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江金龙 著

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• 算法
• MATLAB
• 滤波器
• 嵌入式系统
• 工程技术

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560627717

商品编码：29564776087

包装：平装

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名：DSP技术及应用

定价：22.00元

作者：江金龙

出版社：西安电子科技大学出版社

出版日期：2012-06-01

ISBN：9787560627717

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书以c5000系列dsp中的tms320vc5416芯片为主线，介绍dsp的cpu结构、片内外设、寻址方式、指令流水线、汇编指令、汇编程序设计、c语言编程与混合编程和硬件系统设计等内容。全书共分为8章。章介绍dsp系统设计的基础知识； 第2～3章介绍 dsp芯片的硬件结构和片内外设，内容从简单到复杂，逐步深入；第4～6章介绍寻址方式、指令流水线、汇编指令和汇编程序设计，并采用c语言与汇编语言相结合的方式讲授，便于读者深入理解和应用；第7章介绍c语言编程与混合编程，实现c语言与汇编语言的优势互补；第8章dsp硬件系统设计介绍键盘输入、液晶显示输出、a/d与d/a等模块的设计及编程，帮助读者实现从理论到实践的转变。通过学习，读者可独立设计一个基本的dsp系统。《DSP技术及应用(高等学校电子与通信类专业十二五规划教材)》可作为工科类高等学校通信工程、电子信息工程、生物医学工程和自动化等专业的本科教材，也可作为相关技术人员和科研人员的参考书。

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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《音频信号处理的艺术与实践》 第一章：数字信号处理概论 本章旨在为读者构建对数字信号处理（DSP）的宏观认知框架。我们将从信息时代的视角出发，深入剖析数字信号处理在现代科技发展中所扮演的关键角色，揭示其如何赋能通信、医疗、娱乐等各个领域。我们将追溯数字信号处理的发展历程，从早期模拟信号处理的局限性，到采样定理的诞生及其对数字化的里程碑意义，再到傅里叶分析等核心理论的逐步完善，勾勒出DSP技术从萌芽到蓬勃发展的脉络。 接着，我们将详细阐述数字信号处理的基本概念。首先，我们会区分模拟信号和数字信号的本质差异，明确数字信号的离散化特性，并介绍采样、量化和编码这三个关键步骤，理解它们如何将连续的物理世界转化为计算机可识别的数字信息。随后，我们将引入离散时间信号和离散频率信号这两个核心概念，为后续的信号分析打下基础。 本章的重点还将放在线性时不变（LTI）系统理论上。我们会深入解释LTI系统的定义及其重要性，通过卷积运算来描述LTI系统对输入信号的响应，并介绍冲激响应的概念，它是完全表征LTI系统的关键。读者将理解为何LTI系统在DSP领域占据核心地位，以及如何利用其性质来设计和分析各种信号处理算法。 此外，我们还将初步介绍数字滤波器的概念。滤波器的作用是改变信号的频率成分，例如去除噪声或提取特定频率的信息。本章将介绍FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器的基本原理和区别，为后续章节的深入探讨铺垫。 最后，本章将探讨数字信号处理在实际应用中的广泛性，通过列举通信系统中的调制解调、音频和图像处理中的增强与压缩、以及控制系统中的反馈等实例，让读者直观感受到DSP技术的强大生命力和不可替代性。通过本章的学习，读者将对数字信号处理有一个全面而深刻的理解，为后续更深入的学习打下坚实的基础。 第二章：离散时间信号的分析 本章将聚焦于离散时间信号的深入分析，这是理解DSP算法的基础。我们将从离散时间信号的数学表示和基本性质出发，介绍诸如单位阶冲激信号、单位阶跃信号、指数信号等基本信号的定义和特性，理解它们在信号分析中的作用。 核心内容将围绕傅里叶分析在离散时间信号分析中的应用展开。我们将深入讲解离散时间傅里叶变换（DTFT），阐述其如何将时域的离散信号映射到频域的连续频谱，揭示信号的频率成分。我们将详细推导DTFT的公式，分析其性质，并结合实例演示如何计算和解释离散时间信号的频谱。 在此基础上，我们将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。DFT是DTFT在有限长信号上的近似，它将连续的频域频谱离散化，使得在计算机上能够高效计算。我们将详细解释DFT的原理，并重点介绍FFT算法的出现如何极大地提高了DFT的计算效率，为实时信号处理奠定了基础。通过本章的学习，读者将掌握如何利用傅里叶分析工具来理解和处理离散时间信号的频域特性。 我们还将探讨Z变换及其性质。Z变换是拉普拉斯变换在离散时间信号领域的对应，它能够更方便地分析和处理离散时间系统。我们将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及其在系统稳定性分析、频率响应计算等方面的重要应用。通过对Z变换的深入理解，读者将能够更有效地分析和设计离散时间系统。 此外，本章还将介绍相关性分析。我们将解释自相关函数和互相关函数，理解它们如何衡量信号的相似度和信号之间的延迟关系。这将为后续的模式识别、信号检测等应用打下基础。 最后，本章将通过一系列实际的离散时间信号分析案例，例如周期信号的频谱分析、非周期信号的频谱分解，以及简单LTI系统的频率响应计算，来巩固读者对本章所学知识的理解，并初步体会其在工程实践中的应用价值。 第三章：数字滤波器设计基础 本章将深入探讨数字滤波器的设计原理和方法，数字滤波器是实现信号增强、噪声抑制、频率选择等功能的关键工具。我们将首先回顾滤波器在信号处理中的基本作用，并区分模拟滤波器和数字滤波器的不同。 我们将详细介绍两种主要的数字滤波器类型：有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器。对于FIR滤波器，我们将解释其冲激响应是有限长的，因此其系统函数不存在极点。我们将详细介绍FIR滤波器的设计方法，例如窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法，并通过实例演示如何根据滤波器性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等）选择合适的窗函数和设计参数。 接着，我们将深入讲解IIR滤波器。IIR滤波器的冲激响应是无限长的，其系统函数存在极点。我们将介绍IIR滤波器的设计通常依赖于模拟滤波器的原型，例如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器（I型和II型）和椭圆滤波器。我们将详细阐述从模拟滤波器原型到数字IIR滤波器的转换方法，例如脉冲不变法和双线性变换法，并分析这些方法的优缺点。 本章还将关注滤波器的性能指标和评估标准。我们将详细解释通带、阻带、截止频率、过渡带、纹波、衰减等关键术语，并介绍如何根据这些指标来衡量滤波器的性能。我们将讨论如何通过滤波器阶数、设计方法等因素来权衡滤波器的性能和计算复杂度。 此外，我们将介绍一些常用的滤波器设计软件和工具，以及它们在实际设计过程中的应用。通过本章的学习，读者将能够理解数字滤波器的工作原理，掌握两种主要类型滤波器的设计方法，并能够根据实际需求选择和设计合适的数字滤波器。 第四章：谱分析技术 本章将深入探讨谱分析技术，这是理解和处理信号频率特性的核心工具。我们将从傅里叶分析在信号处理中的重要性出发，回顾离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的基本概念。 我们将重点介绍多种谱估计方法。首先，我们将详细讲解周期图法（Periodogram），它是最简单的谱估计方法之一，通过计算DFT的模平方来得到信号的功率谱密度。我们将分析周期图法的优缺点，例如方差较大，估计不一致等问题。 为了克服周期图法的局限性，我们将介绍改进的谱估计方法，例如Welch方法。Welch方法通过对信号进行分段、加窗和平均，有效地降低了功率谱估计的方差，提高了估计的准确性。我们将详细解释Welch方法的步骤和原理。 接着，我们将深入探讨模型法谱估计。模型法谱估计假设信号是由某个模型产生的，然后通过估计模型的参数来得到信号的功率谱。我们将介绍两种主要的模型法：AR（自回归）模型和MA（滑动平均）模型，以及ARMA（自回归滑动平均）模型。我们将详细讲解AR模型的Yule-Walker方程，以及如何通过它来估计AR模型的参数。 我们还将介绍更高级的谱估计方法，例如最小方差谱估计（MVDR）和多重信号分类（MUSIC）算法。这些方法能够提供更高的频率分辨率，特别是在处理存在多个信号的场景时。我们将阐述它们的基本原理和应用。 本章还将探讨谱分析在实际应用中的案例，例如通信信号的频谱监测、音频信号的音调分析、振动信号的故障诊断等。通过对这些案例的分析，读者将能够深刻理解谱分析技术在信号分析和信息提取中的强大能力。 第五章：数字信号处理的应用实例 本章将通过一系列具体而生动的应用实例，来展示数字信号处理技术在现实世界中的广泛应用和重要价值。我们将不再局限于理论层面，而是深入到实际的工程场景中，让读者直观感受到DSP技术的强大生命力。 音频信号处理：我们将详细介绍数字音频信号处理在音乐制作、语音识别、音频增强等方面的应用。例如，我们会讲解如何利用数字滤波器来消除音频中的噪声，如何使用FFT来分析音频信号的频率成分，从而实现音效的调节和音乐的合成。我们还将探讨音频压缩技术（如MP3）的原理，以及其如何通过去除人耳不易察觉的频率成分来减小音频文件的大小。 通信系统：数字信号处理在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。我们将深入剖析通信系统中DSP的应用，例如数字调制解调，包括ASK、FSK、PSK和QAM等。我们将解释如何利用DSP技术来实现信号的编码、解码、信道均衡和错误纠正，从而提高通信的可靠性和效率。我们还将简要介绍软件无线电（SDR）的概念，以及DSP如何使其变得灵活和可重构。 图像和视频处理：尽管本书侧重于音频信号，但为了展示DSP的普适性，我们将简要提及图像和视频处理中的DSP技术。例如，我们会提及图像的增强（如锐化、去噪）、边缘检测、以及图像压缩（如JPEG）背后的DSP原理。我们会强调，许多图像和视频处理算法在本质上都涉及对数据的多维离散信号进行处理，其核心思想与音频DSP有共通之处。 生物医学信号处理：数字信号处理在医疗健康领域也发挥着越来越大的作用。我们将探讨生物医学信号的处理，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号的采集、滤波和分析。我们会介绍如何利用DSP技术来检测生理异常，辅助医生进行诊断。 其他领域：我们将简要提及DSP在其他领域的应用，例如控制系统中的反馈和校正，数据压缩和去冗余，以及模式识别和机器学习中的特征提取等。这些例子将进一步证明DSP技术的通用性和其在推动科技进步中的关键作用。 通过本章的学习，读者将能够看到数字信号处理不仅仅是抽象的数学理论，更是解决实际工程问题的强大工具，激发读者进一步探索和应用DSP技术的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

读完这本厚厚的书，我最大的感受是它在理论深度上做得非常扎实，但又不失工程实践的接地气。比如在讲解滤波器设计时，作者没有仅仅停留在IIR和FIR的基本结构上，而是花了大量篇幅讨论了有限脉冲响应滤波器（FIR）的线性相位设计方法，特别是Parks-McClellan算法的原理推导，那部分内容绝对是市面上很多同类书籍无法比拟的深度。更让我印象深刻的是，书中对实际工程中遇到的量化噪声、溢出问题等非理想情况进行了深入的探讨，这使得书中的知识不仅仅是教科书上的“完美世界”模型，而是更贴近真实硬件实现的挑战。我特别喜欢它在最后几章对自适应滤波器的介绍，从维纳滤波器到LMS算法的收敛性分析，逻辑链条非常清晰，每一个数学推导步骤都解释得非常详尽，确保读者能够跟上思路，而不是被公式淹没。这本书的参考资料部分也做得非常全面，提供了许多经典论文的引用，为想进一步钻研的读者指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图简直是艺术品，那些复杂的波形图和频谱分析图，色彩搭配得恰到好处，即便是初学者也能从中领悟到不少信息。作者在讲解傅里叶变换时，没有陷入枯燥的数学公式堆砌，而是用生动的比喻和直观的几何旋转来解释其物理意义，这一点非常得我心。我记得有一章专门讲了快速傅里叶变换（FFT）的算法优化，里面详细分析了蝶形运算的结构，配上清晰的流程图，让我原本觉得晦涩难懂的部分豁然开朗。特别是关于窗口函数的部分，作者没有简单地罗列各种窗口（如汉宁、海明），而是深入剖析了它们在抑制频谱泄露方面的优缺点，并给出了在实际音频处理中如何选择的最佳实践建议。这本书的排版也值得称赞，页边距适中，字体大小舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。总而言之，它不仅仅是一本教材，更像是一本精美的工具书，让我对数字信号处理的理论和实践都有了更深层次的理解，强烈推荐给所有从事相关领域的工程师和学生。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直令人惊喜，它似乎是为工程师量身定做的。我在项目中遇到一个关于多速率信号处理（如抽取和插值）的问题，正愁找不到系统性的解决方案，结果在书中找到了整整一个章节详细介绍了基于波浪形分解和多相分解的滤波器组设计。作者不仅给出了理论公式，还非常细致地说明了如何利用这些技术在硬件资源有限的情况下实现高效的信号处理流程。特别是关于功率谱密度（PSD）的估计方法，书中对比了经典的点估计法（如周期图）和现代的参数化估计法（如AR模型），并且给出了不同方法在处理有限长度数据时的局限性和适用场景，这对我选择合适的谱估计工具至关重要。这本书的例子大多来源于实际应用场景，比如雷达信号的脉冲压缩、语音信号的编码解码等，使得抽象的概念立刻变得具体起来，学习效率直线上升。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的语言风格非常严谨，甚至可以说有点偏向学术化，对于完全没有信号处理基础的新手来说，可能需要花费更多时间去适应其表达方式。不过，正是这种严谨性，保证了其内容的准确无误。书中对于采样定理的阐述，我个人认为达到了教科书级别的水准，从数学定义到物理意义的转换过程，环环相扣，没有任何跳跃。作者在引入Z变换时，特意花了足够的篇幅去对比它与拉普拉斯变换的区别和联系，这对于习惯了连续系统分析的读者来说，是极大的帮助。书中有一章专门讨论了数字混响和回声的实现，虽然是用MATLAB伪代码展示的，但其背后的差分方程推导清晰可见，让我明白了如何将理论模型转化为可执行的代码。虽然阅读过程需要高度集中注意力，但每一次攻克一个复杂的章节，那种成就感是无与伦比的，它强迫你去思考，而不是被动接受。

评分☆☆☆☆☆

让我有些意外的是，这本书在非线性信号处理方面的内容也进行了深入的探讨，这在许多侧重于线性系统分析的教材中是很少见的。作者专门开辟了一部分来讨论混沌系统在信号分析中的潜在应用，虽然这部分内容更偏向研究前沿，但它极大地拓宽了我的视野，让我意识到数字信号处理的应用边界远不止于传统的通信和音频领域。书中对小波变换的介绍也十分到位，它不像其他书只是简单地介绍Morlet小波，而是详细推导了离散小波变换（DWT）的分解与重构过程，并结合图像压缩的实例进行了演示。美中不足的是，书中对高级的深度学习在信号处理中的应用着墨不多，但考虑到本书的定位和出版时间，这一点可以理解。总的来说，这本书的广度与深度兼备，结构逻辑严密，非常适合作为一本系统性的进阶参考手册。