高速DSP原理、应用与实验教程(高等院校电子信息与电气学科特色教材) 9787302197 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李海森，李思纯，周天 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302197539

商品编码：29881149571

包装：平装

出版时间：2009-05-01

基本信息

书名：高速DSP原理、应用与实验教程(高等院校电子信息与电气学科特色教材)

定价：32.00元

作者：李海森,李思纯,周天

出版社：清华大学出版社

出版日期：2009-05-01

ISBN：9787302197539

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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美国德州仪器（TI）公司的数字信号处理器（DSP）自从20世纪80年代初问世以来，以其独特的体系结构、灵活的资源配置方式、快速实现各种数字信号处理和精密控制算法的突出优点成为全球市场占有率高的主流产品。本书以TI公司三个主推DSP系列产品之一的C2XXX定点芯片为核心，系统地论述其结构组成原理、工程应用和验证实验，并配合一定的思考与练习题。
　　本书适合于从事TIDSP研究和开发的电气工程和电子信息类学科等的高年级本科生或研究生，以及业界的工师和其他专业相关人员参考。

目录

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原理篇
　第1章 绪论
　　1.1 数字信号处理系统概述
　　1.2 数字信号处理实现技术途径
　　　1.2.1 什么是DSP
　　　1.2.2 数字信号处理的实现方法
　　1.3 DSP芯片的发展现状与趋势
　　　1.3.1 什么是DSP芯片
　　　1.3.2 DSP、DSP芯片与DSPS
　　　1.3.3 DSP芯片的产生与主要生产厂商
　　　1.3.4 DSP芯片的发展趋势
　　1.4 DSP芯片的分类
　　1.5 DSP芯片的应用
　　1.6 TMS320C2XXDSP的主要特点
　　　1.6.1 TMS320系列
　　　1.6.2 TMS320C2XX的主要特点
　　本章思考题
　第2章 C2XX硬件组成与体系结构
　　2.1 概述
　　2.2 C2XX的硬件组成
　　　2.2.1 中央处理单元（CPU）
　　　2.2.2 存储器和I／O空间
　　　2.2.3 片内外围
　　2.3 C2XX的总线结构
　　2.4 引脚和信号说明
　　　2.4.1 逻辑扫描电路
　　　2.4.2 C203和F206芯片的封装
　　　2.4.3 C203和F206信号描述
　　本章思考题
　第3章 C2XX中央处理单元与程序控制
　　3.1 概述
　　3.2 输入定标部分
　　3.3 乘法部分
　　　3.3.1 乘法器
　　　3.3.2 乘积定标移位器
　　3.4 中央算术逻辑部分
　　　3.4.1 中央算术逻辑单元（CALU）
　　　3.4.2 累加器
　　　3.4.3 输出数据定标移位器
　　3.5 辅助寄存器与状态寄存器
　　　3.5.1 ARAU和辅助寄存器功能　　
　　　3.5.2 状态寄存器ST。和ST1
　　3.6 程序地址生成与流水线
　　　3.6.1 程序计数器（PC）
　　　3.6.2 堆栈（STACK）
　　　3.6.3 微堆栈（MSTACK）
　　　3.6.4 流水线操作
　　3.7 转移、调用和返回
　　　3.7.1 无条件转移、调用及返回
　　　3.7.2 有条件转移、调用和返回
　　3.8 重复指令
　　3.9 中断与中断管理
　　　3.9.1 中断操作的三个阶段
　　　3.9.2 中断表
　　　3.9.3 可屏蔽中断
　　　3.9.4 中断标志寄存器（IFR）
　　　3.9.5 中断屏蔽寄存器（IMR）
　　　3.9.6 中断控制寄存器（ICR）
　　　3.9.7 非屏蔽中断
　　　3.9.8 中断服务程序（ISR）
　　　3.9.9 中断等待时间
　　3.10 复位操作
　　3.11 节能方式
　　本章思考题
　第4章 C2XX存储空间与I／O空间
　　4.1 概述
　　4.2 存储器和I／O空间概况
　　4.3 程序存储器
　　4.4 数据存储器
　……
　第5章 C2XX片内外设接口
　第6章 C2XX寻址试试和指令系统
应用篇
第7章 系统硬件应用
第8章 系统软件应用
第9章 定点DSP数据格式及定标技术
第10章 C2XX DSP开发工具与实验平台
第11章 DSP专门实验
附录 习题参考答案
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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深入理解数字信号处理的核心：理论、实践与前沿探索 在信息爆炸的时代，数字信号处理（DSP）技术已成为连接现实世界模拟信息与数字世界数字处理的关键桥梁。从高清影音到无线通信，从医疗影像到自动驾驶，DSP的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活和科技发展的轨迹。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践性强的DSP学习平台，帮助读者不仅掌握核心理论，更能融会贯通，将其应用于解决实际工程问题，并引领读者探索DSP领域的前沿发展。 第一部分：DSP理论基石的深度剖析 本书的理论部分将从最基础的信号与系统概念出发，循序渐进，为读者打下坚实的理论基础。 信号与系统入门： 我们将详细介绍离散时间信号的性质，如奇偶性、周期性、能量与功率等，并深入探讨线性时不变（LTI）系统的基本原理，包括卷积的概念、系统函数等。通过丰富的实例，帮助读者理解信号的变换（如时移、尺度变换、翻转）以及系统响应的计算。 傅里叶变换家族的奥秘： 傅里叶变换是DSP的核心工具之一。本书将系统地介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法快速傅里叶变换（FFT）。我们将深入讲解其原理、性质以及在信号频谱分析中的重要作用。读者将学习如何通过傅里叶变换理解信号的频率成分，以及如何设计和分析各种滤波器。 Z变换的强大威力： Z变换作为傅里叶变换的推广，在分析离散时间系统方面具有独特的优势。本书将详细阐述Z变换的定义、性质，特别是收敛域的概念，并着重介绍如何利用Z变换来分析和设计离散时间系统，包括系统稳定性、因果性等关键问题。 数字滤波器设计与分析： 滤波器是DSP最重要的应用之一。本书将系统地介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的设计方法。读者将学习Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典IIR滤波器设计技术，以及窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计方法。同时，我们将深入分析滤波器的频率响应、幅频响应、相频响应以及它们对信号的影响。 随机信号与噪声处理： 现实世界中的信号往往伴随着噪声。本书将介绍随机信号的基本概念，如概率密度函数、自相关函数、功率谱密度等。读者将学习如何描述和分析随机信号，并掌握多种抑制噪声的有效方法，包括平均法、匹配滤波器等。 采样理论与重构： 模拟信号到数字信号的转换离不开采样。本书将深入讲解Nyquist-Shannon采样定理，阐述采样频率与信号带宽的关系，并介绍过采样、欠采样等技术。同时，我们将讨论数字信号重构为模拟信号的过程，包括插值滤波器等关键技术。 第二部分：DSP技术的实践应用与核心算法 理论的最终目的是服务于实践。本部分将带领读者深入理解DSP技术的实际应用，并重点介绍与高速DSP相关的核心算法。 DSP处理器架构与指令集： 了解DSP处理器是实现高速信号处理的关键。本书将介绍主流DSP处理器的典型架构，如哈佛结构、CPU与DSP核心的结合等。同时，我们将详细讲解DSP处理器常用的指令集，特别是那些针对信号处理优化的指令，如MAC（乘累加）指令、SIMD（单指令多数据）指令等，以及如何利用汇编语言进行底层优化。 高速算法揭秘： FFT算法的优化与实现： 我们将深入分析Cooley-Tukey算法等经典FFT算法的原理，并探讨如何根据不同的硬件平台进行算法优化，例如蝶形运算的实现、数据重排算法等，以达到极致的计算速度。 相关与卷积的高效计算： 除了直接计算，本书将介绍利用FFT进行卷积和相关运算的方法，即“分段卷积”等技术，这在处理长数据序列时能显著提高效率。 其他高速算法： 涵盖诸如快速沃尔什-哈达玛变换（FWHT）、自适应滤波算法（如LMS、RLS）等在特定场景下高效的信号处理算法。 DSP系统实现的关键环节： 模拟信号前端（AFE）处理： 介绍ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）的选择、性能指标以及采样率、分辨率等对系统性能的影响。 软件与硬件协同设计： 探讨DSP系统开发流程，包括算法的C语言实现、汇编语言优化、嵌入式系统开发环境的使用，以及硬件加速器的集成等。 实时性与性能优化： 强调DSP系统在实时性方面的要求，介绍如何通过算法选择、并行处理、流水线技术、缓存管理等手段来提升系统的处理速度和效率。 第三部分：DSP的典型应用领域与前沿展望 DSP技术在各个行业都有着广泛而深刻的应用。本部分将聚焦于几个关键领域，并展望DSP的未来发展趋势。 通信系统中的DSP： 调制与解调： 深入讲解ASK, FSK, PSK, QAM等数字调制解调技术，以及如何在DSP中高效实现这些算法。 信道编码与解码： 介绍卷积码、BCH码、LDPC码等纠错编码技术，以及其在DSP中的实现，用于提高通信的可靠性。 OFDM技术： 详细阐述正交频分复用（OFDM）技术，及其在4G、5G通信中的核心地位，包括IFFT/FFT在OFDM系统中的关键作用。 软件定义无线电（SDR）： 探讨SDR的概念，以及DSP如何在SDR系统中扮演核心角色，实现灵活的无线通信功能。 音频与图像处理中的DSP： 音频信号处理： 讲解语音编码（如MP3, AAC）、回声消除、降噪、音频效果处理（如混响、均衡）等DSP应用。 图像与视频处理： 介绍图像滤波、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）、视频编码（如H.264, H.265）等DSP算法，以及它们在DSP处理器上的实现。 其他前沿应用： 雷达与声纳系统： 介绍脉冲压缩、多普勒处理、目标跟踪等DSP技术在雷达和声纳中的应用。 生物医学工程： 探讨心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析，医学影像处理（如CT, MRI）中的DSP技术。 嵌入式系统中的DSP： 介绍DSP在智能家居、物联网设备、汽车电子等嵌入式系统中的集成与应用。 DSP技术的发展趋势： 人工智能与机器学习的融合： 探讨深度学习算法在DSP领域的应用，如AI赋能的信号降噪、特征识别等。 硬件加速与异构计算： 展望FPGA、ASIC等专用硬件加速器在DSP中的作用，以及CPU、GPU、DSP协同工作的异构计算模式。 新型DSP架构与技术： 介绍面向未来通信、计算需求的下一代DSP架构和技术发展方向。 本书特色： 本书不仅仅是理论的罗列，更注重理论与实践的结合。每一章节的理论讲解都配以生动的例子，并提供详细的实验指导。这些实验涵盖了从基本的信号生成、频谱分析，到复杂的滤波器设计、通信系统仿真，再到实际DSP处理器板的编程实践。通过动手实践，读者能够更深刻地理解理论知识，并掌握将DSP技术应用于实际问题的能力。 无论您是电子信息、通信工程、自动化等相关专业的本科生、研究生，还是希望深入了解数字信号处理技术的工程技术人员，本书都将是您不可多得的优质学习资源。它将陪伴您从入门到精通，点亮您在数字信号处理领域的探索之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版日期虽然不是最新的，但它所涵盖的DSP基本原理和经典算法，至今仍是学习DSP绕不开的基础。DSP技术的发展日新月异，新的算法和芯片层出不穷，但我认为，扎实的理论基础是应对技术变革的根本。这本书之所以能够成为“特色教材”，一定有其独到之处。我非常期待书中关于数字滤波器设计的部分，特别是IIR和FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法、频率采样法、最小均方误差法等。我希望能详细了解不同设计方法的优缺点，以及如何根据具体应用需求选择合适的设计方法。另外，书中对DSP的数学工具，如Z变换、离散傅里叶变换（DFT）、卷积等概念的讲解，我也希望能够更加深入和全面，确保我能真正理解这些数学工具在DSP中的作用。对于DSP应用部分，我希望能够看到更多实际的案例分析，例如在雷达信号处理、医学影像处理、或者工业控制等领域的应用。如果书中能提供一些与这些应用相关的算法流程图和系统框图，那就更直观了。实验部分，我希望能看到一些能够让我独立完成的小型项目，通过实践来巩固理论知识，比如设计一个简单的数字水印系统，或者实现一个自适应均衡器。总之，我希望这本书能够为我提供一个坚实的DSP知识体系，并激发我进一步探索DSP领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“高速DSP原理、应用与实验教程”给我一种明确的学习导向。我希望在这本书中能够找到关于“高速”DSP的奥秘，比如如何通过算法优化、硬件加速、以及并行处理来提高DSP系统的运算速度。我特别关注书中关于DSP流水线、指令集并行（ILP）、以及多核DSP处理器的相关内容。我希望能理解这些技术是如何协同工作，实现高速数据处理的。书中关于FFT算法的讲解，我希望能够深入到其算法的优化和实现层面，例如如何利用FFT进行高精度频谱分析，或者如何将其应用于OFDM等通信技术中。在应用方面，我非常期待书中能够详细讲解DSP在雷达系统、声纳系统、或者射频识别（RFID）等高速信号处理领域的应用。我希望能够了解这些领域中，DSP是如何扮演关键角色的，以及相应的算法和实现细节。实验教程部分，我希望能够看到一些与高速DSP相关的实验项目，例如实现一个高采样率的信号采集和分析系统，或者设计一个能够进行实时高速数据处理的嵌入式系统。总之，我希望这本书能让我对高速DSP有一个全面的认识，并掌握相关的理论和实践技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，但字里行间透露出一种扎实的学术气息。拿到这本书时，我首先被它的厚度所震撼，足足有几百页，感觉内容一定非常充实，不像一些匆匆忙忙赶出来的教材，只讲解皮毛。仔细翻阅目录，我看到了从最基础的数字信号处理概念，到各种高级的DSP算法，再到具体的硬件实现和应用案例，层层递进，脉络清晰。我尤其关注那些关于FFT（快速傅里叶变换）和滤波器的章节，这两部分是DSP的核心，也是我学习过程中遇到的难点。我希望能在这本书中找到更直观的解释和更详细的推导，特别是对于那些数学公式背后的物理意义，能有更深入的剖析。书中的“应用”和“实验”部分也吸引了我，理论联系实际是学习的关键，如果能有真实的工程项目案例或者可操作的实验指导，那将大大提升学习的效率和趣味性。我期待着书中能够详细讲解如何将理论知识转化为实际的工程应用，例如在通信系统、音频处理、图像识别等领域的具体实现，并附带相关的代码示例或者硬件平台的操作说明。如果书中能提供一些经典的DSP芯片（如TI的TMS320系列）的编程技巧和开发经验，那就更好了。同时，我也希望能看到一些关于DSP系统设计中的优化技巧，比如如何提高运算速度、降低功耗，以及如何处理实时性要求等问题。对于初学者而言，一本能够循序渐进，既有深度又不失广度的教材至关重要，我希望这本书能成为我的入门向导，也能成为我未来深入研究的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置给我一种循序渐进的学习体验。从最基础的数字信号的采样、量化，到离散时间系统的基本性质，再到傅里叶分析的各种工具，每一步都衔接得很自然。我特别期待书中对FFT算法的详细讲解，包括Cooley-Tukey算法的原理、蝶形运算、以及在实际中的应用。我也希望能看到关于IFFT（逆快速傅里叶变换）的介绍，以及如何利用FFT和IFFT进行信号的频谱分析和合成。书中的“应用”部分，我想重点关注通信系统中的DSP技术，例如调制解调、信道编码、以及同步等。我希望书中能详细介绍这些技术是如何利用DSP来实现的，并提供相应的算法框图和数学模型。同时，我也对书中关于DSP在音频和图像处理中的应用很感兴趣，例如降噪、回声消除、图像增强、边缘检测等。我希望能看到一些实际的算法示例，并且最好能有一些相关的代码片段，方便我理解和实践。实验教程部分，我希望能够看到一些能够让我独立完成的、具有一定挑战性的项目，例如设计一个能够实时识别特定语音指令的系统，或者实现一个简单的图像压缩算法。总之，我希望这本书能够让我不仅掌握DSP的理论知识，还能培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度和内容丰富度，让我觉得它是一部值得深入研读的DSP著作。我希望在学习过程中，能够充分理解DSP的数学模型和算法原理，特别是对于傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心数学工具的掌握。我期待书中能够提供详细的推导过程和清晰的数学证明，帮助我深入理解其背后的数学逻辑。在应用方面，我特别关注DSP在自动驾驶和无人机领域的应用，例如目标检测、路径规划、以及传感器融合等。我希望能学习到如何利用DSP技术来实现这些复杂的控制和感知功能。同时，我也对书中关于DSP在金融信号分析、例如股票价格预测、风险评估等领域的应用很感兴趣。实验教程部分，我希望能够看到一些能够让我进行系统级开发和集成的实验项目，例如构建一个基于DSP的低功耗物联网设备，或者开发一个能够进行实时数据分析和可视化的DSP应用程序。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“原理、应用与实验教程”这几个词，概括了DSP学习的三个重要环节，我希望它能够全面地覆盖这三个方面。我期待书中能够深入讲解DSP的理论基础，包括离散时间信号与系统、采样理论、以及数字滤波器的设计等。我希望能够清晰地理解各种DSP算法的数学原理，并且能够掌握其实现方法。在应用方面，我非常希望能看到DSP在人工智能、特别是深度学习在嵌入式设备上的部署。我希望能够学习到如何利用DSP硬件来加速神经网络的推理，从而实现边缘AI的应用。同时，我也对书中关于DSP在可再生能源领域，例如太阳能电池板的最大功率点跟踪（MPPT）控制等应用很感兴趣。实验教程部分，我希望能够看到一些能够让我进行跨学科学习的实验项目，例如设计一个基于DSP的智能家居系统，或者开发一个能够进行环境监测和数据分析的DSP设备。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象就是内容非常详实，页数很多，暗示着其中蕴含了丰富的知识。我希望在阅读过程中，能够深入理解DSP的核心概念，比如抽样定理、奈奎斯特定理，以及离散时间系统的表示方法。书中关于数字滤波器的章节，我非常期待能够详细了解FIR和IIR滤波器的设计原理，包括不同设计方法的数学推导和实际应用中的注意事项。我希望能够掌握如何根据性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等）来设计出满足要求的滤波器。另外，书中对DSP处理器架构的介绍也让我很感兴趣，如果能详细讲解不同DSP芯片的特点、指令集、以及开发环境，特别是如何进行高效的汇编和C语言混合编程，那将非常有价值。我希望能够学习到如何针对特定硬件平台优化DSP算法，以达到最佳的性能和功耗比。在应用方面，我希望能够看到DSP在通信、控制、以及多媒体等领域的实际案例分析，例如如何利用DSP实现OFDM调制解调、PID控制器、或者音频编解码。实验教程部分，我希望能看到一些能够让我亲手实践的、具有实际意义的实验项目，例如实现一个简单的频谱分析仪，或者一个用于降噪的音频滤波器。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为一本“特色教材”，我期望它能在DSP的理论深度和实际应用广度上都有所突破。我希望书中能够详细介绍DSP的数学基础，例如线性代数、概率论、以及复变函数等在DSP中的应用。我特别期待书中对Z变换和离散傅里叶变换的讲解，以及如何利用这些工具来分析和设计数字系统。在应用方面，我希望能够看到DSP在生物医学信号处理、例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析和处理。我希望能学习到如何利用DSP技术实现对这些复杂信号的去噪、特征提取和模式识别。同时，我也对书中关于DSP在工业自动化和智能制造领域的应用很感兴趣，例如如何利用DSP实现高精度的运动控制、机器视觉等。实验教程部分，我希望能看到一些能够让我进行深入探索和创新的实验项目，例如设计一个基于DSP的智能传感器网络，或者开发一个能够进行实时机器学习的DSP应用。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的定位是“高等院校电子信息与电气学科特色教材”，这让我对其内容的深度和专业性充满期待。我希望书中能够提供扎实的DSP理论基础，并能详细阐述一些高级的DSP概念，例如迭代算法、最优化理论在DSP中的应用，以及非线性信号处理等。我尤其希望书中能够对各种自适应滤波算法进行深入的剖析，比如RLS（递归最小二乘）算法，以及如何将其应用于信道估计、均衡等场景。同时，我对书中关于DSP在复杂系统设计中的应用也很感兴趣，例如在认知无线电、软件定义无线电（SDR）等领域，DSP是如何发挥作用的。我希望能够看到一些关于这些领域的系统架构和算法实现方面的介绍。实验教程部分，我希望能够看到一些能够让我进行系统级设计的实验项目，例如设计一个完整的通信接收机前端，或者一个用于高级图像特征提取的DSP系统。我希望通过这些实验，能够锻炼我将分散的DSP知识融会贯通，并应用于解决复杂工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但也并不枯燥乏味。作者在讲解复杂的DSP概念时，似乎总能找到一种恰到好处的平衡点，既能保持学术的严谨性，又能用比较易懂的方式呈现出来。我特别欣赏其中对于一些核心算法的讲解，比如LMS自适应滤波器，它在噪声消除和信道均衡等领域有着广泛的应用。我希望书中能对LMS算法的原理、收敛性、以及不同变种（如NLMS、RLS）进行详细的阐述，并且最好能提供相关的仿真实例，让我能够直观地看到算法是如何工作的。此外，书中关于多速率信号处理的部分也引起了我的兴趣，这在数字通信和音频编解码等领域是必不可少的技术。我期待着书中能详细介绍抽取（Decimation）和内插（Interpolation）的原理，以及如何在实际系统中应用多速率滤波器。另外，书中对DSP硬件架构的介绍也让我期待，如果能深入讲解不同DSP处理器（例如ARM、DSP55xx、DSP6xx等）的特点、指令集、以及如何高效地利用其硬件加速功能，那将是极大的帮助。我尤其关注书中关于DSP汇编语言和C语言结合编程的技巧，这对于优化DSP算法的性能至关重要。最后，书中“实验教程”部分的价值不言而喻，我希望能看到那些能够充分锻炼动手能力、并且与实际工程紧密结合的实验项目。例如，实现一个简单的FFT频谱分析仪，或者一个能够实时滤波的音频处理系统，这些都将是检验学习成果的绝佳方式。