数字信号处理利用离散数据分析和变换信号-采样把连续时间信号转换为离散时间序列-量化把幅度映射到有限数量的数值等级

重叠相加可处理长序列的分块卷积。信号归一化便于比较但可能隐藏绝对幅度。直流偏置会在频谱中形成零频成分。去趋势可以减轻缓慢漂移对分析的影响。信号重建依赖采样信息和插值假设。算法延迟会影响实时处理系统的整体响应。数字信号处理器常为乘加运算提供优化。计算能力提高促进了数字滤波的广泛应用。

定标用于匹配数据幅度与可用数值范围。抽取降低采样率前通常需要低通滤波。插值提高采样率时需要抑制频谱镜像。多相结构可以提高某些重采样运算效率。短时傅里叶变换描述信号频谱随时间变化。时间分辨率与频率分辨率存在权衡。小波分析使用不同尺度的局部基函数。包络提取常用于解调或机械故障分析。

数字信号处理利用离散数据分析和变换信号。采样把连续时间信号转换为离散时间序列。量化把幅度映射到有限数量的数值等级。采样定理需要信号满足相应带限条件。实际采样系统需要预留滤波过渡带宽。量化噪声模型只在一定假设下适用。有效位数反映转换器实际可用的动态性能。位数增加不一定改善受噪声限制的结果。

有限冲激响应滤波器具有有限长度的响应。无限冲激响应滤波器通常包含递归反馈。线性相位滤波有助于保持波形相对时序。定点运算使用有限整数位和小数位表示。浮点运算具有较大的数值动态范围。舍入和截断会引入不同的数值误差。溢出可能使运算结果发生突变或失真。饱和算术把越界结果限制在允许范围。