped）成一种正确的表示法。许多各别的影像可以被结合成单一的资料库，让资讯以唯一的方式被显示。例如，一个电视影像序列模拟飞机在不同星球的表面飞行。

商业化的影像产品（Commercial Imaging Procts）

对於在大量出售给大众的系统而言，在影像内大量的资讯内容是个问题。商业化的系统必须要便宜，且这不是大量记忆体和高度资料传输速率配合的结果。一个对此定理的解答是影像压缩（image compression）。就好像声音讯号，影像包含极大数目的多余资讯，且可经由减少「需要用来表示的bits数目」的演算法来回传。电视和其它动作片尤其适合压缩，因为大部份的影像从一个frame到另一个frame仍旧是一样的。商业化的影像处理软体利用此技术，包含了：视讯电话、显示移动中图片的电脑程式和数位电视。

『玖』 请问DSP和ARM有什么区别吗 ARM就是DSP其中一种

arm详见网络arm词条http://ke..com/view/11200.htm
它具体到每一个系列，比如cortex
m3
等等，只是一个处理器的架构，然后有生产硬件的厂商获得授权后，根据每款arm内核再扩展相应的I/O，硬件定时器，USART,IIC等等硬件接口，组成一个微处理唯铅器，推向市场。采用arm内核的微处理器生产厂家有好多。
DSP详见网络DSP词条http://ke..com/view/1192.htm
，一般说dsp是粗山氏说dsp微处理器，它其实也是一种微处理器，只不过因为硬件结构的特殊特点，比如哈佛结构，配有专用的硬件乘法-累加器，流水线技术，因此在数据处理上要更快一些。岩散