数字信号处理技术及应用 谢芳芳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢芳芳 著

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• 算法
• 滤波
• 频谱分析
• 应用

店铺： 品读天下出版物专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030253804

商品编码：29701848492

包装：平装

出版时间：2009-09-01

基本信息

书名:数字信号处理技术及应用

定价：24.00元

售价：12.0元,便宜12.0元,折扣50

作者:谢芳芳

出版社：科学出版社

出版日期：2009-09-01

ISBN：9787030253804

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以TMS320LF2407芯片各模块的应用技术为主线，介绍TMS320LF240x芯片的工作原理与应用技术，重点介绍基于TMS320LF2407芯片的典型应用系统。每个应用系统的介绍均包含完整的硬件电路和程序，以及对它们的详细分析。应用系统所涉及的硬件模块包括TMS320LF2407芯片的大部分片内外设，主要有数字输入输出模块（I/O）、事件管理器模块（EV）、模数转换模块（ADC）、串行外设接口模块（SPI）、串行通信接口模块（SCI），而应用系统的程序主要由汇编语言、C语言编写。
本书可作为自动控制、电气工程、电子工程、通信工程等专业的高职教材，也可作为相关专业领域的DSP芯片应用研发人员的培训用书。

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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信号之舞：现代科技的基石与未来脉动 我们身处一个被信息洪流席卷的时代，从清晨唤醒你的闹钟，到夜晚点亮城市的灯光，再到连接世界的无线信号，无不承载着海量的信息。而这一切的背后，都离不开一项至关重要的技术——信号处理。它如同现代科技的底层语言，默默地将原始的、杂乱无章的物理现象转化为我们能够理解、利用并与之交互的信息，驱动着从通信、医疗、工业到娱乐等各个领域的飞速发展。 信号，本质上是随时间或空间变化的物理量，它们可以承载着我们想要传递、分析或理解的信息。无论是声波在空气中的传播，光波在光纤中的传输，还是电磁波在宇宙中的回荡，抑或是医学影像中的组织形态，金融市场中的数据波动，它们都以信号的形式存在。而信号处理，正是我们与这些信号对话、解读并加以改造的艺术与科学。它研究如何有效地获取、变换、存储、传输和分析这些信号，从而提取有价值的信息，消除干扰，实现特定的功能。 想象一下，当你对着手机说话，你的声音（声波信号）是如何被转化为电信号，然后跨越千山万水，最终在对方的手机中重现为清晰的声音？这就是信号在通信系统中经过一系列处理的过程。在信息发射端，声波信号会被采样、量化，然后进行编码、调制，使其能够高效地在信道中传输。在信息接收端，接收到的信号会经过解调、解码，还原成原始的声波信号。这个过程的每一个环节，都依赖于精密的信号处理算法。现代通信技术，如4G、5G，甚至未来的6G，其核心竞争力就在于更高效、更鲁棒的信号处理能力，能够支持更大的带宽、更低的延迟，以及连接更多的设备。 图像和视频处理同样是信号处理的重要应用领域。我们每天看到的照片、观看的电影，其背后都经历了复杂的信号处理。数码相机捕捉的光线信号，会被转化为数字图像。对图像的增强、去噪、压缩，使得我们能够存储更多照片，观看更高质量的视频。人脸识别、物体检测、自动驾驶中的视觉感知，更是高度依赖于对图像信号的深度分析和理解。例如，在自动驾驶汽车中，通过摄像头捕捉到的道路、车辆、行人等图像信息，需要经过实时的信号处理，识别出障碍物，预测其运动轨迹，并做出相应的驾驶决策，这无疑是对信号处理的严苛考验。 在医疗健康领域，信号处理的作用更是关乎生命。心电图（ECG）和脑电图（EEG）记录着人体的生理信号，通过对其进行分析，医生可以诊断心脏和大脑的疾病。医学影像技术，如X光、CT、MRI，更是将人体的内部结构转化为可供分析的信号。对这些医学影像信号的处理，能够帮助医生更精确地定位病灶，制定治疗方案。此外，生物传感器产生的各种生理信号，如血糖、血压、血氧等，通过信号处理技术，能够实现对患者的实时监测和预警，极大地提高了医疗效率和护理水平。 工业生产和控制领域也离不开信号处理的身影。工厂中的各种传感器，如温度、压力、流量传感器，不断采集着生产过程中的信号。对这些信号进行实时分析和处理，能够实现对生产过程的精准控制，优化生产参数，提高产品质量，减少能源消耗。例如，在航空航天领域，发动机的运行状态、飞机的姿态等都需要通过传感器采集大量信号，并进行实时处理，以确保飞行安全和性能。在机器人技术中，机器人的感知、决策和执行，无不依赖于对传感器信号的处理。 科学研究更是信号处理的试验场。从天文学家分析望远镜接收到的遥远星系的电磁信号，到物理学家研究粒子碰撞产生的复杂数据，再到环境科学家监测大气和海洋中的污染物信号，都需要先进的信号处理技术来提取有价值的信息，揭示现象背后的规律。例如，对引力波信号的探测和分析，开启了我们认识宇宙的新窗口。 那么，构成信号处理核心的究竟是什么呢？它是一系列数学工具和算法的集合。傅里叶变换是其中最具代表性的工具之一，它能够将一个信号从时域（随时间变化的表示）转换到频域（不同频率成分的表示），从而揭示信号的频率特性，这对于信号的滤波、分析和压缩至关重要。采样定理告诉我们，如何以合适的频率采样连续信号，以避免信息丢失。滤波器则能够有选择地保留或去除信号中的某些频率成分，从而达到去噪、增强信号等目的。卷积是另一种重要的运算，它在系统响应、图像模糊等方面扮演着关键角色。此外，小波分析、匹配滤波、自适应滤波、数字信号重建等技术，都在不同场景下发挥着重要的作用。 随着计算能力的飞速发展和数据量的爆炸式增长，机器学习和人工智能与信号处理的融合，更是催生了新的变革。传统的信号处理方法往往依赖于对信号的先验知识和数学模型的建立，而机器学习则能够从大量数据中学习信号的模式和规律，从而实现更强大的信号分析和预测能力。例如，基于深度学习的语音识别、图像识别、异常信号检测等，其性能已经远远超越了传统的算法。 展望未来，信号处理技术的发展将继续与人类社会的需求紧密相连。在智慧城市的建设中，海量的传感器数据需要被高效处理，以优化交通流量、管理能源消耗、提升公共安全。在虚拟现实和增强现实领域，逼真的视听体验需要对大量的信号进行实时采集、处理和渲染。在生物信息学中，基因组学、蛋白质组学等产生海量数据，需要信号处理技术来解析生命的奥秘。在量子计算的时代，如何处理和控制量子信号，将是新的研究前沿。 可以说，信号处理技术已经深入到我们生活的方方面面，成为现代社会运转不可或缺的基石。它不仅是解决当下科技难题的关键，更是孕育未来无限可能的沃土。理解信号处理的原理和应用，就是掌握了打开信息世界大门的钥匙，也为我们窥探和塑造未来科技的脉动提供了独特的视角。它是一门充满挑战但也极其迷人的学科，驱动着我们不断探索和创新，让信息流动更高效，让生活更便捷，让世界更智能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，从拿到手里那一刻起就给我留下了深刻的印象。封面设计简洁而不失专业感，色彩搭配沉稳大气，没有过多花哨的装饰，直击主题。纸张的质感也相当不错，厚实而平滑，即便是长时间阅读也不会感到刺眼。装订方面，整体感觉非常牢固，可以平铺展开，这对于需要对照查阅的理工科书籍来说简直是福音。书中的排版布局更是体现了编者的用心，字体大小适中，行距舒适，重点内容和公式都做了清晰的标识，即便是复杂的数学推导过程，也能让人快速抓住核心脉络。更让我欣赏的是，书中附带的插图和图表，线条清晰，标注准确，这些视觉辅助极大地降低了理解抽象概念的难度。整体而言，从这本书的物理形态到内部的视觉呈现，都传递出一种严谨、专业的学术氛围，让人在阅读之前就已经对接下来的学习充满了期待，这无疑是成功出版物的一个重要标志。

评分☆☆☆☆☆

我特别关注的是书中关于实际应用案例的介绍，这部分内容完全超出了我的预期。很多理论书籍往往停留在公式的推导上，但在本书中，理论和实践的结合点非常紧密。书中详细拆解了多个工业级应用场景，例如音频信号的降噪处理流程，以及图像处理中边缘检测的数字滤波实现。对于每一个应用，作者不仅展示了最终的算法流程图，还深入探讨了在实际硬件平台或软件环境中可能遇到的限制和优化策略。比如，在介绍FIR和IIR滤波器设计时，书中对比了它们在计算复杂度和相位特性上的优劣，并给出了具体的参数选择建议，这对于我们进行项目开发时选择最优方案具有极高的指导价值。这些详实的案例分析，让我清晰地认识到，数字信号处理绝不是孤立的数学游戏，而是解决现实世界问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

书中对基础理论的阐述深入浅出，这一点让我这个初学者受益匪浅。作者并没有急于展示高深的算法，而是从最基本的采样定理、量化理论讲起，每一步的推导都详述了背后的物理意义和数学原理，就像一位耐心的老师在循循善诱。特别是对傅里叶变换和Z变换的讲解，不仅给出了严格的数学定义，还结合实际工程中的例子进行类比说明，比如将信号在频域中的表现与时域中的特性联系起来，使得原本枯燥的数学工具变得生动起来。对于那些容易混淆的概念，比如连续时间系统和离散时间系统的区别，书中用了大量的对比表格和直观的图形来剖析，有效避免了阅读过程中的理解偏差。这种由浅入深的教学方式，为后续学习更复杂的滤波器设计和变换域分析打下了极其坚实的基础，让人感到知识的积累是循序渐进且非常可靠的。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的结构逻辑性极强，章节间的过渡自然流畅，使得知识体系的构建非常完整。每一章的开始都会简要回顾上一章的关键点，并引出本章的核心内容，这种“承上启下”的写法，极大地增强了阅读的连贯性。此外，作者在书中穿插了许多“思考题”和“自测练习”，这些题目设计得非常巧妙，它们并非简单的重复概念，而是要求读者运用所学知识进行小规模的推演或分析，有效检验了对知识的吸收程度。更值得称赞的是，书中对公式的推导过程进行了细致的注释，用文字解释了每一步数学操作背后的物理含义，避免了读者在面对复杂公式时感到茫然无措。总而言之，这本教材在内容深度、逻辑结构以及辅助学习设计上，都达到了一个非常高的水准，是一份值得投入时间精力的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

本书在深入探讨核心概念的同时，对于一些进阶话题的处理也显示出了其广度和深度。例如，在涉及随机信号处理的部分，作者没有回避其复杂性，而是用一种结构化的方式，逐步介绍了功率谱密度、维纳滤波等前沿概念。即便是涉及到一些高度抽象的统计学原理，书中也尽可能地用工程化的视角去解释其在信号恢复和估计中的作用。最让我印象深刻的是，对现代通信系统中信道均衡技术的部分阐述，它将DSP的理论知识提升到了通信系统整体的框架下进行审视，使得读者能够建立起更宏大的知识版图。这种不满足于基础，勇于触及专业领域深水区的勇气和能力，使得这本书的价值远超一本入门教材，更像是一本可以伴随专业人士成长的工具书，随时可以翻阅以查漏补缺或拓展视野。