數字信號處理論文范文

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第1篇

另外一類是需要用復雜算法對大量數據進行處理的應用，例如聲納探測和地震探測等，也需要用DSP器件。該類設備的批量一般較小、算法要求苛刻、產品很大而且很復雜。所以設計工程師在選擇處理器時會盡量選擇性能最佳、易于開發并支持多處理器的DSP器件。有時，設計工程師更喜歡選用現成的開發板來開發系統而不是從零開始硬件和軟件設計，同時可以采用現成的功能庫文件開發應用軟件。

在實際設計時應根據具體的應用選擇合適的DSP。不同的DSP有不同的特點，適用于不同的應用，在選擇時可以遵循以下要點。

算法格式

DSP的算法有多種。絕大多數的DSP處理器使用定點算法，數字表示為整數或-1.0到+1.0之間的小數形式。有些處理器采用浮點算法，數據表示成尾數加指數的形式：尾數×2指數。

浮點算法是一種較復雜的常規算法，利用浮點數據可以實現大的數據動態范圍(這個動態范圍可以用最大和最小數的比值來表示)。浮點DSP在應用中，設計工程師不用關心動態范圍和精度一類的問題。浮點DSP比定點DSP更容易編程，但是成本和功耗高。

由于成本和功耗的原因，一般批量產品選用定點DSP。編程和算法設計人員通過分析或仿真來確定所需要的動態范圍和精度。如果要求易于開發，而且動態范圍很寬、精度很高，可以考慮采用浮點DSP。

也可以在采用定點DSP的條件下由軟件實現浮點計算，但是這樣的軟件程序會占用大量處理器時間，因而很少使用。有效的辦法是“塊浮點”，利用該方法將具有相同指數，而尾數不同的一組數據作為數據塊進行處理。“塊浮點”處理通常用軟件來實現。

數據寬度

所有浮點DSP的字寬為32位，而定點DSP的字寬一般為16位，也有24位和20位的DSP，如摩托羅拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字寬與DSP的外部尺寸、管腳數量以及需要的存儲器的大小等有很大的關系，所以字寬的長短直接影響到器件的成本。字寬越寬則尺寸越大，管腳越多，存儲器要求也越大，成本相應地增大。在滿足設計要求的條件下，要盡量選用小字寬的DSP以減小成本。

在關于定點和浮點的選擇時，可以權衡字寬和開發復雜度之間的關系。例如，通過將指令組合連用，一個16位字寬的DSP器件也可以實現32位字寬雙精度算法(當然雙精度算法比單精度算法慢得多)。如果單精度能滿足絕大多數的計算要求，而僅少量代碼需要雙精度，這種方法也可行，但如果大多數的計算要求精度很高，則需要選用較大字寬的處理器。

請注意，絕大多數DSP器件的指令字和數據字的寬度一樣，也有一些不一樣，如ADI(模擬器件公司)的ADSP-21XX系列的數據字為16位而指令字為24位。

DSP的速度

處理器是否符合設計要求,關鍵在于是否滿足速度要求。測試處理器的速度有很多方法，最基本的是測量處理器的指令周期，即處理器執行最快指令所需要的時間。指令周期的倒數除以一百萬，再乘以每個周期執行的指令數，結果即為處理器的最高速率，單位為每秒百萬條指令MIPS。

但是指令執行時間并不能表明處理器的真正性能，不同的處理器在單個指令完成的任務量不一樣，單純地比較指令執行時間并不能公正地區別性能的差異。現在一些新的DSP采用超長指令字(VLIW)架構，在這種架構中，單個周期時間內可以實現多條指令，而每個指令所實現的任務比傳統DSP少，因此相對VLIW和通用DSP器件而言，比較MIPS的大小時會產生誤導作用。

即使在傳統DSP之間比較MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些處理器允許在單個指令中同時對幾位一起進行移位，而有些DSP的一個指令只能對單個數據位移位；有些DSP可以進行與正在執行的ALU指令無關的數據的并行處理(在執行指令的同時加載操作數)，而另外有些DSP只能支持與正在執行的ALU指令有關的數據并行處理；有些新的DSP允許在單個指令內定義兩個MAC。因此僅僅進行MIPS比較并不能準確得出處理器的性能。

解決上述問題的方法之一是采用一個基本的操作(而不是指令)作為標準來比較處理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作時間不能提供比較DSP性能差異的足夠信息，在絕大多數DSP中，MAC操作僅在單個指令周期內實現，其MAC時間等于指令周期時間，如上所述，某些DSP在單個MAC周期內處理的任務比其它DSP多。MAC時間并不能反映諸如循環操作等的性能，而這種操作在所有的應用中都會用到。

最通用的辦法是定義一套標準例程，比較在不同DSP上的執行速度。這種例程可能是一個算法的“核心”功能，如FIR或IIR濾波器等，也可以是整個或部分應用程序(如語音編碼器)。圖1為使用BDTI公司的工具測試的幾款DSP器件性能。

在比較DSP處理器的速度時要注意其所標榜的MOPS(百萬次操作每秒)和MFLOPS(百萬次浮點操作每秒)參數，因為不同的廠商對“操作”的理解不一樣，指標的意義也不一樣。例如，某些處理器能同時進行浮點乘法操作和浮點加法操作，因而標榜其產品的MFLOPS為MIPS的兩倍。

其次，在比較處理器時鐘速率時，DSP的輸入時鐘可能與其指令速率一樣，也可能是指令速率的兩倍到四倍，不同的處理器可能不一樣。另外，許多DSP具有時鐘倍頻器或鎖相環，可以使用外部低頻時鐘產生片上所需的高頻時鐘信號。

存儲器管理

DSP的性能受其對存儲器子系統的管理能力的影響。如前所述，MAC和其它一些信號處理功能是DSP器件信號處理的基本能力，快速MAC執行能力要求在每個指令周期從存儲器讀取一個指令字和兩個數據字。有多種方法實現這種讀取，包括多接口存儲器(允許在每個指令周期內對存儲器多次訪問)、分離指令和數據存儲器(“哈佛”結構及其派生類)以及指令緩存(允許從緩存讀取指令而不是存儲器，從而將存儲器空閑出來用作數據讀取)。圖2和圖3顯示了哈佛存儲器結構與很多微控制器采用的“馮·諾曼”結構的差別。

另外要注意所支持的存儲器空間的大小。許多定點DSP的主要目標市場是嵌入式應用系統，在這種應用中存儲器一般較小，所以這種DSP器件具有小到中等片上存儲器(4K到64K字左右)，備有窄的外部數據總線。另外，絕大多數定點DSP的地址總線小于或等于16位，因而可外接的存儲器空間受到限制。一些浮點DSP的片上存儲器很小，甚至沒有，但外部數據總線寬。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存儲器，外部總線為24位，13位外部地址總線。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存儲器，可以多種方式劃分為程序存儲器和數據存儲器。

選擇DSP時，需要根據具體應用對存儲空間大小以及對外部總線的要求來選擇。

開發的簡便性

對不同的應用來說，對開發簡便性的要求不一樣。對于研究和樣機的開發，一般要求系統工具能便于開發。而如果公司在開發下一代手機產品，成本是最重要的因素，只要能降低最終產品的成本，一般他們愿意承受很煩瑣的開發，采用復雜的開發工具(當然如果大大延遲了產品上市的時間則是另一回事)。

因此選擇DSP時需要考慮的因素有軟件開發工具(包括匯編、鏈接、仿真、調試、編譯、代碼庫以及實時操作系統等部分)、硬件工具(開發板和仿真機)和高級工具(例如基于框圖的代碼生成環境)。利用這些工具的設計過程如圖4所示。

選擇DSP器件時常有如何實現編程的問題。一般設計工程師選擇匯編語言或高級語言(如C或Ada)，或兩者相結合的辦法。現在大部分的DSP程序采用匯編語言，由于編譯器產生的匯編代碼一般未經最優化，需要手動進行程序優化，降低程序代碼大小和使流程更合理，進一步加快程序的執行速度。這樣的工作對于消費類電子產品很有意義，因為通過代碼的優化能彌補DSP性能的不足。

使用高級語言編譯器的設計工程師會發現，浮點DSP編譯器的執行效果比定點DSP好，這有幾個原因：首先，多數的高級語言本身并不支持小數算法；其次，浮點處理器一般比定點處理器具有更規則的指令，指令限制少，更適合編譯器處理；第三，由于浮點處理器支持更大的存儲器，能提供足夠的空間。編譯器產生的代碼一般比手動生成的代碼更大。

不管是用高級語言還是匯編語言實現編程，都必須注意調試和硬件仿真工具的使用，因為很大一部分的開發時間會花在這里。幾乎所有的生產商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器對軟件調試很有幫助。如果所用的是高級語言，對高級語言調試器功能進行評估很重要，包括能否與模擬機和/或硬件仿真器一起運行等性能。

大多數DSP銷售商提供硬件仿真工具，現在許多處理器具有片上調試/仿真功能，通過采用IEEE1149.1JTAG標準的串行接口訪問。該串行接口允許基于掃描的仿真，即程序員通過該接口加載斷點，然后通過掃描處理器內部寄存器來查看處理器到達斷點后寄存器的內容并進行修改。

很多的生產商都可以提供現成的DSP開發系統板。在硬件沒有開發完成之前可用開發板實現軟件實時運行調試，這樣可以提高最終產品的可制造性。對于一些小批量系統甚至可以用開發板作為最終產品電路板。

支持多處理器

在某些數據計算量很大的應用中，經常要求使用多個DSP處理器。在這種情況下，多處理器互連和互連性能(關于相互間通信流量、開銷和時間延遲)成為重要的考慮因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了簡化多處理器系統設計的專用硬件。

電源管理和功耗

DSP器件越來越多地應用在便攜式產品中，在這些應用中功耗是一個重要的考慮因素，因而DSP生產商盡量在產品內部加入電源管理并降低工作電壓以減小系統的功耗。在某些DSP器件中的電源管理功能包括：a.降低工作電壓：許多生產商提供低電壓DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，這種處理器在相同的時鐘下功耗遠遠低于5V供電的同類產品。

b.“休眠”或“空閑”模式：絕大多數處理器具有關斷處理器部分時鐘的功能，降低功耗。在某些情況下，非屏蔽的中斷信號可以將處理器從“休眠”模式下恢復，而在另外一些情況下，只有設定的幾個外部中斷才能喚醒處理器。有些處理器可以提供不同省電功能和時延的多個“休眠”模式。

c.可編程時鐘分頻器：某些DSP允許在軟件控制下改變處理器時鐘，以便在某個特定任務時使用最低時鐘頻率來降低功耗。

d.控制：一些DSP器件允許程序停止系統未用到的電路的工作。

不管電源管理特性怎么樣，設計工程師要獲得優秀的省電設計很困難，因為DSP的功耗隨所執行的指令不同而不同。多數生產商所提供的功耗指標為典型值或最大值，而TI公司給出的指標是一個例外，該公司的應用實例中詳細地說明了在執行不同指令和不同配置下的功耗。

成本因素

在滿足設計要求條件下要盡量使用低成本DSP，即使這種DSP編程難度很大而且靈活性差。在處理器系列中，越便宜的處理器功能越少，片上存儲器也越小，性能也比價格高的處理器差。

封裝不同的DSP器件價格也存在差別。例如，PQFP和TQFP封裝比PGA封裝便宜得多。

在考慮到成本時要切記兩點。首先，處理器的價格在持續下跌；第二點，價格還依賴于批量，如10,000片的單價可能會比1,000片的單價便宜很多。

第2篇

摘要：數字信號處理(DSP)系統由于受運算速度的限制，其實時性在相當的時間內遠不如模擬信號處理系統。從80年代至今的十多年中，DSP芯片在運算速度、運算精度、制造工藝、芯片成本、體積、工作電壓、重量和功耗方面取得了劃時代的發展，開發工具和手段不斷完善。DSP芯片有著非常快的運算速度，使許多基于DSP芯片的實時數字信號處理系統得以實現。目前，DSP芯片已應用在通信、自動控制、航天航空及醫療領域，取得了相當的成果。在載人航天領域，基于DSP芯片的技術具有廣闊的應用前景。

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

數字信號處理作為信號和信息處理的一個分支學科，已滲透到科學研究、技術開發、工業生產、國防和國民經濟的各個領域，取得了豐碩的成果。對信號在時域及變換域的特性進行分析、處理，能使我們對信號的特性和本質有更清楚的認識和理解，得到我們需要的信號形式，提高信息的利用程度，進而在更廣和更深層次上獲取信息。數字信號處理系統的優越性表現為：1.靈活性好：當處理方法和參數發生變化時，處理系統只需通過改變軟件設計以適應相應的變化。2.精度高：信號處理系統可以通過A/D變換的位數、處理器的字長和適當的算法滿足精度要求。3.可靠性好：處理系統受環境溫度、濕度，噪聲及電磁場的干擾所造成的影響較小。4.可大規模集成：隨著半導體集成電路技術的發展，數字電路的集成度可以作得很高，具有體積小、功耗小、產品一致性好等優點。

然而，數字信號處理系統由于受到運算速度的限制，其實時性在相當長的時間內遠不如模擬信號處理系統，使得數字信號處理系統的應用受到了極大的限制和制約。自70年代末80年代初DSP(數字信號處理)芯片誕生以來，這種情況得到了極大的改善。DSP芯片，也稱數字信號處理器，是一種特別適合進行數字信號處理運算的微處理器。DSP芯片的出現和發展，促進數字信號處理技術的提高，許多新系統、新算法應運而生，其應用領域不斷拓展。目前，DSP芯片已廣泛應用于通信、自動控制、航天航空、軍事、醫療等領域。

DSP芯片的發展

70年代末80年代初，AMI公司的S2811芯片，Intel公司的2902芯片的誕生標志著DSP芯片的開端。隨著半導體集成電路的飛速發展，高速實時數字信號處理技術的要求和數字信號處理應用領域的不斷延伸，在80年代初至今的十幾年中，DSP芯片取得了劃時代的發展。從運算速度看，MAC（乘法并累加）時間已從80年代的400ns降低到40ns以下，數據處理能力提高了幾十倍。MIPS（每秒執行百萬條指令）從80年代初的5MIPS增加到現在的40MIPS以上。DSP芯片內部關鍵部件乘法器從80年代初的占模片區的40%左右下降到小于5%，片內RAM增加了一個數量級以上。從制造工藝看，80年代初采用4μm的NMOS工藝而現在則采用亞微米CMOS工藝，DSP芯片的引腳數目從80年代初最多64個增加到現在的200個以上，引腳數量的增多使得芯片應用的靈活性增加，使外部存儲器的擴展和各個處理器間的通信更為方便。和早期的DSP芯片相比，現在的DSP芯片有浮點和定點兩種數據格式，浮點DSP芯片能進行浮點運算，使運算精度極大提高。DSP芯片的成本、體積、工作電壓、重量和功耗較早期的DSP芯片有了很大程度的下降。在DSP開發系統方面，軟件和硬件開發工具不斷完善。目前某些芯片具有相應的集成開發環境，它支持斷點的設置和程序存儲器、數據存儲器和DMA的訪問及程序的單部運行和跟蹤等，并可以采用高級語言編程，有些廠家和一些軟件開發商為DSP應用軟件的開發準備了通用的函數庫及各種算法子程序和各種接口程序，這使得應用軟件開發更為方便，開發時間大大縮短，因而提高了產品開發的效率。

目前各廠商生產的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芯片的特點1.在一個周期內可完成一次乘法和一次累加。

2.采用哈佛結構，程序和數據空間分開，可以同時訪問指令和數據。

3.片內有快速RAM，通常可以通過獨立的數據總線在兩塊中同時訪問。

4.具有低開銷或無開銷循環及跳轉硬件支持。

5.快速中斷處理和硬件I/O支持。

6.具有在單周期內操作的多個硬件地址產生器。

7.可以并行執行多個操作。

8.支持流水線操作，取指、譯碼和執行等操作可以重疊進行。

DSP芯片的應用

隨著DSP芯片性能的不斷改善，用DSP芯片構造數字信號處理系統作信號的實時處理已成為當今和未來數字信號處理技術發展的一個熱點。隨著各個DSP芯片生產廠家研制的投入，DSP芯片的生產技術不斷更新，產量增大，成本和售價大幅度下降，這使得DSP芯片應用的范圍不斷擴大，現在DSP芯片的應用遍及電子學及與其相關的各個領域。

典型應用(1)通用信號處理：卷積，相關，FFT，Hilbert變換，自適應濾波，譜分析，波形生成等。(2)通信：高速調制/解調器，編/譯碼器，自適應均衡器，仿真，蜂房網移動電話，回聲/噪聲對消，傳真，電話會議，擴頻通信，數據加密和壓縮等。(3)語音信號處理：語音識別，語音合成，文字變聲音，語音矢量編碼等。(4)圖形圖像信號處理：二、三維圖形變換及處理，機器人視覺，電子地圖，圖像增強與識別，圖像壓縮和傳輸，動畫，桌面出版系統等。(5)自動控制：機器人控制，發動機控制，自動駕駛，聲控等。(6)儀器儀表：函數發生，數據采集，航空風洞測試等。(7)消費電子：數字電視，數字聲樂合成，玩具與游戲，數字應答機等。

在醫學電子學方面的應用如同其它數字圖像處理一樣，DSP芯片已在醫學圖像處理，醫學圖像重構等領域，如CT、核磁成象技術等方面得到了廣泛的應用，已取得了令人滿意的效果。在助聽，電子耳渦等方面也取得了相當的進展(文獻［1,2］)。國內、外也有關于腦電、心電、心音和肌電信號處理方面基于DSP芯片系統的報道(文獻［4～7］)，我們對1996年以前國外生物醫學工程的部分核心期刊，如IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,ComputersandBiomedicalResearch等核心期刊進行檢索，有關基于DSP芯片處理系統的報道很少。對國內生物醫學工程的核心期刊，如《中國醫療器械雜志》、《中國生物醫學工程雜志》、《生物醫學工程學雜志》和《中國生物醫學工程學報》等刊物進行檢索，未見有關基于DSP芯片系統方面的報道。對我所的光盤數據庫進行檢索，未見有關在航天醫學方面應用的報告。

我們認為在生理信號處理領域基于DSP芯片的技術可以解決我們在實際工作中遇到的某些問題，如當生理信號數據量很大(如腦電，肌電等)且處理算法相對復雜時，現有的微機在實時采樣、處理、存儲和顯示方面往往不能滿足實際應用要求，而基于DSP芯片的高速處理單元和微機構成主從系統可以較好地解決這類問題。

載人航天領域中信號傳輸帶寬的限制需要對生理數據進行實時壓縮；大型實驗中對龐大的數據進行實時處理依賴于數字處理系統的構成；載人航天中對數據處理精度，可靠性要求以及功耗、工作電壓、體積、重量等方面的限制需要我們在構造處理系統中選擇性能優良的芯片。我們認為將DSP技術應用于載人航天領域具有十分重要的意義。

結束語

以DSP芯片為核心構造的數字信號處理系統，可集數據采集、傳輸、存儲和高速實時處理為一體，能充分體現數字信號處理系統的優越性，能很好地滿足載人航天領域設備測量精度、可靠性、信道帶寬、功耗、工作電壓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發展，各種各類通用及專用的新型DSP芯片在不斷推出，應用技術和開發手段在不斷完善。這樣為實時數字信號處理的應用——尤其是在載人航天領域中的應用提供了更為廣闊的空間。我們有理由相信，DSP芯片進一步的發展和應用將會對載人航天信號處理領域產生深遠的影響。

［參考文獻］

［1］李小華，李雪琳，徐俊榮.基于DSP的數字助聽器的研究.95年生物電子學［C］，醫學傳感器等聯合學術會議文集，北京，1995:438～439

［2］候剛，徐俊榮.用于植入式多道電子耳渦的一種數字實時語音特征分析系統的研究［M］.生物醫學工程前沿，合肥：中國科技大學出版社，1993：471～476

［3］邱澄宇，何宏彬.用于心電信號數據壓縮的數字信號處理器［M］.生物醫學工程前沿，合肥：中國科技大學出版社，1993：463～466

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

第3篇

關鍵詞：二維信號處理

一、隨著集成電路的運算速度更快，集成度更高，就有可能耐復雜目益增加均一些多維數字信號處理。

所它在最近才開始出現的一個新領域。盡管如此，多維信號處埋仍然對以下一些間提了解決的辦法，這些問題是：計算機輔動斷層成術(CAT)，即綜合來自不同方向的X射線的投影，以重建人體某一部分的三維圖，源聲納陣列的設計及通過人造衛星地球資源。多維數字信號處理除具有許多引人注目和淺顯易行的應用之外，它還具有堅賣的數學基礎，這不僅使我們能了解它的實現情況，而且當新問題出現時，也當及時解決。

典型的信號處理任務就是把信息從一種信號傳遞到另一種信號上，例如，可將一張照片加以掃描、抽樣，并將共存儲在計算機的存儲器中，在這種情況下，信息是從可變的銀粒密度轉換戌可見光束，再變成電的波形，最后變戍數字的序列，隨后該數字序列用。磁盤上磁疇的排列來表示CAT掃描器是一個比較復雜，經過處理，最后顯赤射線管(CRT)的熒光屏上或膠片上。數字處理能增加信息，但可以重新排列信息，使觀察者能更方便地理解它.觀察者不必觀看多個不同測面的投影而可直接觀察截面圖。

人們感興趣的是信號所包含的信息，而不管信號本身是什么形式。也許可以概括地說，信號處理涉及兩個基本任務一一信息的重新排列和信息的壓縮。

二、數字信號處理涉及到用數的序列表示的信號的處理，而多維數字信號處理則涉罰用多維陣列表示的信號的處理，例如對同時從幾個傳感器所接收的抽樣圖像和抽樣的時間波形的處理。由于信號是因而它可以用數字硬件處理，同時可以將信號處理的運算規定為算法。

促使人們采用數字方法的是不言而喻的。數字方法既有效靈活。我們可以用數字系統使其有自適應性并易于重新組合。可以很方便地把數字算法由一個廠商的設備上轉換到另一個廠商的設備上去，或者把專用數字硬件來實現。同樣，數字算法也可用來處理作為時間函數或空間信號，數字算法自然地和邏輯算符如模式分類相聯系。數字信號能夠長時間無差錯地存儲。對很多種應用而言，數字方法Ⅸ其它方法更為簡單，對另外一些應用，則可能根本不存在其他方法。多維信號處理是不同于一維信號處理，想在多維序列上實現的多運算，例如抽樣、濾波和交換等，用于一維序列，然而，嚴格芯說，我們不得不說多終信號處理與一維信弓有很大差別的。

信號處理與一維信號處理還是有很大差別的，這是由三個因素造成的；(l)二維通常比一維問題包含的數據量大得多；(2)處理多維系統在數些上不如處理一維系統那樣完備；(3)多維信號處理有更多的自由度，這給系統設計音以一維情況中無法比擬的靈活性。雖然所有遞歸數字濾波器都是用差分方程實現的，一維情況下差分方程是全有序的，而在多維情況下差分方程僅是部分有序的，岡而就存在著靈活性，在一維情況小，離散傳里旰變換CDET)可以用快速傅里葉變換CEPT)算法來計算，而在多維情況下，有多且每一個OFT又可用多種AFT算法來計算。在一維情況下，我們可以調整速率。而且也可以調整抽排列。從另一方面來說，多維多項式不能進行因式分解，而一維多項式是可以進行因式分解的。因而在多維情況下，我們不能論及孤立的極，氣、孤立的零點及孤立的根。所以，多維信號處理與一維信號處理有相當大的差別。在20世紀60年代初期，用數字系統來模仿模擬系統的想法，使得一維數字信號處毫的各種方法得到了發展。這樣，仿照模擬系統理論，創立了許多離散系統理論。隨后，當數字系統可以很好地模仿模擬系統時，人們認識到數字系統同時也可以完成更多的功能。由丁這種認識及數字硬件工藝的有力推動，數字信號處理得到了發展，而且現今很多通用的方法，已成為數字方法所特有的，沒有與其等效的模擬方法，在發展多維數字信號處理時，可觀察到同一發展趨向。因為沒有連續時間的(或模擬的)二維系統理論可以仿效，因而最初的二維系統是以一維系統為基礎的，80年代后期，多數二維信號處理都是用可分的二維系統。可分的二維系統與用于二維數據的一維系統幾乎沒有差別。隨后，發展了獨特的多維算法，該算法相當于一維算法的邏輯推理。這是一段失敗的時期，由干許多二維應用要求數據量很大，且IT缺少二維多項式太分解理論，很多一維方法不能很好地推廣到二維上來。我們現在正處于認識的萌芽時代。計算機工業以其部件的小型化和價格日趨低廉而有助于我們解決數據量問題。盡管我們總是受限于數學問題，但仍然認識到，多維系統也給了我們新的自由度。以上這些，使得該領域既富于挑戰性又無窮樂趣，電子信息技術的結合之軟件結臺，傳統產業中可用電產信息技術的地方，仍然可以在生產或很低的條件下使用人力或傳統機械。電予信息技術應到限制，在不同領域和不同水平有各種原因，但爛有一個共大原因是缺乏認識。沒有認識，便沒有應層。

事實上，在一維和二維信號處理理論之間有實質性的差別，而在二維和更高維之間，除了計算上的復雜世方耐差異之外，似乎差別較小。

參考文獻：

[1]吳云韜,廖桂生,田孝華.一種波達方向、頻率聯合估計快速算法[J]電波科學學報,2003,(04).

[2]呂鐵軍,王河,肖先賜.利用改進遺傳算法的DOA估計[J]電波科學學報,2000,(04)

[3]劉全,雍玲,魏急波.二維虛擬ESPRIT算法的改進[J]國防科技大學學報,2002,(03).

[4]呂澤均,肖先賜.一種沖擊噪聲環境中的二維DOA估計新方法[J]電子與信息學報,2004,(03).

[5]金梁,殷勤業,李盈.時頻子空間擬合波達方向估計[J]電子學報,2001,(01).

[6]金梁,殷勤業.時空DOA矩陣方法的分析與推廣[J]電子學報,2001,(03).