基于微信号结构的嵌入式信号处理 (新加坡)颜允圣,(新加坡)郭森楙 ,冯小平 978712 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

新加坡颜允圣，新加坡郭森楙，冯小平 著

图书标签:

• 信号处理
• 嵌入式系统
• 微信号处理
• 无线通信
• 新加坡
• 工程技术
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育
• 教材

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121073984

商品编码：29510890171

包装：平装

出版时间：2008-10-01

基本信息

书名：基于微信号结构的嵌入式信号处理

定价：56.00元

作者：(新加坡)颜允圣,(新加坡)郭森楙 ,冯

出版社：电子工业出版社

出版日期：2008-10-01

ISBN：9787121073984

字数：600000

页码：397

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.699kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书简要介绍数字滤波器、DFT、FFT等数字信号处理中基本的理论和方法，重点讨论它们在数字信号处理器中的实现技术和方法。结合DSP开发应用技术，引入了常用的数字信号处理工具MATLAB、LabVIEW，以及ADSP开发工具VisualDSP 等。书中以ADI公司的Blackfin处理器为例，通过大量的实例，引导读者利用DSP处理器完成基本的数字信号处理算法，终将它应用到音频和图像处理等实时处理任务中。
本书的主要读者为高等院校电子类专业的本科生和研究生,同时也可以作为相关领域的科技工作者的参考书。

目录

---

作者介绍

---

Woon-Seng Gan是新加坡南洋理工大学电子学和电子工程学院信息工程系的副教授。他是“Digital Signal Processors:Architectures Implementations and Applications”（Prentice Hall2005）的作者之一。在相关刊物和国际会议上发表学术论文130余篇。他的研究方向是嵌入式媒体信

文摘

---

序言

---

《嵌入式信号处理：原理、算法与实践》 概述 本书深入探讨嵌入式系统中的信号处理技术，旨在为读者提供一个全面、系统的学习框架。从基础的信号理论出发，逐步深入到信号处理在嵌入式环境下的具体应用，涵盖了核心算法的原理、实现细节以及在各种实际场景中的工程化考量。本书特别关注如何在资源受限的嵌入式平台上高效地实现复杂的信号处理任务，强调理论与实践的结合。 目标读者 本书适合于对嵌入式系统和信号处理感兴趣的工程师、研究人员、以及高年级本科生和研究生。特别是那些需要将信号处理技术应用于微控制器、数字信号处理器（DSP）、现场可编程门阵列（FPGA）等嵌入式硬件平台的读者。读者应具备一定的数字信号处理基础知识，如傅里叶变换、滤波器设计等，以及一定的C/C++编程能力。 核心内容 第一部分：嵌入式信号处理基础 1. 数字信号处理回顾 信号的分类与表示：连续信号与离散信号，模拟信号与数字信号，时域、频域、复数域表示。 采样理论：奈奎斯特定理，采样率选择，混叠现象及其避免。 量化与编码：量化误差，均匀量化与非均匀量化，PCM编码。 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT)：DFT的定义与性质，FFT算法的原理与优势，DFT/FFT在频谱分析中的应用。 Z变换与离散时间系统：Z变换的定义与性质，系统函数，因果性与稳定性判据。 滤波器基础：理想滤波器，IIR滤波器与FIR滤波器，滤波器设计的基本方法。 2. 嵌入式系统概述 嵌入式系统的定义与特点：实时性、可靠性、资源受限性、专用性。 嵌入式硬件架构：微处理器（MPU）、微控制器（MCU）、数字信号处理器（DSP）、现场可编程门阵列（FPGA）的特性与应用场景。 嵌入式软件开发环境：交叉编译工具链，集成开发环境（IDE），实时操作系统（RTOS）。 嵌入式系统中的资源限制：CPU处理能力，内存（RAM/ROM），功耗，I/O带宽。 3. 嵌入式信号处理的挑战与机遇 资源优化：算法复杂度，计算量，内存占用，功耗优化。 实时性要求：数据采集、处理、输出的延迟控制。 硬件加速：利用DSP指令集、SIMD指令、硬件乘法器、DMA控制器等。 功耗管理：低功耗模式，动态电压频率调整（DVFS），算法选择对功耗的影响。 接口与数据采集：ADC/DAC接口，传感器接口，通信接口（I2C, SPI, UART, USB）。 第二部分：嵌入式信号处理核心算法 1. 滤波算法在嵌入式系统中的实现 IIR滤波器优化实现：直接型、标准型、转置型结构，系数取值对稳定性和精度影响。 FIR滤波器优化实现：线性相位FIR滤波器，窗函数法，频率采样法，对称性利用，CORDIC算法在FIR滤波器中的应用。 自适应滤波器：LMS算法及其变种（NLMS, RLMS）的原理和在噪声消除、回声消除中的应用。 卡尔曼滤波器：线性卡尔曼滤波器，扩展卡尔曼滤波器（EKF），无迹卡尔曼滤波器（UKF）在状态估计中的应用。 滤波器实现中的定点化：定点表示法，溢出处理，舍位误差，量化噪声，量化效应分析。 2. 变换域算法在嵌入式系统中的应用 FFT算法的优化与嵌入式实现：蝶形运算，数据重排，基-2 FFT，混合基FFT，非蝶形FFT。 FFT在信号分析中的应用：频谱分析，频率检测，谐波分析。 离散小波变换 (DWT) 与嵌入式实现：小波函数，多分辨率分析，Mallat算法， Lifting Scheme。 DWT在信号压缩与去噪中的应用。 3. 其他关键信号处理算法 相关与卷积：互相关，自相关，卷积的定义与计算，在模式匹配，系统辨识中的应用。 谱估计：周期图法，Welch法，AR模型法，MA模型法，ARMA模型法的原理与嵌入式实现的权衡。 语音信号处理基础：语音信号的特点，预加重，分帧，加窗，短时傅里叶变换（STFT），梅尔频率倒谱系数（MFCC）。 图像信号处理基础：图像表示，灰度图像，彩色图像，图像增强，边缘检测，图像压缩的基本原理。 第三部分：嵌入式信号处理的工程实践 1. 硬件平台选型与性能考量 微控制器 (MCU)：ARM Cortex-M系列，DSP指令集，浮点单元（FPU）。 数字信号处理器 (DSP)：TI C2000/C6000系列，ADI SHARC/Blackfin系列，DSP指令集，硬件加速单元。 现场可编程门阵列 (FPGA)：Xilinx Artix-7/Zynq，Intel Cyclone/Arria，硬件描述语言（Verilog/VHDL），DSP Slice，AXI接口。 SoC (System on Chip)：集成CPU，DSP，GPU，FPGA等。 ADC/DAC选型：采样率，分辨率，动态范围，信噪比。 2. 嵌入式信号处理软件开发流程 算法的C/C++实现：数据类型选择，循环优化，函数调用开销。 DSP汇编语言优化：向量指令，SIMD指令，流水线利用。 硬件加速库的应用：ARM CMSIS-DSP，TI CSL库，MathWorks DSP System Toolbox。 RTOS在信号处理中的应用：任务调度，中断处理，多任务同步，实时性保障。 嵌入式信号处理的调试与性能分析：在线调试，逻辑分析仪，示波器，性能剖析工具。 3. 实际应用案例分析 音频处理：音频采集与回放，音频编解码（MP3, AAC），噪声抑制，回声消除，均衡器。 通信信号处理：调制解调（ASK, FSK, PSK, QAM），信道编码与译码，滤波器组（FFT-OFDM）。 传感器数据处理：IMU（惯性测量单元）数据融合，GPS信号处理，雷达信号处理。 生物医学信号处理：ECG（心电图），EEG（脑电图），EMG（肌电图）信号的采集与分析。 工业控制与自动化：电机控制，PID控制器，振动分析。 4. 面向未来的嵌入式信号处理 机器学习与深度学习在嵌入式端的部署：TinyML，模型压缩，硬件加速。 边缘计算与分布式信号处理。 低功耗与智能化信号处理。 FPGA与SoC的融合应用。 本书的特色 系统性强：从基础理论到高级应用，循序渐进，内容全面。 实践导向：强调算法在嵌入式硬件上的实现细节和工程化考量。 案例丰富：涵盖多个领域的实际应用案例，帮助读者理解理论在实践中的落地。 深入剖析：对关键算法的原理和优化方法进行详细讲解，并结合资源受限的特点进行分析。 前沿视野：探讨了机器学习、边缘计算等面向未来的技术趋势。 通过本书的学习，读者将能够掌握嵌入式信号处理的核心知识和技能，独立完成嵌入式信号处理系统的设计与开发，从而在物联网、智能硬件、自动驾驶、医疗电子等快速发展的领域发挥重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的国际化背景让我对它在标准化和可移植性方面的论述抱有很高的期望。我所在的团队正在开发一款面向全球市场的产品，这意味着我们的底层固件必须能够在不同地区的电源频率、通信协议版本下保持稳定。因此，我希望这本书能深入讨论信号处理算法在不同“环境参数”下的鲁棒性设计。例如，当采样率因为系统调度而出现轻微抖动时，滤波器的性能会如何变化？如何设计一种自适应的采样同步机制，并在嵌入式端实现？此外，如果书中能提供一些关于算法验证和软件测试的章节，那就更好了。毕竟，在嵌入式领域，验证算法的正确性远比编写代码本身要耗时得多。我希望看到的是一套完整的、从理论推导到硬件实现，再到系统级验证的闭环流程，而不是仅停留在算法描述的层面。这种系统性的思维，对于提升整个嵌入式软件的质量至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我发现自己对书名中“新加坡”和“郭森楙”的名字比较陌生，但“冯小平”在国内嵌入式领域是很有分量的，这构成了一个有趣的组合。这种跨地域的合作，往往能碰撞出既有国际前沿视野，又扎根于本土工程实践的火花。我特别想了解的是，这种“微信号结构”的视角，是否可以推广到跨模态信号处理上，比如将光学传感器采集到的微弱光信号，与机械振动信号进行融合处理。在许多复杂的监测场景中，单一信号源的信息往往是不够的。如果这本书能够提供一个框架，指导我们如何在内存和CPU周期都极其有限的情况下，优雅地进行多传感器数据的对齐、融合和特征提取，那它就不仅仅是一本DSP教材，而是一本高级的系统集成手册了。我期待看到一些关于多速率信号处理在微控制器上的实现案例，这通常是嵌入式DSP中最难啃的骨头之一，需要对时序和数据流有极其精细的把控。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在射频前端领域打磨的工程师，我对信号的“结构”这个词非常敏感。在RF通信中，信号的结构往往决定了调制解调的效率和抗干扰能力。这本书如果能将信号处理和特定的物理信号结构相结合，那将是巨大的加分项。我猜测，它可能不仅仅关注传统的音频或振动信号，而是深入探讨了如何针对某些具有特定周期性或稀疏性的信号源（比如脉冲信号、跳频信号等）来设计定制化的嵌入式算法。我特别关注“微信号结构”是否涉及到对信号预处理阶段的深度优化，比如在ADC采样完成后，如何利用硬件特性进行早期的“窄带”滤波或下变频，以最大限度地减少后续软件DSP部分的计算负担。我们知道，在高速ADC之后，数据量是惊人的，如何在紧凑的内存中高效地处理这股数据洪流，同时保持对噪声和干扰的有效抑制，是嵌入式系统工程师的终极挑战。我期待这本书能提供一些不落俗套的、针对特定信号域（比如电力线载波或低速无线电）的优化策略。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书纯粹是冲着那个“嵌入式”三个字去的，因为我最近刚接手了一个老旧的工业监测系统的升级项目，那套系统用的是上世纪末的DSP芯片，代码可读性和可维护性简直是噩梦。我一直在物色一本能帮我把那些陈旧的定点运算逻辑，用现代的、基于Cortex-M系列的低成本MCU来重新实现的指南。这本书的定位似乎非常贴合这种“遗留系统改造”的需求。我最期待它能涵盖的，是如何在资源极其紧张的SRAM和Flash限制下，高效地实现FIR/IIR滤波器的移植和优化。比如，定点数的溢出管理、循环缓冲区的设计技巧，以及如何利用特定MCU的硬件加速器（如果涉及到的话）来提高FFT的运算速度，这些都是实打实的工程问题。我希望书中的示例代码不仅仅是伪代码，而是真正能在主流嵌入式IDE中编译运行的实例，并且对代码的每一行效率都有细致的分析。如果它能提供一套“嵌入式友好”的信号处理流水线设计范例，那就太棒了，能够帮助我快速搭建起一个稳定可靠的嵌入式信号采集和初步分析模块，这比单纯的理论探讨价值要高出百倍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种非常专业和严谨的感觉，那种深蓝色的主调，配上简洁的几何图形，一下子就把人拉进了一个技术和学术的氛围里。我拿到手翻开扉页的时候，首先映入眼帘的是作者们的署名，来自新加坡的两位专家和国内的冯小平老师，这强大的国际合作背景立刻让我对内容的深度和广度充满了期待。我目前正在进行一个关于低功耗物联网节点信号采集的课题，一直在寻找一本能将理论基础和实际嵌入式平台的限制完美结合的参考书。市面上很多书要么过于偏重算法的数学推导，让人觉得高深莫测，难以在资源受限的微控制器上实现；要么就是停留在简单的“调用库函数”层面，对于底层信号是如何被量化、滤波和高效压缩的原理一笔带过。这本书的标题——“基于微信号结构的嵌入式信号处理”，非常精准地击中了我的痛点。我尤其好奇“微信号结构”这个提法到底意味着什么，是某种特定的数据结构优化，还是针对特定信号的特征提取方法？我希望它能深入剖析在资源受限的硬件架构下，如何设计出既能保证处理精度，又能满足实时性要求的信号链。这本书的出现，让我仿佛看到了解决我当前研究瓶颈的一线曙光，期待它能提供一套清晰、可操作的工程化解决方案，而不是空中楼阁般的理论模型。