數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程實(shí)踐中的應(yīng)用研究

摘要：數(shù)字信號(hào)處理（Digital Signal Processing，DSP[A3] ）是利用數(shù)學(xué)算法對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理的一種技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于電子信息工程的各個(gè)領(lǐng)域。它通過(guò)將連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)化為離散時(shí)間信號(hào)，并利用計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚砥鬟M(jìn)行處理，使信號(hào)的質(zhì)量得到有效提升。[A4] 基于此，探討數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程實(shí)踐中的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹了信號(hào)處理與通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，噪聲與干擾抑制技術(shù)的實(shí)施，圖像與視頻處理技術(shù)的創(chuàng)新，以及音頻信號(hào)處理中的前沿方法。

關(guān)鍵詞：數(shù)字信號(hào) 處理技術(shù) 電子信息 工程實(shí)踐 [A5]

Research on the Application of Digital Signal Processing Technology in Electronic Information Engineering Practice

YU Yuanmei

Shouguang Social Governance Service Center， Weifang， Shandong Province， 262700 China

Abstract： Digital Signal Processing （DSP） is a technology that uses mathematical algorithms to process digital signals and is widely used in various fields of electronic information engineering. It effectively improves the quality of signals by converting continuous time signals into discrete time signals and processing them using computers or specialized processors. Based on this， this paper explores the application of digital signal processing technology in electronic information engineering practice， with a focus on the application of signal processing and communication systems， the implementation of noise and interference suppression technology， innovation in image and video processing technology， and cutting-edge methods in audio signal processing.

Key Words： Digital signal; Processing technology; Electronic information; Engineering practice

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)（Digital Signal Processing，DSP）是現(xiàn)代電子信息工程中的核心技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于信號(hào)的采集、處理、分析與傳輸?shù)雀鱾€(gè)環(huán)節(jié)。電子信息工程是涉及信號(hào)獲取、傳輸、處理與顯示的綜合性學(xué)科，面臨著日益復(fù)雜的信息流和高性能計(jì)算需求。在此背景下，數(shù)字信號(hào)處理不僅承擔(dān)著對(duì)信號(hào)進(jìn)行高效、精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)處理的任務(wù)，而且直接影響信息系統(tǒng)的性能表現(xiàn)與技術(shù)創(chuàng)新的速度。信號(hào)的離散化處理、時(shí)頻分析、濾波與信號(hào)變換等基本操作，在保證信號(hào)質(zhì)量的同時(shí)，也有效提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性與抗干擾能力。因此，深入探討數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的基本原理及其在電子信息工程中的具體應(yīng)用，顯得尤為重要。

1數(shù)字信號(hào)處理在電子信息工程中的應(yīng)用

1.1信號(hào)處理與通信系統(tǒng)

在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)主要任務(wù)是對(duì)傳輸過(guò)程中的信號(hào)進(jìn)行調(diào)制、解調(diào)、編碼、解碼、濾波等操作，以確保信號(hào)在噪聲和干擾環(huán)境下能夠準(zhǔn)確傳遞。通信系統(tǒng)的基本模型通常包括信號(hào)的傳輸與接收，信號(hào)通過(guò)傳輸介質(zhì)時(shí)會(huì)遭遇多徑效應(yīng)、噪聲干擾、信道衰減等問(wèn)題，因此，需要通過(guò)信號(hào)處理算法進(jìn)行優(yōu)化。以最常用的多輸入多輸出（Multipe Input Multiple Output，MIMO）技術(shù)為例，信號(hào)傳輸過(guò)程中的通道矩陣模型可以[A6] 表示為

式（1）中：為接收信號(hào)向量；為通道矩陣；為發(fā)送信號(hào)向量；為噪聲向量。MIMO系統(tǒng)通過(guò)多天線技術(shù)進(jìn)行信號(hào)并行傳輸，能夠在有限的頻帶資源下顯著提升信號(hào)的傳輸速率。為了提高系統(tǒng)性能，常用的信號(hào)檢測(cè)算法之一是迫零算法（Zero Forcing，ZF）檢測(cè)，該算法通過(guò)最小化信號(hào)之間的干擾來(lái)恢復(fù)發(fā)送信號(hào)，ZF檢測(cè)的核心公式為

式（2）中[A7] ：為估計(jì)的發(fā)送信號(hào)；為通道矩陣的共軛轉(zhuǎn)置；為接收信號(hào)。依據(jù)式（2），ZF算法能夠有效地消除信號(hào)間的干擾，恢復(fù)出最接近原始發(fā)送信號(hào)的估計(jì)值。該算法廣泛應(yīng)用于多天線通信系統(tǒng)中的信號(hào)檢測(cè)和多徑抑制，有效提升了數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量與速率。此外，信號(hào)的調(diào)制解調(diào)技術(shù)也在此過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用，如在正交振幅調(diào)制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）中，通過(guò)調(diào)制符號(hào)的不同組合來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸，其調(diào)制過(guò)程可以表示為

式（3）中：為振幅；為載頻；為相位；為調(diào)制后的信號(hào)。通過(guò)這些復(fù)雜的信號(hào)處理技術(shù)，通信系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的信道條件下實(shí)現(xiàn)高效的通信[1]。

1.2 噪聲與干擾抑制技術(shù)

在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域，噪聲與干擾抑制技術(shù)是確保信號(hào)質(zhì)量與傳輸可靠性的關(guān)鍵。常用的噪聲抑制方法之一是基于自適應(yīng)濾波的Wiener濾波算法，Wiener濾波能夠在信號(hào)處理過(guò)程中根據(jù)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波器系數(shù)，從而有效地抑制高頻噪聲與干擾。Wiener濾波的基本公式為

式（4）中：是濾波器的輸出信號(hào)；為接收到的帶噪信號(hào)；為濾波器系數(shù)；為濾波器的長(zhǎng)度。根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則，濾波器系數(shù)通過(guò)求解以下自適應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整。

式（5）中：為原始信號(hào)；表示期望運(yùn)算。在該優(yōu)化過(guò)程中，濾波器的系數(shù)不斷更新，以使輸出信號(hào)與目標(biāo)信號(hào)之間的均方誤差最小化，從而實(shí)現(xiàn)有效的噪聲抑制[2]。

1.3圖像與視頻處理

圖像處理的基礎(chǔ)操作包括圖像的灰度變換、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原與邊緣檢測(cè)等，通過(guò)應(yīng)用傅里葉變換、離散余弦變換（Discrete Cosine Transform，DCT）、小波變換等數(shù)學(xué)工具，將圖像從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，從而實(shí)現(xiàn)高效的特征提取與圖像壓縮。在視頻處理方面，利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，可以高效地實(shí)現(xiàn)視頻編碼與解碼，提升視頻壓縮比率，同時(shí)減少帶寬消耗。視頻處理的關(guān)鍵技術(shù)之一是基于時(shí)空域的去噪算法，如卡爾曼濾波、自適應(yīng)濾波等，能夠有效去除視頻信號(hào)中的噪聲并恢復(fù)視頻質(zhì)量。圖像與視頻的多尺度分析也是圖像處理中的重要內(nèi)容，通過(guò)多尺度小波變換等方法，可以在不同分辨率層次上對(duì)圖像進(jìn)行處理，提取更多的細(xì)節(jié)信息。此外，圖像識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、場(chǎng)景分析等技術(shù)在深度學(xué)習(xí)的支持下取得了顯著進(jìn)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）等算法的應(yīng)用，極大提升了圖像與視頻處理系統(tǒng)的智能化與自動(dòng)化水平[3]。

1.4 音頻信號(hào)處理

針對(duì)音頻信號(hào)的處理，常用的技術(shù)包括時(shí)域處理、頻域處理、濾波技術(shù)、回聲消除、噪聲抑制等。在時(shí)域處理方面，音頻信號(hào)的幅度和時(shí)長(zhǎng)可以通過(guò)窗口函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的增強(qiáng)或衰減。在頻域處理方面，采用快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，通過(guò)頻域?yàn)V波抑制不需要的頻段或提升所需頻段的信號(hào)強(qiáng)度。音頻信號(hào)壓縮技術(shù)則主要通過(guò)去除冗余信息來(lái)減少信號(hào)傳輸和存儲(chǔ)的帶寬要求，廣泛應(yīng)用于MP3、AAC等音頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中。回聲消除技術(shù)通過(guò)自適應(yīng)濾波算法實(shí)時(shí)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以減少音頻傳輸過(guò)程中的回聲效應(yīng)，確保語(yǔ)音通信的清晰度。在噪聲抑制方面，采用Wiener濾波、卡爾曼濾波等算法能夠有效去除環(huán)境噪聲，提高音頻信號(hào)的質(zhì)量。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻處理算法逐漸應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、音頻分類(lèi)等領(lǐng)域，進(jìn)一步推動(dòng)了音頻信號(hào)處理技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。不同音頻信號(hào)處理技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，如表1所示[A8] 。

根據(jù)這些技術(shù)，音頻信號(hào)處理不僅在語(yǔ)音通信、音頻娛樂(lè)等領(lǐng)域中發(fā)揮了重要作用，還促進(jìn)了智能語(yǔ)音助手、語(yǔ)音識(shí)別與合成、智能客服等應(yīng)用的廣泛普及[4]。

2技術(shù)應(yīng)用測(cè)試

在本實(shí)驗(yàn)中，所使用的數(shù)據(jù)集主要來(lái)自[A10] 圖像與視頻采集設(shè)備，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)采集的圖像和視頻進(jìn)行處理、分析與測(cè)試，關(guān)于數(shù)據(jù)的使用，本實(shí)驗(yàn)主要以測(cè)試為目的，整個(gè)實(shí)驗(yàn)中，共使用了1 000張圖像和100個(gè)視頻片段，在本實(shí)驗(yàn)中，測(cè)試共進(jìn)行了5次，所有的測(cè)試數(shù)據(jù)分為兩類(lèi)：圖像數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)。其中，[A11] 圖像數(shù)據(jù)包括1 000張圖像，視頻數(shù)據(jù)包括100個(gè)視頻片段。由于每組數(shù)據(jù)量較大，并且測(cè)試目標(biāo)集中在不同處理技術(shù)的性能對(duì)比上，未進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分分組。本實(shí)驗(yàn)的測(cè)試指標(biāo)包括圖像處理效果通過(guò)峰值信噪[A12] 比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（Structural Similarity Index，SSIM）來(lái)評(píng)估。其中：PSNR用于衡量圖像處理后的質(zhì)量；SSIM則用于評(píng)估圖像在結(jié)構(gòu)上的相似度。視頻編碼效果通過(guò)壓縮比率來(lái)測(cè)試，反映了壓縮技術(shù)對(duì)視頻大小的影響。視頻編碼延遲則是測(cè)試視頻編碼所需要的時(shí)間，反映編碼算法的效率。去噪效果通過(guò)信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）改善來(lái)衡量，表示去噪技術(shù)對(duì)信號(hào)質(zhì)量的提升。處理速度通過(guò)每幀處理時(shí)間來(lái)衡量，體現(xiàn)了圖像或視頻幀的處理效率。系統(tǒng)資源消耗則通過(guò)CPU占用率和GPU占用率來(lái)測(cè)試，反映系統(tǒng)在處理過(guò)程中對(duì)硬件資源的消耗。最后，系統(tǒng)響應(yīng)延遲表示整個(gè)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，影響用戶體驗(yàn)和實(shí)時(shí)處理能力。具體測(cè)試數(shù)據(jù)，如表2所示。

從測(cè)試結(jié)果中可以看出，圖像處理的PSNR值和SSIM值在不同測(cè)試之間有所波動(dòng)，但都在較為理想的范圍內(nèi)。圖像的PSNR值大多數(shù)都在35 dB以上，說(shuō)明圖像處理后質(zhì)量較為清晰，并且結(jié)構(gòu)上保持較高的相似度。視頻壓縮比在3.29～3.56之間，表明壓縮算法在壓縮視頻文件大小的同時(shí)，仍然保持較好的視頻質(zhì)量。視頻編碼延遲則維持[A14] 在95～101 ms之間，表明編碼效率較高，滿足實(shí)時(shí)視頻處理的要求。去噪效果的SNR改善在17.98～20.22 dB之間，說(shuō)明去噪算法能有效提升信號(hào)質(zhì)量。每幀處理時(shí)間普遍較為穩(wěn)定，介于22～26 ms之間，表明系統(tǒng)的處理速度較為一致。CPU和GPU的占用率在測(cè)試過(guò)程中略有波動(dòng)，但普遍在合理范圍內(nèi)，顯示系統(tǒng)能夠高效利用計(jì)算資源。系統(tǒng)響應(yīng)延遲也在20～23 ms之間，表明系統(tǒng)響應(yīng)速度較為敏捷[5]。

3結(jié)語(yǔ)

綜上所述，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程中的應(yīng)用，不僅提升了系統(tǒng)性能，還為新興技術(shù)的發(fā)展提供了有力支撐。本文旨在深入探討數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電子信息工程中的具體應(yīng)用，分析其在信號(hào)處理、噪聲抑制、圖像視頻處理等方面的應(yīng)用效果，并進(jìn)一步研究當(dāng)前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展方向，為未來(lái)電子信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供參考與指導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)

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