数字信号处理论文范文

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第1篇

另外一类是需要用复杂算法对大量数据进行处理的应用，例如声纳探测和地震探测等，也需要用DSP器件。该类设备的批量一般较小、算法要求苛刻、产品很大而且很复杂。所以设计工程师在选择处理器时会尽量选择性能最佳、易于开发并支持多处理器的DSP器件。有时，设计工程师更喜欢选用现成的开发板来开发系统而不是从零开始硬件和软件设计，同时可以采用现成的功能库文件开发应用软件。

在实际设计时应根据具体的应用选择合适的DSP。不同的DSP有不同的特点，适用于不同的应用，在选择时可以遵循以下要点。

算法格式

DSP的算法有多种。绝大多数的DSP处理器使用定点算法，数字表示为整数或-1.0到+1.0之间的小数形式。有些处理器采用浮点算法，数据表示成尾数加指数的形式：尾数×2指数。

浮点算法是一种较复杂的常规算法，利用浮点数据可以实现大的数据动态范围(这个动态范围可以用最大和最小数的比值来表示)。浮点DSP在应用中，设计工程师不用关心动态范围和精度一类的问题。浮点DSP比定点DSP更容易编程，但是成本和功耗高。

由于成本和功耗的原因，一般批量产品选用定点DSP。编程和算法设计人员通过分析或仿真来确定所需要的动态范围和精度。如果要求易于开发，而且动态范围很宽、精度很高，可以考虑采用浮点DSP。

也可以在采用定点DSP的条件下由软件实现浮点计算，但是这样的软件程序会占用大量处理器时间，因而很少使用。有效的办法是“块浮点”，利用该方法将具有相同指数，而尾数不同的一组数据作为数据块进行处理。“块浮点”处理通常用软件来实现。

数据宽度

所有浮点DSP的字宽为32位，而定点DSP的字宽一般为16位，也有24位和20位的DSP，如摩托罗拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字宽与DSP的外部尺寸、管脚数量以及需要的存储器的大小等有很大的关系，所以字宽的长短直接影响到器件的成本。字宽越宽则尺寸越大，管脚越多，存储器要求也越大，成本相应地增大。在满足设计要求的条件下，要尽量选用小字宽的DSP以减小成本。

在关于定点和浮点的选择时，可以权衡字宽和开发复杂度之间的关系。例如，通过将指令组合连用，一个16位字宽的DSP器件也可以实现32位字宽双精度算法(当然双精度算法比单精度算法慢得多)。如果单精度能满足绝大多数的计算要求，而仅少量代码需要双精度，这种方法也可行，但如果大多数的计算要求精度很高，则需要选用较大字宽的处理器。

请注意，绝大多数DSP器件的指令字和数据字的宽度一样，也有一些不一样，如ADI(模拟器件公司)的ADSP-21XX系列的数据字为16位而指令字为24位。

DSP的速度

处理器是否符合设计要求,关键在于是否满足速度要求。测试处理器的速度有很多方法，最基本的是测量处理器的指令周期，即处理器执行最快指令所需要的时间。指令周期的倒数除以一百万，再乘以每个周期执行的指令数，结果即为处理器的最高速率，单位为每秒百万条指令MIPS。

但是指令执行时间并不能表明处理器的真正性能，不同的处理器在单个指令完成的任务量不一样，单纯地比较指令执行时间并不能公正地区别性能的差异。现在一些新的DSP采用超长指令字(VLIW)架构，在这种架构中，单个周期时间内可以实现多条指令，而每个指令所实现的任务比传统DSP少，因此相对VLIW和通用DSP器件而言，比较MIPS的大小时会产生误导作用。

即使在传统DSP之间比较MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些处理器允许在单个指令中同时对几位一起进行移位，而有些DSP的一个指令只能对单个数据位移位；有些DSP可以进行与正在执行的ALU指令无关的数据的并行处理(在执行指令的同时加载操作数)，而另外有些DSP只能支持与正在执行的ALU指令有关的数据并行处理；有些新的DSP允许在单个指令内定义两个MAC。因此仅仅进行MIPS比较并不能准确得出处理器的性能。

解决上述问题的方法之一是采用一个基本的操作(而不是指令)作为标准来比较处理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作时间不能提供比较DSP性能差异的足够信息，在绝大多数DSP中，MAC操作仅在单个指令周期内实现，其MAC时间等于指令周期时间，如上所述，某些DSP在单个MAC周期内处理的任务比其它DSP多。MAC时间并不能反映诸如循环操作等的性能，而这种操作在所有的应用中都会用到。

最通用的办法是定义一套标准例程，比较在不同DSP上的执行速度。这种例程可能是一个算法的“核心”功能，如FIR或IIR滤波器等，也可以是整个或部分应用程序(如语音编码器)。图1为使用BDTI公司的工具测试的几款DSP器件性能。

在比较DSP处理器的速度时要注意其所标榜的MOPS(百万次操作每秒)和MFLOPS(百万次浮点操作每秒)参数，因为不同的厂商对“操作”的理解不一样，指标的意义也不一样。例如，某些处理器能同时进行浮点乘法操作和浮点加法操作，因而标榜其产品的MFLOPS为MIPS的两倍。

其次，在比较处理器时钟速率时，DSP的输入时钟可能与其指令速率一样，也可能是指令速率的两倍到四倍，不同的处理器可能不一样。另外，许多DSP具有时钟倍频器或锁相环，可以使用外部低频时钟产生片上所需的高频时钟信号。

存储器管理

DSP的性能受其对存储器子系统的管理能力的影响。如前所述，MAC和其它一些信号处理功能是DSP器件信号处理的基本能力，快速MAC执行能力要求在每个指令周期从存储器读取一个指令字和两个数据字。有多种方法实现这种读取，包括多接口存储器(允许在每个指令周期内对存储器多次访问)、分离指令和数据存储器(“哈佛”结构及其派生类)以及指令缓存(允许从缓存读取指令而不是存储器，从而将存储器空闲出来用作数据读取)。图2和图3显示了哈佛存储器结构与很多微控制器采用的“冯·诺曼”结构的差别。

另外要注意所支持的存储器空间的大小。许多定点DSP的主要目标市场是嵌入式应用系统，在这种应用中存储器一般较小，所以这种DSP器件具有小到中等片上存储器(4K到64K字左右)，备有窄的外部数据总线。另外，绝大多数定点DSP的地址总线小于或等于16位，因而可外接的存储器空间受到限制。一些浮点DSP的片上存储器很小，甚至没有，但外部数据总线宽。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存储器，外部总线为24位，13位外部地址总线。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存储器，可以多种方式划分为程序存储器和数据存储器。

选择DSP时，需要根据具体应用对存储空间大小以及对外部总线的要求来选择。

开发的简便性

对不同的应用来说，对开发简便性的要求不一样。对于研究和样机的开发，一般要求系统工具能便于开发。而如果公司在开发下一代手机产品，成本是最重要的因素，只要能降低最终产品的成本，一般他们愿意承受很烦琐的开发，采用复杂的开发工具(当然如果大大延迟了产品上市的时间则是另一回事)。

因此选择DSP时需要考虑的因素有软件开发工具(包括汇编、链接、仿真、调试、编译、代码库以及实时操作系统等部分)、硬件工具(开发板和仿真机)和高级工具(例如基于框图的代码生成环境)。利用这些工具的设计过程如图4所示。

选择DSP器件时常有如何实现编程的问题。一般设计工程师选择汇编语言或高级语言(如C或Ada)，或两者相结合的办法。现在大部分的DSP程序采用汇编语言，由于编译器产生的汇编代码一般未经最优化，需要手动进行程序优化，降低程序代码大小和使流程更合理，进一步加快程序的执行速度。这样的工作对于消费类电子产品很有意义，因为通过代码的优化能弥补DSP性能的不足。

使用高级语言编译器的设计工程师会发现，浮点DSP编译器的执行效果比定点DSP好，这有几个原因：首先，多数的高级语言本身并不支持小数算法；其次，浮点处理器一般比定点处理器具有更规则的指令，指令限制少，更适合编译器处理；第三，由于浮点处理器支持更大的存储器，能提供足够的空间。编译器产生的代码一般比手动生成的代码更大。

不管是用高级语言还是汇编语言实现编程，都必须注意调试和硬件仿真工具的使用，因为很大一部分的开发时间会花在这里。几乎所有的生产商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器对软件调试很有帮助。如果所用的是高级语言，对高级语言调试器功能进行评估很重要，包括能否与模拟机和/或硬件仿真器一起运行等性能。

大多数DSP销售商提供硬件仿真工具，现在许多处理器具有片上调试/仿真功能，通过采用IEEE1149.1JTAG标准的串行接口访问。该串行接口允许基于扫描的仿真，即程序员通过该接口加载断点，然后通过扫描处理器内部寄存器来查看处理器到达断点后寄存器的内容并进行修改。

很多的生产商都可以提供现成的DSP开发系统板。在硬件没有开发完成之前可用开发板实现软件实时运行调试，这样可以提高最终产品的可制造性。对于一些小批量系统甚至可以用开发板作为最终产品电路板。

支持多处理器

在某些数据计算量很大的应用中，经常要求使用多个DSP处理器。在这种情况下，多处理器互连和互连性能(关于相互间通信流量、开销和时间延迟)成为重要的考虑因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了简化多处理器系统设计的专用硬件。

电源管理和功耗

DSP器件越来越多地应用在便携式产品中，在这些应用中功耗是一个重要的考虑因素，因而DSP生产商尽量在产品内部加入电源管理并降低工作电压以减小系统的功耗。在某些DSP器件中的电源管理功能包括：a.降低工作电压：许多生产商提供低电压DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，这种处理器在相同的时钟下功耗远远低于5V供电的同类产品。

b.“休眠”或“空闲”模式：绝大多数处理器具有关断处理器部分时钟的功能，降低功耗。在某些情况下，非屏蔽的中断信号可以将处理器从“休眠”模式下恢复，而在另外一些情况下，只有设定的几个外部中断才能唤醒处理器。有些处理器可以提供不同省电功能和时延的多个“休眠”模式。

c.可编程时钟分频器：某些DSP允许在软件控制下改变处理器时钟，以便在某个特定任务时使用最低时钟频率来降低功耗。

d.控制：一些DSP器件允许程序停止系统未用到的电路的工作。

不管电源管理特性怎么样，设计工程师要获得优秀的省电设计很困难，因为DSP的功耗随所执行的指令不同而不同。多数生产商所提供的功耗指标为典型值或最大值，而TI公司给出的指标是一个例外，该公司的应用实例中详细地说明了在执行不同指令和不同配置下的功耗。

成本因素

在满足设计要求条件下要尽量使用低成本DSP，即使这种DSP编程难度很大而且灵活性差。在处理器系列中，越便宜的处理器功能越少，片上存储器也越小，性能也比价格高的处理器差。

封装不同的DSP器件价格也存在差别。例如，PQFP和TQFP封装比PGA封装便宜得多。

在考虑到成本时要切记两点。首先，处理器的价格在持续下跌；第二点，价格还依赖于批量，如10,000片的单价可能会比1,000片的单价便宜很多。

第2篇

摘要：数字信号处理(DSP)系统由于受运算速度的限制，其实时性在相当的时间内远不如模拟信号处理系统。从80年代至今的十多年中，DSP芯片在运算速度、运算精度、制造工艺、芯片成本、体积、工作电压、重量和功耗方面取得了划时代的发展，开发工具和手段不断完善。DSP芯片有着非常快的运算速度，使许多基于DSP芯片的实时数字信号处理系统得以实现。目前，DSP芯片已应用在通信、自动控制、航天航空及医疗领域，取得了相当的成果。在载人航天领域，基于DSP芯片的技术具有广阔的应用前景。

TheDevelopmentandApplicationsofDigitalSignalProcessing(DSP)-chip

Abstract:Duetothelimitationofoperationspeed，realtimeperformanceofdigitalsignalprocessing(DSP)systemisfarfromthatofanalogsignalprocessingsystemindecadesago.Sinceearly80’s，DSPchipshavebeengreatlyimprovedinthefollowingaspects:operationspeed，computationprecision，fabricationtechnics，cost，chipvolume，operationalpowersupplyvoltage，weightandpowerconsumption.Furthermore，developmenttoolsandmethodshavebeendevelopedgreatly.ModernDSPchipscanbeoperatedveryfast，whichmaketheimplementationofmanyDSPbasedsignalprocessingsystempossible.NowDSPchipshavebeenwidelyappliedsuccessfullyincommunication，automaticcontrol，aerospaceandmedicine.DSPbasedtechnologyhasverypromisingfutureinmannedspaceflightarea.

Keywords:digitalsignalprocessing(DSP);chip;development;application

数字信号处理作为信号和信息处理的一个分支学科，已渗透到科学研究、技术开发、工业生产、国防和国民经济的各个领域，取得了丰硕的成果。对信号在时域及变换域的特性进行分析、处理，能使我们对信号的特性和本质有更清楚的认识和理解，得到我们需要的信号形式，提高信息的利用程度，进而在更广和更深层次上获取信息。数字信号处理系统的优越性表现为：1.灵活性好：当处理方法和参数发生变化时，处理系统只需通过改变软件设计以适应相应的变化。2.精度高：信号处理系统可以通过A/D变换的位数、处理器的字长和适当的算法满足精度要求。3.可靠性好：处理系统受环境温度、湿度，噪声及电磁场的干扰所造成的影响较小。4.可大规模集成：随着半导体集成电路技术的发展，数字电路的集成度可以作得很高，具有体积小、功耗小、产品一致性好等优点。

然而，数字信号处理系统由于受到运算速度的限制，其实时性在相当长的时间内远不如模拟信号处理系统，使得数字信号处理系统的应用受到了极大的限制和制约。自70年代末80年代初DSP(数字信号处理)芯片诞生以来，这种情况得到了极大的改善。DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合进行数字信号处理运算的微处理器。DSP芯片的出现和发展，促进数字信号处理技术的提高，许多新系统、新算法应运而生，其应用领域不断拓展。目前，DSP芯片已广泛应用于通信、自动控制、航天航空、军事、医疗等领域。

DSP芯片的发展

70年代末80年代初，AMI公司的S2811芯片，Intel公司的2902芯片的诞生标志着DSP芯片的开端。随着半导体集成电路的飞速发展，高速实时数字信号处理技术的要求和数字信号处理应用领域的不断延伸，在80年代初至今的十几年中，DSP芯片取得了划时代的发展。从运算速度看，MAC（乘法并累加）时间已从80年代的400ns降低到40ns以下，数据处理能力提高了几十倍。MIPS（每秒执行百万条指令）从80年代初的5MIPS增加到现在的40MIPS以上。DSP芯片内部关键部件乘法器从80年代初的占模片区的40%左右下降到小于5%，片内RAM增加了一个数量级以上。从制造工艺看，80年代初采用4μm的NMOS工艺而现在则采用亚微米CMOS工艺，DSP芯片的引脚数目从80年代初最多64个增加到现在的200个以上，引脚数量的增多使得芯片应用的灵活性增加，使外部存储器的扩展和各个处理器间的通信更为方便。和早期的DSP芯片相比，现在的DSP芯片有浮点和定点两种数据格式，浮点DSP芯片能进行浮点运算，使运算精度极大提高。DSP芯片的成本、体积、工作电压、重量和功耗较早期的DSP芯片有了很大程度的下降。在DSP开发系统方面，软件和硬件开发工具不断完善。目前某些芯片具有相应的集成开发环境，它支持断点的设置和程序存储器、数据存储器和DMA的访问及程序的单部运行和跟踪等，并可以采用高级语言编程，有些厂家和一些软件开发商为DSP应用软件的开发准备了通用的函数库及各种算法子程序和各种接口程序，这使得应用软件开发更为方便，开发时间大大缩短，因而提高了产品开发的效率。

目前各厂商生产的DSP芯片有：TI公司的TMS320系列、AD公司的ADSP系列、AT&T公司的DSPX系列、Motolora公司的MC系列、Zoran公司的ZR系列、Inmos公司的IMSA系列、NEC公司的PD系列等。

通用DSP芯片的特点1.在一个周期内可完成一次乘法和一次累加。

2.采用哈佛结构，程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。

3.片内有快速RAM，通常可以通过独立的数据总线在两块中同时访问。

4.具有低开销或无开销循环及跳转硬件支持。

5.快速中断处理和硬件I/O支持。

6.具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。

7.可以并行执行多个操作。

8.支持流水线操作，取指、译码和执行等操作可以重叠进行。

DSP芯片的应用

随着DSP芯片性能的不断改善，用DSP芯片构造数字信号处理系统作信号的实时处理已成为当今和未来数字信号处理技术发展的一个热点。随着各个DSP芯片生产厂家研制的投入，DSP芯片的生产技术不断更新，产量增大，成本和售价大幅度下降，这使得DSP芯片应用的范围不断扩大，现在DSP芯片的应用遍及电子学及与其相关的各个领域。

典型应用(1)通用信号处理：卷积，相关，FFT，Hilbert变换，自适应滤波，谱分析，波形生成等。(2)通信：高速调制/解调器，编/译码器，自适应均衡器，仿真，蜂房网移动电话，回声/噪声对消，传真，电话会议，扩频通信，数据加密和压缩等。(3)语音信号处理：语音识别，语音合成，文字变声音，语音矢量编码等。(4)图形图像信号处理：二、三维图形变换及处理，机器人视觉，电子地图，图像增强与识别，图像压缩和传输，动画，桌面出版系统等。(5)自动控制：机器人控制，发动机控制，自动驾驶，声控等。(6)仪器仪表：函数发生，数据采集，航空风洞测试等。(7)消费电子：数字电视，数字声乐合成，玩具与游戏，数字应答机等。

在医学电子学方面的应用如同其它数字图像处理一样，DSP芯片已在医学图像处理，医学图像重构等领域，如CT、核磁成象技术等方面得到了广泛的应用，已取得了令人满意的效果。在助听，电子耳涡等方面也取得了相当的进展(文献［1,2］)。国内、外也有关于脑电、心电、心音和肌电信号处理方面基于DSP芯片系统的报道(文献［4～7］)，我们对1996年以前国外生物医学工程的部分核心期刊，如IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,ComputersandBiomedicalResearch等核心期刊进行检索，有关基于DSP芯片处理系统的报道很少。对国内生物医学工程的核心期刊，如《中国医疗器械杂志》、《中国生物医学工程杂志》、《生物医学工程学杂志》和《中国生物医学工程学报》等刊物进行检索，未见有关基于DSP芯片系统方面的报道。对我所的光盘数据库进行检索，未见有关在航天医学方面应用的报告。

我们认为在生理信号处理领域基于DSP芯片的技术可以解决我们在实际工作中遇到的某些问题，如当生理信号数据量很大(如脑电，肌电等)且处理算法相对复杂时，现有的微机在实时采样、处理、存储和显示方面往往不能满足实际应用要求，而基于DSP芯片的高速处理单元和微机构成主从系统可以较好地解决这类问题。

载人航天领域中信号传输带宽的限制需要对生理数据进行实时压缩；大型实验中对庞大的数据进行实时处理依赖于数字处理系统的构成；载人航天中对数据处理精度，可靠性要求以及功耗、工作电压、体积、重量等方面的限制需要我们在构造处理系统中选择性能优良的芯片。我们认为将DSP技术应用于载人航天领域具有十分重要的意义。

结束语

以DSP芯片为核心构造的数字信号处理系统，可集数据采集、传输、存储和高速实时处理为一体，能充分体现数字信号处理系统的优越性，能很好地满足载人航天领域设备测量精度、可靠性、信道带宽、功耗、工作电压和重量等方面的要求。目前，DSP芯片正在向高性能、高集成化及低成本的方向发展，各种各类通用及专用的新型DSP芯片在不断推出，应用技术和开发手段在不断完善。这样为实时数字信号处理的应用——尤其是在载人航天领域中的应用提供了更为广阔的空间。我们有理由相信，DSP芯片进一步的发展和应用将会对载人航天信号处理领域产生深远的影响。

［参考文献］

［1］李小华，李雪琳，徐俊荣.基于DSP的数字助听器的研究.95年生物电子学［C］，医学传感器等联合学术会议文集，北京，1995:438～439

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［3］邱澄宇，何宏彬.用于心电信号数据压缩的数字信号处理器［M］.生物医学工程前沿，合肥：中国科技大学出版社，1993：463～466

［4］VijayaKrishnaG，PrasadSS,PatilKM.ANewDSP-BasedMultichannelEMGAcquisitionandAnalysisSystem［J］.ComputersAndBiomedicalReserch,1996,29：395～406

第3篇

关键词：二维信号处理

一、随着集成电路的运算速度更快，集成度更高，就有可能耐复杂目益增加均一些多维数字信号处理。

所它在最近才开始出现的一个新领域。尽管如此，多维信号处埋仍然对以下一些间提了解决的办法，这些问题是：计算机辅动断层成术(CAT)，即综合来自不同方向的X射线的投影，以重建人体某一部分的三维图，源声纳阵列的设计及通过人造卫星地球资源。多维数字信号处理除具有许多引人注目和浅显易行的应用之外，它还具有坚卖的数学基础，这不仅使我们能了解它的实现情况，而且当新问题出现时，也当及时解决。

典型的信号处理任务就是把信息从一种信号传递到另一种信号上，例如，可将一张照片加以扫描、抽样，并将共存储在计算机的存储器中，在这种情况下，信息是从可变的银粒密度转换戌可见光束，再变成电的波形，最后变戍数字的序列，随后该数字序列用。磁盘上磁畴的排列来表示CAT扫描器是一个比较复杂，经过处理，最后显赤射线管(CRT)的荧光屏上或胶片上。数字处理能增加信息，但可以重新排列信息，使观察者能更方便地理解它.观察者不必观看多个不同测面的投影而可直接观察截面图。

人们感兴趣的是信号所包含的信息，而不管信号本身是什么形式。也许可以概括地说，信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩。

二、数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。

促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。

信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的；(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多；(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论。随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且IT缺少二维多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。

事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。

参考文献：

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[5]金梁,殷勤业,李盈.时频子空间拟合波达方向估计[J]电子学报,2001,(01).

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