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数字信号处理器的广度和深度
数字信号处理是二十一世纪塑造科学和工程学最强大的科学之一。在很大范围的领域内已经发生了革命性的变化：仅举几个例子，通信、医学成像、雷达和声纳、高保真音乐、再生产和石油勘探。每一个领域都发展了更深层次的数字信号处理技术，有自己的算法、数学和专门技术。这个广度和深度的结合，使得任何一个人都不可能掌握已经开发出的数字信号处理技术。数字信号处理教育包括两个任务：其一，学习适用于整个领域的一般性概念；其二，学习感兴趣的领域的专业技术。本章通过描述数字信号处理器在多个不同领域取得的显著效果开始我们进入数字信号处理领域的旅程。革命已经开始。
数字信号处理器的根源
数字信号处理根据它使用的局特的数据类型：信号，区别于计算机科学的其他领域。在大多数情况下，这些信号源于真实世界的感官数据：地震振动，视觉图像，声波等。数字信号处理器是数学、算法以及将这些信号转换为数字信号后对其进行操作的技术。这包括各种各样的目标，例如：增强视觉图像、语音的识别和生成，数据压缩存储以及传输等等。假设我们将一个模数转换器连接到计算机，并用它来获取一大块真实世界的数据。数字信号处理器回答这个问题：接下来是什么？
数字信号处理器的起源是在20世纪60年代和70年代，那时数字计算机才刚刚出现 能被接触到。在这个时代，计算机是昂贵的，而数字信号处理器是仅限于少数关键应用。在四个关键领域做出开拓性的努力：国家安全面临风险的雷达和声纳；可以赚大钱的石油勘探；数据不可替代的太空探索；可以拯救生命的医学影像。20世纪80年代和90年代的私人计算机革命使得数字信号处理器激增新的应用。而不是仅被军队以及政府需要，数字信号处理器突然被商业市场所驱动。任何一个认为自己能在这个迅速发展的领域赚钱的人 突然成了一个数字信号处理器供应商。数字信号处理器在以下产品中上市：移动 电话、光盘播放器和电子语音邮件。图1-1说明了其中一些不同的应用。
这场技术革命是自上而下发生的。在20世纪80年代早期，数字信号处理作为一门研究生水平的电气工程课程被教授。十年后，数字信号处理器已经成为大学生课程的标准部分。如今，数字信号处理器是科学家和工程师所需要的基本技能。
图1-1
数字信号处理器（DSP）彻底改变了科学和工程的许多领域。
在这里展示了一些不同的应用。
在许多领域，作为类比，数字信号处理器可以与先前的技术革命：电子相比。然而在电气工程学领域，几乎每个科学家和工程师都有一些基础电路设计的背景。如果没有数字信号处理器，科学家和工程师们将迷失在科技世界。数字信号处理也有着同样的未来。
这段最近的历史不仅仅是一种奇物，它对你的学习和使用数字信号处理器的能力有巨大的影响。假设你遇到一个DSP问题，然后去教科书或其他出版物中寻找解决办法。你通常会
找到的是一页接一页的方程，难以理解的数学符号，以及不熟悉的术语。这简直是噩梦！
即使对那些在这方面有经验的人来说，大部分的数字信号处理器文献是也是莫名其妙的。并不是说这些人才有什么问题，它只是为非常专业的受众准备的。最先进的研究人员需要这种详细的数学来理解这项工作的理论含义。
本书的一个基本前提，是可以在没有详细的数学和理论传统障碍下，学习并使用大多数实用的数字信号处理器技术。数字信号处理：《给工程师和科学家的实践指南》是写给那些想把数字信号处理器作为工具，而不是一个新职业。
本书的一个基本前提是大多数实用的数字信号处理器技术可以在没有详细数学和理论。数字信号处理：工程师和科学家是为那些想把数字信号处理器作为工具而不是新职业的人而写的。
本章的其余部分说明了领域数字信号处理器产生了革命性的变化。在浏览每个应用程序时，请注意数字信号处理是非常跨学科的，依赖于很多相邻领域的技术工作。如图1-2所示，数字信号处理器和其他技术学科的界限不是清晰明了的，而是模糊和重叠的。
如果你想专攻数字信号处理器，这些有关领域你也需要学习。
图1-2
数字信号处理具有模糊和重叠的边界科学、工程和数学领域。
电信学
电信是把信息从一个地点传送到另一个地点。这包括许多形式的信息：电话交谈，电视信号、计算机文件和其他类型的数据。为了转移信息，你需要两个地点之间的信道。这可能是一对电线、无线电信号、光纤等等。电信公司收取报酬为客户传输信息，同时必须付费建立并维护信道。财务的要旨很简单：他们能够让一个单一通道传递的信息越多，赚的钱越多。数字信号处理器彻底改变了电信业的许多领域：信号音调的产生和检测，频率移频、滤波、消除电源线杂音等。这里将讨论来自电话网络的三个示例：多路复用，压缩和回声控制。
多路复用
世界上大约有十亿部电话。按下几个按钮，交换网络允许任何一个电话在仅仅几秒钟内连接其他的电话。这项任务的艰巨性令人难以置信！直到1960年，两部电话之间的连接需要将模拟语音信号通过机械开关和放大器。一个连接需要一对电线。相比之下，数字信号处理器将语音信号转换为串行数字数据流。因为比特很容易堆砌，也容易在之后分离，许多电话交谈可以在单一频道上传送。例如，已知的电话标准，因为T载波系统可以同时传输24个语音信号。每个使用8位压缩比每秒对语音信号采样8000次（对数压缩）模数转换。这将导致每个语音信号表示为64000位，所有24个通道被控制在1.544兆比特秒。这个信号可以用22号铜线的普通电话线传输大约6000英尺，这是典型的互连距离。数字传输的经济优势是巨大的。电线和模拟开关很贵；数字逻辑门很便宜。
压缩
当语音信号以8000个采样/秒的速度数字化时，大多数数字信号信息是多余的。也就是说，任何一个被采样的信息被相邻的样本大量复制。为了将数字化语音信号转换成需要较少比特数的数据流，工程师们已经开发了几十种DSP算法。这些被称为数据压缩算法。匹配的解压缩算法被用来恢复信号的原始形式。这些算法在实现的压缩量和产生的音质方面有所不同。通常，将数据速率从64千位/秒降低到32千位/秒不会导致音质损失。当压缩到8千比特/秒的数据速率时，声音会受到明显的影响，但仍可用于长途电话网络。最高可达的压缩速率约为2千比特/秒，这会导致声音高度失真，但可用于某些应用，如军事和海底通信。
回声控制
回音是长途电话连接中的一个严重问题，当你对着电话讲话时，一个代表你的声音的信号会传送到连接的接收器，接收器的一部分会作为回音返回。如果连接在几百英里内，接收回音所用的时间只有几毫秒。人类的耳朵习惯于听到这些小时间延迟的回声，这种连接听起来很正常。随着距离变大，回声变得越来越明显和恼人。对于洲际通信来说，延迟可能是几百毫秒，而且特别令人反感。数字信号处理通过测量返回的信号并生成适当的反信号来消除有问题的回波来解决这类问题。同样的技术允许免提扬声器用户在不对抗音频反馈（尖叫声）的情况下同时听到和说话，也可以通过数字产生的抗噪声消除环境噪声。
音频处理
人类的两种主要感官是视觉和听觉。相应地，许多数字信号处理器都与图像和音频处理有关。人们听音乐和演讲。数字信号处理器在这两个领域都发生了革命性的变化。
音乐
从音乐家的麦克风到发烧友的扬声器的路径非常长。对于防止与模拟存储及操作相关联的普遍降级，数字数据表现形式非常重要。那些比较了盒式磁带和光盘的音乐质量的人对这是非常熟悉的。在一个典型的场景中，一首音乐作品是在录音棚中以多个频道或曲目录制的。在某些情况下，甚至单独录制乐器和歌手。这样做是为了让音响工程师在创作最终产品时有更大的灵活性。将单个轨迹组合成最终产品的复杂过程被称为“混合”。数字信号处理器可以在混频过程中提供多种重要功能，包括：滤波、信号加减、信号编辑等等。
在音乐准备中最有趣的数字信号处理器应用之一是人工混响。如果把各个频道简单地加在一起，那么产生的音乐片段听起来就会变得脆弱和稀释，就像音乐家在户外演奏一样。这是因为听众受音乐的回声或混响内容的影响很大，而这些内容通常在录音室中被最小化。数字信号处理器允许在混音过程中加入人工回声和混响，以模拟各种理想的收听环境。延迟几百毫秒的回声给人一种大教堂般的感觉。加上延迟10-20毫秒的回声，让人感觉到更适中的监听室。
语音生成
语音生成和识别用于人与机器之间的通信。不是用手和眼睛，而是用嘴和耳朵。当你的手和眼睛应该做其他事情时，当你的手和眼睛应该做其他事情时，这是非常方便的，比如：开车，做手术，或者（不幸的是）向敌人发射武器。计算机生成语音有两种方法：数字录音和声道模拟。在数字录音技术中，说话人的声音通常以压缩的形式被数字化和存储。在回放过程中，存储的数据被解压缩并转换回模拟信号。整整一小时的语音记录只需要大约3兆字节的存储空间，即使是小型计算机系统也能做到这一点。这是目前最常用的数字语音生成方法。
试图模拟人类创造语音的物理机制的声道模拟器更复杂。人体声道是一个谐振频率由腔体大小和形状决定的声腔。声音起源于声道的两种基本方式之一，称为浊音和摩擦音。声带振动在有浊音时，会产生接近周期性的空气脉冲进入声腔。相比之下，摩擦的声音来源于狭窄收缩处的嘈杂空气湍流，如牙齿和嘴唇。声道模拟器通过产生与这两种激励相似的数字信号来工作。通过将激励信号通过具有相似共振的数字滤波器来模拟谐振腔的特性。这种方法被用于一个非常早期的数字信号处理成功案例，Speakamp;SpeZl，一个广泛销售的儿童电子学习辅助工具。
语音识别
人类语音的自动识别比语音生成困难得多。语音识别是一个典型的例子，说明人类大脑做得很好，但数字计算机做得很差。数字计算机可以存储和调用大量数据，以极快的速度进行数学计算，并在不感到无聊或效率低下的情况下执行重复任务。不幸的是，现在的计算机在处理原始的感官数据时表现很差。教电脑每月给你发电费是很容易的。教同一台电脑听懂你的声音是一项重要的工作。
数字信号处理通常分两步来处理语音识别问题：特征提取和特征匹配。将输入音频信号中的每个字隔离，然后进行分析，以确定激励类型和共振频率。然后将这些参数与前面的口语示例进行比较，以确定最接近的匹配。通常，这些系统仅限于几百个单词；只能接受单词之间有不同停顿的语音；并且必须为每个发言者重新培训。虽然这对许多商业应用来说是足够的，但与人类的听觉能力相比，这些限制是卑微的。在这方面有很多工作要做，对那些生产成功的商业产品的人来说有巨大的经济回报。
回波定位
获取远程对象信息的一种常用方法是从其上反射一个波。例如，雷达通过发射无线电波脉冲，并检查接收到的飞机回波信号来工作。在声纳中，声波通过水来探测潜艇和其他水下物体。长期以来，地球物理学家通过爆炸和倾听深埋岩层的回声来探测地球。尽管这些应用程序有一个公共线程，但每个应用程序都有自己的特定问题和需求。数字信号处理在这三个领域都带来了革命性的变化。
雷达
雷达是无线电探测和测距的缩写。在最简单的雷达系统中，无线电发射机产生几微秒长的射频能量脉冲。这个脉冲被送入一个高度定向的天线，在那里产生的无线电波以光速传播。在该波路径上的飞机将把一小部分能量反射回位于发射点附近的接收天线。到目标的距离由发射脉冲和接收回波之间经过的时间计算得出。指向目标的方向更简单；当接收到回声时，你知道定向天线指向哪里。
雷达系统的工作范围由两个参数决定：初始脉冲中能量的多少和无线电接收机的噪声水平。不幸的是，增加脉冲中的能量通常需要对脉冲进行分区。反过来，较长的脉冲会降低经过时间测量的准确性和精度。这导致了两个重要参数之间的冲突：远距离探测物体的能力，以及精确确定物体距离的能力。
数字信号处理器在三个方面给雷达带来了革命性的变化，所有这些都与这个基本问题有关。第一，数字信号处理器可以在接收到脉冲后对其进行压缩，在不减小工作范围的情况下提供更好的距离确定。第二，数字信号处理器可以对接收到的信号进行滤波以降低噪声。这将增大范围，而不会降低距离确定。第三，数字信号处理器能够快速选择和产生不同的脉冲形状和长度。除此之外，数字信号处理器允许针对特定的检测问题优化脉冲。现在令人印象深刻的一点是：大部分的采样率与使用的射频相当，高达几百兆赫！在雷达方面，数字信号处理器不仅关注算法，也关注高速硬件设计。
声呐
声纳是声音增强和测距的缩写。它分为主动和被动两类。在主动声纳中，2千赫到40千赫之间的声音脉冲被传输到水中，并检测和分析由此产生的回波。主动声纳的用途包括：探测和定位海底物体、导航、通信和绘制海底地图。典型的最大工作距离为10至100公里。相比之下，被动声纳只听水下声音，包括：自然湍流、海洋生物、潜艇和水面舰艇发出的机械声音。由于被动声纳不发射能量，它是秘密行动的理想选择。你想发现另一个人，而不是他发现你。被动声纳最重要的应用是在探测和跟踪潜艇的军事监视系统中。被动声纳通常比主动声纳使用较低的频率，因为它们在水中传播时吸收较少。探测范围可达数千公里。
在许多与雷达相同的领域，数字信号处理器彻底改变了声纳：脉冲产生、脉冲压缩和检测信号的滤波。一种观点认为，声纳比雷达简单，因为它涉及的频率较低；另一种观点认为，声纳比雷达繁琐，因为环境不太均匀和稳定。声纳系统通常采用广泛的发射和接收单元阵列，而不仅仅是单一通道。通过适当地控制和混合这些元素中的信号，声纳系统可以将发射的脉冲引导到所需的位置，并确定接收回波的方向。为了处理这些多通道，声纳系统需要与雷达相同
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