数据采集器是信号处理系统的前端核心，其架构选择直接决定了系统的性能、灵活性和成本。
DSP和FPGA的根本区别在于其核心结构的不同：
DSP（数字信号处理器）：
作为一种专用DSP芯片，其硬件设计与指令系统旨在高效处理典型的数字信号处理算法任务，通过深度优化实现最佳性能。
FPGA（现场可编程门阵列）：
是一片可编程的硬件。它由大量未连接的逻辑单元、内存块和专用硬件组成。开发者使用硬件描述语言来“绘制”出数字电路，定义这些单元之间的连接关系，从而实现一个并行执行的硬件系统。
DSP与FPGA架构的优缺点及区别对比：
特性维度 | DSP架构 | FPGA架构 |
核心本质 | 软件驱动的专用处理器 | 硬件可重构的并行逻辑阵列 |
处理方式 | 顺序/串行处理。逐条指令执行程序。 | 并行/流水线处理。多个逻辑单元可同时工作，数据流可以像流水线一样被分段同步处理。 |
性能与速度 | 高指令吞吐量，主频高（GHz级别），但处理速度受限于指令周期。对于复杂算法，延迟较高。 | 极高的并行计算能力和确定性低延迟。主频较低（几百MHz），但可以设计出硬件加速单元，实现纳秒级的响应。非常适合对实时性要求极高的场合。 |
灵活性与重构性 | 灵活性中等。功能由软件定义，改变算法只需更新程序。但受限于其固定的硬件架构。 | 灵活性极高。可以定制任何数字电路，从简单的逻辑控制到复杂的多核处理器系统。可现场重构，改变功能相当于“重烧”电路。 |
开发难度与周期 | 相对较低。使用C/C++等高级语言，开发工具链成熟，调试方法与通用处理器类似。适合算法工程师。 | 非常高。需要硬件设计思维，使用VHDL/Verilog等硬件描述语言。需要进行时序分析、仿真、管脚约束等，调试复杂。开发周期长，成本高。 |
功耗 | 功耗相对较低且稳定。作为成熟的处理器，功耗管理机制完善。 | 功耗与设计相关。静态功耗低，但动态功耗取决于你设计的电路规模和切换频率。一个高度并行、资源利用率高的设计功耗可能很高。 |
成本 | 芯片单价低。对于成熟算法，整体解决方案成本较低。 | 芯片单价高。开发成本（人力、时间）远高于DSP。 |
在现代数据采集卡中的协同应用
FPGA 位于前端，其更靠近ADC，主要负责接收高速ADC来的原始数据流。执行最紧急、最底层的任务，如实时降噪、数字触发等等。
而DSP/CPU 位于后端，负责接收来自FPGA预处理后的数据，执行更高级、更复杂的算法，如数据可视化、运行用户界面等等。
在现代数据采集系统中，FPGA越来越多地承担了底层实时处理的角色，成为高性能采集卡不可或缺的核心。