DSPs 原理及应用教程 9787302153542 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛雷 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302153542

商品编码：29657843899

包装：平装

出版时间：2007-11-01

基本信息

书名:DSPs 原理及应用教程

：26.00元

售价：17.7元,便宜8.3元,折扣68

作者:薛雷

出版社：清华大学出版社

出版日期：2007-11-01

ISBN：9787302153542

字数：475000

页码：300

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.481kg

编辑推荐

内容提要

掌握TMS320C6201/6701DSPs是了解当代众多DSPs的方法之一。DSPs是Digital Signal Processors的缩写，指专用于数字信号处理的可编程微处理器。本书从工程设计的角度讲述了DSPs的基本结构、构成核心系统的各技术细节和实时硬件调试仿真技术。
　　本书深入浅出，内容丰富，数据准确，电路结构切实可行。本书既可以作为学生教材，也可供工程技术人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

深入探索数据信号处理的奥秘：原理、算法与前沿应用 在信息爆炸的时代，数据信号处理（DSP）技术扮演着至关重要的角色，它渗透于我们生活的方方面面，从音频视频的压缩与传输，到医学影像的增强与分析，再到通信系统的实时处理，无不闪耀着DSP的光芒。本书旨在为读者提供一个全面而深入的DSP学习体验，系统梳理其核心原理，细致剖析经典算法，并展望其在各个领域的创新应用，致力于培养读者独立解决复杂信号处理问题的能力。 第一部分：DSP的基石——理论原理与数学基础 理解DSP，首先需要坚实的数学功底和清晰的理论认知。本部分将从信号与系统的基本概念出发，层层递进，为读者构建DSP知识体系的基石。 信号的分类与特性： 我们将首先区分模拟信号与数字信号，探讨连续时间信号与离散时间信号的特性，如周期性、奇偶性、能量与功率等。深入理解这些基本概念，有助于我们更好地把握信号的本质，为后续的分析奠定基础。 系统分析： 系统的输入输出关系是DSP分析的核心。本书将详细介绍线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、时移不变性。通过卷积运算，我们能深刻理解LTI系统如何响应输入信号，并介绍差分方程和差分方程的求解方法，这是描述离散时间系统的数学工具。 傅里叶变换的魔力： 傅里叶变换是DSP中最强大、最常用的分析工具之一。我们将从傅里叶级数讲起，逐步过渡到傅里叶变换，深入理解信号在频域的表达形式。聚焦于离散傅里叶变换（DFT），分析其定义、性质以及与连续傅里叶变换的关系。在此基础上，我们将详细介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，理解其高效性原理，并探讨其在信号频谱分析中的关键作用。 Z变换与离散系统分析： Z变换是离散时间系统分析的有力工具，类似于连续时间系统中的拉普拉斯变换。我们将介绍Z变换的定义、性质，特别是其收敛域的概念。通过Z变换，我们可以将复杂的差分方程转化为代数方程，方便地分析系统的稳定性和频率响应，并探讨系统函数的概念及其与频率响应的关系。 采样理论： 数字信号处理的基础在于将连续信号离散化，即采样。我们将深入探讨采样定理，理解奈奎斯特采样率的重要性，并分析欠采样和过采样带来的影响。此外，还将介绍采样过程中的信号重建（插值）方法，确保数字信号能够准确地恢复原始模拟信号。 量化与编码： 将模拟信号转换为数字信号还需要量化过程，即用有限个离散的数值来近似表示连续的模拟值。本书将介绍不同的量化技术，如均匀量化和非均匀量化，并分析量化误差的产生及其对信号质量的影响。同时，还将简要介绍常用的数据编码方式。 第二部分：DSP的核心技术——经典算法解析 掌握了DSP的基本原理，接下来我们将聚焦于实现这些原理的关键算法，并深入理解其工作机制。 数字滤波器设计： 滤波器是DSP中最常见也是最重要的应用之一。我们将分别介绍两种主要的数字滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器： 探讨IIR滤波器的基本结构（如直接型、级联型），以及常用的设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。理解其低阶设计即可实现陡峭过渡带的优点，但也要注意其潜在的相位失真问题。 FIR滤波器： 介绍FIR滤波器的基本结构（如全通、线性相位），以及常用的设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。理解FIR滤波器零相位响应的优势，以及其阶数较高可能带来的计算复杂度。 自适应滤波器： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波系数，以实现最优的滤波效果。我们将重点介绍最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS），分析其工作原理、收敛速度和对噪声的鲁棒性。同时，还将介绍递归最小二乘（RLS）算法，理解其更快的收敛速度以及更高的计算复杂度。自适应滤波器的应用领域极为广泛，例如噪声消除、回声消除、信道均衡等。 谱估计： 信号的频谱信息对于理解信号特性至关重要。本书将介绍多种谱估计方法： 周期图法： 基于DFT的简单谱估计方法，分析其优缺点，以及如何通过改进（如Welch方法）来降低方差。 参数化谱估计： 如AR模型、MA模型、ARMA模型等。介绍这些模型如何描述信号的统计特性，并讨论对应的谱估计算法（如Yule-Walker方程）。 高分辨率谱估计： 如MUSIC算法、ESPRIT算法等，理解其如何在信号存在噪声和相互干扰的情况下，精确估计信号的频率和方向。 多速率信号处理： 多速率信号处理技术允许我们在不同的采样率之间进行信号转换，这在通信、音频编码等领域具有重要意义。我们将介绍上采样（插值）和下采样（抽取）的操作，以及它们对信号频谱的影响。详细讲解多相分解（polyphase decomposition）等关键技术，以及如何设计高效的多速率滤波器组。 小波变换： 传统傅里叶变换只能提供信号的全局频谱信息，而小波变换则能够同时提供信号的时域和频域信息，对于分析非平稳信号具有独特的优势。我们将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），理解小波函数和尺度函数的概念，并探讨其在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的应用。 第三部分：DSP的广阔天地——前沿应用领域探索 掌握了DSP的核心原理和算法，本部分将带读者领略DSP技术在各个领域的辉煌成就，激发学习DSP的兴趣和动力。 通信系统： DSP在现代通信系统中扮演着核心角色。我们将探讨数字调制解调技术（如ASK, FSK, PSK, QAM），分析其在信号编码与解码中的作用。深入研究信道编码与解码技术，如纠错码（Hamming, Reed-Solomon），以提高通信的可靠性。还将介绍均衡技术，用于补偿通信信道引起的失真，以及OFDM（正交频分复用）等先进多址技术。 音频与语音处理： 这是DSP最直观的应用领域之一。我们将详细介绍音频信号的采样、量化与编码，如MP3、AAC等压缩标准背后的DSP原理。探讨语音识别技术，包括声学模型、语言模型以及相关的特征提取方法（如MFCCs）。另外，还将介绍语音合成、音频降噪、声源分离等前沿技术。 图像与视频处理： DSP技术是图像和视频处理的基石。我们将学习图像增强技术，如对比度增强、边缘检测。深入理解图像压缩原理，如JPEG、MPEG等标准，并介绍小波变换在图像压缩中的应用。探讨视频编码技术，如运动估计与补偿，以及视频去噪、超分辨率等先进算法。 生物医学信号处理： DSP在医疗健康领域的应用日益广泛。我们将介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的采集与处理，分析其潜在的病理特征。探讨医学影像处理技术，如CT、MRI的图像重建与增强，以及基于DSP的医学诊断辅助系统。 雷达与声纳系统： DSP在目标探测、跟踪和识别中发挥着关键作用。我们将学习雷达信号的产生与接收，包括脉冲压缩、多普勒效应的应用。探讨声纳信号的分析与处理，以及在水下目标探测中的挑战。 控制系统： 数字控制器是现代控制系统中不可或缺的一部分。我们将介绍数字PID控制器、状态空间控制器等，理解DSP如何实现精确的系统控制，并探讨其在机器人、自动化生产等领域的应用。 学习展望与实践建议 本书不仅关注理论知识的传授，更强调实践能力的培养。我们将鼓励读者通过编程实践来加深对DSP算法的理解，推荐使用MATLAB/Simulink、Python (NumPy, SciPy, scikit-learn) 等工具进行仿真和实验。每一章都将配以精心设计的例题和思考题，引导读者主动探索和解决问题。 通过学习本书，读者将能够： 1. 扎实掌握DSP的核心理论基础： 理解信号与系统的基本概念，熟练运用傅里叶变换、Z变换等数学工具进行分析。 2. 深入理解经典DSP算法： 掌握数字滤波器设计、自适应滤波、谱估计、多速率信号处理、小波变换等核心算法的原理与实现。 3. 领略DSP在各领域的广泛应用： 了解DSP如何赋能通信、音频、图像、生物医学等多个关键技术领域。 4. 培养独立解决DSP问题的能力： 具备分析和设计DSP系统的基本技能，为进一步的学习和研究打下坚实基础。 本书内容丰富，逻辑清晰，从基础到进阶，从理论到应用，力求为广大读者提供一条系统、深入的学习DSP的道路。无论您是初学者，还是希望深化DSP知识的研究者，本书都将是您宝贵的参考与学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度把握得恰到好处，绝不是那种蜻蜓点水的入门读物，但也不会让人一头栽进纯数学的泥潭里出不来。在我看来，衡量一本好的DSP教材，关键在于它如何处理“离散时间系统”和“数字滤波器”这两个核心概念。这本书在这方面的处理堪称典范。它在建立离散时间系统的基本模型后，立刻引入了双线性变换法，并且非常透彻地解释了为什么这种方法能保证频率响应的保真度，同时又避免了混叠问题。此外，对于滤波器性能的评价指标——比如通带纹波、阻带衰减、相位线性度等，它都给出了清晰的数学定义和工程解释。最让我感到惊喜的是，它对现代DSP算法的介绍，比如FFT算法的原理和蝶形运算的优化，讲解得既有数学严谨性，又兼顾了计算效率的考量。这种既要理论深度又要兼顾实际计算复杂度的平衡感，体现了作者深厚的学术功底和丰富的工程经验。它不仅教会了我“是什么”，更让我理解了“为什么是这样”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计体现了对读者友好性的极致追求。阅读技术书籍最怕的就是逻辑跳跃和索引混乱。然而，这本教程的章节组织脉络清晰，从基础的采样定理开始，逐步过渡到傅里叶分析、Z变换，再到滤波器设计，最后落脚于实际的DSP处理器架构。这种线性的、递进式的结构，极大地增强了阅读的连贯性。我发现，它非常注重概念的重复强调和前后呼应。比如，在讲解快速卷积时，它会巧妙地回顾在Z域中乘法等于时域卷积的性质，这种回顾不是简单的重复，而是将旧知识嵌入到新的上下文环境中，加深了理解。此外，书中大量的公式推导都采用了分步展示，每一步的逻辑衔接都非常顺畅，让我可以很容易地跟上作者的思路，而不是在繁杂的代数运算中迷失方向。即使是章节末尾的习题，也设计得很有层次感，有基础概念巩固型，也有需要综合运用知识的开放型设计题，非常适合作为课程教材或自学参考。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的敬佩之处，还在于它对DSP技术在现代工程领域中的“生态位”有着非常清晰的认知和介绍。很多老旧的教材只停留在理论的象牙塔中，但这本书显然是与时俱进的。它不仅仅局限于传统的有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器，还深入探讨了自适应滤波，比如LMS算法的原理和收敛性分析。这部分内容对于处理实际中不完全确知或时变环境下的信号处理问题至关重要。更值得称赞的是，它并未将DSP视为孤立的技术，而是将其置于整个系统架构中去考察。例如，在介绍量化噪声和溢出时，它会很自然地引申到如何选择合适的模数转换器（ADC）和如何优化定点运算的策略，这已经是接近系统级设计的要求了。这种“大局观”的培养，让我认识到DSP不仅仅是数学工具，更是一种工程实现手段，需要与硬件特性紧密结合。这本书成功地架起了理论数学与实际硬件之间的桥梁，让读者在掌握算法的同时，也对工程实现的局限性有了深刻的认识，这对于培养一个全面的信号处理工程师是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本关于数字信号处理的教材，简直是通往这个复杂领域的一把金钥匙。我花了大量时间在各种入门材料上摸索，但很多都过于抽象，或者直接跳到了高深的数学推导，让人望而却步。然而，这本书的叙述方式却非常接地气。它从最基础的信号与系统概念开始，没有急于抛出傅里叶变换这类“大杀器”，而是先通过大量的实例，比如音频处理、图像滤波的直观感受，来建立读者对“离散化”和“量化”的直观认识。尤其是讲解Z变换和离散时间傅里叶变换（DTFT）时，作者似乎能洞察到学生在理解周期延拓和收敛域时的困惑点，总能用非常精妙的比喻来打通任督二脉。比如，它用“信号的指纹”来解释频谱的意义，让人一下子就明白了为什么要进行变换。对于初学者而言，这种循序渐进、注重物理意义的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我不再惧怕那些复杂的公式，而是真正开始享受探索信号奥秘的过程。书中的图示也非常清晰，很多时候一个精妙的图胜过千言万语的文字描述，这对于理解滤波器结构和卷积操作至关重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我立刻被它详实的案例分析所吸引。很多教科书只给出理论框架，让你自己去琢磨如何在实际工程中应用，结果就是学完了一堆理论却依然不知道该怎么动手。这本书则完全不同，它似乎深谙“学以致用”的道理。在讲解FIR和IIR滤波器设计时，它不仅详细阐述了窗函数法、频率采样法这些经典方法，更重要的是，它穿插了大量的Matlab/Simulink实践环节。这些实践指导非常具体，从如何设置仿真参数到如何分析输出波形，每一步都写得清清楚楚，仿佛身边有一位耐心的导师在指导。我尤其欣赏它对实际系统约束的讨论，比如有限字长效应、实时性要求等，这些都是理论课本里往往会忽略，但在工程实践中却至关重要的环节。通过跟随书中的例子一步步操作，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，培养了一种“工程思维”，学会了如何权衡理论的完美性和实际的可用性之间的矛盾。这种实战导向的编写风格，对于想将DSP知识应用到通信、控制或嵌入式开发中的读者来说，是无价之宝。