9787118049060 DSP开发技术实例与技巧 国防工业出版社 任建国,张家祥 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任建国，张家祥 著

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• 国防工业出版社
• 任建国
• 张家祥
• 通信
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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118049060

商品编码：29564140029

包装：平装

出版时间：2007-01-01

基本信息

书名：DSP开发技术实例与技巧

定价：28.00元

作者：任建国,张家祥

出版社：国防工业出版社

出版日期：2007-01-01

ISBN：9787118049060

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以TI公司的16位定点处理器TMS320C54x系列DSP（数字信号处理器）为例，系统地介绍了DSP的内部结构、外设、指令系统、软件开发及其可视化开发环境CCS的使用。全书共分为7章，内容包括：DSP　CPU的构成、串口的使用、外设扩展应用、汇编指令系统及CCS软件的使用说明。
　　本书的特点是理论和实践相结合，由浅入深、通俗易懂、实用性强，能帮助读者循序渐进地掌握DSP的工作原理和开发技能。　　
　　本书可作为电子信息、通信工程、自动化等专业高年级本科生和研究生的教材或参考工具书，也可供从事DSP芯片开发应用的工程技术人员参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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信号处理的艺术：从理论到实践的探索之旅 数字信号处理（DSP）作为一门融合了数学、计算机科学和电子工程的交叉学科，在当今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。从通信系统到音频视频处理，从医疗影像到自动驾驶，DSP技术的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和技术发展。本书旨在带领读者踏上一段深入探索DSP奥秘的旅程，以一种既严谨又富有趣味的方式，揭示信号处理的底层逻辑，并提供丰富的实践经验和实用技巧。 第一章：DSP基石——数字信号的奥秘 在踏上DSP的征程之前，我们必须首先理解数字信号这一核心概念。本章将从最基础的信号类型开始，探讨模拟信号与数字信号的区别，以及数字化的过程——采样、量化和编码。我们会深入解析采样定理，理解奈奎斯特频率的意义，以及过采样和欠采样带来的影响。量化误差是数字信号处理中不可避免的挑战，本章将详细介绍不同量化策略，如均匀量化和非均匀量化，以及它们的优缺点。此外，我们还将触及编码技术，了解如何将量化后的数据转化为计算机可以理解和处理的二进制形式。通过本章的学习，读者将建立起对数字信号的清晰认知，为后续更深入的学习打下坚实的基础。 第二章：离散时间信号与系统——DSP的语言 信号处理的核心在于研究信号的特性以及信号与系统之间的相互作用。本章将聚焦于离散时间信号，探讨其基本运算，如移位、翻转、尺度变换和卷积。卷积是DSP中最基本也是最重要的运算之一，它描述了系统对输入信号的响应。我们将通过直观的图示和计算示例，帮助读者深刻理解卷积的含义及其在系统分析中的重要性。 随后，本章将引入离散时间系统的概念，并重点介绍线性时不变（LTI）系统。LTI系统因其性质的优越性，在DSP领域得到了广泛应用。我们将探讨LTI系统的分类，如因果系统、稳定系统以及递归系统和非递归系统。通过分析系统的冲激响应和阶跃响应，读者将能够理解系统的动态行为。此外，本章还将介绍Z变换，这是一种强大的数学工具，可以将时域的信号和系统运算转化为频域的代数运算，极大地简化了系统分析和设计。读者将学习Z变换的性质、反Z变换的方法，以及如何利用Z变换分析LTI系统的稳定性。 第三章：频域的魔法——傅里叶变换的威力 理解信号的频率成分是DSP的关键。本章将深入探讨傅里叶变换（FT）及其在离散时间信号处理中的重要变体——离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。傅里叶变换的本质是将一个时域信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。我们将通过直观的解释和数学推导，帮助读者理解傅里叶变换的物理意义，以及它如何揭示信号的频谱特性。 DFT是实际DSP应用中最常用的傅里叶变换形式，因为它适用于有限长度的离散信号。本章将详细介绍DFT的计算方法，并重点讲解快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT是DFT的高效计算算法，极大地降低了计算复杂度，使得在实时系统中进行大规模的傅里叶分析成为可能。我们将探讨FFT的原理，如蝶形运算和按位反转排序，并通过具体的例子展示FFT的应用。此外，本章还将介绍功率谱密度（PSD）和幅度谱，这些工具能够帮助我们量化和可视化信号的频率成分，为滤波、分析和识别信号提供依据。 第四章：滤波的智慧——塑造信号的形态 滤波是DSP中最核心和最常见的应用之一。本章将系统地介绍数字滤波器的设计原理和实现方法。我们将区分两种主要的数字滤波器类型：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 FIR滤波器以其线性相位特性而闻名，这意味着它们不会引入相位失真，这在许多应用中至关重要，例如音频处理和通信系统。本章将介绍几种经典的FIR滤波器设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。读者将学习如何根据滤波器要求的幅度响应选择合适的窗函数，以及如何通过调整窗的长度来权衡滤波器的过渡带宽度和阻带衰减。 IIR滤波器通常可以使用较低的阶数来实现相同的滤波性能，从而节省计算资源。本章将介绍几种常用的IIR滤波器设计方法，如双线性变换法、脉冲不变法和冲激响应不变法。我们将探讨如何从模拟滤波器原型（如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器）出发，通过变换得到相应的数字IIR滤波器。本章还将讨论滤波器的稳定性问题，以及如何避免在IIR滤波器设计和实现过程中引入不稳定性。 第五章：采样率变换——适应多变的世界 在实际的信号处理系统中，我们经常需要改变信号的采样率，例如将低采样率的信号上采样以提高分辨率，或者将高采样率的信号下采样以减少数据量和计算复杂度。本章将深入探讨采样率变换的理论和技术。 我们将首先介绍上采样（插值）的概念，以及如何使用零阶保持、线性插值、多项式插值等方法来增加信号的采样点。为了避免上采样过程中引入混叠失真，本章将重点介绍插值滤波器，并讲解如何设计合适的低通滤波器来填充插值产生的零点。 随后，我们将详细讨论下采样（抽取）的过程，以及如何使用抽取滤波器来去除高频分量，防止混叠。我们将分析抽取滤波器的作用，并讲解如何选择合适的抽取比率和滤波器设计参数。 此外，本章还将介绍更通用的采样率变换方法，如多相滤波器组。这种方法能够更灵活地实现任意采样率的变换，并在通信系统和音频处理等领域有着广泛的应用。读者将学习如何利用多相滤波器组来实现高效的采样率变换，并理解其背后的原理。 第六章：自适应滤波——拥抱变化 现实世界中的信号往往是动态变化的，并且常常受到各种噪声的干扰。自适应滤波技术正是为了应对这种挑战而生，它能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，从而优化滤波性能。本章将揭示自适应滤波的奥秘。 我们将首先介绍自适应滤波的基本原理：通过定义一个代价函数，并利用优化算法来最小化这个代价函数，从而不断更新滤波器系数。其中，最小均方误差（LMS）算法是最经典也是最常用的自适应滤波算法之一。本章将详细介绍LMS算法的原理，包括其递推公式和收敛性分析。我们将通过实例展示LMS算法在噪声消除、均衡和预测等方面的应用。 除了LMS算法，我们还将介绍其他重要的自适应滤波算法，如归一化LMS（NLMS）算法，它通过归一化步长来提高算法的收敛速度和鲁棒性。此外，本章还将触及递归最小二乘（RLS）算法，它通常能够提供更快的收敛速度，但计算复杂度相对较高。 自适应滤波在诸多领域都有着重要的应用，例如在通信系统中用于信道均衡，在语音处理中用于回声消除，在生物医学信号处理中用于去除肌电干扰等。本章将通过丰富的实例，展示自适应滤波的强大能力。 第七章：DSP硬件平台与嵌入式开发——将理论付诸实践 数字信号处理的最终目的是将其应用于实际的硬件系统中。本章将带领读者深入了解DSP硬件平台，并探讨嵌入式DSP开发的流程和关键技术。 我们将介绍不同类型的DSP处理器，如德州仪器（TI）的TMS320系列、ADI公司的ADSP系列等。读者将了解这些处理器的架构特点，包括其指令集、内存结构、专用硬件加速器（如MAC单元、DMA控制器）等，以及它们如何针对DSP应用进行了优化。 此外，本章还将深入探讨嵌入式DSP开发的环境和工具链。我们将介绍集成开发环境（IDE），如Code Composer Studio（CCS）等，以及交叉编译、链接和调试等关键概念。读者将学习如何编写DSP程序，包括使用汇编语言和C语言，以及如何将程序部署到DSP芯片上运行。 我们还将讨论实际的DSP项目开发流程，包括需求分析、系统设计、算法实现、硬件集成和性能优化等环节。通过介绍一些典型的DSP应用案例，例如音频编解码、图像处理和通信基带处理，读者将能够更直观地理解DSP硬件平台在实际项目中的作用。 第八章：DSP应用实例精析——点亮智慧生活 理论的学习最终是为了解决实际问题。本章将通过一系列精心挑选的DSP应用实例，将前面章节所学的知识融会贯通，并展示DSP技术在各个领域的强大威力。 我们将深入剖析以下几个典型的DSP应用场景： 音频信号处理： 探讨数字音频的采样、量化、压缩（如MP3、AAC）以及音频效果处理（如混响、均衡、降噪）。我们将分析其中的DSP算法，例如快速傅里叶变换在频谱分析中的应用，以及数字滤波在音频均衡和噪声抑制中的作用。 图像与视频处理： 介绍数字图像的基本概念，如像素、颜色空间，以及图像增强（如锐化、对比度调整）、图像滤波（如模糊、边缘检测）和图像压缩（如JPEG）等。我们将探讨傅里叶变换在图像滤波和频率域分析中的应用，以及二维卷积在图像处理中的重要性。 通信系统： 深入了解数字通信的基本原理，包括调制解调、信道编码、解调和均衡等。我们将分析DSP在基带信号处理中的作用，例如如何利用FFT进行OFDM信号的解调，以及如何使用自适应滤波器进行信道均衡。 生物医学信号处理： 探讨心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的处理。我们将介绍如何使用数字滤波器去除噪声，如何使用傅里叶变换分析信号的频率成分，以及如何利用DSP技术进行特征提取和模式识别。 雷达与声纳系统： 介绍雷达与声纳信号处理的基本原理，如脉冲压缩、多普勒处理和目标检测。我们将分析DSP在这些系统中扮演的关键角色，例如如何利用FFT实现脉冲压缩，以及如何利用自适应滤波来提高信号检测性能。 通过对这些实际应用的深入分析，读者将能够清晰地看到DSP理论如何转化为解决现实世界问题的强大工具，从而点亮我们的智慧生活。 结语 数字信号处理是一门充满活力和创造力的学科。本书所涵盖的知识体系，从基础的信号理论到复杂的应用实践，旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径。我们鼓励读者在掌握理论知识的同时，积极动手实践，通过编写代码、搭建实验平台，将所学知识转化为实际的解决方案。DSP的旅程充满挑战，但也充满乐趣和机遇。愿本书能够成为您在这趟旅程中坚实的伙伴，助您在信号处理的广阔天地中，探索无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很朴实，那种带着点年代感的理工科书籍的风格，一下子就把我拉回了那个专注钻研技术的年代。我记得我拿到这本书的时候，心里其实是有点忐忑的，毕竟“实例与技巧”这几个字的分量很重，意味着它不能是那种纯理论堆砌的教科书，而应该能解决实际问题。我最欣赏的是它在开篇对基础概念的梳理，没有像有些书那样上来就直接抛出复杂的公式和算法，而是用非常生活化的例子，把数字信号处理（DSP）那种抽象的数学变换，描绘得清晰可见。比如，讲到傅里叶变换时，它似乎没有用复杂的积分符号，而是通过模拟声波的分解过程，让我这个初学者也能大致捕捉到信号在频域中的“模样”。这种循序渐进的引导，极大地降低了我对DSP这门学科的畏惧感。而且，书中对于不同类型DSP芯片的架构差异也做了细致的对比，这一点对于我后续选择和配置硬件平台至关重要，因为它让你明白，同一个算法在不同的“引擎”上跑起来，效率和实现路径是截然不同的。这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的老工程师，耐心地坐在你旁边，一步步拆解你遇到的难题，而不是冷冰冰地扔给你一堆技术手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量，说实话，在那个年代的出版物中算是相当不错的了。那些流程图和硬件框图，线条清晰，逻辑明确，即便是涉及到复杂的系统级联，也能一眼看出信号的流向和处理的各个阶段。我尤其喜欢它在介绍具体编程技巧时，提供的那些代码片段。这些代码不是那种为了凑篇幅而堆砌的“伪代码”，而是可以直接在开发环境中编译运行的“干货”。更妙的是，作者在关键的代码行旁边，总会附上一两句精炼的注释，解释这个参数为何如此设置，这个函数调用背后隐藏的硬件寄存器操作是什么。这对于我们进行底层驱动开发时，简直是救命稻草。很多时候，DSP的难点不在于算法本身，而在于如何让算法高效地在特定硬件上跑起来，如何跟中断、DMA这些硬件资源打交道。这本书在这方面给出的指导，非常具有实操性，它没有放过任何一个容易让人掉进“陷阱”的细节，比如缓存一致性问题，或者看门狗定时器的正确配置时机，都提到了关键点。读完一个章节，我总能立刻动手实现一个小的功能模块，成就感十足。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经工作了一段时间的工程师，我回过头来看这本书，更能体会到它的深度和广度。它不仅仅是一本关于某个特定型号DSP芯片的指南，而更像是一本关于“如何用DSP思维解决工程问题”的方法论手册。它涵盖了从底层的汇编优化到高层的系统架构设计，形成了一个完整的知识闭环。我特别欣赏它在最后几章对一些前沿应用场景的探讨，虽然篇幅不长，但点出了后续值得深入研究的方向，比如在特定领域（比如音频处理或电机控制）中，如何结合DSP的特性进行定制化的算法加速。阅读这本书的过程，就像是经历了一次高强度的工程训练，它强迫我去思考“为什么”以及“如何做得更好”，而不是仅仅停留在“能不能跑起来”。它真正教会我的，是在资源受限的嵌入式环境中，如何用最巧妙的方式，发挥出硬件的最大潜力，这对于任何从事嵌入式系统开发的人来说，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“技巧”部分，体现了作者深厚的工程经验，这一点是纯粹的理论书籍无法比拟的。我印象最深的是关于实时性（Real-time）处理的章节。在理论上，我们知道延迟要小，抖动（Jitter）要控制，但在实际项目中，如何量化这些指标，以及在资源受限的情况下如何取舍，才是真功夫。书中没有避开这些“脏活累活”，而是直接展示了如何通过高效的内存访问模式，比如预取数据和优化循环展开，来挤出每一丝性能。举个例子，它对比了两种不同的滤波器实现方式，一种是代码简洁但执行效率低的，另一种虽然代码略显臃肿但能充分利用DSP的并行处理单元，并且给出了两者在特定采样率下的性能差异数据。这种量化的对比，让我对“优化”这个词有了更具体的理解，不再是空泛的口号。此外，书中对调试方法也做了专门的讨论，比如如何使用仿真器捕捉特定时刻的寄存器状态，如何利用硬件断点来定位时序问题，这些都是教科书里很少提及的“江湖经验”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一个非常扎实的“工具箱”，而不是一本空泛的“菜谱”。它似乎假设读者已经有了一定的电子基础，所以它更侧重于如何将这些基础知识，通过DSP的独特指令集和架构，转化为实际可用的产品功能。在讲述高级主题时，比如定点数的运算和量化误差分析，作者的处理方式非常务实。他们没有停留在讨论误差的数学公式，而是直接告诉你，当你的输入信号动态范围是某个特定值时，你需要选择多少位的系数才能保证信噪比满足要求，以及在溢出发生时，DSP的硬件处理机制是什么样的。这种自上而下的工程思维贯穿始终。我记得在涉及到FFT算法的应用时，它不仅讲了如何快速计算，更重要的是，讲解了在实际采集系统（比如ADC）和输出环节（比如DAC）之间，如何合理地安排FFT的窗口函数和对齐处理，以避免频谱泄漏和时间上的不连续性。这种对整个信号链的关注，体现了作者对系统集成的高度重视。