【关键词】数字信号处理技术；电子工程；软件无线电；短波通信；移动机器人

引言

电子工程领域正经历从单功能设备向自适应智能系统的范式转变，这一变革的底层逻辑在于数字信号处理技术对信号表征与控制能力的重构。传统模拟电路受制于非线性失真与参数漂移，难以应对现代通信、导航及自动化场景中海量异构数据的实时解析需求。数字信号处理技术通过离散域运算与可编程架构，使信号处理过程突破物理器件的刚性约束，为电子系统赋予算法定义功能的核心特征。当前技术应用已从单一通信调制向多域协同演进，但硬件算力瓶颈与算法泛化能力不足制约着技术深化落地。本文通过解构典型应用场景的技术实现路径，系统探索数字信号处理技术赋能电子工程的价值边界与突破方向。

一、数字信号处理技术在电子工程中的具体应用

（一）在软件无线电系统中的应用

软件无线电系统的核心特征在于其可通过软件重构实现多频段、多制式通信的灵活切换，而数字信号处理技术正是支撑这一特性的底层技术框架。传统硬件无线电依赖专用电路实现信号调制与解调，系统扩展性与兼容性受物理器件限制。数字信号处理技术通过数字下变频、正交频分复用及自适应滤波算法，将射频信号直接转换为基带数字信号进行处理，使系统能够动态调整载波频率、调制方式及带宽参数[1]。同时，数字预失真技术有效补偿功率放大器的非线性失真，提升信号传输质量。这种以算法定义功能的设计范式，不仅降低了设备迭代成本，更为未来6G通信中太赫兹频段与大规模天线阵列的协同控制提供了技术储备。

（二）在短波通信中的应用

短波通信依赖电离层反射实现超视距传输，但时变信道特性导致多径效应与频率选择性衰落问题突出。数字信号处理技术通过自适应均衡与盲源分离算法，构建具有环境感知能力的信号处理链路[2]。基于最小均方误差准则的自适应滤波器可实时追踪信道冲激响应变化，动态调整均衡器系数以抑制码间干扰。在远洋船舶通信系统中，结合循环前缀正交频分复用技术，将频率选择性衰落信道转化为多个平坦衰落的子信道，有效提升高频段信号传输稳定性。针对短波通信中窄带干扰问题，采用基于快速傅里叶变换的频谱感知技术，实现干扰频点的精准定位与动态滤波。此外，数字波束成形技术通过调整天线阵列的相位权重，增强特定方向信号接收强度，有效应对电离层不规则体引发的信号散射现象。

（三）在移动机器人领域中的应用

移动机器人的自主导航与实时决策能力依赖于多模态传感器的信号融合效率，数字信号处理技术在此过程中承担着数据清洗与特征提取的关键角色。激光雷达点云数据通过数字滤波消除环境噪声后，采用基于梯度直方图的特征匹配算法实现三维场景重建。在动态避障场景中，毫米波雷达的多普勒信号经数字解调与频谱分析，可精确测算障碍物相对速度与运动轨迹[3]。针对视觉传感器的图像数据流，基于小波变换的压缩感知技术降低数据传输带宽需求，同时保留边缘特征信息以供路径规划算法使用。更为重要的是，数字信号处理单元通过时间戳同步机制，解决了多传感器数据采集时延差异导致的融合误差问题。例如，在工业巡检机器人中，融合振动传感器频谱分析与红外热成像数据的复合诊断模型，可实现对设备故障模式的早期预警，其核心在于数字信号处理技术对异构数据时空对齐与特征关联的支撑作用。

（四）在其他场景中的应用

数字信号处理技术的跨领域渗透能力使其在电子工程中持续拓展应用边界。智能家居场景中，语音交互系统的核心依赖于声学信号的精准解析与特征提取。通过梅尔频率倒谱系数算法对语音信号进行频域特征建模，结合深度神经网络对语义信息进行分类，系统能够准确识别用户指令的时频特性差异。主动降噪耳机则采用自适应滤波技术，通过参考麦克风捕获环境噪声，实时生成反相声波以抵消低频干扰，算法通过最小均方误差准则动态更新滤波器参数，确保降噪效果的稳定性。在医疗电子领域，数字信号处理技术对生物电信号的去噪与特征提取至关重要。心电信号采集过程中，工频干扰与肌电噪声会掩盖有效信息，数字陷波滤波器通过设计窄带阻特性，在50 Hz频点处精确抑制电网干扰，而小波变换的多分辨率分析特性可从时频双域分离信号高频噪声与低频基线漂移，辅助临床诊断中对心律失常波形的识别。