能否提供一个实际的工程信号处理中关于微分或积分的应用案例？例如，在音频均衡器设计或者图像滤波中，微分或积分是如何具体运用并解释其作用原理？请详细描述这个过程，并如果可能的话，附上相关的流程图或简要的伪代码示例。

在工程信号处理中，微分和积分常用于音频均衡器和图像滤波等应用。让我们以音频均衡器为例来说明：

音频均衡器是一种调整声音频率响应的设备，它可以增加或减少特定频段的声音。其中，微分运算通常用于检测信号的变化率，如噪声、失真或瞬态事件。比如，通过比较相邻采样点之间的幅度差异，我们可以得知高频部分是否有突然的变化，这有助于识别出需要增强或衰减的部分。

而积分则是相反的过程，它能够“累计”信号的能量，对低频成分特别有效。在音频均衡器中，积分器可以模拟人耳对低音的敏感特性，使得低频信号的增益逐渐上升，达到平滑低频响应的目的。

假设我们有一个简单的音频信号处理流程：

# 简化版伪代码示例

class AudioEqualizer:
    
    def __init__(self):
        self.differentiator = Differentiator()
        self.integrator = Integrator()

    def process(self, audio_samples):
        # 微分部分
        differentiated_signal = self.differentiator.calculate_diff(audio_samples)
        
        # 积分部分
        integrated_signal = self.integrator.calculate_integrated(differentiated_signal)

        # 平衡器应用
        balanced_audio = self.balance_audio(integrated_signal)

        return balanced_audio

class Differentiator:
    # 这里省略了具体的微分计算实现

class Integrator:
    # 这里省略了具体的积分计算实现

    # 由于这里是一个简化的例子，所以没有画出流程图，但在实际项目中，你可以用流程图工具展示各个步骤之间的连接

在这个过程中，微分和积分操作都是为了优化音频的质量和听感。在实际应用中，可能会有更复杂的算法结合其他数字信号处理技术（如傅立叶变换）来进行精确的频域分析和调整。