DSP原理与实践--基于TMS320F28x系列 周鹏许钢 9787512414495 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周鹏许钢 著

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• 数字信号处理
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• 周鹏
• 许钢
• 嵌入式系统
• 控制系统
• 电机控制
• 滤波算法
• 通信原理
• 实践应用

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512414495

商品编码：29576847325

包装：平装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名：DSP原理与实践--基于TMS320F28x系列

定价：49.00元

作者：周鹏许钢

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2014-07-01

ISBN：9787512414495

字数：511000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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周鹏、许钢编写的《DSP原理与实践--基于 TMS320F28x系列(普通高校十二五规划教材)》分为理论和实验两篇，共15章。理论篇包括～13章，在介绍DSP基本概念、特点和应用基础上，详细介绍了 TI公司TMS320C2000系列DSP的基本结构及性能，同时以TMS320F2812为例，介绍DSP的硬件结构、工作原理、软件开发环境以及应用设计等。实验篇包括4、 15章，该部分基于北京瑞泰创新科技有限责任公司推出的ICETEK—F2812 DSP教学实验箱，实验内容涵盖常规实验、算法实验以及控制应用实验等，关键代码都标注有详细的中文注释。
　　本书通俗易懂，例程丰富，注重原理与实验实践的结合。每章后附有习题以配合教学需要。
　　本书可作为高等院校电子信息工程、自动化以及测控等专业高年级本科生及研究生“DSP原理及应用 ”相关课程的教材或参考书，也可作为从事DSP的技术人员的参考书。

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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《数字信号处理：算法、架构与工程应用》 内容梗概： 本书系统深入地探讨了数字信号处理（DSP）领域的核心理论、关键算法、硬件架构以及实际工程应用。全书分为三个主要部分：理论基础、核心算法与实现技术、以及应用案例分析。旨在为读者构建一个全面而扎实的DSP知识体系，使其能够理解并掌握信号处理的精髓，并将其应用于解决实际工程问题。 第一部分：数字信号处理理论基础 本部分首先从信号的本质出发，详细阐述了连续时间信号与离散时间信号的区别与联系，引入了采样定理，解释了奈奎斯特频率以及过采样和欠采样的概念，强调了采样在将模拟信号转化为数字信号过程中的关键作用。接着，深入探讨了信号的频谱分析，重点介绍了傅里叶级数、傅里叶变换（FT）和离散时间傅里叶变换（DTFT），以及傅里叶变换的性质。在此基础上，引出了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT），解释了FFT的原理、优势以及在实际中的应用价值，包括如何通过FFT高效地计算频谱。 本部分还详细介绍了线性时不变（LTI）系统，这是DSP领域中最基本也最重要的系统模型。通过分析系统的冲击响应和卷积运算，阐述了LTI系统在信号处理中的核心地位。在此基础上，引入了系统函数的概念，并讨论了其在分析系统频率响应和稳定性方面的作用。 滤波是DSP中的核心技术之一，本部分花费大量篇幅介绍了两大类滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，讲解了其设计思路，包括巴特沃兹、切比雪夫和椭圆滤波器等经典设计方法，以及如何通过模拟滤波器的迁移和双线性变换等方法设计数字IIR滤波器，并分析了其优点（计算量小）和缺点（可能存在稳定性问题和相位失真）。对于FIR滤波器，则重点介绍了窗函数法、频率采样法和最优逼近法（如Parks-McClellan算法）等设计方法，并分析了其优点（相位线性、稳定性好）和缺点（阶数较高，计算量大）。通过对这两种滤波器的深入讲解，读者能够理解不同滤波器在性能上的权衡，并根据具体应用需求选择合适的滤波器类型。 此外，本部分还涉及了概率论与随机信号的基本概念，包括随机变量、概率密度函数、期望、方差等，以及平稳过程、功率谱密度等概念，为理解和处理实际中遇到的噪声和不确定性信号奠定了理论基础。 第二部分：数字信号处理核心算法与实现技术 本部分将理论知识与实际工程紧密结合，重点关注DSP算法的实现细节和效率优化。 首先，详细介绍了各种常用的DSP算法。除了前面提到的FFT算法，还包括了自适应滤波算法，例如最小均方（LMS）算法和归一化最小均方（NLMS）算法。这些算法在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域具有广泛应用，通过不断调整滤波器系数来适应变化的信号特性。接着，深入探讨了谱估计方法，包括经典的周期图法、改进的周期图法（如Welch法），以及更高阶的谱估计方法，这些方法对于精确分析信号的频率成分至关重要。 本部分还将重点放在DSP处理器（DSPs）的体系结构和指令集上。虽然本书不直接介绍某一特定系列DSP芯片，但会深入讲解通用DSP处理器的关键特性，如哈佛结构（Harvard Architecture）和改进型哈佛结构，它们能同时访问指令和数据，显著提高处理速度。此外，还会讲解DSP指令集中的特殊指令，如MAC（Multiply-Accumulate）指令，它能高效执行乘法累加运算，这是DSP算法中最核心的操作。还会讨论DSP处理器中内置的硬件加速器，例如DMA（Direct Memory Access）控制器，它能够实现处理器与外设之间的数据传输，而无需CPU的干预，从而释放CPU资源，提高系统吞吐量。 在算法实现方面，本部分将强调代码优化技术。例如，如何利用DSP处理器的流水线（Pipeline）和并行处理能力来加速算法的执行。会介绍循环展开（Loop Unrolling）、指令调度（Instruction Scheduling）等技巧，以及如何高效地利用处理器的高速缓存（Cache）来减少内存访问延迟。还会讨论定点运算与浮点运算的权衡，在某些DSP应用中，为了提高计算速度和降低功耗，会采用定点运算，这需要读者理解定点数的表示和溢出处理。 此外，本部分还会涉及实时操作系统（RTOS）在DSP系统中的应用。RTOS能够提供任务调度、中断处理、信号量等功能，帮助开发者构建复杂、实时的DSP应用。还会讨论嵌入式DSP系统的开发流程，包括代码编写、调试、性能分析以及最终的部署。 第三部分：数字信号处理应用案例分析 本部分通过一系列典型的DSP应用案例，展示了DSP技术在各个领域的强大威力。 首先，会深入分析数字通信系统中的DSP应用，例如数字调制解调（如QPSK、QAM）、信道编码与解码（如卷积码、Turbo码）、以及均衡技术。通过这些例子，读者将理解DSP如何在提高通信系统的可靠性、数据传输速率和频谱利用率方面发挥关键作用。 其次，会探讨音频信号处理中的DSP技术。这包括音频压缩算法（如MP3）、音频编码与解码、数字混响、均衡器、降噪处理以及语音识别的基础。读者将了解DSP如何实现高质量的音频播放、声音增强和智能语音交互。 再者，本部分将深入研究图像和视频信号处理中的DSP应用。会介绍图像的滤波（如高斯滤波、Sobel算子）、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG），以及视频的运动估计、帧间编码等。这些技术是现代数字图像处理、计算机视觉和多媒体技术的核心。 此外，还会涉及一些新兴的DSP应用领域，例如生物医学信号处理（如心电图ECG、脑电图EEG的分析）、雷达信号处理、以及工业控制和仪器仪表中的信号测量与处理。通过这些案例，读者将能够看到DSP技术触及的广泛领域，并激发其将DSP知识应用于解决自身领域问题的灵感。 每一个应用案例的分析都会遵循“问题定义-理论基础-算法选择-实现细节-性能评估”的模式，力求让读者在具体的场景中理解DSP理论与实践的结合。 总结： 《数字信号处理：算法、架构与工程应用》是一本集理论深度、算法广度、实现技巧和工程实践于一体的DSP技术专著。本书不仅传授了数字信号处理的基本原理和核心算法，更重要的是，它通过对DSP处理器架构的深入解析和丰富的工程应用案例分析，帮助读者建立起将理论知识转化为实际工程能力的桥梁。无论是从事通信、音频、图像、控制还是其他工程领域的专业人士，或是希望系统学习DSP技术的学生，本书都将是一本不可多得的参考指南。它将引导读者理解信号的本质，掌握处理信号的强大工具，并最终能够设计和实现创新的DSP解决方案，推动各行各业的技术进步。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本关于数字信号处理的书，虽然内容并非直接围绕某一本具体的著作展开，但让我对DSP这一领域有了更深的理解，感觉收获颇丰。书中以一种非常清晰、循序渐进的方式，从DSP的基本概念讲起，例如采样定理、量化误差、傅里叶变换的原理等等。这些基础知识的讲解，没有过多地堆砌复杂的数学公式，而是通过生动的比喻和图示，让我这个初学者也能很快领会。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）时，花了大量的篇幅来解释它们之间的关系以及各自的适用场景，这一点在很多教材中往往一带而过。此外，书中还涉及了一些数字滤波器设计的基础理论，比如FIR和IIR滤波器的区别，以及如何根据不同的应用需求选择合适的滤波器类型。虽然没有直接涉及具体的硬件平台，但理论的扎实性足以让我为后续的学习打下坚实的基础，让我对接下来的DSP应用开发充满信心。

评分☆☆☆☆☆

我最近接触到一些关于嵌入式系统和实时信号处理的内容，虽然我手里并没有一本特定的书在读，但这些学习经历让我对DSP的实际应用有了更深的感触。特别是在涉及实时性要求极高的场景下，比如音频信号的处理、通信系统中的调制解调，或者工业控制中的传感器数据采集与分析，DSP技术的重要性就体现得淋漓尽致。我了解到，在这些应用中，对处理速度、功耗以及成本的要求都非常高，这就促使了专门的DSP芯片应运而生。这些芯片往往拥有高度并行的架构和专门的指令集，能够高效地执行复杂的数学运算，如乘法累加（MAC）操作，这在DSP算法中至关重要。我最近在学习一些经典的DSP算法，比如自适应滤波、FFT算法的实现，以及在实际项目中遇到的信号去噪、频谱分析等问题，都让我体会到了DSP技术解决实际问题的强大能力。虽然我并没有在阅读一本具体的书，但这些零散的学习和实践经历，让我对DSP的整体轮廓有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近对嵌入式系统中的传感器数据处理和控制算法产生了浓厚的兴趣，虽然并没有专注于某一本具体的DSP书籍，但这些方面的学习让我领略到了DSP技术的精妙之处。在一些自动化和物联网的应用中，传感器采集到的原始数据往往需要经过预处理才能被有效地利用。这可能包括对噪声的滤波、对信号的放大和调理，以及将模拟信号转换为数字信号的过程。而DSP技术在这一过程中扮演着至关重要的角色。我了解到，通过精巧的算法设计，可以实现对传感器信号的实时监测和分析，从而实现更智能的控制。例如，在机器人导航中，激光雷达或摄像头采集到的数据需要快速准确地处理，才能实现路径规划和避障。在智能家居设备中，各种传感器的数据需要被及时有效地分析，才能实现个性化的场景控制。这些实际应用让我深刻体会到DSP技术在连接物理世界和数字世界之间的桥梁作用。

评分☆☆☆☆☆

近期一直在探索更高级的信号处理技术，尤其是在机器学习和人工智能领域与DSP的结合。我发现，很多先进的AI算法，比如卷积神经网络（CNN）在图像和语音识别中的应用，其底层都离不开高效的信号处理。在这些算法中，卷积运算、特征提取、数据降维等步骤，都大量依赖于DSP的思想和技术。虽然我并没有在阅读一本特定的DSP教材，但我在学习相关的AI课程和文献时，经常会看到对DSP底层原理的引用和讲解。例如，在处理音频信号时，MFCC（梅尔频率倒度量）特征的提取，就涉及到FFT、滤波器组、对数运算等一系列DSP步骤。在图像处理领域，边缘检测、特征点提取等算法，也与卷积、傅里叶变换等DSP概念紧密相关。这些学习经历让我意识到，DSP不仅仅是处理模拟信号的工具，更是现代智能系统不可或缺的基石，它为AI算法提供了强大的数据处理和特征提取能力。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直对一些与通信系统相关的DSP应用非常着迷。尽管我并没有在阅读一本特定的DSP书籍，但我在学习相关课程和阅读技术文档时，对DSP在通信领域的强大作用有了更深的认识。从早期的模拟通信到现在的5G、6G，DSP技术一直是通信系统发展的核心驱动力之一。我了解到，在无线通信中，信号的调制、解调、编码、解码、纠错等关键过程，都离不开高效的DSP算法。例如，OFDM（正交频分复用）技术，它通过将高速数据流分割成多个低速数据流，并在多个正交的子载波上传输，极大地提高了频谱利用率和抗多径干扰能力，而FFT/IFFT算法是其核心。此外，在软件定义无线电（SDR）领域，DSP的作用更是无可替代，它使得无线通信系统的功能可以通过软件来灵活配置和升级。这些学习让我对DSP在现代通信技术中的关键地位有了更深刻的理解，也激发了我进一步探索相关算法和实现的兴趣。