Matlab基于FIR数字滤波器的设计+源代码(2)
当代国民经济的发展特点是用信息化带动现代化，其核心技术是DSP技术。纵观历史，人们认识到数字信号处理技术的发展离不开硬件、软件的发展。没有超大规模集成电路，传感器的开发以及其他工业领域的发展，就谈不到信息化；没有软件的配合发展，就不可能在各个领域推广信息化技术。现代信号处理的内容很多，其中包括随机信号、高阶信号分析、参数估计理论、自适应滤波、现代谱估计、时频信号分析的线性变换与非线性变换方法等。与传统的数字信号处理内容相比较，这些处理算法在数学深度上和处理能力上都有了质的变化。多媒体可定义为感知过程，通过对应于各个感知器的组成内容的释放影响人的感觉过程。
一般认为，数字信号处理起源于16世纪的经典数值分析方法和18世纪的z变换，成型于20世纪60年代末和70年代初。由于数字信号处理以及由数字信号处理构成的系统因其接口通用、编程方便、集成快速、调试快捷、运行稳定、精度高和成本低，使其具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，其应用已经涵盖了工业、通信、娱乐、个人医疗、教育、环境控制、安全等领域，并正以前所未有的速度渗透到世界的每个角落中去。数字信号处理系统是由低通滤波器、模拟一数字转换器、DSP核心、数字一模拟转换器和后置滤波器组成的，每个模块的输出都各有特色。
数字信号处理(digital signal processing)，这个名称顾名思义，包含了三个基本概念：数字(digital）、信号(signal)、处理（processing)。数字信号处理是研究和揭示控制离散信号和系统规律的学科，也涉及采用数字技术处理连续信号的问题。数字信号处理遍及现代生活的方方面面，应用于便携式播放器、计算机断层扫描、地震信号处理、移动电话．电子玩具等。当我们看到“信号”这个词的时候，首先会想到携带一些信息的时间连续发生的现象。人们观察到自然界的许多现象在时间上是连续的，如说话、跳动的心脏、气温、行驶的汽车、飞机飞行高度，这些都是典型的时间连续信号。工程师为了测量和利用这些现象，总是按连续时间来设计系统。应当注意，虽然时间连续信号在我们的生活中无处不在，但是也有一些信号原来就是时间离散的，例如每周的股票指数、城市的最高和最低温度、赛车一圈的平均速度等。数字系统和模拟系统相比的优点是高可靠性，特别适合系统特性调节，成本低。这些优点推动了曾经用模拟电路技术完成的信号处理系统的数字实现。
数字信号处理不但能在许多领域取代了昔日的模拟信号处理，还能用于许多非用数字信号处理不可的全新领域。这是因为数字信号处理拥有以下优势：智能化程度极高，可编程的CPU具有丰富的指令集，利用高级语言可以很容易地编写出适应复杂情况得程序；确保高精度，精度只取决于所用的位数；可靠性高，数字信号处理涉及的运算实际上都是在超大规模集成电路中进行的二进制逻辑运算，二进制只有0与1这两种状态，误码率极低；低功耗、体积小、成本低，这些特点都源自于半导体工艺的优越性，这个优点对于实现低频滤波特别重要；灵活性大，通过软件设计可以很容易地增加或改变系统性能，使产品性价比最大化；开发周期短，可以先在通用计算机上编程，验证算法的正确性，然后再研制专用硬件或购置通用硬件版；能得到模拟处理无法得到的效果，例如FIR数字滤波器可以非常容易地得到线性相位特性。数字信号处理研究的主要任务就是在理论上建立一套描述输入数字信号、输出数字信号以及数字信号处理系统的特性的方法和算法，并研究在工程上如何实现这一系统。因此，数字信号处理的研究内容也包括数字信号处理的方法和算法的理论研究以及这些理论在实际应用中的实现两方面。数字信号处理就其学科本身而言历史久远，经典的数值分析方法（如内差、数值积分、微分等）可以看成早期的数字处理技术。随着计算机的诞生，为信号的数字处理提供了实现的可能，1965年FFT的提出，是数字信号处理技术发展的里程碑，从此，数字信号处理技术进入了一个崭新的高速发展阶段。