数字信号处理就是用数值计算方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。理论基础，其中最主要的是离散时间信号和离散时间系统理论以及一些数学理论。
精度高：在模拟系统的电路中，元器件精度要达到10-3以上已经不容易了，而数字系统17位字长可以达到10-5的精度，这是很平常的。例如，基于离散傅里叶变换的数字式频谱分析仪，其幅值精度和频率分辨率均远远高于模拟频谱分析仪。
灵活性强：数字信号处理采用了专用或通用的数字系统，其性能取决于运算程序和乘法器的各系数，这些均存储在数字系统中，只要改变运算程序或系数，即可改变系统的特性参数，比改变模拟系统方便得多。
可以实现模拟系统很难达到的指标或特性：例如：有限长单位脉冲响应数字滤波器可以实现严格的线性相位；在数字信号处理中可以将信号存储起来，用延迟的方法实现非因果系统，从而提高了系统的性能指标；数据压缩方法可以大大地减少信息传输中的信道容量。
可以实现多维信号处理：利用庞大的存储单元，可以存储二维的图像信号或多维的阵列信号，实现二维或多维的滤波及谱分析等。
缺点1：增加了系统的复杂性，它需要模拟接口以及比较复杂的数字系统；
缺点2：应用的频范围受到限制，主要是A/D转换的采样频率的限制；
缺点3：系统的功率消耗比较大。数字信号处理系统中集成了几十万甚至更多的晶体管，而模拟信号处理系统中大量使用的是电阻、电容、电感等无源器件，随着系统的复杂性增加这一矛盾会更加突出。
语音处理
语音信号分析
语音合成
语音识别
语音增强
语音编码
图像处理：恢复，增强，去噪，压缩
通信：信源编码，信道编码 ，多路复用，数据压缩
电视 ：高清晰度电视，可视电话，视频会议
雷达：对目标探测，定位，成像
声纳
有源声纳信号处理
无源声纳信号处理
地球物理学
生物医学信号处理
音乐
其它领域
由简单的运算走向复杂的运算，目前几十位乘几十位的全并行乘法器可以在数十纳秒的时间内完成一次浮点乘法运算，这无论在运算速度上和运算精度上均为复杂的数字信号处理算法提供了先决条件；
由低频走向高频，模数转换器的采样频率已高达数百兆赫，可以将视频甚至更高频率的信号数字化后送入计算机处理；
由一维走向多维，像高分辨率彩色电视、雷达、石油勘探等多维信号处理的应用领域已与数字信号处理结下了不解之缘。
各种数字信号处理系统均几经更新换代：在图像处理方面，图像数据压缩是多媒体通信、影碟机(VCD或DVD)和高清晰度电视(HDTV)的关键技术。国际上先后制定的标准H.261、JPEG、MPEG—1和MPEG—2中均使用了离散余弦变换(DCT)算法。近年来发展起来的小波(Wavelet)变换也是一种具有高压缩比和快速运算特点的崭新压缩技术，应用前景十分广阔，可望成为新一代压缩技术的标准。
VLSI设计中，其详细程度的层次可以从完全定制的AS］C几何布局到使用称为装置顶盒的系统设计。表1给出了相应的概述。因为FPGA的物理结构是可编程的，但也是固定的，所以在FPGA的设计过程中没有布局和布线任务。在门电平上采用寄存器转换设计语言就可以达到元器件的利用。投放市场时间与FPGA迅速增加的复杂程度共同迫使研究方法转移到知识产权（Intellectual Property，IP）宏单元或“兆核心单元（mega core cells）”的使用上来。宏单元为设计者提供了—个预先定义的功能集合，例如：微处理器或UART。这样，设计者就只需要指定所选择的特征或属性（例如：精确度），“合成器”就会自动生成一份合成解决方案的硬件描述代码或者是原理图。
表1 VLSI的设计层次
技术的关键就是利用强有力的设计工具来：
·缩短开发周期
·提供元器件的优质利用性
·提供合成器的选择，例如：在速度和设计规模之间作出选择 在图1中给出了CAB工具分类法，并且应用在FPGA的设计流程之中。通常，是在图形界面还是文本界面环境下进行设计，取决于设计者个人的偏好以及以前的经验。以图形方式给出DSP解决方案能够强调更为规则的数据流以及许多相关的DSP算法。而文本环境通常侧重于考虑算法控制设计，并提供更加宽泛的设计类型，正如将在后续设计示例中得到的证明一样。具体地说，对于Altera的MaxPlusII而言，利用文本能够设计一些可以分配到设计之中的更为特殊的属性和更为精确的性能。
图1 CAD设计周期
