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信號處理與一維信號處理還是有很大差別的，這是由三個因素造成的;(l)二維通常比一維問題包含的數據量大得多;(2)處理多維系統在數些上不如處理一維系統那樣完備；(3)多維信號處理有更多的自由度，這給系統設計音以一維情況中無法比擬的靈活性。雖然所有遞歸數字濾波器都是用差分方程實現的，一維情況下差分方程是全有序的，而在多維情況下差分方程僅是部分有序的，岡而就存在著靈活性，在一維情況小，離散傳里旰變換CDET)可以用快速傅里葉變換CEPT)算法來計算，而在多維情況下，有多且每一個OFT又可用多種AFT算法來計算。在一維情況下，我們可以調整速率。而且也可以調整抽排列。從另一方面來說，多維多項式不能進行因式分解，而一維多項式是可以進行因式分解的。因而在多維情況下，我們不能論及孤立的極，氣、孤立的零點及孤立的根。所以，多維信號處理與一維信號處理有相當大的差別。在20世紀60年代初期，用數字系統來模仿模擬系統的想法，使得一維數字信號處毫的各種方法得到了發展。這樣，仿照模擬系統理論，創立了許多離散系統理論.隨后，當數字系統可以很好地模仿模擬系統時，人們認識到數字系統同時也可以完成更多的功能。由丁這種認識及數字硬件工藝的有力推動，數字信號處理得到了發展，而且現今很多通用的方法，已成為數字方法所特有的，沒有與其等效的模擬方法，在發展多維數字信號處理時，可觀察到同一發展趨向。因為沒有連續時間的(或模擬的)二維系統理論可以仿效，因而最初的二維系統是以一維系統為基礎的，80年代后期，多數二維信號處理都是用可分的二維系統。可分的二維系統與用于二維數據的一維系統幾乎沒有差別。隨后，發展了獨特的多維算法，該算法相當于一維算法的邏輯推理。這是一段失敗的時期，由干許多二維應用要求數據量很大，且iT缺少二淮多項式太分解理論，很多一維方法不能很好地推廣到二維上來。我們現在正處于認識的萌芽時代。計算機工業以其部件的小型化和價格日趨低廉而有助于我們解決數據量問題。盡管我們總是受限于數學問題，但仍然認識到，多維系統也給了我們新的自由度。以上這些，使得該領域既富于挑戰性又無窮樂趣，電子信息技術的結合之軟件結臺，傳統產業中可用電產信息技術的地方，仍然可以在生產或很低的條件下使用人力或傳統機械。電予信息技術應到限制，在不同領域和不同水平有各種原因，但爛有一個共大原因是缺乏認識。沒有認識，便沒有應層。 免費論文下載中心 http://www.hi138.com
事實上，在一維和二維信號處理理論之間有實質性的差別，而在二維和更高維之間，除了計算上的復雜世方耐差異之外，似乎差別較小。
