數(shù)字信號處理英文文獻(xiàn)及翻譯

1、數(shù)字信號處理一、導(dǎo)論數(shù)字信號處理（DSP）是由一系列的數(shù)字或符號來表示這些信號的處理的過程的。數(shù)字信號處理與模擬信號處理屬于信號處理領(lǐng)域。DSP包括子域的音頻和語音信號處理，雷達(dá)和聲納信號處理，傳感器陣列處理，譜估計(jì)，統(tǒng)計(jì)信號處理，數(shù)字圖像處理，通信信號處理，生物醫(yī)學(xué)信號處理，地震數(shù)據(jù)處理等。由于DSP的目標(biāo)通常是對連續(xù)的真實(shí)世界的模擬信號進(jìn)行測量或?yàn)V波，第一步通常是通過使用一個(gè)模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)換器將信號從模擬信號轉(zhuǎn)化到數(shù)字信號。通常，所需的輸出信號卻是一個(gè)模擬輸出信號，因此這就需要一個(gè)數(shù)字到模擬的轉(zhuǎn)換器。即使這個(gè)過程比模擬處理更復(fù)雜的和而且具有離散值，由于數(shù)字信號處理的錯(cuò)誤檢測和校正不易受噪聲

2、影響，它的穩(wěn)定性使得它優(yōu)于許多模擬信號處理的應(yīng)用（雖然不是全部）。DSP算法一直是運(yùn)行在標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)，被稱為數(shù)字信號處理器（DSP）的專用處理器或在專用硬件如特殊應(yīng)用集成電路（ASIC）。目前有用于數(shù)字信號處理的附加技術(shù)包括更強(qiáng)大的通用微處理器，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）,數(shù)字信號控制器（大多為工業(yè)應(yīng)用，如電機(jī)控制）和流處理器和其他相關(guān)技術(shù)。在數(shù)字信號處理過程中，工程師通常研究數(shù)字信號的以下領(lǐng)域：時(shí)間域（一維信號），空間域（多維信號），頻率域，域和小波域的自相關(guān)。他們選擇在哪個(gè)領(lǐng)域過程中的一個(gè)信號，做一個(gè)明智的猜測（或通過嘗試不同的可能性）作為該域的最佳代表的信號的本質(zhì)特征。從測量裝置對樣品

3、序列產(chǎn)生一個(gè)時(shí)間或空間域表示，而離散傅立葉變換產(chǎn)生的頻譜的頻率域信息。自相關(guān)的定義是互相關(guān)的信號本身在不同時(shí)間間隔的時(shí)間或空間的相關(guān)情況。二、信號采樣隨著計(jì)算機(jī)的應(yīng)用越來越多地使用，數(shù)字信號處理的需要也增加了。為了在計(jì)算機(jī)上使用一個(gè)模擬信號的計(jì)算機(jī)，它上面必須使用模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)換器（ADC）使其數(shù)字化。采樣通常分兩階段進(jìn)行，離散化和量化。在離散化階段，信號的空間被劃分成等價(jià)類和量化是通過一組有限的具有代表性的信號值來代替信號近似值。奈奎斯特-香農(nóng)采樣定理指出，如果樣本的取樣頻率大于兩倍的信號的最高頻率，一個(gè)信號可以準(zhǔn)確地重建它的樣本。在實(shí)踐中，采樣頻率往往大大超過所需的帶寬的兩倍。數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換

4、器（DAC）用于將數(shù)字信號轉(zhuǎn)化到模擬信號。數(shù)字計(jì)算機(jī)的使用是數(shù)字控制系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵因素。三、時(shí)間域和空間域在時(shí)間或空間域中最常見的處理方法是對輸入信號進(jìn)行一種稱為濾波的操作。濾波通常包括對一些周邊樣本的輸入或輸出信號電流采樣進(jìn)行一些改造。現(xiàn)在有各種不同的方法來表征的濾波器，例如：一個(gè)線性濾波器的輸入樣本的線性變換；其他的過濾器都是“非線性”。線性濾波器滿足疊加條件，即如果一個(gè)輸入不同的信號的加權(quán)線性組合，輸出的是一個(gè)同樣加權(quán)線性組合所對應(yīng)的輸出信號?！耙蚬睘V波器只使用以前的樣本的輸入或輸出信號；而“非因果”濾波器使用未來的輸入樣本。一個(gè)非因果濾波器通?？梢酝ㄟ^增加一個(gè)延遲將它變成了一個(gè)因果

5、濾波器?！皶r(shí)間不變”濾波器隨著時(shí)間的推移性具有穩(wěn)定特性；其他濾波器如隨時(shí)間變化的自適應(yīng)濾波器。一些濾波器是“穩(wěn)定”的，別的是“不穩(wěn)定的”。一個(gè)穩(wěn)定的濾波器產(chǎn)生的輸出信號隨時(shí)間收斂于一個(gè)恒定值，或在一個(gè)有限的時(shí)間間隔內(nèi)是有界的。一種不穩(wěn)定的濾波器可以產(chǎn)生一個(gè)沒有增長界限的輸出，甚至零輸入有界?！坝邢廾}沖響應(yīng)（FIR）”濾波器只使用于輸入信號，而“無限脈沖響應(yīng)濾波器（IIR）”使用于輸入信號和輸出信號之前的樣品。FIR濾波器總是穩(wěn)定的，而IIR濾波器可能是不穩(wěn)定的。大多數(shù)濾波器可以被描述在z域（頻域的一個(gè)超集）的傳遞函數(shù)。如果它是一個(gè)FIR濾波器的脈沖響應(yīng)和階躍響應(yīng)，濾波器也可以被描述為一個(gè)差分方

6、程，或?qū)α泓c(diǎn)和極點(diǎn)的收集。一個(gè)FIR濾波器的輸出是通過對任何給定的輸入與脈沖響應(yīng)的卷積計(jì)算得到的。濾波器也可以被用來推導(dǎo)出一個(gè)樣品的處理算法的方塊圖利用硬件指令實(shí)現(xiàn)濾波器所代表。四、頻域信號通常是通過傅立葉變換將其從時(shí)間或空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。傅里葉變換將信號轉(zhuǎn)換信息和相位分量級的每個(gè)頻率。通常的傅里葉變換轉(zhuǎn)換為功率譜，這是大小的每個(gè)頻率分量的平方。在頻域?qū)π盘柗治龅淖畛Ｒ姷挠猛臼切盘柼匦苑治?。工程師可以研究頻譜來確定哪一頻率的存在于輸入信號中。濾波，特別是在非實(shí)時(shí)的工作也可以被轉(zhuǎn)換到頻域?qū)崿F(xiàn)，應(yīng)用濾波器，然后轉(zhuǎn)換回時(shí)域。這是一個(gè)快速，O（nlogn）操作，可以基本上給出任何濾波器的形狀包括磚墻

7、濾波器優(yōu)良的逼近。有一些常用的頻域變換。例如，倒譜轉(zhuǎn)換信號的頻域傅立葉變換，取對數(shù)，然后將另一個(gè)傅里葉變換。這強(qiáng)調(diào)的頻率成分的幅度較小而保留的頻率分量的大小順序。頻域分析又稱譜或譜分析。五、信號處理信號通常需要以不同的方式進(jìn)行處理。例如，從一個(gè)傳感器的輸出信號可能被污染的多余電“噪音”。電極連接到一個(gè)病人的胸部時(shí)，心電圖是測量由心臟和其他肌肉的活動(dòng)引起的微小的電壓變化。由于電的干擾從電源的強(qiáng)烈影響，信號通常是采用“總管拾取”。處理信號的濾波電路可以消除或至少降低信號的不需要的部分?，F(xiàn)在，越來越多的的情況下，是由DSP技術(shù)來進(jìn)行信號的濾波以提高信號質(zhì)量或提取重要信息，而不是模擬電子技術(shù)。六、DS

8、P的發(fā)展數(shù)字信號處理的發(fā)展從1960年代的大型數(shù)字計(jì)算機(jī)的數(shù)字運(yùn)算應(yīng)用程序的使用快速傅立葉變換（FFT）,它允許一個(gè)信號的頻譜可以快速計(jì)算。這些技術(shù)在當(dāng)時(shí)沒有被廣泛使用，因?yàn)楹线m的計(jì)算設(shè)備通常僅在大學(xué)及其他科研機(jī)構(gòu)可以使用。七、數(shù)字信號處理器（DSP）在20世紀(jì)70年代末和20世紀(jì)80年代初微處理機(jī)的介紹使DSP技術(shù)在更廣泛的范圍內(nèi)得到了使用。然而，通用微處理器如Intelx86的家庭并不適合于DSP的計(jì)算密集型的需求，隨著20世紀(jì)80年代DSP重要性的增加導(dǎo)致幾個(gè)主要的電子產(chǎn)品制造商（如德克薩斯儀器，模擬設(shè)備和摩托羅拉）去開發(fā)數(shù)字信號處理器芯片，專門的微處理器，專門設(shè)計(jì)用于在數(shù)字信號處理要求

9、的操作的類型的架構(gòu)。（注意，縮寫DSP數(shù)字信號處理的不同的意思，這個(gè)詞用于處理數(shù)字信號，多種技術(shù)或數(shù)字信號處理器，一種特殊類型的微處理器芯片）。像一個(gè)通用微處理器，DSP是一種具有其自己的本地指令代碼的可編程器件。DSP芯片是能夠每秒進(jìn)行數(shù)以百萬計(jì)的浮點(diǎn)運(yùn)算，像他們同類型的更著名的通用器件，更快和更強(qiáng)大的版本正在不斷被引入。DSP也可以嵌入在復(fù)雜的“系統(tǒng)芯片”裝置，通常包括模擬和數(shù)字電路。8、數(shù)字信號處理器的應(yīng)用DSP技術(shù)是當(dāng)今普遍在手機(jī)，多媒體計(jì)算機(jī)，錄像機(jī)，CD播放器，硬盤驅(qū)動(dòng)器和控制器的調(diào)制解調(diào)器等設(shè)備，并將很快在電視和電話業(yè)務(wù)中取代模擬電路。DSP的一個(gè)重要的應(yīng)用是信號的壓縮和解壓。信

10、號壓縮用于數(shù)字蜂窩電話，在每一個(gè)地方的“單元”讓更多的電話同時(shí)被處理。DSP信號壓縮技術(shù)不僅使人們可以相互交談，而且可以通過使用安裝在計(jì)算機(jī)上的小的攝像機(jī)使人們通過顯示器看見對方，而這些只需要將傳統(tǒng)的電話線連接在一起。在音頻CD系統(tǒng)，DSP技術(shù)來執(zhí)行復(fù)雜的錯(cuò)誤檢測和校正原始數(shù)據(jù)，因?yàn)樗菑墓獗P讀取。雖然一些潛在的DSP技術(shù)的數(shù)學(xué)理論，如傅立葉和希爾伯特變換，數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)和信號壓縮，可以相當(dāng)復(fù)雜，而數(shù)值運(yùn)算所需的實(shí)際實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)是非常簡單的，主要包括操作可以在一個(gè)便宜的四功能的計(jì)算器上進(jìn)行操作。一種DSP芯片的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行這樣的操作非?？?，處理的樣品每秒數(shù)以億計(jì)，提供實(shí)時(shí)的性能：即，能夠處理

11、一個(gè)實(shí)時(shí)的信號，因?yàn)樗遣蓸樱缓筝敵鲂盘柕奶幚?，例如揚(yáng)聲器或視頻顯示。所有的DSP應(yīng)用前面提到的實(shí)例，如硬盤驅(qū)動(dòng)器和移動(dòng)電話，要求實(shí)時(shí)操作。主要電子產(chǎn)品制造商已投入巨資在DSP技術(shù)。因?yàn)樗麄儸F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)在大眾市場的產(chǎn)品應(yīng)用中，DSP芯片的電子裝置占有世界市場的很大比例。銷售額每年數(shù)十億美元，并可能繼續(xù)快速增長。DSP主要應(yīng)用的音頻信號處理，音頻壓縮，數(shù)字圖像處理，視頻壓縮，語音處理，語音識別，數(shù)字通信，雷達(dá)，聲納，地震，和生物醫(yī)學(xué)。具體的例子是在數(shù)字移動(dòng)電話的語音壓縮與傳輸，空間匹配均衡的音響、擴(kuò)聲領(lǐng)域，良好的天氣預(yù)測，經(jīng)濟(jì)預(yù)測，地震數(shù)據(jù)處理，和工業(yè)過程控制分析，計(jì)算機(jī)生成的動(dòng)畫電影中，醫(yī)學(xué)影像

12、如CAT掃描和MRI，MP3壓縮，圖像處理，高保真度揚(yáng)聲器分頻器和均衡，并與電吉他放大器使用的音頻效果。九、數(shù)字信號處理的實(shí)驗(yàn)數(shù)字信號處理是經(jīng)常使用專門的微處理器，如dsp56000,TMS320，或SHARC。這些通常處理數(shù)據(jù)使用定點(diǎn)運(yùn)算，雖然某些版本可以使用浮點(diǎn)算法和更強(qiáng)大。更快的應(yīng)用FPGA可能從慢啟動(dòng)流處理器應(yīng)用Freescale公司的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的較慢的處理器如單片機(jī)可能是適當(dāng)?shù)摹Ｓ⑽脑摹緿igitalSignalProcessing1、IntroductionDigitalsignalprocessing(DSP)isconcernedwiththerepresentationof

13、thesignalsbyasequenceofnumbersorsymbolsandtheprocessingofthesesignals.Digitalsignalprocessingandanalogsignalprocessingaresubfieldsofsignalprocessing.DSPincludessubfieldslikeaudioandspeechsignalprocessing,sonarandradarsignalprocessing,sensorarrayprocessing,spectralestimation,statisticalsignalprocessi

14、ng,digitalimageprocessing,signalprocessingforcommunications,biomedicalsignalprocessing,seismicdataprocessing,etc.SincethegoalofDSPisusuallytomeasureorfiltercontinuousreal-worldanalogsignals,thefirststepisusuallytoconvertthesignalfromananalogtoadigitalform,byusingananalogtodigitalconverter.Often,ther

15、equiredoutputsignalisanotheranalogoutputsignal,whichrequiresadigitaltoanalogconverter.Evenifthisprocessismorecomplexthananalogprocessingandhasadiscretevaluerange,thestabilityofdigitalsignalprocessingthankstoerrordetectionandcorrectionandbeinglessvulnerabletonoisemakesitadvantageousoveranalogsignalpr

16、ocessingformany,thoughnotall,applications.DSPalgorithmshavelongbeenrunonstandardcomputers,onspecializedprocessorscalleddigitalsignalprocessors(DSP)s,oronpurpose-builthardwaresuchasapplication-specificintegratedcircuit(ASICs).Todaythereareadditionaltechnologiesusedfordigitalsignalprocessingincludingm

17、orepowerfulgeneralpurposemicroprocessors,field-programmablegatearrays(FPGAs),digitalsignalcontrollers(mostlyforindustrialapplicationssuchasmotorcontrol),andstreamprocessors,amongothers.InDSP,engineersusuallystudydigitalsignalsinoneofthefollowingdomains:timedomain(one-dimensionalsignals),spatialdomai

18、n(multidimensionalsignals),frequencydomain,autocorrelationdomain,andwaveletdomains.Theychoosethedomaininwhichtoprocessasignalbymakinganinformedguess(orbytryingdifferentpossibilities)astowhichdomainbestrepresentstheessentialcharacteristicsofthesignal.Asequenceofsamplesfromameasuringdeviceproducesatim

19、eorspatialdomainrepresentation,whereasadiscreteFouriertransformproducesthefrequencydomaininformationthatisthefrequencyspectrum.Autocorrelationisdefinedasthecross-correlationofthesignalwithitselfovervaryingintervalsoftimeorspace.2、SignalSamplingWiththeincreasinguseofcomputerstheusageofandneedfordigit

20、alsignalprocessinghasincreased.Inordertouseananalogsignalonacomputeritmustbedigitizedwithananalogtodigitalconverter(ADC).Samplingisusuallycarriedoutintwostages,discretizationandquantization.Inthediscretizationstage,thespaceofsignalsispartitionedintoequivalenceclassesandquantizationiscarriedoutbyrepl

21、acethesignalwithrepresentativesignalvaluesareapproximatedbyvaluesfromafiniteset.TheNyquist-Shannonsamplingtheoremstatesthatasignalcanbeexactlyreconstructedfromitssamplesifthesamplesifthesamplingfrequencyisgreaterthantwicethehighestfrequencyofthesignal.Inpractice,thesamplingfrequencyisoftensignifican

22、tlymorethantwicetherequiredbandwidth.Adigitaltoanalogconverter(DAC)isusedtoconvertthedigitalsignalbacktoanalogsignal.Theuseofadigitalcomputerisakeyingredientindigitalcontrolsystems.3、TimeandSpaceDomainsThemostcommonprocessingapproachinthetimeorspacedomainisenhancementoftheinputsignalthroughamethodca

23、lledfiltering.Filteringgenerallyconsistsofsometransformationofanumberofsurroundingsamplesaroundthecurrentsampleoftheinputoroutputsignal.Therearevariouswaystocharacterizefilters,forexample:A“l(fā)inear”filterisalineartransformationofinputsamples;otherfiltersare“non-linear.”Linearfilterssatisfythesuperpos

24、itioncondition,i.e.ifaninputisaweightedlinearcombinationofdifferentsignals,theoutputisanequallyweightedlinearcombinationofthecorrespondingoutputsignals.A“causal”filterusesonlyprevioussamplesoftheinputoroutputsignals;whilea“non-causal”filterusesfutureinputsamples.Anon-causalfiltercanusuallybechangedi

25、ntoacausalfilterbyaddingadelaytoit.A“time-invariant”filterhasconstantpropertiesovertime;otherfilterssuchasadaptivefilterschangeintime.Somefiltersare“stable”,othersare“unstable”.Astablefilterproducesanoutputthatconvergestoaconstantvaluewithtime,orremainsboundedwithinafiniteinterval.Anconvergestoacons

26、tantvaluewithtime,orremainsboundedwithinafiniteinterval.Anunstablefiltercanproduceanoutputthatgrowswithoutbounds,withboundedorevenzeroinput.A“FiniteImpulseResponse”(FIR)filterusesonlytheinputsignal,whilean“InfiniteImpulseResponse”filter(IIR)usesboththeinputsignalandprevioussamplesoftheoutputsignal.F

27、IRfiltersarealwaysstable,whileIIRfiltersmaybeunstable.MostfilterscanbedescribedinZ-domain(asupersetofthefrequencydomain)bytheirtransferfunctions.Afiltermayalsobedescribedasadifferenceequation,acollectionofzeroesandpolesor,ifitisanFIRfilter,animpulseresponseorstepresponse.TheoutputofanFIRfiltertoanyg

28、iveninputmaybecalculatedbyconvolvingtheinputsignalwiththeimpulseresponse.Filterscanalsoberepresentedbyblockdiagramswhichcanthenbeusedtoderiveasampleprocessingalgorithmtoimplementthefilterusinghardwareinstructions.4、FrequencyDomainSignalsareconvertedfromtimeorspacedomaintothefrequencydomainusuallythr

29、oughtheFouriertransform.TheFouriertransformconvertsthesignalinformationtoamagnitudeandphasecomponentofeachfrequency.OftentheFouriertransformisconvertedtothepowerspectrum,whichisthemagnitudeofeachfrequencycomponentsquared.Themostcommonpurposeforanalysisofsignalsinthefrequencydomainisanalysisofsignalp

30、roperties.Theengineercanstudythespectrumtodeterminewhichfrequenciesarepresentintheinputsignalandwhicharemissing.Filtering,particularlyinnonreal-timeworkcanalsobeachievedbyconvertingtothefrequencydomain,applyingthefilterandthenconvertingbacktothetimedomain.Thisisafast,O(nlogn)operation,andcangiveesse

31、ntiallyanyfiltershapeincludingexcellentapproximationstobrickwallfilters.Therearesomecommonlyusedfrequencydomaintransformations.Forexample,thecepstrumconvertsasignaltothefrequencydomainFouriertransform,takesthelogarithm,thenappliesanotherFouriertransform.Thisemphasizesthefrequencycomponentswithsmalle

32、rmagnitudewhileretainingtheorderofmagnitudesoffrequencycomponents.Frequencydomainanalysisisalsocalledspectrumorspectralanalysis.5、SignalProcessingSignalscommonlyneedtobeprocessedinavarietyofways.Forexample,theoutputsignalfromatransducermaywellbecontaminatedwithunwantedelectrical“noise”.Theelectrodes

33、attachedtoapatientschestwhenanECGistakenmeasuretinyelectricalvoltagechangesduetotheactivityoftheheartandothermuscles.Thesignalisoftenstronglyaffectedby“mainspickup”duetoelectricalinterferencefromthemainssupply.Processingthesignalusingafiltercircuitcanremoveoratleastreducetheunwantedpartofthesignal.I

34、ncreasinglynowadays,thefilteringofsignalstoimprovesignalqualityortoextractimportantinformationisdonebyDSPtechniquesratherthanbyanalogelectronics.6、DevelopmentofDSPThedevelopmentofdigitalsignalprocessingdatesfromthe1960swiththeuseofmainframedigitalcomputersnumber-crunchingapplicationssuchantheFastFou

35、rierTransform(FFT),whichallowsthefrequencyspectrumofasignaltobecomputedrapidly.Thesetechniquesarenotwidelyusedatthattime,becausesuitablecomputingequipmentwasgenerallyavailableonlyinuniversitiesandotherscientificresearchinstitutions.7、DigitalSignalProcessors(DSPs)Theintroductionofthemicroprocessorint

36、helate1970sandearly1980smadeitpossibleforDSPtechniquestobeusedinamuchwiderrangeofapplications.However,general-purposemicroprocessorssuchastheInterx86familyarenotideallysuitedtothenumerically-intensiverequirementsofDSP,andduringthe1980stheincreasingimportanceofDSPledseveralmajorelectronicsmanufacture

37、rs(suchasTexasInstruments,AnalogDevicesandMotorola)todevelopDigitalSignalProcessorchips-specialisedmicroprocessorswitharchitecturesdesignedspecificallyforthetypesofoperationsrequiredindigitalsignalprocessing.(NotethattheacronymDSPcanvariouslymeanDigitalSignalProcessing,thetermusedforawiderangeoftech

38、niquesforprocessingsignalsdigitally,orDigitalSignalProcessor,aspecializedtypeofmicroprocessorchip).Likeageneral-purposemicroprocessor,aDSPisaprogrammabledevice,withitsownnativeinstructioncode.DSPchiparecapableofcarryingoutmillionsoffloatingpointoperationspersecond,andliketheirbetter-knowngeneral-pur

39、posecousins,fasterandmorepowerfulversionsarecontinuallybeingintroduced.DSPscanalsobeembeddedwithincomplex“system-on-chip”devices,oftencontainingbothanaloganddigitalcircuitry.8、ApplicationsofDSPDSPtechnologyisnowadayscommonplaceinsuchdevicesasmobilephones,multimediacomputers,videorecorders,CDplayers,

40、harddiscdrivecontrollersandmodems,andwillsoonreplaceanalogcircuitryinTVsetsandtelephones.AnimportantapplicationofDSPisinsignalcompressionanddecompression.Signalcompressionisusedindigitalcellularphonestoallowagreaternumberofcallstobehandledsimultaneouslywithineachlocal“cell”.DSPsignalcompressiontechn

41、ologyallowspeoplenotonlytotalktooneanotherbutalsotoseeoneantherontheircomputerscreens,usingsmallvideocamerasmountedonthecomputermonitors,withonlyaconventionaltelephonelinelinkingthemtogether.InaudioCDsystems,DSPtechnologyisusedtoperformcomplexerrordetectionandcorrectionontherawdataasitisreadfromtheC

42、D.AlthoughsomeofthemathematicaltheoryunderlyingDSPtechniques,suchasFourierandHilberttransforms,digitalfilterdesignandsignalcompression,canbefairlycomplex,thenumericaloperationsrequiredactuallytoimplementthesetechniquesareverysimple,consistingmainlyofoperationsthatcouldbedoneonacheapfour-functioncalc

43、ulator.ThearchitectureofaDSPchipisdesignedtocarryoutsuchoperationsincrediblyfast,processinghundredsofmillionsofsampleseverysecond,toprovidedreal-timeperformance:thatis,theabilitytoprocessasignal“l(fā)ive”asitissampledandthenoutputtheprocessedsignal,forexampletoaloudspeakerorvideodisplay.AllofthepracticalexamplesofDSPapplicationsmention