DSP原理与实例应用(新世纪高职高专实用规划教材——机电系列) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王玮，万隆，吕兵，薛蕊，杨晓磊 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302255055

商品编码：29602108572

包装：平装

出版时间：2011-06-01

基本信息

书名：DSP原理与实例应用(新世纪高职高专实用规划教材——机电系列)

定价：35.00元

作者：王玮,万隆,吕兵,薛蕊,杨晓磊

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-06-01

ISBN：9787302255055

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.699kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在介绍DSP基本概念的基础上，以TI公司的TMS320C28x系列DSP为模型，介绍了其硬件结构、中断系统、存储器组织及片内外设的基本原理及应用；同时介绍了DSP的开发环境及程序设计基础。本书注重实践，从典型案例出发，深入浅出地介绍了DSP的基本原理及应用，同时根据实际案例引出相关知识点并进行了知识总结，使读者对DSP应用技术更容易理解。
本书适合DSP初学者阅读；可作为电子、通信、计算机、自动控制和电力电子技术等专业的高年级本、专科生的DSP课程教材；也可作为DSP开发培训机构的培训教材；还可作为DSP技术研究和开发人员的参考用书。

目录

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章　DSP基础
1.1 DSP相关的几个概念
1.1.1　认识DSP
1.1.2　实时DSP系统
1.2　DSP芯片概述
1.2.1　DSP芯片的发展
1.2.2 DSP芯片的分类
1.2.3 DSP芯片的特点
1.2.4 DSP芯片的选择
1.2.5 TI的DSP芯片
1.2.6 DSP芯片的应用
1.3　数字运算基础
1.3.1 DSP中数的表示
1.3.2 DSP数的定标
1.3.3　浮点运算的定点DSP实现
习题
第2章　DSP的结构及原理
2.1 TMS320C28x处理器的主要特点
2.1.1 C28x的主要特点
2.1.2　引脚分布及引脚功能
2.2 CPU和总线
2.2.1 中央处理单元CPU
2.2.2　地址和数据总线
2.3　C28x的时钟和系统控制
2.3.1　案例介绍及知识要点
2.3.2　知识总结——时钟和系统控制概述
2.3.3　知识总结——时钟模块的寄存器
2.3.4　知识总结——锁相环PLL模块
2.4　看门狗模块
2.4.1　案例介绍及知识要点
2.4.2　看门狗模块功能结构
2.4.3　看门狗模块的寄存器
习题
第3章　DSP的软件开发环境
3.1　开发流程和开发工具
3.1.1　软件开发流程
3.1.2　软件开发工具
3.2　集成开发环境CCS
3.2.1 CCS集成开发环境概述
3.2.2 CCS环境配置
3.3 CCS基本操作
3.3.1　案例介绍及知识要点
3.3.2　知识总结——CCS调试界面及工程管理
　　3.3.3　知识总结——工程的构建
3.3.4　知识总结——工程的调试
3.3.5　知识总结——探针和图形显示
习题
第4章　DSP程序设计基础
4.1　认识公共目标文件
4.1.1　案例介绍及知识要点
4.1.2 知识总结一汇编器对段的处理
4.1.3　知识总结——链接器对段的处理
4.2　链接命令文件
4.2.1　案例介绍及知识要点
　……
第5章　DSP的中断
第6章　DSP的存储系统
第7章　定时器
第8章　串行通信接口SCI
第9章　A/D转换
0章　事件管理器
1章　通用输入/输出
附录A　考试指导
附录B　引脚信号说明和实例文件
参考文献

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（DSP）核心概念与前沿应用 数字信号处理（DSP）作为一门跨越通信、控制、图像、音频、生物医学等众多领域的核心技术，其发展深刻地改变了现代科技的面貌。从智能手机中的语音识别到高清电视的图像增强，从汽车导航的精准定位到医疗影像的细致分析，DSP的身影无处不在。这门学科以其强大的数学基础和灵活的工程实现，为我们解析和操纵现实世界中的信号提供了关键的工具。 理解数字信号的本质 信号，本质上是信息的载体。在现实世界中，我们接触到的大多是模拟信号，例如声波、光波、温度变化等。这些信号在时间和幅度上都是连续的。然而，计算机和数字系统只能处理离散化的信息，因此，将模拟信号转换为数字信号是DSP的首要步骤。这个过程主要包含两个关键环节：采样（Sampling）和量化（Quantization）。 采样是将连续的模拟信号在时间轴上进行离散化，即按照一定的间隔（采样周期）选取信号的瞬时值。根据奈奎斯特定理，为了能够无失真地恢复原始信号，采样频率必须是信号最高频率的两倍以上。量化则是将采样得到的瞬时值在幅度轴上进行离散化，即将其映射到有限个离散的电平值。量化精度的选择直接影响到信号的失真程度。采样和量化共同构成了模拟信号到数字信号的转换，也即模数转换（Analog-to-Digital Conversion, ADC）。 反之，当我们需要将数字信号还原为模拟信号以驱动执行设备（如扬声器、显示器）时，则需要进行数模转换（Digital-to-Analog Conversion, DAC）。数模转换通常包括零阶保持（Zero-order Hold）等过程，以在相邻的离散时间点之间平滑地过渡。 DSP的核心处理流程与算法 一旦信号被数字化，DSP就可以对其进行各种复杂的处理。其核心在于对数字信号序列进行数学运算，以实现信息提取、增强、压缩、分析等目的。 1. 滤波（Filtering） 滤波是DSP中最基本也是最重要的一类操作，其目的是去除信号中的噪声、隔离特定频率成分或增强感兴趣的信号。根据滤波器的特性，可以分为低通滤波器（Low-pass Filter）、高通滤波器（High-pass Filter）、带通滤波器（Band-pass Filter）和带阻滤波器（Band-stop Filter）等。 数字滤波器大致可以分为两类： 无限冲激响应（Infinite Impulse Response, IIR）滤波器：其冲激响应理论上是无限长的。IIR滤波器通常具有更少的系数，因此在计算量和存储空间上可能更有效率，但其稳定性需要特别关注。 有限冲激响应（Finite Impulse Response, FIR）滤波器：其冲激响应是有限长的。FIR滤波器具有线性相位特性，即不同频率分量的延迟相同，这在一些对相位失真敏感的应用中非常重要。FIR滤波器设计灵活，稳定性好，但通常需要更多的系数，计算量相对较大。 滤波器设计需要根据具体的应用场景，选择合适的滤波器类型、设计方法（如窗函数法、频率采样法、优化设计法等），并确定滤波器的阶数和系数。 2. 变换（Transformation） 信号的变换是将信号从一个域转换到另一个域，以便于分析和处理。最著名的变换莫过于傅里叶变换（Fourier Transform）。傅里叶变换可以将时域的信号分解为不同频率的正弦和余弦分量的叠加，从而揭示信号的频率成分。 离散时间傅里叶变换（Discrete-Time Fourier Transform, DTFT）：用于分析离散时间连续幅度信号的频谱。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）：用于分析离散时间离散幅度信号（即数字信号）的频谱。DFT的计算量较大，因此发展出了高效的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法，极大地降低了计算复杂度，使得频率域分析在实际应用中变得可行。 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）：为了分析非平稳信号（即信号的频谱随时间变化的信号），STFT在原始信号上应用一个窗函数，然后计算窗内信号的傅里叶变换，通过滑动窗函数来观察信号频谱随时间的变化。 除了傅里叶变换，还有其他重要的变换，如Z变换（Z-Transform），它是在傅里叶变换基础上发展起来的，用于分析和设计离散时间线性时不变系统，是研究离散系统稳定性和特性的有力工具。 3. 卷积（Convolution） 卷积是DSP中最基本的运算之一，用于描述线性时不变（LTI）系统对输入信号的响应。一个LTI系统的输出信号是输入信号与系统冲激响应的卷积。在时域进行卷积计算量较大，而在频域，卷积运算则简化为乘法运算，这同样得益于傅里叶变换的强大能力。 4. 相关（Correlation） 相关运算用于衡量两个信号的相似程度，或者一个信号与另一个信号的延迟版本之间的相似度。自相关（Autocorrelation）用于测量一个信号与自身不同延迟版本的相似度，常用于检测信号中的周期性成分。互相关（Cross-correlation）则用于测量两个不同信号之间的相似度，常用于信号的匹配、模式识别、定位等。 DSP在现代科技中的广泛应用 DSP技术已渗透到我们生活的方方面面，并在各个领域发挥着至关重要的作用： 通信系统：无论是传统的电话通信、蜂窝移动通信，还是现代的无线局域网（Wi-Fi）、蓝牙，DSP都扮演着核心角色。在基带信号处理中，DSP负责调制解调、信道编码解码、均衡、噪声抑制等，保证通信的可靠性和高效性。例如，在4G/5G通信中，OFDM（正交频分复用）技术的大规模应用就依赖于高效的FFT/IFFT算法。 音频处理：从MP3/AAC等音频压缩编码，到降噪、回声消除、语音增强，再到音乐合成、音效处理，DSP提供了实现这些功能的强大手段。智能手机中的麦克风阵列信号处理，可以有效识别和分离用户的声音，即使在嘈杂的环境中也能实现清晰的语音交互。 图像和视频处理：数字相机、摄像机、扫描仪等设备产生的图像和视频数据，都需要经过DSP进行处理。这包括图像去噪、锐化、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG、MPEG）、人脸识别、目标跟踪等。高清电视的图像显示、视频会议的实时传输，都离不开DSP的强大能力。 雷达和声纳系统：DSP在目标检测、距离估计、速度测量、目标识别等方面发挥着关键作用。通过对接收到的回波信号进行复杂的处理，可以准确地定位和识别目标。 医疗诊断：在医学影像领域，如CT、MRI、超声波等，DSP技术用于图像重建、去噪、增强，帮助医生更清晰地观察病变部位。心电图、脑电图等生理信号的采集和分析，也大量依赖于DSP技术。 控制系统：在现代工业自动化和机器人领域，DSP芯片常被用作数字控制器，实时处理传感器数据，执行复杂的控制算法，实现精确的运动控制和系统调节。 生物信息学：DNA测序、基因比对、蛋白质结构预测等复杂的生物信息学分析，也常常借助于DSP算法来处理海量的数据。 DSP的发展趋势 随着计算能力的飞速提升和算法的不断创新，DSP技术正朝着更高效、更智能、更集成化的方向发展。 多核与并行处理：为了满足日益增长的处理需求，多核DSP处理器和并行计算技术得到广泛应用，能够同时处理多个任务，显著提高处理效率。 机器学习与AI的融合：将机器学习和人工智能算法引入DSP领域，可以实现更智能的信号分析和决策，例如更精准的语音识别、更鲁棒的图像识别、更自适应的信号处理等。 低功耗设计：在移动设备和嵌入式系统中，低功耗是关键需求。DSP设计正致力于开发更节能的算法和硬件结构，以延长设备的续航时间。 专用DSP芯片（ASIC/FPGA）：针对特定应用场景，设计高度优化的专用DSP芯片，可以达到更高的性能和更低的功耗，例如在高端通信设备和高性能计算领域。 软件定义信号处理：通过软件灵活地实现各种信号处理功能，而不是依赖于固定的硬件，这种“软件定义”的思想使得信号处理系统更加灵活和易于升级。 数字信号处理是一门充满活力和创新精神的学科。对DSP基本原理的深入理解，以及对各种经典和前沿算法的掌握，是解决现代科技挑战，推动各领域技术进步的关键。通过不断学习和实践，我们能够更好地利用DSP的力量，创造更加智能、便捷和美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，对数字信号处理领域一直很着迷，尤其对如何将这些理论知识应用到实际的DIY项目上充满了热情。我了解到这本书是“高职高专实用规划教材”，这让我觉得它可能在语言上会相对易懂，不像一些过于学术化的著作那样难以入门。我希望这本书能够从浅入深地讲解DSP的基本概念，并且能够提供一些简单易懂的实例，让我能够在家中或者工作坊里动手实践。比如，关于音频信号处理的部分，我希望能够学习到如何使用DSP来设计简单的音频滤波器，或者实现一些基本的音频效果，比如回声、混响等。另外，对于图像处理，如果能有一些关于DSP在简单的图像增强、特征提取方面的应用介绍，那就更好了。我更看重的是那些能够让我快速入门，并且能够产生一些有趣的可视化或听觉效果的实例。我不需要非常复杂的工程级应用，但需要能够让我感受到DSP的魅力，并且能够激发我进一步学习的兴趣。如果书中能够推荐一些合适的DSP开发板或工具，并且提供一些代码示例，能够让我更容易地开始我的DIY之旅，那就太棒了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图案，但“DSP原理与实例应用”几个大字清晰有力地摆在正中央，让人一眼就能抓住重点。封底的文字也比较详尽地介绍了这本书的编写宗旨和目标读者，提到是“新世纪高职高专实用规划教材——机电系列”，这让我对接下来的内容充满了期待。我是一名正在学习电子信息工程专业的学生，平时对信号处理这块的知识比较感兴趣，尤其是在实际工程中是如何应用的。我希望这本书能够从最基础的数字信号处理概念讲起，比如采样、量化、编码这些基本环节，然后逐步深入到更复杂的算法，比如傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等。同时，我特别看重“实例应用”这个部分，因为理论知识学起来可能会比较枯燥，如果能结合一些实际的案例，比如音频处理、图像处理、通信系统中的应用，那学习起来就会更有趣，也更容易理解。这本书的编排和章节设置对我来说至关重要，希望它能够逻辑清晰，循序渐进，让初学者也能轻松上手。此外，如果书中能提供一些相关的代码示例，比如MATLAB或Python的实现，那就更完美了，这样我就可以边学边练，巩固知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信领域摸爬滚打了几年的一线工程师，我一直在寻找一本能够系统梳理DSP技术，并结合实际通信系统应用的参考书籍。我看到这本书的标题是“DSP原理与实例应用”，并且属于“机电系列”教材，这让我产生了一定的好奇。虽然我并非高职高专的在校生，但通信工程领域对DSP的掌握程度直接影响到我们开发和调试通信模块的效率。我更关心的是书中是否能够深入讲解DSP在现代通信系统中扮演的关键角色，例如在调制解调、信道编码、均衡、自适应滤波等方面的具体实现和性能分析。我希望书中不仅仅是罗列算法，而是能够详细阐述这些算法如何转化为实际的硬件或软件实现，并提供一些在不同通信标准（如4G、5G）下的应用案例分析，哪怕只是简要的介绍。我关注的是那些能够帮助我解决实际工程问题的知识点，比如某个算法的优化技巧，或者某个DSP芯片在实际应用中的选型考量。如果书中能有一些关于DSP硬件平台（如DSPs、FPGA）的介绍，以及如何利用这些平台进行系统设计和仿真，那就更具价值了。我需要的是一本能够拓展我视野，并为我提供解决实际通信难题的灵感和思路的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在自动化控制专业读研的学生，最近在研究基于DSP的嵌入式系统在工业自动化中的应用。这本《DSP原理与实例应用》吸引我的是它的“机电系列”定位，这让我觉得它可能更贴近实际的机械电子工程应用，而不仅仅是纯粹的理论。我希望书中能够详细介绍DSP在电机控制、传感器数据采集与处理、故障诊断等方面的具体应用。例如，如何利用DSP的高速运算能力来实现精确的电机位置和速度控制，或者如何通过DSP对来自各种传感器的模拟信号进行滤波、放大和数字化，再进行后续的分析和决策。我非常关注DSP在实时性要求极高的工业控制场景下的表现，希望书中能够提供相关的设计思路和实现方法，比如如何优化算法以满足实时性要求，以及如何进行DSP硬件选型和系统集成。如果书中能有关于DSP在PLC、伺服驱动器等工业设备中的应用实例，并且附带一些实际的项目案例，能够让我看到DSP是如何驱动这些复杂设备的，那就太有帮助了。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，同时也能为我进行相关的研究项目提供实际的参考和指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对嵌入式系统开发感兴趣的软件工程师，我一直在寻找能够让我更深入理解硬件底层信号处理的书籍。这本书的标题“DSP原理与实例应用”以及“机电系列”的定位，让我觉得它可能能够 bridging 理论和实践的鸿沟。我尤其关注书中关于DSP处理器架构、指令集以及如何进行高效编程的内容。我希望书中能够详细介绍不同类型DSP芯片的特点和优势，以及如何根据具体的应用需求来选择合适的DSP平台。同时，我更希望能够看到DSP在实际嵌入式系统中的开发流程，包括如何进行硬件接口设计、软件驱动开发、算法实现以及性能优化。例如，如果书中能介绍如何利用DSP来处理来自摄像头、麦克风等传感器的原始数据，并将其转化为有用的信息，那将非常有启发性。我对于书中能够提供一些实际的软硬件结合的案例非常感兴趣，例如一个简单的信号采集与分析系统，或者一个嵌入式语音识别模块的实现。我需要的是能够帮助我理解DSP在嵌入式系统中的核心作用，并为我未来进行相关领域的开发提供坚实基础的书籍。