DSP技术原理及应用教程 刘艳萍 9787810776066 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘艳萍 著

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出版社： 北京航天航空大学出版社

ISBN：9787810776066

商品编码：29577253664

包装：平装

出版时间：2008-07-01

基本信息

书名：DSP技术原理及应用教程

定价：36.00元

作者：刘艳萍

出版社：北京航天航空大学出版社

出版日期：2008-07-01

ISBN：9787810776066

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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本书介绍了数字信号处理器技术的发展、特点和种类，介绍TMS320系列DSP中的C2000、C5000、C6000及C5000 RISC系列的主要性能指标和硬件结构组成。其中围绕TMS320C54xDSP芯片，详细介绍了数字信号处理器的基本概念、内部结构、工作原理、指令系统、系统开发、各种硬件接口电路设计和常用数据/信号处理算法的实现方法，并给出了应用实例。
本书的突出特点是内容全面，详略得当，实用性强，适用于高等院校电类专业本科生和研究生教材，也可供相关DSP技术开发人员参考。

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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信号处理的数字脉搏：从理论到实践的探索 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的数据打交道，而这些数据往往需要经过精密的“加工”才能被理解和利用。数字信号处理（DSP）技术，正是这样一种强大的工具，它如同数字世界的“心脏”，跳动着信息的脉搏，驱动着从音频、视频到通信、医疗等各个领域的进步。本书旨在为读者打开一扇通往DSP世界的大门，深入浅出地剖析其核心原理，并展示其在实际应用中的无限可能。 穿越数字之海：DSP理论基石的深度解析 理解DSP，首先要掌握其理论根基。本书将从最基础的概念出发，带领读者一步步构建起对数字信号处理的全面认知。 信号的数字化之旅：采样、量化与编码。任何模拟信号想要在数字世界中流通，都必须经历一次“蜕变”——采样、量化与编码。采样是将连续变化的信号在时间轴上离散化，如同每隔一段时间拍下一张照片；量化则是将采样得到的信号幅度值映射到有限的离散电平上，就像将不同深浅的颜色简化为有限的几种基本色；而编码则将这些量化值转化为二进制的数字代码，使之能够被计算机理解和处理。我们将详细探讨这三个过程的原理，分析不同采样率、量化位数对信号保真度的影响，以及在实际应用中如何权衡精度与效率。 时域与频域的对话：傅里叶变换的奥秘。信号在时间维度上表现的是其随时间的变化规律，而在频率维度上则揭示了其包含的各种不同频率成分的“能量分布”。傅里叶变换，正是连接这两个维度的桥梁。本书将系统介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT），深入解析其数学原理，并解释为何它在信号分析、滤波、调制解调等诸多DSP应用中扮演着核心角色。我们将通过直观的图示和详细的推导，帮助读者理解信号的频谱特性，以及如何通过傅里叶变换来识别、分析和处理信号。 滤波器：信号的“净化器”与“塑形师”。现实世界中的信号往往混杂着各种噪声和不需要的成分，滤波技术就像一个精密的“净化器”，能够有效地去除这些干扰，提取出有用的信息。本书将全面介绍数字滤波器的设计原理和实现方法，包括FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器。我们将探讨不同滤波器类型的特点，如低通、高通、带通、带阻滤波器，以及如何根据应用需求选择合适的滤波器结构、设计指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）和设计算法（如窗函数法、频率采样法、双线性变换法）。通过丰富的实例，读者将学会如何设计出满足特定性能要求的滤波器。 系统分析的数学语言：Z变换与系统函数。在数字信号处理中，对系统的分析常常需要借助Z变换。它如同拉普拉斯变换在连续系统中的作用，将时域的差分方程转化为域中的代数方程，极大地简化了系统的分析过程。本书将详细讲解Z变换的性质，并引入系统函数（传递函数）的概念，阐述如何利用系统函数来表征和分析线性时不变（LTI）离散时间系统的特性，如稳定性、频率响应等。我们将深入探讨极点和零点对系统行为的影响，帮助读者建立对数字滤波系统和离散时间系统的深刻理解。 数字信号的“身份证”：采样定理的严谨性。奈奎斯特-香农采样定理是数字信号处理的基石，它规定了要无损地从连续信号中恢复原始信息，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。本书将严谨地阐述采样定理的数学推导和物理意义，分析欠采样和过采样的后果，以及如何避免混叠现象。理解采样定理，对于正确地进行信号采样和恢复至关重要。 随机信号的探索：统计信号处理的基础。许多现实信号具有随机性，如通信信道中的噪声，或者传感器采集到的测量数据。本书将介绍随机信号的基本概念，包括概率密度函数、自相关函数、互相关函数等，并引入随机过程的概念。我们将探讨如何利用统计学方法来分析和处理随机信号，例如维纳滤波器的设计，用于在噪声干扰下估计原始信号。 DSP的触角：经典应用领域的深度剖析 理论的根基是为了更好地理解和应用。本书将聚焦于DSP技术在各个关键领域的实际应用，通过详实的案例分析，展示其强大的生命力。 通信世界的“润滑剂”：数字通信系统。现代通信，从手机通话到互联网数据传输，都离不开DSP的身影。本书将深入探讨DSP在数字通信中的应用，包括： 调制与解调：AM、FM、PSK、QAM等各种数字调制解调技术的原理与实现，如何利用DSP将信息编码到载波信号中，又如何从接收到的信号中精确地提取出原始信息。 信道编码与解码：差错控制编码（如汉明码、卷积码、Turbo码）如何帮助数据在传输过程中抵抗噪声干扰，提高通信的可靠性。 均衡技术：如何利用DSP技术补偿信道引起的信号失真，确保信息传输的准确性。 多址技术：FDMA、TDMA、CDMA等技术如何让多个用户共享通信资源，DSP在其中扮演的关键角色。 声音与图像的“魔法师”：音频与图像处理。我们每天接触的音乐、电影、照片，背后都蕴藏着复杂的DSP技术。 音频处理：语音编码与解码（如MP3、AAC），回声消除、噪声抑制，音频特效（如混响、均衡器），声音识别与合成等。我们将分析相关的DSP算法，如短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。 图像处理：图像增强（如对比度调整、锐化），图像复原（如去模糊、去噪），图像压缩（如JPEG），边缘检测，特征提取等。我们将介绍卷积、傅里叶变换在图像处理中的应用，以及常用的图像滤波算法。 洞察世界的“眼睛”：雷达与声纳系统。无论是军事探测还是气象观测，雷达和声纳系统都依赖DSP技术来“看”和“听”。本书将剖析DSP在这些领域的应用，包括： 目标检测与识别：如何利用DSP分析回波信号，识别目标的距离、速度、方向，甚至目标类型。 信号的压缩与处理：脉冲压缩技术如何提高雷达的距离分辨率和信噪比。 多普勒效应的应用：如何利用多普勒效应测量目标的径向速度。 医疗健康的新篇章：生物医学信号处理。DSP技术在医疗领域的应用正在深刻地改变着诊断和治疗方式。 心电图（ECG）与脑电图（EEG）分析：如何利用DSP技术从这些生理信号中提取有用的诊断信息，检测异常。 医学影像处理：CT、MRI等医学影像的重构与增强，为医生提供更清晰的诊断依据。 生物传感器信号处理：处理来自各种生物传感器的数据，用于实时监测和诊断。 工业生产的“大脑”：控制系统与自动化。在现代工业生产中，DSP技术被广泛应用于实现精确的控制和自动化。 数字控制器设计：PID控制器等经典控制算法的数字化实现。 传感器数据融合：整合来自多个传感器的数据，提高系统的鲁棒性和准确性。 电机控制：实现对电机速度、位置、扭矩的精确控制。 展望未来：DSP的无限可能 数字信号处理技术并非一成不变，它正随着计算能力的提升和算法的创新而不断发展。本书在最后的章节将展望DSP技术的未来发展方向，包括： 高性能计算与硬件加速：专门的DSP处理器、FPGA、GPU等硬件平台如何进一步提升DSP的计算效率。 机器学习与深度学习的融合：如何利用AI技术增强DSP的功能，例如更智能的信号识别、自适应滤波等。 新兴应用领域：物联网、5G通信、自动驾驶、虚拟现实/增强现实等领域对DSP提出的新挑战与新机遇。 通过系统性的理论讲解和丰富的实践案例，本书致力于为读者提供一个全面、深入且实用的DSP技术学习平台。无论您是初学者，还是希望深化理解的专业人士，都能从中获益，掌握这把开启数字世界奥秘的金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在工作岗位上摸爬滚打了几年的工程师，我最近开始重新拾起DSP理论，希望能提升自己的技术栈，应对更复杂的项目需求。选择这本书，很大程度上是出于对其作者在业界口碑的了解，以及对内容深度和广度的期待。读下来之后，我并没有失望。这本书在理论的严谨性上做得非常好，不仅仅是停留在公式的罗列，而是对每个概念的由来、推导过程以及物理意义都进行了细致的阐述，例如在介绍Z变换的时候，它不仅仅给出了定义，还解释了它在离散系统分析中的重要性，以及与傅里叶变换的联系和区别，这让我对离散系统的稳定性、因果性等有了更深刻的理解。而且，书中对于一些经典算法的介绍，比如维纳滤波、卡尔曼滤波，虽然不是首次接触，但这本书提供的角度和细节，让我重新审视了这些算法的适用场景和优化方向。在应用方面，书中提及的一些嵌入式DSP平台的开发流程和注意事项，也为我指明了实际操作中可能遇到的难点和解决方案，非常有参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信号处理理论充满好奇心的爱好者，虽然没有直接的专业背景，但一直对无线通信、音频技术等背后的原理很感兴趣。这本书的封面和标题就吸引了我，感觉内容会比较体系化。读完之后，我最大的感受是作者在内容的组织上非常合理，循序渐进，从最基础的信号和系统概念开始，逐步引入傅里叶变换、采样定理等核心内容，然后深入到数字滤波器的设计和实现，最后再讲解一些高级应用。这种结构安排，对于我这样没有扎实基础的读者来说，非常友好，可以帮助我一步一步地建立起对DSP的认知。书中对于一些关键概念的解释，比如“奈奎斯特定理”和“抽样误差”，都用非常生动的语言和图示来辅助说明，让我这个非科班出身的人也能大致理解其中的奥妙。虽然一些数学推导我可能无法完全消化，但核心思想和应用场景是清晰的，这足以让我对DSP技术产生浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续也看了一段时间了，作为一名初涉数字信号处理领域的学生，一开始确实被这门学科的复杂性吓到过，毕竟信号的时域、频域变换，各种滤波器的设计，还有傅里叶、拉普拉斯变换这些概念，着实需要花一番功夫去理解。但当我真正翻开这本书，静下心来逐字逐句地研读时，那种豁然开朗的感觉便逐渐涌现。作者的讲解非常深入浅出，理论推导清晰明了，并且恰到好处地配上了大量的图示和实例，这对于我这样需要直观感受的人来说，简直是福音。尤其是关于FFT算法的讲解，虽然网上也有很多资源，但结合书中的分析，才真正理解了其背后的数学原理和计算效率的提升。还有在实际应用部分，比如音频信号处理和图像滤波的例子，让我看到了理论知识是如何落地生根，解决实际问题的，这极大地激发了我继续深入学习的兴趣和动力。总的来说，这是一本非常扎实、非常有指导意义的教材，对于想系统学习DSP的初学者来说，绝对是不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，更像是一本“工具书”和“参考手册”。我在工作中会遇到各种与信号处理相关的挑战，从数据采集的优化到特定信号的检测，都需要扎实的DSP知识来支撑。这本书就提供了我需要的“工具”。我尤其喜欢书中关于“噪声抑制”和“特征提取”章节的论述，里面介绍的各种滤波技术和信号分析方法，比如功率谱密度分析，能够帮助我快速定位问题并选择合适的解决方案。而且，书中的一些算法实现细节，比如如何处理边缘效应，如何提高计算效率，都非常实用。每当遇到一个新的问题，我都会翻开这本书，查找相关的章节，往往能从中获得启发。这本书的深度足够应付我工作中遇到的绝大多数问题，而且它的内容组织清晰，索引做的也很好，查找起来非常方便，是我案头常备的一本好书。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初是被这本书的“应用教程”这几个字吸引的。我更倾向于学习那些能够直接转化为实践的技术，理论的东西对我来说可能有些枯燥。然而，这本书在这方面做得非常出色。它并没有回避理论的基础，而是以一种实用的方式来呈现理论。例如，在讲解数字滤波器的设计时，它不仅给出了各种设计方法的数学公式，更重要的是，它提供了大量具体的代码示例，演示了如何在实际的开发环境中实现这些滤波器，比如使用MATLAB或C语言。这些代码片段非常具有参考性，我可以直接借鉴到我的项目中去。此外，书中关于DSP在通信系统中的应用，比如调制解调、信道编码等，讲解得也非常透彻，并且结合了实际的通信协议和标准，让我能够理解DSP技术在现代通信中的核心地位。这本书真的做到了理论与实践的完美结合。