摘要：本文概述了数字信号处理技术,分析了在通信领域中的具体应用,研究了数字信号处理技术今后的发展趋向。

摘要：数字信号处理技术已广泛应用于通信、电子、自动控制等领域,具有精度高、性能稳定、不易受环境变化影响等特点。首次采用该技术的移频自动闭塞系统于1996年9月在京九线开通运行。

摘要：随着信息技术的快速发展和应用领域的不断扩展,数字信号处理技术在电子信息工程中的应用越来越广泛。例如,在人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉等领域。文中首先介绍了数字信号处理技术的优点,包括高效的数据处理能力、可控的实现过程和高度集成的特点。接着,阐述了数字控制系统的设计和实现过程。最后,分析了基于DSP控制器架构下PWM整流数字信号的仿真控制。

摘要：传统光纤传感器故障辨识方法难以反映光纤传感器故障类型的变化特点,导致光纤传感器故障辨识成功率低,光纤传感器故障辨识错误率高,故障辨识耗时长,为了解决传统光纤传感器故障辨识中存在的难题,设计了基于数字信号处理技术的光纤传感器故障辨识模型。首先分析引起光纤传感器故障误识率高的原因,采用数字信号处理技术采集光纤传感器工作状态信号,从中提取光纤传感器故障特征向量,然后将光纤传感器故障特征向量和故障类型分别作为输入和输出,通过数据挖掘技术设计最优的光纤传感器故障辨识的分类器,最后在Matlab 2017平台上进行了光纤传感器故障辨识仿真模拟测试,结果表明,模型可以高精度采集光纤传感器故障信号,能够对全部类型的光纤传感器故障正确辨识,提升了光纤传感器故障辨识成功率,有效减少了光纤传感器故障误识率和识别时间,具有一定实际应用价值。

摘要：当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。

摘要：目的开发新型的数字心电图自动分析系统 ,实现对多导联同步心电图的实时快速处理和高质量的分析。方法 1 )采用单片机 89C5 5与基于数字信号处理技术 (DSP)处理器TMS32 0F2 0 6相结合的双CPU结构 ,将单片机强大的控制功能与DSP处理器的快速处理功能相结合 ;2 )采用DSP软件实现简单整系数快速滤波算法 ,实现心电图参数的自动计算算法。结果该系统设计原理合理 ,全面测试后已用于所研制的心电图自动分析仪中。结论为了在多导同步数字心电图机中实现实时处理和高速计算 ,必须采用先进的硬件资源 (DSP技术 ) 。

摘要：传统光纤传感器在故障辨识方面存在方法技术缺陷,因为它无法客观反映光纤传感器的故障类型与变化特点,所以传统光线传感器在故障辨识成功率表现方面相对偏低。相比较而言,当前的光纤传感器故障辨识成功率更高,但它也有辨识耗时时间过长的缺陷。本文希望基于数字信号处理技术克服这一难题,分析基于数字信号处理技术的光纤传感器故障辨识技术原理、故障辨识设计方法以及相关性能分析。

摘要：微处理器不断演变,而需要数字信号处理技术的开发者越来越多,二者正在引发弃用独立式DSP的趋势。

摘要：现在计算机在人类日常工作和生活中发挥着重要的作用,数字信号处理技术也被广泛地应用到许多领域,例如短波通信领域、仪器仪表测量领域和助听器设计领域,还有图像处理领域和工业领域。在未来,数字信号处理技术会不断地提高运算速度,会有很广泛的发展空间和应用领域。本文介绍了数字信号处理技术,及其今后的具体发展领域,为其更好的适应社会的发展指明方向。

摘要：实现了一种基于数字信号处理技术的高精度轮廓线激光视觉检测装置。激光视觉检测装置采用了蓝色激光光学系统,以DSP芯片为核心对采集到的数字信号进行处理和分析;取样速度达1.28×10-7点/s。利用所述激光装置和气浮运动平台,实现了对SOP和QFP芯片引脚等小型电子部件高精度检测。所述激光装置可应用于生产线或设备上移动的产品,如黑色和光泽表面的轴承、木材或者石膏等的准确测量。