스펙트로그램(메이플심, 색구성표 = [“zgradient”, [흰색, 라이트스틸블루, 블랙], 마커 = [0, .5, 1], fftsize = 256, 포함신호, 포함파워스펙트럼; 실시간 컴퓨팅 요구 사항이 없고 데이터 파일에 신호 데이터(입력 또는 출력)가 있는 시스템의 경우 범용 컴퓨터로 경제적으로 처리가 수행될 수 있습니다. 이는 기본적으로 DSP 수학적 기술(예: FFT)이 사용되고 샘플링된 데이터가 일반적으로 시간 또는 공간에서 균일하게 샘플링되는 것을 제외하고는 다른 데이터 처리와 다르지 않습니다. 이러한 응용 프로그램의 예는 Photoshop과 같은 소프트웨어로 디지털 사진을 처리하는 것입니다. 임의의 주어진 입력에 대한 선형 디지털 필터의 출력은 임펄스 응답과 입력 신호를 컨분이하여 계산될 수 있다. 디지털 신호 처리는 어디에나 있습니다. 오늘날의 대학생들은 CD 플레이어에서 전자 음악 신디사이저, PC의 사운드 카드에 이르기까지 일상 생활에서 항상 “DSP”를 듣습니다. 그들은 “DSP 칩”, “오버 샘플링 디지털 필터”, “1 비트 A / D 및 D / A 컨버터”, “웨이브 테이블 사운드 합성”, “오디오 효과 프로세서”, “모든 디지털 오디오 스튜디오”에 대한 모든 듣습니다. 그들은 중학교 에 도달 할 때, 그들은 이미 DSP에 대한 자세한 내용을 알고 싶어합니다. 응용 프로그램 요구 사항이 실시간인 경우 DSP는 특수 프로세서 또는 전용 프로세서 또는 마이크로프로세서를 사용하여 구현되는 경우가 많으며, 때로는 여러 프로세서 또는 여러 처리 코어를 사용합니다. 고정점 산술 또는 부동점을 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 더 까다로운 응용 프로그램의 경우 FPGA를 사용할 수 있습니다.
[7] 가장 까다로운 어플리케이션 또는 대용량 제품의 경우 ASIC는 응용 제품을 위해 특별히 설계될 수 있습니다. 세 번째 영역은 DSP의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나이며 일상적으로 데이터에서 노이즈를 제거하는 엔지니어와 과학자를 연습하는 데 관심이있는 소음 감소 / 신호 향상에 있습니다. 여기서는 주파수 및 시간 영역에서 노이즈 감소 및 신호 향상 필터를 설계하기 위한 기본 원칙을 개발합니다. 주기적인 간섭을 제거하고, 주기적인 신호, 신호 평균화를 향상시키고, 디지털 컬러 TV 시스템의 휘도 및 색도 구성 요소를 분리하기 위한 노치 및 빗 필터의 설계 및 원형 버퍼 구현에 대해 논의합니다. 또한 데이터 스무딩 및 차별화를 위한 Savitzky-Golay 필터에 대해서도 설명합니다. 신호 처리는 사운드, 이미지 및 생물학적 측정과 같은 신호를 분석, 수정 및 합성하는 데 중점을 둔 전기 공학 하위 필드입니다. [1] 신호 처리 기술은 전송, 저장 효율성 및 주관적인 품질을 개선하고 측정 된 신호에서 관심있는 구성 요소를 강조하거나 감지하는 데 사용할 수 있습니다. [2] 아날로그 신호를 디지털 방식으로 분석하고 조작하려면 아날로그-디지털 컨버터(ADC)로 디지털화해야 합니다. [3] 샘플링은 일반적으로 불연속화 및 양자화의 두 단계로 수행된다. 불연속화는 신호가 동일한 시간 간격으로 분할되고 각 간격이 진폭의 단일 측정으로 표현된다는 것을 의미합니다.
양자화는 각 진폭 측정이 유한 세트의 값으로 근사화된다는 것을 의미합니다.