![DSP[數位訊號處理]](/img/1/74d/nBnauM3X0cDOzETO2QjMzAjMzQTM5IDMxETMzQTNwAzMwIzL0IzLxQzLt92YucmbvRWdo5Cd0FmL0E2LvoDc0RHa.jpg "DSP[數位訊號處理]")
簡介
DSP（Demand-SidePlatform），就是需求方平台。這一概念起源於網路廣告發達的歐美，是伴隨著網際網路和廣告業的飛速發展新興起的網路廣告領域。它與AdExchange和RTB一起迅速崛起於美國，已在全球快速發展，2011年已經覆蓋到了歐美、亞太以及澳洲。在世界網路展示廣告領域，DSP方興未艾。DSP傳入中國，並迅速成為熱潮，成為推動中國網路展示廣告RTB市場快速發展的動力之一。國內DSP-DemandSidePlatform平台
DSP(Demand-SidePlatform）需求方平台是一個綜合性管理平台。在這個平台上，廣告主可以通過同一個界面管理多個數字廣告和數據交換的賬戶。利用DSP廣告主可以在廣告交易平台（AdExchange）對線上廣告進行實時競價（RTBReal-TimeBidding），高效管理廣告定價；利用DSP也可以根據目標客群數據分析進行理性定價，就像付費搜尋的操作原理一樣，在用戶最佳化的基礎上使用DSP設定如CPC和CPA這些關鍵性能指標，從而達到理性定價的目標。RTB（RealTimeBidding）實時競價，是一種利用第三方技術在數以百萬計的網站上針對每一個用戶展示行為進行評估以及出價的競價技術。與大量購買投放頻次不同，實時競價規避了無效的客群到達，只針對有意義的用戶進行購買。RTB對於媒體來說，可以帶來更多的廣告銷量、實現銷售過程自動化及減低各項費用的支出。而對於廣告商和代理公司來說，最直接的好處就是提高了效果與投資回報率。
信號處理
DSP為了確保未來的通信能在各種環境下自由高效地工作，這就要求組成未來通信的DSP要具有非常高的處理信號的運算速度，才能實現各種繁雜的計算、解壓縮和編解碼。而目前DSP按照功能的側重點不一樣，可以分為定點DSP和浮點DSP，定點DSP以成本低見長，浮點DSP以速度快見長。如果單一地使用一種類型的DSP，未來通信的潛能就不能得到最大程度的發揮。為了能將定點與浮點的優勢集於一身，突破DSP技術上的瓶頸，人們又推出了一種高級多重處理結構--VLIW結構，該結構可以在不提高時鐘速度的情況下，實現很強的數位訊號處理能力，而且它能同時具備定點DSP和浮點DSP所有的優點。為了能推出一系列更高檔的新技術平台，人們又開始注重DSP的核心技術的開發，因為DSP的核心就相當於計算機的CPU一樣，被譽為DSP的心臟，大量的算法和操作都得通過它來完成，因此該核心結構的質量如何，將會直接影響整個DSP晶片的性能、功耗和成本。
考慮到未來無線訪問Internet網際網路和開展多媒體業務的需要，現在美國的Sun公司又開始準備準將該公司的拳頭產品--PersonalJava語言嵌入到DSP中，以便能進一步提高DSP在處理信號方面的自動化程度和智慧型化程度。當然，在以前DSP中也潛入了其他軟體語言，例如高級C語言，但這種語言在處理網路資源以及多媒體信息方面無能為力；而PersonalJava是一種適合個人網路連線和套用的Java環境，基於該環境的個人通信系統可以從網路和Internet網上下載數據和圖像。此外，人們還在研究開發符合MPEG-4無線解壓縮標準DSP，該壓縮標準將為未來通信傳輸各種多媒體信息提供了依據。
作為一個案例研究，我們來考慮數字領域裡最通常的功能：濾波。簡單地說，濾波就是對信號進行處理，以改善其特性。例如，濾波可以從信號里清除噪聲或靜電干擾，從而改善其信噪比。為什麼要用微處理器，而不是模擬器件來對信號做濾波呢？我們來看看其優越性：模擬濾波器（或者更一般地說，模擬電路）的性能要取決於溫度等環境因素。而數字濾波器則基本上不受環境的影響。數字濾波易於在非常小的寬容度內進行複製，因為其性能並不取決於性能已偏離正常值的器件的組合。一個模擬濾波器一旦製造出來，其特性（例如通帶頻率範圍）是不容易改變的。使用微處理器來實現數字濾波器，就可以通過對其重新編程來改變濾波的特性。
架構
DSPDSP是微處理器的一種,這種微處理器具有極高的處理速度.因為套用這類處理器的場合要求具有很高的實時性(Real Time)。比如通過行動電話進行通話,如果處理速度不快就只能等待對方停止說話，這一方才能通話。如果雙方同時通話，因為數位訊號處理速度不夠,就只能關閉信號連線.在DSP出現之前數位訊號處理只能依靠MPU(微處理器)來完成。但MPU較低的處理速度無法滿足高速實時的要求。因此，直到70年代，有人才提出了DSP的理論和算法基礎。那時的DSP僅僅停留在教科書上，即便是研製出來的DSP系統也是由分立元件組成的，其套用領域僅局限於軍事、航空航天部門。
90年代DSP發展最快，相繼出現了第四代和第五代DSP器件。現在的DSP屬於第五代產品，它與第四代相比，系統集成度更高，將DSP芯核及外圍元件綜合集成在單一晶片上。這種集成度極高的DSP晶片不僅在通信、計算機領域大顯身手，而且逐漸滲透到人們日常消費領域。
晶片
DSP根據數位訊號處理的要求，DSP晶片一般具有如下的一些主要特點：
（1）在一個指令周期內可完成一次乘法和一次加法。
（2）程式和數據空間分開，可以同時訪問指令和數據。
（3）片內具有快速RAM，通常可通過獨立的數據匯流排在兩塊中同時訪問。
（4）具有低開銷或無開銷循環及跳轉的硬體支持。
（5）快速的中斷處理和硬體I/O支持。
（6）具有在單周期內操作的多個硬體地址產生器。
（7）可以並行執行多個操作。
（8）支持流水線操作，使取指、解碼和執行等操作可以重疊執行。與通用微處理器相比，DSP晶片的其他通用功能相對較弱些。
收音機
DSP（1）調頻接收頻率範圍可設成87~108MHz或76~108MHz(接收部份校園廣播)，用耳機可收聽調頻立體聲電台節目。
（2）本機操作非常人性化，使用便捷，設有非常實用的多功能數碼調節鏇鈕，可用來設定時間、調節頻率、選擇存儲地址。
處理平台
DSPHVD是一個通用的視頻圖象處理平台，功能模組包括：視頻圖象的輸入、AD轉換、計算和處理、輸出接口。
典型套用：用於交通數據的採集。在公路上架設攝像頭，將視頻接入HVD，對過往車輛的車牌號、當前車速、車型進行自動識別和計算,並將採集到的數據上報給公路管理部門,作為交通管理或管制的基礎數據。
典型套用的功能描述：從外接公路攝像頭將視頻模擬信號接入到HVD中，HVD先將模擬視頻AD，將AD後的原始視頻數據送到高速DSP中計算、分析、識別，輸出有關的車輛車牌信息和車速有關信息，HVD可以通過TCP/IP標準乙太網接口與上層監視中心連線，也可以通過GPRS與上層監視中心實現無線連線，HVD同時具有位置信息上報功能（集成GPS模組）。
車牌識別系統算法分為三個步驟，檢測（檢測出車牌在當前視頻幀上所處的位置）、切割（將車牌號所在的圖像區域切割出來，用於後繼的識別運算）、識別（識別出車牌號和車速）。由於識別步驟所使用的是浮點運算，為了確保HVD有足夠的處理能力，將浮點運算獨立出來，使用專門的浮點DSP來進行該部分的浮點運算。
主DSP的選型為TMS320DM642GDK，該型號DSP有視頻數據接口，有EMAC接口，有標準的EMIF接口，用在該系統中可去省去很多的中間連線晶片。從DSP的選型為TMS320C6713GDP，浮點DSP，有16位HPI接口。主從DSP通訊是通過主DSP的EMIF和從DSP的HPI接口來實現的，接口易實現和可靠。
視頻A/D晶片為：SAA7111A，3.3V供電。
乙太網接口晶片為：LXT972A，3.3V供電。
GPRS模組型號：SIM100，內部集成TCP/IP協定棧。
GPS模組：GPS25-LVS，常用GPS模組。
外接電源為市電，220V交流。
該設備是工業級的，充分考慮了電磁干擾問題，特別是在公路上電火花的衝擊、電源的大幅波動。
套用
廣義來說，數位訊號處理是研究用數字方法對信號進行分析、變換、濾波、檢測、調製、解調以及快速算法的一門技術學科。但很多人認為：數位訊號處理主要是研究有關數字濾波技術、離散變換快速算法和譜分析方法。隨著數字電路與系統技術以及計算機技術的發展，數位訊號處理技術也相應地得到發展，其套用領域十分廣泛。
數字控制、運動控制方面的套用主要有磁碟驅動控制、引擎控制、雷射印表機控制、噴繪機控制、馬達控制、電力系統控制、機器人控制、高精度伺服系統控制、數控工具機等。
面向低功耗、手持設備、無線終端的套用主要有：手機、PDA、GPS、數傳電台等。
數字濾波器
數字濾波器的實用型式很多，大略可分為有限衝激回響型和無限衝激回響型兩類，可用硬體和軟體兩種方式實現。在硬體實現方式中，它由加法器、乘法器等單元所組成，這與電阻器、電感器和電容器所構成的模擬濾波器完全不同。數位訊號處理系統很容易用數字積體電路製成，顯示出體積小、穩定性高、可程控等優點。數字濾波器也可以用軟體實現。軟體實現方法是藉助於通用數字計算機按濾波器的設計算法編出程式進行數字濾波計算。
傅立葉變換
1965年J.W.庫利和T.W.圖基首先提出離散傅立葉變換的快速算法，簡稱快速傅立葉變換，以FFT表示。自有了快速算法以後,離散傅立葉變換的運算次數大為減少，使數位訊號處理的實現成為可能。快速傅立葉變換還可用來進行一系列有關的快速運算，如相關、褶積、功率譜等運算。快速傅立葉變換可做成專用設備，也可以通過軟體實現。與快速傅立葉變換相似，其他形式的變換，如沃爾什變換、數論變換等也可有其快速算法。
譜分析
在頻域中描述信號特性的一種分析方法，不僅可用於確定性信號，也可用於隨機性信號。所謂確定性信號可用既定的時間函式來表示，它在任何時刻的值是確定的；隨機信號則不具有這樣的特性，它在某一時刻的值是隨機的。因此，隨機信號處理只能根據隨機過程理論，利用統計方法來進行分析和處理，如經常利用均值、均方值、方差、相關函式、功率譜密度函式等統計量來描述隨機過程的特徵或隨機信號的特性。
實際上，經常遇到的隨機過程多是平穩隨機過程而且是各態歷經的，因而它的樣本函式集平均可以根據某一個樣本函式的時間平均來確定。平穩隨機信號本身雖仍是不確定的，但它的相關函式卻是確定的。在均值為零時,它的相關函式的傅立葉變換或Z變換恰恰可以表示為隨機信號的功率譜密度函式，一般簡稱為功率譜。這一特性十分重要，這樣就可以利用快速變換算法進行計算和處理。
在實際中觀測到的數據是有限的。這就需要利用一些估計的方法，根據有限的實測數據估計出整個信號的功率譜。針對不同的要求，如減小譜分析的偏差，減小對噪聲的靈敏程度，提高譜解析度等。已提出許多不同的譜估計方法。線上性估計方法中，有周期圖法，相關法和協方差法；在非線性估計方法中,有最大似然法,最大熵法，自回歸滑動平均信號模型法等。譜分析和譜估計仍在研究和發展中。
數位訊號處理的套用領域十分廣泛。就所獲取信號的來源而言，有通信信號的處理，雷達信號的處理，遙感信號的處理，控制信號的處理，生物醫學信號的處理，地球物理信號的處理，振動信號的處理等。若以所處理信號的特點來講，又可分為語音信號處理，圖像信號處理，一維信號處理和多維信號處理等。
語音信號處理
語音信號處理是信號處理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：語音的識別，語言的理解，語音的合成,語音的增強,語音的數據壓縮等。各種套用均有其特殊問題。語音識別是將待識別的語音信號的特徵參數即時地提取出來，與已知的語音樣本進行匹配，從而判定出待識別語音信號的音素屬性。關於語音識別方法，有統計模式語音識別，結構和語句模式語音識別，利用這些方法可以得到共振峰頻率、音調、嗓音、噪聲等重要參數，語音理解是人和計算機用自然語言對話的理論和技術基礎。語音合成的主要目的是使計算機能夠講話。為此，首先需要研究清楚在發音時語音特徵參數隨時間的變化規律，然後利用適當的方法模擬發音的過程，合成為語言。其他有關語言處理問題也各有其特點。語音信號處理是發展智慧型計算機和智慧型機器人的基礎，是製造聲碼器的依據。語音信號處理是迅速發展中的一項信號處理技術。
圖像信號處理
圖像信號處理的套用已滲透到各個科學技術領域。譬如，圖像處理技術可用於研究粒子的運動軌跡、生物細胞的結構、地貌的狀態、氣象雲圖的分析、宇宙星體的構成等。在圖像處理的實際套用中,獲得較大成果的有遙感圖像處理技術、斷層成像技術、計算機視覺技術和景物分析技術等。根據圖像信號處理的套用特點，處理技術大體可分為圖像增強、恢復、分割、識別、編碼和重建等幾個方面。這些處理技術各具特點，且正在迅速發展中。
振動信號處理
機械振動信號的分析與處理技術已套用於汽車、飛機、船隻、機械設備、房屋建築、水壩設計等方面的研究和生產中。振動信號處理的基本原理是在測試體上加一激振力，做為輸入信號。在測量點上監測輸出信號。輸出信號與輸入信號之比稱為由測試體所構成的系統的傳遞函式（或稱轉移函式）。根據得到的傳遞函式進行所謂模態參數識別，從而計算出系統的模態剛度、模態阻尼等主要參數。這樣就建立起系統的數學模型。進而可以做出結構的動態最佳化設計。這些工作均可利用數字處理器來進行。這種分析和處理方法一般稱為模態分析。實質上，它就是信號處理在振動工程中所採用的一種特殊方法。
地球物理處理
為了勘探地下深處所儲藏的石油和天然氣以及其他礦藏，通常採用地震勘探方法來探測地層結構和岩性。這種方法的基本原理是在一選定的地點施加人為的激震，如用爆炸方法產生一振動波向地下傳播,遇到地層分界面即產生反射波,在距離振源一定遠的地方放置一列感受器，接收到達地面的反射波。從反射波的延遲時間和強度來判斷地層的深度和結構。感受器所接收到的地震記錄是比較複雜的，需要處理才能進行地質解釋。處理的方法很多，有反褶積法，同態濾波法等，這是一個尚在努力研究的問題。
生物醫學處理
信號處理在生物醫學方面主要是用來輔助生物醫學基礎理論的研究和用於診斷檢查和監護。例如，用於細胞學、腦神經學、心血管學、遺傳學等方面的基礎理論研究。人的腦神經系統由約100億個神經細胞所組成，是一個十分複雜而龐大的信息處理系統。在這個處理系統中，信息的傳輸與處理是並列進行的，並具有特殊的功能，即使系統的某一部分發生障礙，其他部分仍能工作，這是計算機所做不到的。因此，關於人腦的信息處理模型的研究就成為基礎理論研究的重要課題。此外，神經細胞模型的研究，染色體功能的研究等等，都可藉助於信號處理的原理和技術來進行。
信號處理用於診斷檢查較為成功的實例，有腦電或心電的自動分析系統、斷層成像技術等。斷層成像技術是診斷學領域中的重大發明。X射線斷層的基本原理是X射線穿過被觀測物體後構成物體的二維投影。接收器接收後，再經過恢復或重建，即可在一系列的不同方位計算出二維投影,經過運算處理即取得實體的斷層信息,從而大螢幕上得到斷層造像。信號處理在生物醫學方面的套用正處於迅速發展階段。
數位訊號處理在其他方面還有多種用途，如雷達信號處理、地學信號處理等，它們雖各有其特殊要求，但所利用的基本技術大致相同。在這些方面，數位訊號處理技術起著主要的作用。
