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多抽样率信号处理是现代信号处理理论的一个重要分支，在最近十几年取得了巨大的发展，在很多方面得到了成功的应用。本文从频域的角度深入分析了抽样率变换的规律，并进一步研究了多抽样率系统的高效实现方案和基本理论，为其它算法的研究提供了必要的基础。测不准原理表明：ΔT·Δf≥1/4π，即在一次谱分析中，时间分辨率和频率分辨率不能同时达到高分辨率!本文结合多抽样率信号处理理论和传统谱估计理论，提出了崭新的多分辨谱估计理论，并给出了具体的实现算法，解决了谱估计中如何达到频率分辨率和时间分辨率的最佳组合的问题。并且进一步运用滤波器的多相分解理论，对谱估计算法进行了优化，极大地提高了计算效率。 在多抽样率信号处理理论和多分辨谱估计理论的基础上，本文进而将多分辨率思想推广到随机振动控制理论中，提出了多分辨随机振动控制算法，解决了振动控制界多年来悬而未决的低频控制精度问题，并在Dactron公司LaserTM和CometTM等多种振动控制产品中得到了成功的应用，在计算量增加不大的前提下取得了令人满意的控制效果。 多分辨谱估计理论另外一个非常成功的应用例子是高分辨率倍频程分析。倍频程分析是声学分析的一个重要工具，随着人们对声音信号频率成分刻划要求的提高，对倍频程分析的频率分辨率要求也越来越高，目前要求实现多通道同时处理的1/48甚至1/96的倍频程分析，使得传统算法很难实现或实现的硬件成本很高。本文提出了基于多分辨谱估计理论的高分辨率倍频程分析算法，能够在普通的DSP上实现高精度的倍频程分析，与传统的时域积分平均算法相比，在计算效率上有着明显的优势。 在此之外，本文还对基于DSP的实时信号处理硬件的设计作了深入的研究，提出了DSP、FPGA和USB相结合的实时信号处理硬件系统构架，并对一些具体的技术难题作了实践性的研究，给出了解决方案。与上文提到的信号处理算法结合在一起，组成了完整的实时信号处理系统。 总之，本文在理论和实践上均取得了重要突破。在理论上，提出了多分辨谱估计理论、多分辨随机振动控制算法和高分辨率倍频程分析算法；在应用上，完成了两种类型实时DSP硬件电路的设计，并将上述算法在硬件系统中得到了成功的应用，取得了很好的效果，达到了产品级的设计要求。