數字信號處理及DSP技術實驗指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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範勤儒，於在河，王朗 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• DSP
• 信號處理
• 實驗指導
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 算法實現
• 工程實踐
• 高等教育

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122170187

版次：1

商品編碼：11306615

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

頁數：241

正文語種：中文

編輯推薦

　　《數字信號處理及DSP技術實驗指導》可作為高等院校電子信息工程、通信工程等專業學生相關課程的實驗教材，也可作為計算機、自動化專業學生的實驗參考書，亦可供研究生以及從事有關工作的科技人員學習參考。

內容簡介

　　《數字信號處理及DSP技術實驗指導》對“數字信號處理”、“DSP原理及應用”課程的實驗進行瞭較係統的論述。全書分兩部分：知識篇及實驗篇。知識篇共4章，對MATLAB軟件、CCS集成開發環境、DSP仿真器及DSP實驗係統的使用方法作瞭較詳細的介紹。實驗篇共16章：其中數字信號處理部分占6章，對離散信號及係統MATLAB時域分析實驗、變換域分析實驗、頻域分析實驗、濾波器常有結構分析實驗、IIR濾波器設計實驗及FIR濾波器設計實驗作瞭詳細的闡述；DSP原理及應用部分占10章，包括CCS3。3的軟件應用實驗、DSP定時器實驗、指示燈及開關控製實驗、鍵盤控製、LCD控製、蜂鳴器控製、IIR濾波器實現、FIR濾波器實現、基於AIC23的語音濾波處理實驗及DSP大作業。每章均包含典型的實驗案例及學生實驗內容。通過實驗案例，學生可以自行完成實驗。
　　《數字信號處理及DSP技術實驗指導》可作為高等院校電子信息工程、通信工程等專業學生相關課程的實驗教材，也可作為計算機、自動化專業學生的實驗參考書，亦可供研究生以及從事有關工作的科技人員學習參考。

目錄

第1篇 知識篇
第1章　MATLAB 6.5的使用
1.1　MATLAB 6.5桌麵工具
1.2　MATLAB仿真分析基本方法
第2章　CCS的使用
2.1　CCS開發軟件分類
2.2　CCS3.3安裝
2.3　CCS3.3設置
2.3.1　CCS的Emulator設置
2.3.2　CCS的Simulator設置
第3章　仿真器
第4章　TMS320C5509實驗係統
4.1　TMS320C5509實驗係統性能指標
4.2　實驗箱上資源
4.3　高保真語音編解碼芯片TLV320AIC23
4.4　I/O寄存器的設計和使用
4.5　液晶、鍵盤、交通燈、蜂鳴器、直流
電機等的控製
4.6　TMS320C55x的硬件結構
4.6.1　C55x CPU內部總綫結構
4.6.2　C55x存儲器配置
4.6.3　C55x外設配置
4.6.4　C5509引腳定義與描述
（LQFP封裝）
4.6.5　C5509 CPU寄存器
4.6.6　存儲空間和I/O空間
4.6.7　中斷係統
4.6.8　通用定時器
4.6.9　McBSP引腳作通用I/O口
4.6.10　實驗係統存儲空間配置
4.6.11　外部存儲器接口（EMIF）簡介
第2篇 實驗篇
第5章　離散時間係統時域分析實驗項目
5.1　常用序列及基本運算
5.1.1　常用序列函數
5.1.2　序列基本運算函數
5.2　時域LTI係統零狀態響應
5.2.1　時域LTI係統單位脈衝響應
5.2.2　時域LTI係統零狀態響應
5.3　實驗內容
第6章　離散時間係統的z域分析實驗項目
6.1　常用信號的z反變換
6.2　z域的係統MATLAB分析
6.3　實驗內容
第7章　離散時間係統的頻域分析實驗項目
7.1　周期離散信號的頻譜分析
7.2　有限長非周期離散信號的頻譜
分析
7.3　實驗內容
第8章　數字濾波器基本結構實驗項目
8.1　IIR濾波器基本結構
8.1.1　直接型結構
8.1.2　級聯型結構
8.1.3　並聯型結構
8.2　FIR濾波器基本結構
8.2.1　直接型結構（橫截型）
8.2.2　級聯型結構
8.2.3　綫性相位型結構
8.2.4　頻率抽樣型結構
8.3　實驗內容
第9章　IIR數字濾波器設計實驗項目
9.1　IIR模擬濾波器原型設計
9.1.1　巴特沃思低通濾波器
9.1.2　切比雪夫Ⅰ型低通濾波器
9.1.3　切比雪夫Ⅱ型低通濾波器
9.1.4　橢圓低通濾波器
9.2　兩種模擬濾波器轉換為數字濾波器的
方法
9.2.1　脈衝響應不變法設計低通數字濾波器
9.2.2　雙綫性變換法
9.3　模擬低通濾波器與高通、帶通、帶阻數字
濾波器頻帶轉換實驗項目
9.3.1　歸一化模擬低通濾波器與模擬低通、高
通、帶通、帶阻濾波器頻帶轉換
9.3.2　IIR數字濾波器直接設計
9.4　實驗內容
第10章　FIR數字濾波器設計實驗項目
10.1　FIR濾波器的窗函數法
10.1.1　幾種窗函數
10.1.2　窗函數設計步驟
10.1.3　MATLAB提供的函數
10.2　FIR濾波器的頻率抽樣法
10.3　實驗內容
第11章　CCS3.3軟件應用實驗項目
11.1　實驗準備及原理
11.2　實例
11.3　實驗內容
第12章　指示燈及DIP撥碼開關控製實驗項目
12.1　實驗準備及原理
12.2　實例
12.3　實驗內容
第13章　DSP定時器實驗項目
13.1　實驗準備及原理
13.2　實例
13.3　實驗內容
第14章　鍵盤控製實驗項目
14.1　實驗準備及原理
14.2　實例
14.3　實驗內容
第15章　LCD控製實驗項目
15.1　實驗準備及原理
15.2　8×8字符LCD顯示控製
15.3　16×16 LCD漢字顯示控製
15.4　實驗內容
第16章　蜂鳴器控製實驗項目
16.1　實驗準備及原理
16.2　實例
16.3　實驗內容
第17章　基於CCS仿真的IIR數字濾波器
設計項目
17.1　實驗準備及原理
17.2　實例
17.3　實驗內容
第18章　基於CCS仿真的FFT頻譜分析項目
18.1　實驗準備及原理
18.2　實例
18.3　實驗內容
第19章　實時語音FIR濾波實驗項目
19.1　實驗準備及原理
19.2　基於TLV320AIC23B語音傳送及濾波
19.3　實例
19.4　實驗內容
第20章　DSP大作業實驗項目
20.1　循環隊列的使用
20.1.1　實驗原理
20.1.2　實例
20.1.3　實驗內容
20.2　數字密碼鎖設計
20.2.1　實驗原理
20.2.2　實例
20.2.3　實驗內容
20.3　歌麯點播係統設計
20.3.1　實驗原理
20.3.2　實例
20.3.3　實驗內容
20.4　按鍵轉移交通信號燈
20.4.1　實驗原理
20.4.2　實例
20.4.3　實驗內容
參考文獻

前言/序言

現代通信的基石：解密數字信號處理 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不在與各種信號打交道，從手機通話到高清電視，從醫學影像到天體探測，數字信號處理（DSP）技術無處不在，它如同現代通信的基石，支撐著信息時代的繁榮。然而，對於許多初學者而言，數字信號處理的世界充滿瞭神秘感，復雜的數學公式和抽象的概念常常令人望而卻步。本文旨在撥開迷霧，以一種直觀、易懂的方式，深入淺齣地闡述數字信號處理的核心理念，並展望其在各個領域的廣闊應用。 一、 何為數字信號？數字信號處理又是何方神聖？ 在我們開始探索數字信號處理的奧秘之前，首先需要明確什麼是“信號”。簡單來說，信號就是信息的載體，能夠攜帶特定信息的變化量。自然界中存在著大量的模擬信號，它們的值隨時間連續變化，例如人聲的聲波、溫度的變化、光綫的亮度等等。然而，計算機和現代電子設備隻能理解離散的、用二進製數錶示的信息，即數字信號。 數字信號處理（DSP）正是緻力於對這些數字信號進行一係列變換、分析和處理的技術。它通過將模擬信號轉化為數字信號，然後利用數字計算技術對這些信號進行各種操作，最終實現信號的增強、提取、壓縮、編碼、解碼等目的。想象一下，將一段美妙的音樂從聲波（模擬信號）捕捉下來，然後通過計算機將其轉化為一串串二進製數字，再經過DSP技術的處理，我們可以實現音質的提升、背景噪音的消除，甚至可以將它壓縮成更小的文件以便於存儲和傳輸。這便是DSP的神奇之處。 二、 核心概念：理解DSP的脈絡 要理解DSP，離不開幾個核心概念的把握。 采樣（Sampling）： 這是將連續的模擬信號轉化為離散數字信號的第一步。采樣過程就像是用一個“測量尺”按照固定的時間間隔去“丈量”模擬信號的幅值。采樣頻率越高，采集到的信號點越多，越能真實地反映原始信號的細節。然而，過高的采樣頻率也會帶來數據量的增加。著名的“奈奎斯特定理”告訴我們，為瞭無失真地恢復原始模擬信號，采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。 量化（Quantization）： 采樣後得到的數值仍然可能是連續的，量化過程則是將這些連續的幅值映射到有限個離散的數值級彆上。例如，一個8位ADC（模數轉換器）可以將信號的幅值量化到256個不同的級彆。量化精度越高，信號的失真越小，但同樣會增加數據存儲的開銷。 編碼（Encoding）： 量化後的數值需要用二進製數來錶示，以便計算機進行處理。編碼就是將量化後的離散數值轉化為二進製代碼的過程。 數字濾波器（Digital Filter）： 這是DSP中最重要且最廣泛應用的工具之一。濾波器能夠選擇性地通過或阻擋特定頻率範圍內的信號。想象一下，我們希望從一段錄音中去除低頻的嗡嗡聲，就可以使用一個高通濾波器；如果想保留人聲中的高頻部分，則可以使用低通濾波器。數字濾波器有多種類型，如FIR（有限脈衝響應）濾波器和IIR（無限脈衝響應）濾波器，它們各有優劣，適用於不同的場景。 離散傅裏葉變換（Discrete Fourier Transform, DFT）和快速傅裏葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）： DFT是將一個時域（隨時間變化的）信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的數學工具。這就像是將一首復雜的交響樂分解成各個樂器的演奏。FFT是DFT的一種高效算法，極大地提高瞭計算速度，使得在實時係統中進行頻率分析成為可能。通過FFT，我們可以揭示信號的頻譜特性，瞭解信號中包含哪些頻率成分，以及它們的強度。 捲積（Convolution）： 捲積是DSP中描述一個係統如何響應輸入的數學運算。許多信號處理操作，如濾波，都可以通過捲積來實現。理解捲積對於理解濾波器的工作原理至關重要。 三、 DSP的強大威力：應用無處不在 數字信號處理技術早已滲透到我們生活的方方麵麵，其應用之廣泛，令人驚嘆。 通信領域： 現代通信係統，如手機、Wi-Fi、藍牙等，都離不開DSP。信號的調製、解調、編碼、解碼、糾錯等關鍵環節都需要DSP技術來實現。例如，我們在通話時能夠聽到清晰的聲音，正是DSP在背後默默地完成瞭噪音抑製、迴聲消除等工作。 音頻處理： 從音樂的錄製、混音、播放到音頻壓縮（如MP3），DSP都扮演著核心角色。降噪、混響、均衡器等音頻效果的實現，以及語音識彆、語音閤成等技術，都依賴於強大的DSP算法。 圖像和視頻處理： 無論是數碼相機拍攝的照片，還是高清電視播放的視頻，其成像、壓縮、增強、識彆等過程都離不開DSP。圖像去噪、銳化、邊緣檢測、人臉識彆、視頻編碼（如H.264, H.265）等技術的進步，極大地豐富瞭我們的視覺體驗。 醫療影像： CT、MRI、超聲波等醫學影像設備，都需要DSP技術來處理采集到的原始數據，生成清晰的診斷圖像。醫學圖像的增強、分割、特徵提取等，為醫生提供瞭重要的診斷依據。 雷達和聲納： 在國防、氣象、海洋探測等領域，雷達和聲納係統通過發射和接收信號來探測目標。DSP技術用於信號的分析、目標識彆、距離和速度測量等，是這些係統的“大腦”。 控製係統： 在工業自動化、機器人、航空航天等領域，DSP被廣泛應用於實時控製係統中。通過對傳感器信號的處理和分析，DSP能夠精確地控製執行機構，實現復雜的自動化任務。 生物醫學工程： 除瞭醫學影像，DSP還在生理信號監測（如心電圖、腦電圖）、基因測序數據分析等方麵發揮著重要作用。 金融領域： 量化交易、風險評估等金融應用也開始藉鑒DSP技術來分析海量數據，挖掘潛在規律。 四、 學習DSP的路徑：從理論到實踐 學習數字信號處理，需要循序漸進，打好基礎。 數學基礎： 綫性代數、微積分、概率論與數理統計等是DSP的理論基石。理解這些數學工具，能夠幫助我們更深入地理解DSP算法的原理。 信號與係統理論： 這是DSP的入門課程，講解瞭信號的分類、係統分析方法（如時域分析、頻域分析）、LTI係統（綫性時不變係統）的特性等。 數字信號處理導論： 這一階段的學習會深入到采樣、量化、數字濾波器設計、DFT/FFT等核心概念。 DSP處理器和開發平颱： 隨著理論知識的積纍，可以開始接觸實際的DSP處理器（如TI的C6000係列、ADI的Sharc係列等）和相應的開發工具鏈。 編程實現： 熟悉C/C++等編程語言，並能夠運用這些語言在DSP平颱上實現各種DSP算法。 項目實踐： 理論結閤實踐，通過完成一些實際的DSP項目，如音頻濾波器設計、圖像處理算法實現等，能夠加深對DSP技術的理解和應用能力。 五、 DSP的未來展望 數字信號處理技術仍在不斷發展，並展現齣蓬勃的生命力。 人工智能與DSP的融閤： 機器學習和深度學習在語音識彆、圖像識彆等領域的成功，正在與DSP技術深度融閤，催生齣更強大的信號處理能力。 低功耗與高性能： 隨著移動設備和嵌入式係統的普及，對DSP的功耗和性能要求越來越高。低功耗DSP芯片和高效的算法設計將是未來的重要發展方嚮。 實時性與智能化： 越來越多的應用需要進行實時的信號處理，並具備一定的智能化分析能力，如自適應濾波、智能降噪等。 新的信號處理理論與方法： 隨著科學技術的進步，新的信號類型和處理需求不斷湧現，也將推動DSP理論和方法不斷創新。 數字信號處理是一門充滿魅力且極具挑戰性的學科。它不僅是現代信息技術的核心驅動力，更是連接物理世界與數字世界的橋梁。掌握DSP技術，意味著掌握瞭理解和改造信息世界的關鍵鑰匙，能夠為個人職業發展和科技創新打開更廣闊的道路。希望本文能夠為廣大讀者開啓一扇瞭解DSP的窗戶，激發深入探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的嵌入式開發工程師，工作中經常需要接觸到一些涉及音頻、視頻或傳感器數據采集和處理的項目。雖然我具備一定的C語言和硬件基礎，但對於數字信號處理的理論知識，我一直覺得有些欠缺。很多時候，我們都是在藉鑒前人的經驗，或者直接調用現成的庫函數，但遇到性能瓶頸或者需要深度優化的時候，就顯得力不從心。這本書的齣現，對我來說就像是及時雨。我希望它能夠係統地梳理數字信號處理的核心概念，用相對易懂的方式講解傅裏葉變換、Z變換、拉普拉斯變換等基礎理論，並且能夠清晰地闡述它們在實際中的意義和應用。我特彆關注這本書在信號濾波、譜分析、以及一些經典信號處理算法（如FFT）方麵的講解。如果書中能夠提供一些不同類型的濾波器設計（FIR, IIR）的原理和實現方法，並且能夠給齣不同應用場景下的濾波器選擇建議，那對我來說將是巨大的幫助。此外，對於DSP的硬件加速特性，我一直想深入瞭解，希望書中能夠介紹一些DSP指令集的使用技巧，以及如何利用這些指令來優化代碼的執行效率。我期待這本書能夠提供一些實際的案例，比如在音頻降噪、語音識彆、或者傳感器數據預處理中的應用，並且能夠有相應的實驗指導，讓我能夠親手實踐，加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容我早就耳聞，一直想找機會深入學習一下。我本身是通信工程專業齣身，雖然在學校裏接觸過一些數字信號處理的基礎概念，但總覺得理論與實踐之間隔瞭一層紗，很多算法的理解不夠透徹，尤其是在實際工程應用中，總會遇到一些似是而非的問題，難以找到根源。我特彆期待的是這本書能夠提供一些清晰的實驗案例，讓我能夠親手搭建電路，或者通過軟件仿真來驗證那些復雜的數學公式。我希望它能從最基礎的采樣定理、傅裏葉變換開始，逐步深入到濾波器設計、自適應濾波、以及一些高級的算法，比如FFT、DCT等等。同時，對於DSP芯片的編程和應用，我也非常好奇。現在市麵上的DSP芯片種類繁多，性能各異，我希望這本書能夠提供一些主流DSP平颱的開發指導，例如TI的TMS320係列，或者ADI的Blackfin係列，甚至是一些ARM Cortex-M內核上的DSP擴展指令的應用。如果能有完整的代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行詳細的解釋，那就再好不過瞭。我希望這本書的實驗能夠貼近實際應用，比如音頻信號的處理（降噪、迴聲消除）、圖像信號的處理（濾波、邊緣檢測），甚至是通信係統中的信號調製解調。這樣，我纔能真正將理論知識轉化為解決實際問題的能力，而不是僅僅停留在“知道”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對能夠“聽懂”數字信號背後的原理充滿好奇。作為一個對科學探索充滿熱情的研究生，我在學習過程中接觸到瞭很多信號處理相關的課程，但總覺得書本上的公式和理論有些抽象，缺乏直觀的感受。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步揭開數字信號處理的神秘麵紗。我期待它能從信號的基本構成元素講起，比如采樣、量化，然後深入到信號的頻域分析，讓我理解傅裏葉變換為何如此重要，以及它如何揭示信號的內在規律。我希望書中能夠提供一些生動的類比和圖示，幫助我理解那些看似復雜的數學概念。尤其令我期待的是，如果書中能夠包含一些動手實踐的環節，例如利用MATLAB或Python等工具進行信號的生成、分析和處理，並且提供完整的實驗代碼和詳細的步驟說明，這將極大地提升我的學習體驗。我希望能通過這些實驗，親身感受到不同信號參數（如采樣率、量化位數）對信號質量的影響，以及不同濾波器的設計對信號特性的改變。我尤其希望能在書中看到一些關於信號去噪、信號增強、或者特徵提取的實驗，這些都是我在科研項目中可能會遇到的問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的本科生，正在為找工作而努力。在校期間，我對通信原理和信號處理産生瞭濃厚的興趣，也參加瞭一些相關的課程和項目。然而，在麵試中，我常常因為對DSP技術的理解不夠深入而感到睏惑。很多公司在招聘時都會提到對DSP技術的要求，我希望這本書能夠為我係統地補齊這方麵的知識。我期待書中能夠清晰地介紹DSP的基本原理，包括采樣、量化、編碼等過程，並且深入講解傅裏葉變換、Z變換等核心概念，讓我能夠理解信號在時域和頻域之間的轉換。我特彆關注書中關於濾波器設計的講解，希望它能夠詳細介紹FIR和IIR濾波器的設計方法，以及它們在實際中的應用場景。同時，我也希望書中能夠提供一些關於DSP硬件平颱（如TMS320係列）的開發入門指導，包括基本的開發環境搭建、指令集介紹以及簡單的程序編寫。如果書中能夠提供一些實際的工程案例，例如在雷達信號處理、通信係統中的調製解調、或者音頻信號處理中的應用，並且給齣詳細的實驗步驟和代碼示例，這將對我準備麵試和未來的工作非常有幫助。我希望通過這本書的學習，能夠讓我更有信心地應對DSP相關的技術問題。

評分☆☆☆☆☆

我對各種新興技術都抱有濃厚的興趣，尤其是在計算機視覺和機器學習領域，信號處理技術扮演著至關重要的角色。雖然我不是電子工程專業的學生，但我在學習圖像處理和音頻分析算法時，發現數字信號處理的知識是繞不開的基礎。我希望這本書能夠用一種更廣闊的視角來介紹數字信號處理，而不僅僅局限於傳統的通信領域。我期待它能夠講解一些在現代科技中應用廣泛的算法，例如小波變換在圖像壓縮和去噪中的應用，或者一些用於特徵提取和降維的信號處理技術。同時，我也希望書中能夠介紹一些DSP在嵌入式係統中的應用，比如在智能傢居、可穿戴設備或者物聯網設備中，如何利用DSP技術來實現高效的傳感器數據采集和處理。我尤其感興趣的是，如果書中能夠探討一些DSP技術與機器學習算法的結閤，比如如何利用DSP來加速神經網絡的推理，或者如何將信號處理的特徵作為機器學習模型的輸入。如果書中能夠提供一些跨學科的實驗案例，例如利用DSP對語音信號進行特徵提取，然後輸入到機器學習模型中進行語音識彆，這將極大地拓寬我的視野，並為我未來的研究和項目提供新的思路。