DSP（数字信号处理器）具有以下特点：
硬件乘法器：内置专门的硬件乘法器，能够在单个指令周期内完成乘法操作，大大提高了乘法运算的速度，这对于数字信号处理中大量的乘法运算，如滤波器系数相乘、FFT运算中的复数乘法等非常重要，可显著提升处理效率。
高速MAC：具备高速的乘累加（MAC）单元，可在一个指令周期内完成一次乘法和一次加法操作，能高效实现数字信号处理算法中的卷积、相关等运算，如在数字滤波器设计中，利用MAC单元可以快速计算输入信号与滤波器系数的乘积和，实现滤波功能。
并行处理能力：支持多操作数并行处理，有的DSP具有多个数据处理通道或运算单元，可同时对多个数据进行处理，例如在处理多通道音频信号或多天线通信信号时，能够并行处理各个通道的数据，提高系统的整体处理能力。
哈佛结构：采用哈佛结构，将程序存储器和数据存储器分开，拥有各自独立的地址总线和数据总线，使得程序和数据可以同时被访问，避免了数据访问冲突，提高了数据传输和处理的效率，特别适合于实时数字信号处理中对大量数据的快速读写和处理。
多总线结构：内部通常有多条总线，除了程序总线和数据总线外，还有地址总线等，可同时进行多个数据的传输和访问，支持并行操作，能够满足高速实时信号处理对数据传输带宽的要求，例如在进行大数据量的图像或视频处理时，多总线结构可以快速地将数据从存储器传输到处理单元。
专用指令丰富：拥有丰富的专门为数字信号处理设计的指令集，如FFT指令、数字滤波指令、卷积指令等，这些指令能够直接实现数字信号处理中的常用算法，减少了指令执行的时间和代码长度，提高了编程效率和系统性能，工程师可以利用这些专用指令快速实现复杂的信号处理功能。
指令执行高效：DSP的指令执行速度快，具有流水线操作等技术，可将指令的取指、译码、执行等操作重叠进行，提高了指令的执行效率，能够在短时间内处理大量的数字信号数据，实现实时的信号处理。
数据格式多样：支持多种数据格式，如定点、浮点等，可根据不同的应用需求选择合适的数据格式，定点格式适用于对成本和功耗要求较高、对精度要求不是特别严格的场合，浮点格式则适用于对精度要求较高的复杂信号处理算法，如高精度的音频解码、图像处理中的特效算法等。
数据寻址灵活：提供了多种数据寻址方式，如直接寻址、间接寻址、变址寻址等，能够方便地访问存储器中的数据，在处理不同结构的数据，如数组、矩阵等时，可根据数据的存储方式选择合适的寻址方式，提高数据访问的效率和灵活性。
低功耗设计：随着技术的发展和应用场景的需求，DSP越来越注重低功耗设计，采用了先进的半导体工艺和节能技术，如动态电压频率调整（DVFS）、睡眠模式等，可根据工作负载动态调整工作频率和电压，在保证性能的同时降低功耗，适用于移动设备、物联网等对功耗要求严格的领域。
高集成度：集成度越来越高，将CPU、存储器、外设接口等集成在一个芯片上，形成了一个完整的数字信号处理系统，减少了系统的体积和成本，提高了系统的可靠性和稳定性，方便工程师进行系统设计和开发，在一些小型化的智能设备中，高集成度的DSP可以作为核心处理单元，实现多种功能。
