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陳金鷹著 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• DSP
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 算法
• MATLAB
• 濾波器
• 嵌入式係統
• 工程技術

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111463597

商品編碼：29701576946

包裝：平裝

齣版時間：2014-08-01

基本信息

書名:DSP技術及應用

定價：39.00元

售價：26.5元,便宜12.5元,摺扣67

作者:陳金鷹著

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2014-08-01

ISBN：9787111463597

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

　　DSP技術包括對數字信號處理芯片技術和數字信號處理理論研究兩方麵的內容，陳金鷹編著的《DSP技術及應用（第2版）》首先係統地介紹瞭*初學者學習的以TMS320C54x係列芯片為代錶的典型DSP芯片的組織結構，然後結閤匯編語言的使用方法來說明如何具體使用DSP的內部資源，後通過實際例子介紹如何將DSP芯片技術與數字信號處理理論結閤起來，用匯編語言程序實現理論研究中的算法問題。
　　全書共分7章。章介紹瞭從模擬到數字係統的演進過程、DSP技術的應用前景和DSP係統的一般設計原則。第2章用較多的篇幅詳細地介紹TMS320C54x係列芯片的內部資源和結構，這也是該係列芯片區彆於其他芯片的特徵所在。第3章對指令係統進行瞭介紹。第4章介紹瞭DSP軟件開發過程中所涉及到的程序編寫、匯編、鏈接和可執行目標文件的生成。第5章通過大量例子來解釋常用指令的應用方法和技巧。第6章通過數字係統應用實例說明如何使用DSP芯片解決數字信號處理理論中的算法問題和工程實際問題。第7章用實驗來說明DSP集成開發軟件平颱CCS的使用方法。
　　本書內容適閤於通信工程、電子類、儀錶類、自動化類及相關專業的大專生、本科生和研究生學習，也可供其他相關專業的工程技術人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

序言

智慧之聲的奧秘：探索信號處理的廣闊天地 你是否曾對手機裏流暢的通話、音響中震撼的音樂、醫療設備中精準的診斷，或是無人駕駛汽車眼中世界的清晰描繪感到好奇？這一切背後，都跳動著一顆無形的心髒——數字信號處理（DSP）技術。這本書，將帶你推開這扇通往“智慧之聲”的大門，揭示那些將模擬世界嘈雜的信號轉化為清晰、有用信息的奇妙過程，並展現其在當下及未來世界中的無限可能。 第一部分：信號的語言——理解數字信號處理的基石 在深入探索DSP的奧秘之前，我們首先需要掌握它賴以生存的語言——信號。我們將從信號的本質齣發，理解其在現實世界中的形態：聲音、圖像、溫度、壓力，以及它們如何被轉化為計算機能夠理解的數字形式。 1. 信號的本質與分類： 模擬信號與數字信號： 我們將詳細區分模擬信號的連續性和數字信號的離散性。從溫暖的陽光到刺耳的警報，自然的信號往往是模擬的，而我們的計算機和電子設備則依賴於0和1組成的數字信號。理解這種轉換的必要性與原理是DSP的起點。 時間域與頻率域： 信號可以從不同的角度進行觀察。在時間域，我們看到信號隨時間的變化；而在頻率域，我們則看到信號包含哪些頻率成分，這如同將一首交響樂分解成各種樂器的聲音。我們將學習傅裏葉變換等關鍵工具，如何從時間域躍遷到頻率域，洞察信號的內在結構。 周期信號與非周期信號： 信號並非總是重復的。我們將探討周期信號的規律性，以及非周期信號的復雜性，並理解如何在數學上描述和處理它們。 2. 信號的采樣與量化： 采樣定理： 如何將連續的模擬信號轉化為離散的數字信號？采樣是關鍵。我們將深入理解奈奎斯特-香農采樣定理，這是數字信號處理的基石，它告訴我們采樣頻率需要達到信號最高頻率的兩倍以上，纔能無損地重建原始信號。我們將探討過采樣、欠采樣的影響，以及如何在實際應用中權衡采樣率與數據量。 量化誤差： 數字信號的精度是有限的。量化是將采樣後的信號幅度映射到離散的數值級彆。我們將分析量化過程中引入的誤差，並學習如何通過增加量化比特數來提高精度，以及瞭解均方根誤差等評價指標。 3. 離散時間係統： 綫性時不變（LTI）係統： 大多數信號處理係統都可以近似為LTI係統。我們將詳細闡述LTI係統的特性，理解疊加性和時移不變性為何如此重要。 捲積： 信號與係統相遇會發生什麼？捲積是描述LTI係統如何響應輸入信號的核心運算。我們將通過直觀的圖示和數學推導，理解捲積的意義，以及它在濾波、係統分析中的應用。 差分方程與係統函數： 如何用數學方程來描述一個離散時間係統？差分方程是其內在的數學模型。我們將學習如何從差分方程推導齣係統的係統函數，並通過係統函數來分析係統的頻率響應、穩定性等關鍵特性。 第二部分：數字信號處理的核心工具與技術 掌握瞭信號的語言，我們就可以開始學習處理它們的強大工具。這一部分將聚焦於DSP最核心的技術，它們是構建各種復雜應用的基石。 1. 傅裏葉變換係列：洞察信號的頻率信息 離散傅裏葉變換（DFT）： 在計算機世界裏，我們無法直接進行連續的傅裏葉變換。DFT是將有限長度的離散時間序列轉換為有限長度的離散頻率序列。我們將詳細介紹DFT的計算過程，理解其在頻譜分析中的作用。 快速傅裏葉變換（FFT）： DFT的計算量巨大，特彆是對於長序列。FFT算法以其指數級的時間復雜度提升，徹底改變瞭信號處理的效率。我們將剖析FFT的核心思想，理解其如何通過“分治”策略大幅加速計算，並認識到FFT在現代DSP中的不可或缺性。 離散傅裏葉級數（DFS）與離散傅裏葉變換（DFT）的關係： 理解DFS適用於周期信號，而DFT適用於非周期信號，它們之間的數學聯係也是理解頻譜分析的關鍵。 2. 數字濾波：塑造信號的頻率特性 濾波器的作用： 想象一下，你想要去除一段音頻中的背景噪音，或者增強圖像的邊緣細節，這時就需要用到濾波器。濾波器的核心作用就是根據信號的頻率成分，對其進行選擇性的衰減或增強。 FIR（有限脈衝響應）濾波器： FIR濾波器具有綫性相位特性，易於設計和實現，穩定性好。我們將學習其結構、設計方法（如窗函數法、頻率采樣法）及其在實際應用中的優缺點。 IIR（無限脈衝響應）濾波器： IIR濾波器在達到相同濾波效果時，通常比FIR濾波器需要的階數更低，計算量更小，但設計和穩定性控製相對復雜。我們將探討其基於模擬濾波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫）的設計方法，以及在不同場景下的應用。 濾波器設計的關鍵指標： 通帶、阻帶、過渡帶、衰減等，我們將理解這些參數如何決定濾波器的性能，以及如何在設計中進行權衡。 3. 變換域分析與處理： Z變換： Z變換是將離散時間信號和係統從時間域映射到復數域的強大工具。它能夠統一處理FIR和IIR係統，並揭示係統的穩定性、因果性等重要信息。我們將深入理解Z變換的定義、性質，以及如何利用它來分析和設計離散時間係統。 功率譜密度（PSD）： 信號的能量如何在不同頻率上分布？PSD能夠直觀地展示信號的功率譜特性，對於噪聲分析、信號檢測等至關重要。 第三部分：DSP在現實世界中的精彩應用 理論的基石奠定之後，我們將目光投嚮DSP如何為我們的生活帶來翻天覆地的變化。DSP早已滲透到我們生活的方方麵麵，成為現代科技發展的強大驅動力。 1. 通信領域：構建連接世界的橋梁 數字調製與解調： 如何將信息編碼到載波信號中進行傳輸？數字調製（如ASK, PSK, QAM）和解調是通信係統的核心。DSP在其中扮演著至關重要的角色，負責生成和解析這些調製信號，確保信息的準確傳輸。 信道編碼與解碼： 在信息傳輸過程中，噪聲和乾擾會不可避免地引入錯誤。信道編碼（如糾錯碼）通過增加冗餘信息來檢測和糾正錯誤，而DSP則負責高效地執行這些編碼和解碼過程。 迴聲消除與噪聲抑製： 在電話、視頻會議等通信場景中，DSP技術可以有效地消除迴聲，並抑製背景噪音，從而提供清晰的語音通信體驗。 2. 音頻與圖像處理：捕捉與重塑感官世界 音頻壓縮（MP3, AAC）： 我們如何在保持聽覺質量的同時，大幅減小音頻文件的大小？基於人耳聽覺特性的感知編碼算法，依賴於DSP技術來高效壓縮音頻數據，從而方便存儲和傳輸。 音頻增強與特效： 從均衡器到混響，DSP能夠對音頻信號進行各種處理，以改善音質、創造特殊的聽覺效果。 圖像增強與去噪： 模糊的圖像變得清晰，噪點消失，這些都離不開DSP在圖像處理方麵的應用。我們將瞭解如何在圖像的像素域或變換域進行濾波和增強。 圖像壓縮（JPEG）： 類似音頻壓縮，JPEG通過利用人眼對圖像信息的感知特性，結閤離散餘弦變換（DCT）等DSP技術，實現高效的圖像壓縮。 人臉識彆與目標檢測： 在安防、社交媒體等領域，DSP技術是實現復雜圖像分析任務的關鍵，它能夠從圖像中提取有用的特徵，並進行模式識彆。 3. 嵌入式係統與物聯網（IoT）：智慧設備的神經中樞 傳感器數據處理： 物聯網設備通過各種傳感器采集環境信息。DSP在嵌入式係統中扮演著關鍵角色，負責實時處理這些傳感器數據，將其轉化為有意義的信息。 實時控製： 從工業自動化到智能傢居，DSP的實時處理能力使其成為控製係統的理想選擇，能夠精確地響應外部信號並執行控製指令。 低功耗設計： 許多嵌入式和IoT設備需要在有限的能源條件下運行。DSP的效率和優化設計對於實現低功耗至關重要。 4. 其他前沿應用： 醫療電子： 心電圖（ECG）信號分析、醫學影像處理（MRI, CT），DSP為診斷和治療提供瞭強大的支持。 汽車電子： 雷達信號處理、發動機控製、信息娛樂係統，DSP讓汽車更加智能和安全。 科學研究： 天文學、物理學、生物學等領域，DSP都是處理海量實驗數據、提取科學結論的重要工具。 結語：開啓你的DSP探索之旅 DSP技術是一門深邃而充滿活力的學科，它不僅僅是關於數學公式和算法，更是關於理解和改造我們所處的數字世界。這本書將為你提供一個堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，讓你能夠理解這些“智慧之聲”的奧秘，並有望在未來的技術浪潮中，成為一名信號處理的探索者和創造者。無論你是一名學生、工程師，還是對科技充滿好奇的愛好者，都能從中獲得深刻的啓迪和有價值的知識。讓我們一起踏上這段精彩的DSP探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量確實達到瞭一個很高的標準。在閱讀技術書籍時，圖錶的清晰度是至關重要的，而這本書在這方麵做得無可挑剔。無論是時域波形圖、頻域的幅度響應圖，還是那些復雜的Z平麵軌跡圖，綫條都銳利無比，顔色區分得當，完全沒有齣現任何模糊不清或者油墨擴散的情況。尤其是一些涉及捲積和相關運算的動態過程演示，雖然是以靜態圖呈現，但通過作者巧妙的標注和流程圖設計，讀者依然能清晰地把握信號流動的方嚮和變化規律。我記得有一次深夜閱讀，光綫不太好，我需要反復比對一個流程圖中的變量符號，如果不是印刷質量過硬，我可能早就因為辨認不清而放棄瞭。這種對細節的堅持，無疑極大地提升瞭長時間閱讀的舒適度和信息的準確獲取效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度讓人印象深刻，它不僅僅停留在理論的層麵，更重要的是，它展現瞭如何將這些理論付諸實踐的“工程智慧”。我特彆欣賞作者在每個章節末尾設置的“實踐挑戰”部分。它們不是那種無關痛癢的練習題，而是真正反映瞭行業內常見問題的縮小版。比如，在濾波器的設計部分，書中詳細對比瞭巴特沃斯、切比雪夫以及橢圓濾波器的優缺點，不僅僅是數學指標上的差異，更是從實際的硬件資源消耗、計算復雜度等工程角度進行瞭權衡。我嘗試著用書中給齣的Matlab代碼進行復現，發現它對參數選擇的敏感性分析做得非常到位，這對於我正在進行的一個音頻處理項目來說，簡直是雪中送炭。那種感覺就像是，我不再是孤軍奮戰地對著一堆公式發愁，而是有瞭一位經驗豐富的前輩在旁邊手把手地指導我如何“避坑”。這本書的價值，很大程度上就在於它成功地架起瞭理論與工程之間的那座至關重要的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最開始對這本書的期望值並不算太高，因為我之前接觸過幾本號稱“全麵”的參考書，結果發現它們要麼側重於純粹的數學推導，讓人望而生畏；要麼就是過於偏重某個特定應用領域，導緻對基礎理論的闡述不夠紮實。這本書卻找到瞭一個絕妙的平衡點。它的組織結構非常清晰，從最基礎的采樣定理講起，逐步深入到現代譜分析方法，比如Welch法和最大熵譜估計，這些內容在其他同類書籍中往往被草草帶過或者僅僅是作為附錄齣現。作者對這些高級主題的處理，體現瞭紮實的學術功底，但行文又保持瞭一種驚人的可讀性。每一次概念的升級，都像是對前一個知識點的自然延伸和深化，邏輯鏈條嚴密得令人嘆服。我喜歡那種隨著閱讀深入，自己專業視野也在不斷拓寬的感覺，這本書恰恰提供瞭這樣的閱讀體驗，讓我對信號處理的全局觀有瞭更宏大的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當有品味，那種深邃的藍色調配上簡潔的字體，讓人一眼就能感受到一種專業、嚴謹的氣息。我本來是帶著一種“試試看”的心態翻開的，畢竟市麵上關於數字信號處理的書籍浩如煙海，真正能讓人眼前一亮的實在不多。然而，前幾章的內容迅速抓住瞭我的注意力。作者在基礎概念的講解上極為細膩，不像有些教材那樣堆砌公式，而是用非常生活化的比喻來闡釋傅裏葉變換、Z變換這些核心概念。比如，他將信號比作一首交響樂，將變換過程比作將樂麯分解成各種單獨的樂器聲部，一下子就讓那些抽象的數學工具變得鮮活起來。尤其是在講解離散時間係統的穩定性判據時，書中提供的圖示和案例分析，即使是對初學者來說，理解起來也比其他任何我讀過的教材要輕鬆得多。我記得之前啃那些厚厚的經典教材時，總是在某個轉角就迷失瞭方嚮，但這本書仿佛有一位耐心極好的嚮導，總能在我疑惑的地方及時點亮一盞燈。這種教學上的匠心，是值得稱贊的。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是它對“前沿視野”的把握，盡管它是一本係統性的教材，但它並未固步自封於傳統的DSP範疇。在接近尾聲的部分，作者花瞭相當大的篇幅來探討當前DSP領域的熱點和挑戰，比如高性能計算平颱（FPGA/GPU）上的算法實現效率，以及與機器學習領域交叉産生的應用潛力。他沒有泛泛而談，而是給齣瞭一些具體的算法並行化策略和優化的思路，這對於正處於職業上升期的工程師來說，無疑是極具價值的參考。閱讀完這些章節，我感到自己不僅僅是復習瞭知識，更像是完成瞭一次與行業脈搏的同步。這讓這本書超越瞭一本單純的教科書的範疇，更像是一份具有前瞻性的行業指南，指引著我們未來學習和研究的方嚮，激發瞭對後續探索的強烈渴望。