信号处理系统一般不单单是模拟信号或者数字信号，一般两者都会有。信号的处理关注的是信号以及信号所包含的信息的表示、变换及运算。
数字信号处理（DSP）是在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理的一种技术。Matlab和Simulink是用于科学计算和系统建模的强大工具，也广泛用于数字信号处理应用。本教程将深入介绍如何使用Matlab进行数字信号处理，并如何在Simulink中建模和仿真数字信号处理系统。
数字信号处理 ( DSP , Digital Signal Processing ) 是 信息学科 和 计算机学科 结合产生的一门新的学科 , 核心是 使用 数值计算的方法 , 完成对信号的处理 ;
随着信息学科的快速发展，以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展，自1965年快速傅里叶变换算法提出后，数字信号处理( digital signal processing，DSP)迅速发展成为一门新兴的独立的学科体系,这一学科已经应用于几乎所有工程、科学、技术领域，并渗透到人们日常生活和工作的方方面面。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用(专用)信号处理设备，用数字的数值计算方法对信号作各种所需的处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
低通滤波器 : 只有 低于某个频率值的信号 , 才能通过 , 高于某频率的信号直接删除 ;
其实在我们的日常生活当中，无处都存在着信号，但是我们最熟悉的手机电话，它就会发射出数字信号，但是现在还是有很多的人不太了解这方面的内容，对于如何进行数字信号处理，以及关于它的一些应用，我们将在下面为大家介绍。
《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!
该电路充当低通滤波器。它去除或过滤掉高于电路截止频率的频率分量，并以很小的衰减通过较低频率的分量。在本例中，信号处理的目的是消除高频噪声并提取信号的所需部分。 请注意，输入和输出均为模拟形式。这是一个很大的优势，因为科学和工程中感兴趣的信号本质上是模拟的。因此，对于模拟信号处理，信号处理模块的输入和输出不需要接口电路（ADC 和 DAC）。
振弦采集读数模块是一种用于采集弦振信息的模块，其原理是通过传感器感知弦的振动，将其转化为电信号，然后经过模拟处理和数字化处理，最终输出为可供后续处理的数字信号。
数字信号处理就是以数值计算的方法对信号进行采集、变换、综合、估值与识别等处理，从而将信号变成实际所需的另一种信号形式，一般来说，数字信号处理的对象就是数字信号，不过在处理系统中加入数字/模拟转换器（DAC）和模拟/数字转换器(ADC)，那么这个数字信号处理系统就可以用来处理模拟信号了。
信号是数字信号处理领域中最基本、最重要的概念。而数字信号变换技术，又是对信号进行处理操作的最基本的有效途径之一。因此，数字信号变换技术，便成为数字信号处理领域中专业人员所必须要张我的一项最基本的技能。
参考 【数字信号处理】基本序列 ( 正弦序列 | 数字角频率 ω | 模拟角频率 Ω | 数字频率 f | 模拟频率 f0 | 采样频率 Fs | 采样周期 T ) 博客 ;
在数字信号处理的领域内有相当大的一部分工作是可以事后处理的。我们可以利用通用的计算机系统来处理这类问题。如在石油地质调查中，我们通过钻探和一系列的爆破，记录下各种地层的回波数据，然后用计算机对这些数据进行处理，去除噪声等无用信息，最后我们可以得到地层的构造，从而找到埋藏的石油。因为地层不会在几年内有明显的变化，因此花几十天的时间把地层的构造分析清楚也能满足要求。这种类型的数字信号处理是非实时的，用通用的计算机就能满足需要。
System Generator & Vivado HLS数字信号处理教程（暨FPGA高级数字信号处理教程）已经发布，包含如下内容
System Generator & Vivado HLS数字信号处理教程（暨FPGA高级数字信号处理教程）已经发布，包含如下内容：
事隔五年之后，开启第2版DSP数字信号处理和CMSIS-NN神经网络教程，同步开启三代示波器，前50章发布（2021-11-02） 说明： 1、第1版DSP教程发布于2014年末，纪念下：http:/
学习飞讯振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理，振弦采集仪是一种非常重要的测试仪器，其主要作用是将物理系统中的震动信号转换成数字信号，并且进行进一步的信号处理和分析。本文将详细介绍振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理。
根据上一篇博客 【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用递推解法求解 “ 线性常系数差分方程 “ | “ 线性常系数差分方程 “ 初始条件的重要性 ) 中 , 得出如下结论 :
FPGA 大家应该都听过，那么我们能用它做什么，我们学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
有读者大概问了这样的问题：FPGA能做什么？比单片机厉害吗？ 这么说吧，FPGA在某方面也能实现单片机做的事，在某些领域，FPGA远比单片机强的多。
跟大家聊完了什么是 FPGA 之后，我想大家应该对自己手中那个“黑方块”有了一定的主观印象，至少明白了它和普通芯片的区别了，那么接下来，另一个问题就出现了，FPGA 我能用它做什么，我学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
Camera ISP与DSP的区别 在介绍Camera ISP和DSP区别前，我们先看看Camera的工作流程
FPGA 在通信领域的应用可以说是无所不能，得益于 FPGA 内部结构的特点，它可以很容易地实现分布式的算法结构，这一点对于实现无线通信中的高速数字信号处理十分有利。
DC电源模块是现代电子工程领域中的一种常用电源设备，它通常被用于实验室、生产厂家、工程项目和调试中。早期的DC电源模块主要是由模拟电源构成，随着科技的不断发展，如今的DC电源模块已经发展到了数字电源时代。虽然数字电源有着自己的优势，但是模拟电源在一些特定的领域仍然有着不可替代的作用。下面是DC电源模块中模拟电源与数字电源的比较及模拟电源的优势：
" 线性常系数差分方程 " 中 , " 边界条件 / 初始条件 " 合适的时候 , 才是 " 线性时不变系统 " ;
对于一些特定的环境，采用浅层神经网络对图片识别具有比较大的误差（例如：对于图片中狼和狗的辨别，对于狼而言，在不同的环境下或者不同的姿势拍的图片具有明显区别，但是如果狼和狗都在同一个环境下得到的图片，有可能十分的相似，采用浅层分类有可能具有很大的误差，因此，如何选取特征是一个重点），这个时候需要采用深度学习。
发电机状态监测一般通过检测其转子电流、转动力矩、旋转速度等参数来判别,但是, 由于其状态参数均为动态变化的,很难通过常规的监测方法判别出健康状态。
,r以下内容来自于Aspinity CEO Tom Doyle发表在Embedded的文章。原文链接 -
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖。本次带来FPGA系统性学习系列，将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
前文中多次出现了MCU、MPU、DSP、FPGA等嵌入式处理器概念，很多初学者可能比较迷惑，下面将对这些概念进行简单介绍。
微分方程和差分方程的知识我们应该都知道，因为在数字信号处理中微分方程涉及了模拟滤波器，差分方程涉及了数字滤波器。但是有时会搞不清楚，或者说会在概念上混淆。虽然在做算法过程中可能不会受到太大影响，但是这种基础知识我们是有必要搞清楚的，这是算法人员的基本素养。下面就分别来讲讲微分方程、差分方程以及它们之间的区别和联系。
10月8日消息，据企查查资料显示，日前，湖南进芯电子科技有限公司发生工商变更，新增比亚迪、上海华虹虹芯私募基金等多名股东。其中比亚迪持股2.5150%、上海华虹虹芯私募基金持股2.5404%。
冯诺依曼结构 与 哈佛结构 的区别 就是 数据 和 指令 是 分开处理 还是 统一处理 ;
振弦采集模块是一种用于测量物体振动、形变、压力等物理量的电子设备。它通过测量物体的振动变化，可以得出物体在不同条件下的动态特性，对于工程设计、科学研究、医学检测等领域都有广泛应用。本文将介绍振弦采集模块的开发基本原理。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
FPGA（Field Programmable Gate Array），现场可编程门阵列，一种半定制的数字集成电路。FPGA 凭借其灵活性高、开发周期短、处理性能强（并行）等特点，广泛应用于通信、图像处理、医疗等领域。随着科技的进步，FPGA 在人工智能、5G 和自动驾驶等领域也有一席之地。
在FPGA系统中有两个基本准则非常重要，分别为：数字表示法和代数运算的实现。本博文主要介绍数字表示。 参考文献：数字信号处理的FPGA实现(第3版)中文版 && 基于FPGA的数字信号处理 [高亚军 编著] 2015年版 可以购买相关书籍进行研读。
哈佛结构 : 程序指令 和 数据 分开存储在 两个独立的 存储空间中 , 每个存储器都 独立编址 、独立访问 , 这是一种 并行体系结构 ;
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第1章 初学数字信号处理准备工作 本期教程开始带领大家学习DSP
信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。按照实际用途区分，信号包括电视信号、广播信号、雷达信号，通信信号等；按照所具有的时间特性区分，则有确定性信号和随机性信号等。
振弦采集仪是一种常用的岩土工程监测仪器，主要用于测量岩土体的振动和应变情况。它采用先进的数字信号处理技术，可以实时采集和处理振弦信号，快速准确地获取岩土体的振动和应变信息。
两家FPGA的区别本人认为有两方面吧：1.基本逻辑资源；2.内部基本架构。（也可以看成一方面吧）
一． 实验目的 1．掌握信号的采样的方法。 2．分析信号的采样频率对频率特性的影响。
LiveVideoStack：吴威麒你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？
嵌入式处理器体系结构中，冯诺依曼结构和哈佛结构是两种最基本的设计模式，它们各有特点和典型应用场景。
数字信号处理（ Digital Signal Processing)技术广泛地应用于通信与信息系统、信号与信息处理、自动控制、 雷达、军事、航空航天、医疗、家用电器等许多领域。DSP 技术可以快速地对采集的信号进行量化、变换、滤波、估值 、增强、压缩、识别等处理，以得到符合需要的信号形式。而用FPGA进行数字信号处理的核心就是数学运算，今天介绍几个和FPGA进行数学运算的相关开源项目。
在上一篇文章中，我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言，机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y(n)，将其与参考信号（或称期望响应）d(n)进行对比，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
