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ABB DSSR122 4899001-NK 执行各种各样的信号处理运营
数字信号处理（死后无子女。)的用途是数字处理例如通过计算机或更专门的数字信号处理器，执行各种各样的信号处理运营。这数字信号以这种方式处理的是一系列数字，它们表示样品的连续变量在时间、空间或频率等领域。在…里数字电子学，数字信号表示为脉冲序列,[1][2]它通常由开关产生晶体管。[3]
数字信号处理和模拟信号处理是信号处理的子领域。DSP应用包括声音的和语言处理,声纳,雷达和其他传感器阵列处理，谱密度估计,统计信号处理,数字图象处理,数据压缩,视频编码,音频编码,图像压缩，信号处理用于电信,控制系统,生物医学工程，以及地震学，等等。
DSP可能涉及线性或非线性运算。非线性信号处理与非线性系统辨识[4]并且可以在时间,频率，以及时空域。
在许多应用中，将数字计算应用于信号处理比模拟处理具有许多优势，例如错误检测和纠正在传输以及数据压缩。[5]数字信号处理也是数字技术，比如数字电信和无线通信。[6]DSP对两者都适用流式数据和静态(存储的)数据。
要对模拟信号进行数字分析和处理，必须使用模数转换器(ADC)。[7]取样通常分两个阶段进行，[数]离散化和量化。离散化意味着信号被分成相等的时间间隔，并且每个间隔由幅度的单个测量来表示。量化意味着每个幅度测量值由有限集合中的一个值来近似。舍入实数转换成整数就是一个例子。
这奈奎斯特-香农采样定理表示如果采样频率大于信号中最高频率分量的两倍，则信号可以从其样本中精确重构。实际上，采样频率通常远高于此。[8]通常使用抗混叠滤波器为了限制信号带宽以符合采样定理，然而需要仔细选择该滤波器，因为重建的信号将是滤波后的信号加上残差错认假频伪信号从不完美抑制频带拒绝而不是原始(未过滤的)信号。
理论DSP分析和推导通常在以下设备上进行离散时间信号没有振幅误差的模型(量化误差)、“被创造”的抽象过程抽样。数值方法需要量化信号，例如ADC产生的信号。处理后的结果可能是频谱或一组统计数据。但通常是另一个量化信号被转换回模拟形式数模转换器(DAC)。
域[编辑]
DSP工程师通常在以下领域之一研究数字信号:时域(一维信号)、空间域(多维信号)，频率范围，以及小浪域。他们通过作出明智的假设(或通过尝试不同的可能性)来选择处理信号的域，即哪个域最能代表信号的基本特征以及要对其应用的处理。来自测量设备的样本序列产生时间或空间域表示，而离散傅里叶变换产生频域表示。
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