实时数字信号处理实践方法——从理论到实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

金靖 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 实时处理
• DSP
• 实践
• 算法实现
• MATLAB
• C++
• 通信
• 图像处理
• 滤波

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512421738

商品编码：29767760846

包装：平装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名：实时数字信号处理实践方法——从理论到实现

定价：35.00元

作者：金靖

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787512421738

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

金靖等编*的《实时数字信号处理实践方法--从 理论到实现(普通高等教育创新型人才培养规划教材) 》介绍了实时数字信号处理系统设计和实现的相关理 论、技术和方法。全书共9章，前4章介绍了实时数字 信号处理应用基础及仿真方法，主要包括信号产生与 操作、信号频谱分析技术、离散时间系统分析与实现 、数字滤波器设计等；后5章介绍了实时数字信号处 理系统设计与实现，包括系统组成、软硬件结构和控 制、折衷设计、实时算法开发、系统实现的技术手段 等。本书的重点是从信号处理理论到软硬件实现的映 射过程和转换方法，并结合实际应用需求配有大量实 例。
　　本书可作为电子、仪器、自动控制、光学等专业 高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供相关 研究人员和工程师使用。

目录

---

章 离散时间信号 1.1 信号的概念及分类 1.2 基本离散时间信号的表示 1.3 典型离散信号的表示 1.4 离散时间信号的基本运算和操作第2章 离散傅里叶变换和Z 变换 2.1 离散傅里叶变换 2.2 进行频谱分析的注意事项 2.3 频谱分析实例 2.4 Z 变换概述第3章 离散时间系统 3.1 离散时间系统的概念和性质 3.2 离散时间系统的模型 3.3 离散时间系统的结构、分析与实现第4章 数字滤波器设计 4.1 概述 4.2 IIR滤波器设计 4.3 FIR滤波器设计第5章 实时数字信号处理系统概述 5.1 实时数字信号处理系统的特点 5.2 实时数字信号处理系统的基本组成 5.3 实时数字信号处理系统的数字表示法第6章 实时数字信号处理系统的软件和硬件结构 6.1 实时数字信号处理系统的通用软件结构 6.2 硬件描述语言中的典型软件结构 6.3 实时数字信号处理器的一般硬件结构 6.4 FPGA 的基本硬件结构 6.5 实时数字信号处理系统中的多处理器结构 6.6 数字信号处理器系统的控制第7章 实时数字信号处理系统的折衷设计 7.1 折衷设计方法 7.2 软件和硬件折衷 7.3 软件的时间和空间折衷 7.4 硬件的时间和空间折衷 7.5 其他类型折衷第8章 实时数字信号处理算法的开发 8.1 实时数字信号处理算法的概念和性能分析 8.2 实时数字信号处理算法的设计和描述 8.3 实时数字信号处理算法实现的基本步骤第9章 实时数字信号处理系统实现的技术手段 9.1 输入数据的简化处理 9.2 算法的优化和简化 9.3 算法的转化和移植 9.4 算法的分解 9.5 软硬件联合设计 9.6 通信优化设计 9.7 测试和验证方法参考文献

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《数字信号处理的艺术：原理、算法与现代应用》 引言 在当今信息爆炸的时代，数字信号处理（DSP）已成为连接物理世界与数字世界的桥梁，渗透于我们生活的方方面面。从高清影院的震撼音效，到智能手机的便捷通信，再到医疗影像的精确诊断，DSP技术的身影无处不在。本书旨在带领读者深入探索数字信号处理的奥秘，从基础理论的奠基，到核心算法的解析，再到在各个领域的创新应用，勾勒出一幅全面而深刻的DSP画卷。我们不仅关注“是什么”，更致力于理解“为什么”和“如何做”，帮助读者建立扎实的理论根基，并掌握将理论转化为实际工程解决方案的能力。 第一部分：数字信号处理基础理论 本部分是理解整个DSP体系的基石。我们将从最基本的概念入手，循序渐进地构建起读者对数字信号与模拟信号之间关系的认知。 信号的本质与分类： 首先，我们将清晰界定模拟信号与数字信号的区别，并介绍信号的常见类型，如周期信号、非周期信号、确定性信号和随机信号。在此基础上，将深入探讨信号在时域和频域的表示方式，为后续的分析奠定基础。 采样理论与量化： 数字信号处理的核心在于将模拟信号转换为数字信号。本节将详细阐述采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），解释为什么需要按照特定频率进行采样才能避免信息失真。我们将通过直观的图示和数学推导，帮助读者深刻理解采样频率、奈奎斯特频率与信号带宽之间的关系。同时，量化是数字信号处理的另一个关键环节，我们将探讨不同量化方式（如均匀量化、非均匀量化）的原理、误差分析及其对信号质量的影响。 离散时间系统： 数字信号的处理是通过离散时间系统来实现的。本节将介绍线性时不变（LTI）系统的基本概念，这是DSP中最重要的一类系统。我们将深入解析LTI系统的卷积表示，理解系统响应（冲激响应、阶跃响应）的意义，并学习如何通过卷积来预测系统的输出。同时，我们将探讨因果系统、稳定系统等关键属性的判断方法。 离散傅里叶变换（DFT）及其性质： 傅里叶分析是理解信号频谱特性的强大工具。在数字信号处理领域，离散傅里叶变换（DFT）扮演着核心角色。本节将详细介绍DFT的定义、计算方法以及其重要的数学性质，如周期性、线性、对称性、卷积性质等。我们将通过实例展示如何利用DFT分析信号的频率成分，识别信号的噪声和失真。 快速傅里叶变换（FFT）： 直接计算DFT的计算量非常大，特别是在处理长序列信号时。快速傅里叶变换（FFT）算法的出现极大地提高了DFT的计算效率。本节将深入讲解几种经典的FFT算法，如按时间抽取（Cooley-Tukey）算法和按频率抽取算法，并分析其算法复杂度。我们将重点关注FFT算法的设计思想和实现技巧，帮助读者理解其高效性。 Z变换及其在系统分析中的应用： Z变换是离散时间信号和系统在复数域中的一种数学表示方法，它在分析离散时间系统方面比傅里叶变换更为方便和强大。本节将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及重要的Z变换性质。我们将重点阐述如何利用Z变换来分析离散时间系统的稳定性、因果性，以及求解系统的零极点，从而深入理解系统的频率响应和瞬态响应。 第二部分：数字信号处理核心算法 在掌握了基础理论后，本部分将聚焦于实现数字信号处理的各种关键算法，并探讨它们的优缺点及适用场景。 滤波器设计： 滤波器是DSP中最常用的工具之一，用于去除信号中的噪声、提取特定频率成分或实现信号的整形。本节将详细介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将深入分析它们的结构、设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫、巴特沃斯滤波器设计），以及它们在幅频响应、相频响应和计算复杂度方面的差异。我们将通过实际的滤波器设计案例，展示如何根据应用需求选择和设计合适的滤波器。 自适应滤波： 在很多实际应用中，信号的特性或者环境噪声是随时间变化的，这时传统的固定滤波器就显得力不从心。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最佳的滤波效果。本节将深入讲解几种主流的自适应滤波算法，如最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS、递归最小均方RLS算法）。我们将分析它们的收敛性、计算复杂度，并探讨其在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用。 谱分析技术： 除了DFT和FFT，还有许多更高级的谱分析技术用于更精细地估计信号的功率谱密度。本节将介绍周期图法、Welch法、多窗法等经典谱估计方法，分析它们的原理、优缺点以及在不同噪声环境下的性能表现。我们将探讨如何通过这些方法来更准确地揭示信号的频率结构，对于识别随机过程、检测微弱信号具有重要意义。 相关与卷积的深入应用： 相关和卷积是DSP中最基本的操作，但在实际应用中具有广泛的用途。本节将深入探讨相关函数的性质，并重点介绍互相关函数在信号检测、模式识别、系统辨识等方面的应用。我们将进一步解析卷积在系统响应分析中的作用，并介绍快速卷积算法，如利用FFT进行卷积计算，以提高效率。 数字滤波器实现技巧： 理论上的滤波器设计与实际的工程实现之间存在一定的差距。本节将探讨数字滤波器的几种典型实现结构，如直接型、转置型、级联型和并联型等，并分析它们在计算量、舍入误差、硬件资源占用等方面的考量。我们将介绍如何优化滤波器实现，以满足实时性和资源限制的要求。 第三部分：数字信号处理的现代应用 数字信号处理技术已经渗透到现代科技的各个角落，本部分将展示DSP在不同领域的创新应用，激发读者的工程实践灵感。 通信系统中的DSP： 通信是DSP最重要的应用领域之一。本节将深入探讨DSP在现代通信系统中的关键作用，包括调制解调、信道编码与解码、均衡、多用户检测等。我们将介绍数字通信中常用的关键技术，如OFDM（正交频分复用）、MIMO（多输入多输出）系统，并分析DSP如何实现这些复杂的技术，从而提高通信的速率、可靠性和频谱利用率。 音频与语音信号处理： 从音乐制作到语音识别，DSP在音频与语音领域扮演着核心角色。本节将探讨音频信号的采样、量化、编码，以及语音信号的特征提取（如MFCC）、语音合成、语音增强、回声消除、噪声抑制等技术。我们将介绍相关的算法和模型，并分析它们在智能语音助手、音频编码（如MP3、AAC）、降噪耳机等产品中的应用。 图像与视频信号处理： 图像和视频是我们获取信息的重要媒介，DSP为其处理和分析提供了强大的工具。本节将涵盖图像的采样、量化、压缩（如JPEG、MPEG），以及图像增强、边缘检测、特征提取、目标识别、运动估计等技术。我们将介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及DSP如何加速这些计算密集型的任务。 生物医学信号处理： 在医学领域，DSP对于疾病的诊断和治疗起着至关重要的作用。本节将重点介绍DSP在心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物医学信号的分析与处理中的应用。我们将讨论如何利用DSP技术来提取疾病相关的特征，进行信号去噪，以及实现远程医疗监测等。 其他新兴应用领域： 除了上述经典领域，DSP还在许多新兴领域展现出强大的潜力。本节将简要介绍DSP在雷达与声纳系统、传感器网络、金融数据分析、机器学习加速等方面的应用，展望DSP技术未来的发展趋势。 结论 《数字信号处理的艺术：原理、算法与现代应用》不仅是一本教科书，更是一本引领读者探索数字信号处理广阔世界的指南。我们力求从理论的深度和应用的广度上，为读者提供一个全面而系统的学习框架。通过深入浅出的讲解、丰富的实例分析和对前沿技术的介绍，我们希望激发读者对DSP的浓厚兴趣，培养解决实际工程问题的能力，并为他们在数字技术飞速发展的时代奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，我最欣赏的是作者在讲解每一个算法或技术时，那种严谨又不失灵活的叙事风格。不像某些教材那样只是生硬地罗列公式，这本书更注重解释“为什么”要这样做，背后的物理意义和工程权衡是什么。比如，当涉及到滤波器的设计时，它不仅仅给出了设计公式，还深入探讨了不同窗函数在实际应用场景中的优劣对比，这种深度分析对于我们进行项目选型时至关重要。我记得其中关于FFT实现效率的讨论部分，提供了好几种优化思路，并且还配有伪代码示例，让人可以立即在脑海中构建出代码的框架。这种注重“工程实现细节”的处理方式，极大地降低了从理论到代码的鸿沟，是很多纯学术书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

老实说，市面上关于数字信号处理的书籍汗牛充栋，但真正能将“实践方法”这个关键词做到位的却凤毛麟角。这本书真正做到了理论与实践的完美耦合。在讲解完抽象概念后，作者总是会立刻引入具体的应用案例或仿真实验的指导思路。我特别喜欢它在描述卷积和相关操作时，所采用的图像化解释，这比单纯的数学推导要直观得多。对于我们这些习惯于用MATLAB或Python进行原型设计的人来说，书中的示例代码虽然是通用的，但其逻辑清晰度足以让我们快速将其迁移到我们熟悉的开发环境中。它教的不是某一个软件的使用，而是背后的信号处理哲学，这才是长久之计。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它成功地建立了一座连接学术界和工业界的桥梁。很多教科书在讲到高级滤波器设计时，往往止步于理想模型，但这本书却深入探讨了量化误差、溢出问题以及如何在有限精度的处理器上保持算法的鲁棒性。这种对“极限条件”的关注，体现了作者深厚的工程经验。它的语言风格非常专业、严谨，但又保持着一种鼓励探索的基调，没有那种高高在上的说教感。对于那些希望从“会用工具”进阶到“理解原理并能独立设计系统”的人来说，这本书无疑是本难得的宝典，它为你提供了从底层逻辑到顶层架构的全套思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是抓人眼球，色彩搭配大胆而富有科技感，立刻就能感受到它在数字信号处理这个专业领域的深度和前沿性。我原本以为这类书籍都会是枯燥的公式堆砌，但这本书的排版和插图设计却非常清晰、有条理，即便是初次接触DSP的读者，也能被这种直观的呈现方式所吸引。它不仅仅是知识的搬运工，更像是一位经验丰富的工程师在手把手地教你如何将那些复杂的理论知识转化为实际可操作的工具。特别是对于我们这些更偏向应用实践的工程师来说，这种“理论指导实践”的编排方式非常对胃口，让人愿意沉下心去探索每一个章节背后的奥秘。书中对基础概念的解释非常扎实，为后续的高级主题打下了坚实的基础，这一点值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称艺术品级别的工整。它没有盲目追求内容的多而全，而是专注于打磨核心技术链条的深度和连贯性。从基础的采样定理和Z变换开始，稳步过渡到现代谱分析和自适应滤波，每一步的衔接都显得水到渠成。特别是针对实时系统特性所做的专门章节，我认为是全书的亮点之一。作者清晰地阐述了处理延迟、流水线化和硬件资源限制等实时约束，这对于从事嵌入式系统或高速数据采集的研发人员来说，简直是如获至宝。它没有回避实际工程中遇到的各种“坑”，反而将这些挑战作为学习点来呈现，使得阅读过程充满了解决问题的成就感。