摘 要：信号处理系统设计及应用在电子信息工程领域具有广泛的应用，是实现信号采集、传输、处理、分析和应用的核心技术。文章首先介绍了信号处理系统的基本概念和发展历程，然后详细探讨了信号处理系统在电子信息工程中的应用，包括语音信号处理、图像处理、生物信号处理等。同时，文章还结合实际案例，介绍了信号处理系统的设计和实现方法，包括系统框架设计、算法选擇和优化、硬件实现等。最后，文章对信号处理系统的未来发展进行了展望，并提出了一些可行的改进和优化方案，旨在为电子信息工程领域的信号处理系统研究和应用提供一定的参考价值。

关键词：信号处理系统;电子信息工程;应用案例;设计方法：未来发展

中图法分类号：TN911文献标识码：A

１ 概述

１．１ 信号处理系统的基本概念

信号处理系统是指对信号进行采集、传输、处理、分析和应用的系统，是一种涵盖多个学科知识的交叉学科技术。信号处理系统包括模拟信号处理系统和数字信号处理系统２ 种形式。模拟信号处理系统采用模拟电路技术，对信号进行采样、滤波、放大、幅度调制等操作；数字信号处理系统则采用数字电路技术，将信号进行采样、量化、编码、数字滤波、ＦＦＴ 变换等操作。随着计算机技术的快速发展，数字信号处理系统越来越得到重视，已经成为信号处理系统的主流形式［１］ 。

１．２ 信号处理系统的发展历程

信号处理系统的发展历程可以追溯到２０ 世纪初，信号处理系统当时主要应用于电信领域电话信号的传输和处理。随着计算机技术的发展，数字信号处理技术得到了快速发展，信号处理系统的应用范围也不断扩大，逐渐涉及语音、图像、视频、生物、雷达等多个领域。目前，信号处理系统已经成为电子信息工程领域的核心技术，对于提高信息处理速度、降低系统成本、提高系统可靠性等都具有重要的意义［２］ 。

２ 信号处理系统在电子信息工程中的应用

２．１ 语音信号处理

语音信号是一种重要的人机交互方式，信号处理技术在语音识别、语音合成、语音增强等方面都具有广泛的应用。例如，在语音识别方面，信号处理系统可以通过分析声音的频率、幅度和时间等特征，将语音信号转换为数字信号，并通过模式识别算法实现语音识别。在语音合成方面，信号处理系统可以将数字信号转换为语音信号，并通过合成算法实现语音合成。在语音增强方面，信号处理系统可以通过降噪、去混响、增强语音信号的频率等操作，提高语音信号的质量和可识别性［３～６］ 。

２．２ 图像处理

图像处理是指对图像进行采集、传输、处理和分析的过程，是信号处理系统在电子信息工程领域中的重要应用。图像处理涉及图像采集、预处理、分割、特征提取、分类等。例如，在图像识别方面，信号处理系统可以通过将图像转换为数字信号，并通过特征提取和分类算法实现图像识别。在医学影像处理方面，信号处理系统可以通过对医学影像进行分割、增强、重构等操作，提高影像的质量和可视性［７～８］ 。

２．３ 生物信号处理

生物信号处理是指对人体信号进行采集、传输、处理和分析的过程，是信号处理系统在医学领域中的重要应用。生物信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号、血压信号等多种类型。信号处理系统在生物信号处理方面可以通过分析信号的频率、幅度、相位等特征，诊断疾病、评估疗效、监测生命体征等。例如，在心电信号处理方面，信号处理系统可以通过对心电信号进行滤波、分析、特征提取等操作，实现心率、心律、心电图诊断等［９～１１］ 。

３ 实际案例：基于ＦＰＧＡ 的数字信号处理系统设计

为了更好地说明信号处理系统的设计和应用，本文结合实际案例，介绍了一种基于ＦＰＧＡ 的数字信号处理系统的设计和实现方法。

３．１ 系统框架设计

基于ＦＰＧＡ 的数字信号处理系统的框架设计，如图１ 所示。系统由外设、ＦＰＧＡ 芯片、存储器和计算机组成。外设包括采样器、滤波器、ＡＤＣ 和ＤＡＣ 等，用于将模拟信号转换为数字信号，并进行采样、滤波和转换。ＦＰＧＡ 芯片是系统的核心，用于实现信号处理算法和数字信号处理模块。存储器用于存储采样数据和处理结果。