一般的数字信号处理要包含哪些过程?每个过程的作用是什么？
一般的数字信号处理过程，发送端主要分4步：一、从模拟信号的数字化开始（即AD转换），包含3步：抽样-量化-编码，也可以理解为信源编码，压缩信息。二、对已经数字化的信源信号进行加密，防止被第三者识别。三、对加密后的信号进行信道编码，以保证一定的可靠性（例如加纠错编码等）。四、数字调制，就是把基带信号的频谱搬移到高频处，以使之适合信道中的传输。接收端和发送端对称，依次逆序进行解码：数字解调，信道译码，解密，信源译码，最终得原信号。
这是普通数字通信中的信号处理过程。现代化的高级信号处理还包括数字滤波，最佳接收等，细分功能很多。但主要过程如上所述。
数字信号处理跟数电有什么区别？
数字信号处理内容是对数字信号进行处理的算法，如离散傅立叶变换DFT算法，用根据算法用软件对数字信号进行处理。数电是指用硬件对数字信号进行逻辑运算。
信号的传输处理过程？
一般的数字信号处理过程，发送端主要分四步：
1、从模拟信号的数字化开始（即AD转换），包含3步：抽样-量化-编码，也可以理解为信源编码，压缩信息。
2、对已经数字化的信源信号进行加密，防止被第三者识别。
3、对加密后的信号进行信道编码，以保证一定的可靠性（例如加纠错编码等）。
4、数字调制，就是把基带信号的频谱搬移到高频处，以使之适合信道中的传输。接收端和发送端对称，依次逆序进行解码：数字解调，信道译码，解密，信源译码，最终得原信号。
为什么要用高频数字信号处理？
数字信号处理技术更经济、更方便。随着CMOS技术的发展，我们可以以低成本方式实现功能强大的数字信号处理系统。
而模拟信号处理系统却无法享受CMOS技术发展带来的好处，一个100uH的小电感，占用的硅片面积就相当于1个处理器占用的面积！而复杂的模拟信号处理需要海量的放大器、电感和电容！ 如果只采用模拟信号处理，IPOD的重量会增加100倍，成本会增加数十倍。
数字信号处理有哪些局限性？
1) 系统复杂性高，成本高。模拟接口等增加了系统的复杂性。
2) 处理速度与精度的矛盾。影响处理速度的因素是算法的速度，转换器的速度以及芯片的速度，而转换器的速度与精度是互相矛盾的，要做到高速，精度就会下降。
dsp数字信号处理的实现方法有哪几种，并比较？
dsp：英文原名叫digital signal processing，简称DSP。数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术。
另外DSP也是digital signal processor的简称，即数字信号处理器 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。即将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。
什么专业学数字信号处理？
数字信号处理（DigitalSignal Processing, DSP）是面向电子信息学科的一门专业基础课，它的基本概念、基本分析方法已经渗透到了信息与通信工程、电路与系统、集成电路工程、生物医学工程、物理电子学、导航、制导与控制、电磁场与微波技术、水声工程、电气工程、动力工程、航空工程，环境工程等领域。
它是利用计算机或通用（专用）信号处理设备、采用数值计算的方法对信号进行处理的一门学科，包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等加工处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
由于数字信号处理相对于模拟信号处理具有高灵活性、高精度和高稳定性、便于大规模集成等诸多优点，伴随着超大规模集成电路（VLSI）的出现和迅猛发展在理论和应用方面快速发展和完善，在许多应用领域中取代了传统的模拟信号处理方法，并且还开辟出许多新的应用领域。
基于高速数字计算机和超大规模数字集成电路的新算法、新实现技术、高速器件、X处理和新的应用成为DSP学科发展方向和研究热点。由于DSP应用非常广泛（如，语音、生物医学工程、声学、雷达、X、通信、遥感遥测等），各个领域都需要大量高素质的DSP研究开发人才，所以数字信号处理课程得到学术界和大专院校的高度重视，并达到高度发展和逐步完善的水平。
数字信号预处理软件处理方法主要包括？
1.数字滤波
数字滤波实质上是一种程序滤波，与模拟滤波相比具有如下优点：①不需要额外的硬件设备，不存在阻抗匹配问题，可以使多个输入通道共用一套数字滤波程序，从而降低了仪器的硬件成本。②可以对频率很低或很高的信号实现滤波。③可以根据信号的不同而采用不同的滤波方法或滤波参数，灵活、方便、功能强 .
1）.中值滤波
中值滤波方法对缓慢变化的信号中由于偶然因素引起的脉冲干扰具有良好的滤除效果。其原理是，对信号连续进行n次采样，然后对采样值排序，并取序列中位值作为采样有效值。程序算法就是通用的排序算法。采样次数n一般取为大于3的奇数。当n＞5时排序过程比较复杂，可采用“冒泡”算法。
2）.算术平均滤波
算术平均滤波方法的原理是，对信号连续进行n次采样，以其算术平均值作为有效采样值。该方法对压力、流量等具有周期脉动特点的信号具有良好的滤波效果。采样次数n越大，滤波效果越好，但灵敏度也越低，为便于运算处理，常取n = 4、8、16。
3）.滑动平均滤波
在中值滤波和算术平均滤波方法中，每获得一个有效的采样数据必须进行n次采样，当采样速度较慢或信号变化较快时，系统的实时性往往得不到保证。采用滑动平均滤波的方法可以避免这一缺点。该方法采用循环队列作为采样数据存储器，队列长度固定为n，每进行一次新的采样，把采样数据放入队尾，扔掉原来队首的一个数据。这样，在队列中始终有n个最新的数据。对这n个最新数据求取平均值，作为此次采样的有效值。这种方法每采样一次，便可得到一个有效采样值，因而速度快，实时性好，对周期性干扰具有良好的抑制作用。
4） .低通滤波
当被测信号缓慢变化时，可采用数字低通滤波的方法去除干扰。数字低通滤波器是用软件算法来模拟硬件低通滤波的功能。
一阶RC低通滤波器的微分方程为
式中 τ = RC是电路的时间常数。用X替代ui，Y替代uo，将微分方程转换成差分方程，得
整理后得
式中 △t——采样周期；X（n）——本次采样值；Y（n）和Y（n－1）——本次和上次的滤波器输出值。取α= △t /（τ+ △t ），则上 式可改写成
式中 α——滤波平滑系数，通常取α?1。
由上式可见，滤波器的本次输出值主要取决于其上次输出值，本次采样值对滤波器输出仅有较小的修正作用，因此该滤波器算法相当于一个具有较大惯性的一阶惯性环节，模拟了低通滤波器的功能，其截止频率为
如取α = 1/32， △t = 0.5s，即每秒采样2次，则fc ≈ 0.01Hz，可用于频率相当低的信号的滤波。
