電子信息工程中的數字信號處理技術探討

【關鍵詞】電子信息工程；數字信號處理技術；處理邏輯；應用發展

引言

電子信息工程信號處理及運算系統中，大部分信號都是連續的時間信號，如聲音、圖像、水流、電壓、腦電圖、心電圖等模擬信號。為了讓計算機系統有效處理這些信號，便于信息的存儲、傳輸和運算，技術人員必須提升信號在傳輸與應用過程中的穩定性和效率，簡化運算步驟，增強復雜運算能力，降低應用能耗。

一、數字信號處理技術的應用價值

數字信號處理技術作為重要的信號分析工具，是電子信息工程技術研發與應用的重要領域之一，具有很強的通用性。其通過對信號的離散化處理、數字化處理、流水線處理以及并行計算等步驟，能有效提高信號處理效率，滿足電子信息工程中對信號輸送的要求；通過對信號的濾波、去噪、恢復等處理能優化信號品質，減少噪聲與失真，滿足電子信息工程應用對信號質量的要求；通過對信號的頻域、時域分析與處理，提取其中的有效信息，并利用模式識別、人工智能等算法，增強信號分辨率；利用應用場景的信號參數設置和算法優化，可以為電子信息工程應用提供靈活、多樣的信號處理解決方案[1]。

二、數字信號處理技術原理

數字信號處理技術以評估信號的特征參數或把信號轉變為另一種信號形式為目的，將連續的模擬信號經取樣、量化和編碼等流程，編制成二進制的數字形式，再進行存儲、延遲或特技處理。其中涉及信號及其所載信息的表達、變換和處理方法，原理如圖1所示[2]，其中xa（t）表示輸入信號，ya（t）表示輸出信號。一個典型的數字信號處理系統通常包括：數字信號的抽樣和量化模塊、數字信號處理和分析模塊、模擬信號的重建模塊。不同的數字信號處理系統性質各異，如線性、時不變性、單位沖激響應、因果性、穩定性、可逆性等。數字信號與模擬信號間通過數/模或模/數轉換器進行相互轉換。具體的信號處理過程中，需要選用符合轉換速度和精度要求的轉換器電路。

（一）序列處理

序列處理是數字信號處理的基礎。以基于離散時間的數字信號處理系統為例，該系統基于常見序列，能夠對相關數據進行加法、乘法、移位、翻轉、尺度變換、累加、差分、卷積等多種運算操作，還可運用自相關函數、互相關函數等，分析兩個信號的相似性或一個信號與其自身時延信號的相似性和共享性，從而在互譜分析、噪聲信號檢測、模式匹配和延遲測量中發揮作用。同時，序列處理亦能借助相關的函數來描繪信號的序列周期性、能量與功率，憑借單位沖激響應來闡述線性系統的時不變性，通過離散系統差分方程來表征離散系統的結構并求解系統的即時響應，依據頻率響應來分析系統的幅度特性和相位特性等。

（二）采樣與恢復

數字信號處理中，采樣是聯結離散信號和連續信號的橋梁，通過設置采樣開關的開關間隔周期T與合上開關的時間Tτ，實現信號的時間量化，獲得離散時信號。采樣信號作為周期函數，通過傅里葉變換可以得到頻域的沖激串序列、幅度和頻譜周期。采樣后的信號具有頻譜的周期延拓，可將其看作連續時間信號與沖激函數的乘積。采樣前必須基于相關要求對信號進行模擬濾波操作，以免發生頻率混疊現象。

信號恢復通過在采樣點間內插插值函數，將信號從離散的數字信號整合為連續信號。以低通濾波器的信號恢復功能為例，除可選sinc函數作為內插函數外，還可以利用一階線性函數，如零階保持器等，進行數值內插；在數模轉換器之后加入平滑低通濾波器，實現對時間波形的濾波操作。

（三）數字信號變換

數字信號系統的分析與處理包括時域分析法和變換域分析法。時域分析法是在模擬信號的連續性時域特征和數字信號的離散性時域特征的基礎上，建立描述信號系統的數學模型，將連續系統的微分方程變換為離散系統的差分方程。變換域分析法利用數學變換的方式，將系統數據轉換到除時域外的其他域中，以簡化系統分析與信息處理。具體方法有：基于連續系統的拉普拉斯變換、傅里葉變換，以及基于離散系統的Z變換、離散傅里葉變換等。

（四）頻譜分析

頻譜分析以DFT、FFT等傅里葉變換為基礎，將模擬信號轉換為數字信號，同時利用計算機系統計算各個信號頻率分量的幅值、相位、功率等信息，揭示信號的頻率構成、諧波成分及相位關系。為有效減少頻譜分析中的頻率混疊、截斷效應以及柵欄效應導致的誤差問題，操作者需要通過低通濾波器明確信號的最高頻譜，再依據奈奎斯特采樣定理的指導原則，在時域內對信號實施合理的采樣操作。通過適當調整參數，比如改變窗函數的形狀和長度、增加變化緩慢的三角窗或漢明窗、增加窗口長度、減小窗譜旁瓣能量、變窄頻域主瓣等，降低階段效應帶來的頻譜泄露和譜間干擾誤差。然而，在追求上述優化效果的同時，必須注意到誤差降低與復雜度增加之間可能存在的矛盾，盡可能在保證算法效率的同時，提升頻譜分析的精確度。柵欄效應導致的無法檢測問題，也可以通過增加頻域采樣點數、補零加大DFT變換點數等手段來解決。

（五）數字濾波器

數字濾波器主要利用系統函數或差分方程，將輸入信號通過一定的運算關系變為所需輸出的數字信號。常用的濾波器主要有高通、低通、帶通、帶阻等類型。數字濾波器根據用途可分為時域濾波器、頻域濾波器、自定義濾波器。其中，時域濾波器用于處理信息的信號波形編碼，能夠完成對濾波的平滑、直流消除、波形整形等操作；頻域濾波器能夠獲取信息的正弦波頻率特征，從而將不同頻帶區加以區分；自定義濾波器主要是在提取特定模式信號、匹配濾波等方面發揮作用[3]。

（六）數字信號處理器

對數字信號的處理可以通過軟件、硬件或軟硬件結合的方式實現。目前常采用后一種方式。技術人員借助數字信號處理器（DSP芯片）的強大處理能力，通過精密配置其硬件資源并編寫相應程序代碼，對集成在芯片內部的存儲器進行編程，以此實現多種復雜的數字信號處理任務，包括但不限于各類濾波操作。DSP系統組成及其應用一般如圖2所示。操作者基于數字信號處理需要，定義系統性能指標，選擇適宜的DSP芯片，在經過軟件編程與調試、硬件設計與調試后，進行最終的系統集成、測試和調試工作，實現數字信息處理技術在信息工程系統中的完善應用。

三、數字信號處理技術應用舉例

數字信號處理技術在電子信息工程中的應用，應當基于具體的應用領域，充分了解該領域內相關電子信息工程系統的組織形式、運行結構、建設條件等背景；在此基礎上全面、客觀地采集、分析和處理各類信號資源；還應當利用算法并行策略提高處理效率，利用機器學習語言提升信號分類效果和傳遞效率；面對多變的處理需求和環境條件，能夠通過資源動態分配策略和能耗管理優化措施預防潛在風險[4]，為相應的電子信息工程系統建設和性能優化提供支持。一方面，隨著相關技術的發展，數字信號處理技術在電子信息工程中的應用領域不斷擴展；另一方面，數字信號處理技術與電子信息工程系統的應用融合性不斷增強，尤其是人工智能算法的快速發展，使信號、數據、信息層面的有機融合成為大勢所趨。

（一）數字控制系統：DSP技術與應用實現

數字控制系統綜合數字信號處理技術及控制理論，為工程自動化和智能控制提供支持。數控系統中，輸入的信號可能是模擬信號也可能是數字信號，輸出的信號主要為電壓、電流或脈沖寬度調制（Pulse Width Modulation，PWM）信號。在物理上，實時數據信號（模擬信號和數字信號）的采集和處理（濾波、變換、存儲、加密等），需要通過對模擬信號與數字轉換電路、數字信號采集電路等采集到DSP單片機中來實現。具體表現為對DSP單片機進行程序編寫，實現數字信號處理和控制算法功能，繼而在執行層面連接驅動器、繼電器、電機等設備。PWM整流控制系統便是一個具體的應用事例[5]，其硬件設備包含了整流橋、濾波器、控制器等。該控制系統的性能評估涵蓋動態特性與靜態特性兩方面。動態特性包括系統響應時間、超調量、阻尼比等參數；而靜態特性涉及系統的穩態誤差及靜態精度等指標。

為確保數字控制系統的性能符合設計預期，優化輸入輸出參數、改善算法模型、提高傳感器的靈敏度、提升驅動器性能等措施必不可少。數字信號處理，可以通過設置采樣開關、FIR濾波器、控制PWM信號的占空比等措施，對整流器輸出電壓進行采樣、濾波和控制精度優化；同時采用MATLAB/Simulink等軟件進行仿真模擬，幫助使用者有效評估數控系統效能。

（二）醫療系統：DSP提升診療檢測效能

現代醫療系統中，隨著生理信號感知技術的不斷發展，各種能夠被儀器和設備檢測到的生理信號，如心電、腦電、肌電、眼電、血壓、體溫等，都可以經過一系列的處理后，交由科研人員進行深入分析。首先，信號處理階段運用濾波處理、噪聲消除、歸一化調整等方式對各種生理信號實施預處理操作，并提取其關鍵特征。隨后，數據分析層面，運用模式識別技術、統計方法及時間序列分析手段對處理后的數據進行深入探究。最后，醫學成像與診斷層面，借助波形可視化、頻譜分析圖、時頻聯合分析圖等視覺化工具，對信號的形態進行直觀展示。臨床醫生通過分析信號的頻率組分與動態屬性，輔助診斷與治療決策。以醫學成像中的CT檢測技術為例，通過濾波反射投影和迭代重構等方法，對X射線吸收強度的算法進行重構，不僅可以有效提升可視化圖像的分辨率和對比度，還能減少患者的輻射暴露[4]。

（三）工業生產：信號處理與數據分析平臺建設

工業生產中，由于生產方式、設備先進性、數據通信協議和網絡結構等方面的差異，生產活動信號采集工作面臨著實時信號采集難、采集精確性差、延伸性弱等問題。同時，工業信號數據處理與分析應用中，由于軟件性能、人員技術能力參差不齊，容易產生技術應用與生產脫節的問題。設計融合信號處理、數據分析、機器學習建模等功能的AI工業信號數據專用分析工具產品，或許可以為工業生產數字化發展與技術應用提供新的發展方向。以某工業信號數據專用分析工具包為例，其功能架構如圖3所示[6]。

該平臺系統基于可視化技術，通過特征工程方法將信號數據轉化為一系列特征量，并以內置的多樣化數字信號方式，實現拖拽式信號處理與數據分析操作，簡化操作步驟；基于分幀、分貝、時段、功率、平穩性、自適應等多種分割方式進行信號數據切分，實現低代碼、高速率的信號數據分析處理；通過信息數據類型與關系表數據類型的相互轉換，實現信號數據分析與機器學習建模的有機融合，有效延展信號數據分析能力；通過擴展編程節點、優化自定義算法設計，有效提升算法應用的靈活性、便捷性，增強數據的兼容性和安全性。以上技術的實施有助于企業便捷、高效地整合工業生產信號數據，實現長期、穩定的發展。

結語

數字信號處理技術能夠安全、穩定、可靠地進行信號處理，實現信息的高質量、高效率、低功耗傳播。其技術方法靈活多樣，相關應用造價也較低，因此被廣泛應用于通信、語音處理、圖像處理、地震監測和生物工程等多個領域。無論是普通的消費電子設備，還是精密的科學儀器，都離不開數字信號處理算法及其相關硬件。可以期待，數字信號處理技術的發展將帶來更高的實時硬件處理速率，其算法也將變得更加快速高效，向新的應用領域拓展。