数字信号处理及DSP技术实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范勤儒，于在河，王朗 著

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 实验指导
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法实现
• 工程实践
• 高等教育

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122170187

版次：1

商品编码：11306615

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-09-01

页数：241

正文语种：中文

编辑推荐

　　《数字信号处理及DSP技术实验指导》可作为高等院校电子信息工程、通信工程等专业学生相关课程的实验教材，也可作为计算机、自动化专业学生的实验参考书，亦可供研究生以及从事有关工作的科技人员学习参考。

内容简介

　　《数字信号处理及DSP技术实验指导》对“数字信号处理”、“DSP原理及应用”课程的实验进行了较系统的论述。全书分两部分：知识篇及实验篇。知识篇共4章，对MATLAB软件、CCS集成开发环境、DSP仿真器及DSP实验系统的使用方法作了较详细的介绍。实验篇共16章：其中数字信号处理部分占6章，对离散信号及系统MATLAB时域分析实验、变换域分析实验、频域分析实验、滤波器常有结构分析实验、IIR滤波器设计实验及FIR滤波器设计实验作了详细的阐述；DSP原理及应用部分占10章，包括CCS3。3的软件应用实验、DSP定时器实验、指示灯及开关控制实验、键盘控制、LCD控制、蜂鸣器控制、IIR滤波器实现、FIR滤波器实现、基于AIC23的语音滤波处理实验及DSP大作业。每章均包含典型的实验案例及学生实验内容。通过实验案例，学生可以自行完成实验。
　　《数字信号处理及DSP技术实验指导》可作为高等院校电子信息工程、通信工程等专业学生相关课程的实验教材，也可作为计算机、自动化专业学生的实验参考书，亦可供研究生以及从事有关工作的科技人员学习参考。

目录

第1篇 知识篇
第1章　MATLAB 6.5的使用
1.1　MATLAB 6.5桌面工具
1.2　MATLAB仿真分析基本方法
第2章　CCS的使用
2.1　CCS开发软件分类
2.2　CCS3.3安装
2.3　CCS3.3设置
2.3.1　CCS的Emulator设置
2.3.2　CCS的Simulator设置
第3章　仿真器
第4章　TMS320C5509实验系统
4.1　TMS320C5509实验系统性能指标
4.2　实验箱上资源
4.3　高保真语音编解码芯片TLV320AIC23
4.4　I/O寄存器的设计和使用
4.5　液晶、键盘、交通灯、蜂鸣器、直流
电机等的控制
4.6　TMS320C55x的硬件结构
4.6.1　C55x CPU内部总线结构
4.6.2　C55x存储器配置
4.6.3　C55x外设配置
4.6.4　C5509引脚定义与描述
（LQFP封装）
4.6.5　C5509 CPU寄存器
4.6.6　存储空间和I/O空间
4.6.7　中断系统
4.6.8　通用定时器
4.6.9　McBSP引脚作通用I/O口
4.6.10　实验系统存储空间配置
4.6.11　外部存储器接口（EMIF）简介
第2篇 实验篇
第5章　离散时间系统时域分析实验项目
5.1　常用序列及基本运算
5.1.1　常用序列函数
5.1.2　序列基本运算函数
5.2　时域LTI系统零状态响应
5.2.1　时域LTI系统单位脉冲响应
5.2.2　时域LTI系统零状态响应
5.3　实验内容
第6章　离散时间系统的z域分析实验项目
6.1　常用信号的z反变换
6.2　z域的系统MATLAB分析
6.3　实验内容
第7章　离散时间系统的频域分析实验项目
7.1　周期离散信号的频谱分析
7.2　有限长非周期离散信号的频谱
分析
7.3　实验内容
第8章　数字滤波器基本结构实验项目
8.1　IIR滤波器基本结构
8.1.1　直接型结构
8.1.2　级联型结构
8.1.3　并联型结构
8.2　FIR滤波器基本结构
8.2.1　直接型结构（横截型）
8.2.2　级联型结构
8.2.3　线性相位型结构
8.2.4　频率抽样型结构
8.3　实验内容
第9章　IIR数字滤波器设计实验项目
9.1　IIR模拟滤波器原型设计
9.1.1　巴特沃思低通滤波器
9.1.2　切比雪夫Ⅰ型低通滤波器
9.1.3　切比雪夫Ⅱ型低通滤波器
9.1.4　椭圆低通滤波器
9.2　两种模拟滤波器转换为数字滤波器的
方法
9.2.1　脉冲响应不变法设计低通数字滤波器
9.2.2　双线性变换法
9.3　模拟低通滤波器与高通、带通、带阻数字
滤波器频带转换实验项目
9.3.1　归一化模拟低通滤波器与模拟低通、高
通、带通、带阻滤波器频带转换
9.3.2　IIR数字滤波器直接设计
9.4　实验内容
第10章　FIR数字滤波器设计实验项目
10.1　FIR滤波器的窗函数法
10.1.1　几种窗函数
10.1.2　窗函数设计步骤
10.1.3　MATLAB提供的函数
10.2　FIR滤波器的频率抽样法
10.3　实验内容
第11章　CCS3.3软件应用实验项目
11.1　实验准备及原理
11.2　实例
11.3　实验内容
第12章　指示灯及DIP拨码开关控制实验项目
12.1　实验准备及原理
12.2　实例
12.3　实验内容
第13章　DSP定时器实验项目
13.1　实验准备及原理
13.2　实例
13.3　实验内容
第14章　键盘控制实验项目
14.1　实验准备及原理
14.2　实例
14.3　实验内容
第15章　LCD控制实验项目
15.1　实验准备及原理
15.2　8×8字符LCD显示控制
15.3　16×16 LCD汉字显示控制
15.4　实验内容
第16章　蜂鸣器控制实验项目
16.1　实验准备及原理
16.2　实例
16.3　实验内容
第17章　基于CCS仿真的IIR数字滤波器
设计项目
17.1　实验准备及原理
17.2　实例
17.3　实验内容
第18章　基于CCS仿真的FFT频谱分析项目
18.1　实验准备及原理
18.2　实例
18.3　实验内容
第19章　实时语音FIR滤波实验项目
19.1　实验准备及原理
19.2　基于TLV320AIC23B语音传送及滤波
19.3　实例
19.4　实验内容
第20章　DSP大作业实验项目
20.1　循环队列的使用
20.1.1　实验原理
20.1.2　实例
20.1.3　实验内容
20.2　数字密码锁设计
20.2.1　实验原理
20.2.2　实例
20.2.3　实验内容
20.3　歌曲点播系统设计
20.3.1　实验原理
20.3.2　实例
20.3.3　实验内容
20.4　按键转移交通信号灯
20.4.1　实验原理
20.4.2　实例
20.4.3　实验内容
参考文献

前言/序言

现代通信的基石：解密数字信号处理 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不在与各种信号打交道，从手机通话到高清电视，从医学影像到天体探测，数字信号处理（DSP）技术无处不在，它如同现代通信的基石，支撑着信息时代的繁荣。然而，对于许多初学者而言，数字信号处理的世界充满了神秘感，复杂的数学公式和抽象的概念常常令人望而却步。本文旨在拨开迷雾，以一种直观、易懂的方式，深入浅出地阐述数字信号处理的核心理念，并展望其在各个领域的广阔应用。 一、 何为数字信号？数字信号处理又是何方神圣？ 在我们开始探索数字信号处理的奥秘之前，首先需要明确什么是“信号”。简单来说，信号就是信息的载体，能够携带特定信息的变化量。自然界中存在着大量的模拟信号，它们的值随时间连续变化，例如人声的声波、温度的变化、光线的亮度等等。然而，计算机和现代电子设备只能理解离散的、用二进制数表示的信息，即数字信号。 数字信号处理（DSP）正是致力于对这些数字信号进行一系列变换、分析和处理的技术。它通过将模拟信号转化为数字信号，然后利用数字计算技术对这些信号进行各种操作，最终实现信号的增强、提取、压缩、编码、解码等目的。想象一下，将一段美妙的音乐从声波（模拟信号）捕捉下来，然后通过计算机将其转化为一串串二进制数字，再经过DSP技术的处理，我们可以实现音质的提升、背景噪音的消除，甚至可以将它压缩成更小的文件以便于存储和传输。这便是DSP的神奇之处。 二、 核心概念：理解DSP的脉络 要理解DSP，离不开几个核心概念的把握。 采样（Sampling）： 这是将连续的模拟信号转化为离散数字信号的第一步。采样过程就像是用一个“测量尺”按照固定的时间间隔去“丈量”模拟信号的幅值。采样频率越高，采集到的信号点越多，越能真实地反映原始信号的细节。然而，过高的采样频率也会带来数据量的增加。著名的“奈奎斯特定理”告诉我们，为了无失真地恢复原始模拟信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 量化（Quantization）： 采样后得到的数值仍然可能是连续的，量化过程则是将这些连续的幅值映射到有限个离散的数值级别上。例如，一个8位ADC（模数转换器）可以将信号的幅值量化到256个不同的级别。量化精度越高，信号的失真越小，但同样会增加数据存储的开销。 编码（Encoding）： 量化后的数值需要用二进制数来表示，以便计算机进行处理。编码就是将量化后的离散数值转化为二进制代码的过程。 数字滤波器（Digital Filter）： 这是DSP中最重要且最广泛应用的工具之一。滤波器能够选择性地通过或阻挡特定频率范围内的信号。想象一下，我们希望从一段录音中去除低频的嗡嗡声，就可以使用一个高通滤波器；如果想保留人声中的高频部分，则可以使用低通滤波器。数字滤波器有多种类型，如FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器，它们各有优劣，适用于不同的场景。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）： DFT是将一个时域（随时间变化的）信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦分量的数学工具。这就像是将一首复杂的交响乐分解成各个乐器的演奏。FFT是DFT的一种高效算法，极大地提高了计算速度，使得在实时系统中进行频率分析成为可能。通过FFT，我们可以揭示信号的频谱特性，了解信号中包含哪些频率成分，以及它们的强度。 卷积（Convolution）： 卷积是DSP中描述一个系统如何响应输入的数学运算。许多信号处理操作，如滤波，都可以通过卷积来实现。理解卷积对于理解滤波器的工作原理至关重要。 三、 DSP的强大威力：应用无处不在 数字信号处理技术早已渗透到我们生活的方方面面，其应用之广泛，令人惊叹。 通信领域： 现代通信系统，如手机、Wi-Fi、蓝牙等，都离不开DSP。信号的调制、解调、编码、解码、纠错等关键环节都需要DSP技术来实现。例如，我们在通话时能够听到清晰的声音，正是DSP在背后默默地完成了噪音抑制、回声消除等工作。 音频处理： 从音乐的录制、混音、播放到音频压缩（如MP3），DSP都扮演着核心角色。降噪、混响、均衡器等音频效果的实现，以及语音识别、语音合成等技术，都依赖于强大的DSP算法。 图像和视频处理： 无论是数码相机拍摄的照片，还是高清电视播放的视频，其成像、压缩、增强、识别等过程都离不开DSP。图像去噪、锐化、边缘检测、人脸识别、视频编码（如H.264, H.265）等技术的进步，极大地丰富了我们的视觉体验。 医疗影像： CT、MRI、超声波等医学影像设备，都需要DSP技术来处理采集到的原始数据，生成清晰的诊断图像。医学图像的增强、分割、特征提取等，为医生提供了重要的诊断依据。 雷达和声纳： 在国防、气象、海洋探测等领域，雷达和声纳系统通过发射和接收信号来探测目标。DSP技术用于信号的分析、目标识别、距离和速度测量等，是这些系统的“大脑”。 控制系统： 在工业自动化、机器人、航空航天等领域，DSP被广泛应用于实时控制系统中。通过对传感器信号的处理和分析，DSP能够精确地控制执行机构，实现复杂的自动化任务。 生物医学工程： 除了医学影像，DSP还在生理信号监测（如心电图、脑电图）、基因测序数据分析等方面发挥着重要作用。 金融领域： 量化交易、风险评估等金融应用也开始借鉴DSP技术来分析海量数据，挖掘潜在规律。 四、 学习DSP的路径：从理论到实践 学习数字信号处理，需要循序渐进，打好基础。 数学基础： 线性代数、微积分、概率论与数理统计等是DSP的理论基石。理解这些数学工具，能够帮助我们更深入地理解DSP算法的原理。 信号与系统理论： 这是DSP的入门课程，讲解了信号的分类、系统分析方法（如时域分析、频域分析）、LTI系统（线性时不变系统）的特性等。 数字信号处理导论： 这一阶段的学习会深入到采样、量化、数字滤波器设计、DFT/FFT等核心概念。 DSP处理器和开发平台： 随着理论知识的积累，可以开始接触实际的DSP处理器（如TI的C6000系列、ADI的Sharc系列等）和相应的开发工具链。 编程实现： 熟悉C/C++等编程语言，并能够运用这些语言在DSP平台上实现各种DSP算法。 项目实践： 理论结合实践，通过完成一些实际的DSP项目，如音频滤波器设计、图像处理算法实现等，能够加深对DSP技术的理解和应用能力。 五、 DSP的未来展望 数字信号处理技术仍在不断发展，并展现出蓬勃的生命力。 人工智能与DSP的融合： 机器学习和深度学习在语音识别、图像识别等领域的成功，正在与DSP技术深度融合，催生出更强大的信号处理能力。 低功耗与高性能： 随着移动设备和嵌入式系统的普及，对DSP的功耗和性能要求越来越高。低功耗DSP芯片和高效的算法设计将是未来的重要发展方向。 实时性与智能化： 越来越多的应用需要进行实时的信号处理，并具备一定的智能化分析能力，如自适应滤波、智能降噪等。 新的信号处理理论与方法： 随着科学技术的进步，新的信号类型和处理需求不断涌现，也将推动DSP理论和方法不断创新。 数字信号处理是一门充满魅力且极具挑战性的学科。它不仅是现代信息技术的核心驱动力，更是连接物理世界与数字世界的桥梁。掌握DSP技术，意味着掌握了理解和改造信息世界的关键钥匙，能够为个人职业发展和科技创新打开更广阔的道路。希望本文能够为广大读者开启一扇了解DSP的窗户，激发深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容我早就耳闻，一直想找机会深入学习一下。我本身是通信工程专业出身，虽然在学校里接触过一些数字信号处理的基础概念，但总觉得理论与实践之间隔了一层纱，很多算法的理解不够透彻，尤其是在实际工程应用中，总会遇到一些似是而非的问题，难以找到根源。我特别期待的是这本书能够提供一些清晰的实验案例，让我能够亲手搭建电路，或者通过软件仿真来验证那些复杂的数学公式。我希望它能从最基础的采样定理、傅里叶变换开始，逐步深入到滤波器设计、自适应滤波、以及一些高级的算法，比如FFT、DCT等等。同时，对于DSP芯片的编程和应用，我也非常好奇。现在市面上的DSP芯片种类繁多，性能各异，我希望这本书能够提供一些主流DSP平台的开发指导，例如TI的TMS320系列，或者ADI的Blackfin系列，甚至是一些ARM Cortex-M内核上的DSP扩展指令的应用。如果能有完整的代码示例，并且对代码的每一部分都进行详细的解释，那就再好不过了。我希望这本书的实验能够贴近实际应用，比如音频信号的处理（降噪、回声消除）、图像信号的处理（滤波、边缘检测），甚至是通信系统中的信号调制解调。这样，我才能真正将理论知识转化为解决实际问题的能力，而不是仅仅停留在“知道”的层面。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的嵌入式开发工程师，工作中经常需要接触到一些涉及音频、视频或传感器数据采集和处理的项目。虽然我具备一定的C语言和硬件基础，但对于数字信号处理的理论知识，我一直觉得有些欠缺。很多时候，我们都是在借鉴前人的经验，或者直接调用现成的库函数，但遇到性能瓶颈或者需要深度优化的时候，就显得力不从心。这本书的出现，对我来说就像是及时雨。我希望它能够系统地梳理数字信号处理的核心概念，用相对易懂的方式讲解傅里叶变换、Z变换、拉普拉斯变换等基础理论，并且能够清晰地阐述它们在实际中的意义和应用。我特别关注这本书在信号滤波、谱分析、以及一些经典信号处理算法（如FFT）方面的讲解。如果书中能够提供一些不同类型的滤波器设计（FIR, IIR）的原理和实现方法，并且能够给出不同应用场景下的滤波器选择建议，那对我来说将是巨大的帮助。此外，对于DSP的硬件加速特性，我一直想深入了解，希望书中能够介绍一些DSP指令集的使用技巧，以及如何利用这些指令来优化代码的执行效率。我期待这本书能够提供一些实际的案例，比如在音频降噪、语音识别、或者传感器数据预处理中的应用，并且能够有相应的实验指导，让我能够亲手实践，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对能够“听懂”数字信号背后的原理充满好奇。作为一个对科学探索充满热情的研究生，我在学习过程中接触到了很多信号处理相关的课程，但总觉得书本上的公式和理论有些抽象，缺乏直观的感受。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步揭开数字信号处理的神秘面纱。我期待它能从信号的基本构成元素讲起，比如采样、量化，然后深入到信号的频域分析，让我理解傅里叶变换为何如此重要，以及它如何揭示信号的内在规律。我希望书中能够提供一些生动的类比和图示，帮助我理解那些看似复杂的数学概念。尤其令我期待的是，如果书中能够包含一些动手实践的环节，例如利用MATLAB或Python等工具进行信号的生成、分析和处理，并且提供完整的实验代码和详细的步骤说明，这将极大地提升我的学习体验。我希望能通过这些实验，亲身感受到不同信号参数（如采样率、量化位数）对信号质量的影响，以及不同滤波器的设计对信号特性的改变。我尤其希望能在书中看到一些关于信号去噪、信号增强、或者特征提取的实验，这些都是我在科研项目中可能会遇到的问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的本科生，正在为找工作而努力。在校期间，我对通信原理和信号处理产生了浓厚的兴趣，也参加了一些相关的课程和项目。然而，在面试中，我常常因为对DSP技术的理解不够深入而感到困惑。很多公司在招聘时都会提到对DSP技术的要求，我希望这本书能够为我系统地补齐这方面的知识。我期待书中能够清晰地介绍DSP的基本原理，包括采样、量化、编码等过程，并且深入讲解傅里叶变换、Z变换等核心概念，让我能够理解信号在时域和频域之间的转换。我特别关注书中关于滤波器设计的讲解，希望它能够详细介绍FIR和IIR滤波器的设计方法，以及它们在实际中的应用场景。同时，我也希望书中能够提供一些关于DSP硬件平台（如TMS320系列）的开发入门指导，包括基本的开发环境搭建、指令集介绍以及简单的程序编写。如果书中能够提供一些实际的工程案例，例如在雷达信号处理、通信系统中的调制解调、或者音频信号处理中的应用，并且给出详细的实验步骤和代码示例，这将对我准备面试和未来的工作非常有帮助。我希望通过这本书的学习，能够让我更有信心地应对DSP相关的技术问题。

评分☆☆☆☆☆

我对各种新兴技术都抱有浓厚的兴趣，尤其是在计算机视觉和机器学习领域，信号处理技术扮演着至关重要的角色。虽然我不是电子工程专业的学生，但我在学习图像处理和音频分析算法时，发现数字信号处理的知识是绕不开的基础。我希望这本书能够用一种更广阔的视角来介绍数字信号处理，而不仅仅局限于传统的通信领域。我期待它能够讲解一些在现代科技中应用广泛的算法，例如小波变换在图像压缩和去噪中的应用，或者一些用于特征提取和降维的信号处理技术。同时，我也希望书中能够介绍一些DSP在嵌入式系统中的应用，比如在智能家居、可穿戴设备或者物联网设备中，如何利用DSP技术来实现高效的传感器数据采集和处理。我尤其感兴趣的是，如果书中能够探讨一些DSP技术与机器学习算法的结合，比如如何利用DSP来加速神经网络的推理，或者如何将信号处理的特征作为机器学习模型的输入。如果书中能够提供一些跨学科的实验案例，例如利用DSP对语音信号进行特征提取，然后输入到机器学习模型中进行语音识别，这将极大地拓宽我的视野，并为我未来的研究和项目提供新的思路。