數(shù)字信號處理技術(shù)在電子信息工程實踐中的應用研究

摘要：數(shù)字信號處理（Digital Signal Processing，DSP[A3] ）是利用數(shù)學算法對數(shù)字信號進行處理的一種技術(shù)，被廣泛應用于電子信息工程的各個領域。它通過將連續(xù)時間信號轉(zhuǎn)化為離散時間信號，并利用計算機或?qū)Ｓ锰幚砥鬟M行處理，使信號的質(zhì)量得到有效提升。[A4] 基于此，探討數(shù)字信號處理技術(shù)在電子信息工程實踐中的應用，重點介紹了信號處理與通信系統(tǒng)中的應用，噪聲與干擾抑制技術(shù)的實施，圖像與視頻處理技術(shù)的創(chuàng)新，以及音頻信號處理中的前沿方法。

關(guān)鍵詞：數(shù)字信號 處理技術(shù) 電子信息 工程實踐 [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，廣泛應用于信號的采集、處理、分析與傳輸?shù)雀鱾€環(huán)節(jié)。電子信息工程是涉及信號獲取、傳輸、處理與顯示的綜合性學科，面臨著日益復雜的信息流和高性能計算需求。在此背景下，數(shù)字信號處理不僅承擔著對信號進行高效、精準、實時處理的任務，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。信號的離散化處理、時頻分析、濾波與信號變換等基本操作，在保證信號質(zhì)量的同時，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)字信號處理技術(shù)的基本原理及其在電子信息工程中的具體應用，顯得尤為重要。

1數(shù)字信號處理在電子信息工程中的應用

1.1信號處理與通信系統(tǒng)

在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，數(shù)字信號處理技術(shù)主要任務是對傳輸過程中的信號進行調(diào)制、解調(diào)、編碼、解碼、濾波等操作，以確保信號在噪聲和干擾環(huán)境下能夠準確傳遞。通信系統(tǒng)的基本模型通常包括信號的傳輸與接收，信號通過傳輸介質(zhì)時會遭遇多徑效應、噪聲干擾、信道衰減等問題，因此，需要通過信號處理算法進行優(yōu)化。以最常用的多輸入多輸出（Multipe Input Multiple Output，MIMO）技術(shù)為例，信號傳輸過程中的通道矩陣模型可以[A6] 表示為

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

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

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

1.2 噪聲與干擾抑制技術(shù)

在數(shù)字信號處理領域，噪聲與干擾抑制技術(shù)是確保信號質(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濾波的Wiener濾波算法，Wiener濾波能夠在信號處理過程中根據(jù)信號的統(tǒng)計特性動態(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；為接收到的帶噪信號；為濾波器系數(shù)；為濾波器的長度。根據(jù)最小均方誤差準則，濾波器系數(shù)通過求解以下自適應優(yōu)化目標來動態(tài)調(diào)整。

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

1.3圖像與視頻處理

圖像處理的基礎操作包括圖像的灰度變換、圖像增強、圖像復原與邊緣檢測等，通過應用傅里葉變換、離散余弦變換（Discrete Cosine Transform，DCT）、小波變換等數(shù)學工具，將圖像從時域轉(zhuǎn)換到頻域，從而實現(xiàn)高效的特征提取與圖像壓縮。在視頻處理方面，利用運動估計與運動補償技術(shù)，可以高效地實現(xiàn)視頻編碼與解碼，提升視頻壓縮比率，同時減少帶寬消耗。視頻處理的關(guān)鍵技術(shù)之一是基于時空域的去噪算法，如卡爾曼濾波、自適應濾波等，能夠有效去除視頻信號中的噪聲并恢復視頻質(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，通過多尺度小波變換等方法，可以在不同分辨率層次上對圖像進行處理，提取更多的細節(jié)信息。此外，圖像識別、目標跟蹤、場景分析等技術(shù)在深度學習的支持下取得了顯著進展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks，GAN）等算法的應用，極大提升了圖像與視頻處理系統(tǒng)的智能化與自動化水平[3]。

1.4 音頻信號處理

針對音頻信號的處理，常用的技術(shù)包括時域處理、頻域處理、濾波技術(shù)、回聲消除、噪聲抑制等。在時域處理方面，音頻信號的幅度和時長可以通過窗口函數(shù)進行調(diào)整，以實現(xiàn)信號的增強或衰減。在頻域處理方面，采用快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）對音頻信號進行頻譜分析，通過頻域濾波抑制不需要的頻段或提升所需頻段的信號強度。音頻信號壓縮技術(shù)則主要通過去除冗余信息來減少信號傳輸和存儲的帶寬要求，廣泛應用于MP3、AAC等音頻編碼標準中。回聲消除技術(shù)通過自適應濾波算法實時調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以減少音頻傳輸過程中的回聲效應，確保語音通信的清晰度。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，提高音頻信號的質(zhì)量。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的音頻處理算法逐漸應用于語音識別、語音合成、音頻分類等領域，進一步推動了音頻信號處理技術(shù)的創(chuàng)新與應用。不同音頻信號處理技術(shù)在實際應用中的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，如表1所示[A8] 。

根據(jù)這些技術(shù)，音頻信號處理不僅在語音通信、音頻娛樂等領域中發(fā)揮了重要作用，還促進了智能語音助手、語音識別與合成、智能客服等應用的廣泛普及[4]。

2技術(shù)應用測試

在本實驗中，所使用的數(shù)據(jù)集主要來自[A10] 圖像與視頻采集設備，通過對實時采集的圖像和視頻進行處理、分析與測試，關(guān)于數(shù)據(jù)的使用，本實驗主要以測試為目的，整個實驗中，共使用了1 000張圖像和100個視頻片段，在本實驗中，測試共進行了5次，所有的測試數(shù)據(jù)分為兩類：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個視頻片段。由于每組數(shù)據(jù)量較大，并且測試目標集中在不同處理技術(shù)的性能對比上，未進行進一步的細分分組。本實驗的測試指標包括圖像處理效果通過峰值信噪[A12] 比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（Structural Similarity Index，SSIM）來評估。其中：PSNR用于衡量圖像處理后的質(zhì)量；SSIM則用于評估圖像在結(jié)構(gòu)上的相似度。視頻編碼效果通過壓縮比率來測試，反映了壓縮技術(shù)對視頻大小的影響。視頻編碼延遲則是測試視頻編碼所需要的時間，反映編碼算法的效率。去噪效果通過信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）改善來衡量，表示去噪技術(shù)對信號質(zhì)量的提升。處理速度通過每幀處理時間來衡量，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CPU占用率和GPU占用率來測試，反映系統(tǒng)在處理過程中對硬件資源的消耗。最后，系統(tǒng)響應延遲表示整個系統(tǒng)的響應時間，影響用戶體驗和實時處理能力。具體測試數(shù)據(jù)，如表2所示。

從測試結(jié)果中可以看出，圖像處理的PSNR值和SSIM值在不同測試之間有所波動，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，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，滿足實時視頻處理的要求。去噪效果的SNR改善在17.98～20.22 dB之間，說明去噪算法能有效提升信號質(zhì)量。每幀處理時間普遍較為穩(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的占用率在測試過程中略有波動，但普遍在合理范圍內(nèi)，顯示系統(tǒng)能夠高效利用計算資源。系統(tǒng)響應延遲也在20～23 ms之間，表明系統(tǒng)響應速度較為敏捷[5]。

3結(jié)語

綜上所述，數(shù)字信號處理技術(shù)在電子信息工程中的應用，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)字信號處理技術(shù)在電子信息工程中的具體應用，分析其在信號處理、噪聲抑制、圖像視頻處理等方面的應用效果，并進一步研究當前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展方向，為未來電子信息系統(tǒng)的設計與優(yōu)化提供參考與指導。

參考文獻

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[5]步中華.數(shù)字信號處理技術(shù)在電子信息工程中的應用[J].中國信息界，2023（6）：154-155.