DSPs原理及应用教程

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页数:300
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出版时间:2007-11
价格:26.00元
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isbn号码:9787302153542
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  • 数字信号处理
  • 嵌入式系统
  • 集成电路
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  • 硬件设计
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具体描述

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。

《数字信号处理:从理论到实践》 本书是一部面向广大工程师、研究人员和高等院校师生的数字信号处理(DSP)领域入门与进阶的权威教材。全书深入浅出地剖析了数字信号处理的核心概念、基本算法和实际应用,旨在帮助读者构建扎实的理论基础,并掌握将理论知识转化为实际工程解决方案的能力。 核心内容概述: 第一部分:基础理论与数学工具 信号与系统概述: 本部分首先介绍了连续时间信号和离散时间信号的基本概念,包括周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。在此基础上,详细阐述了线性时不变(LTI)系统的基本性质,如叠加性、时不变性、因果性、稳定性等,并引入了冲激响应和卷积的概念,这是理解LTI系统行为的关键。 傅里叶分析: 傅里叶分析是数字信号处理的基石。本书将系统地介绍傅里叶级数(FS)、傅里叶变换(FT)及其性质。读者将深入理解信号的频谱特性,学习如何通过频域分析来揭示信号的本质。特别地,本书将重点讲解离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT),为后续的数字滤波器设计和谱分析奠定坚实基础。 Z变换: Z变换是处理离散时间信号和系统的有力工具,其作用类似于连续时间系统中的拉普拉斯变换。本书详细介绍Z变换的定义、收敛域(ROC)以及各种性质,并演示如何利用Z变换来分析离散时间LTI系统的稳定性、因果性等关键特征。 第二部分:数字信号处理的核心技术 抽样定理与重建: 信号从模拟域到数字域的转换是数字信号处理的第一步。本部分将详细阐述奈奎斯特-香农抽样定理,解释抽样频率与信号带宽之间的关系,并讨论理想抽样、保持操作以及理想重建滤波器。此外,还会探讨实际抽样过程中可能出现的混叠现象及其解决方法,如过抽样和抗混叠滤波器。 数字滤波器设计: 数字滤波器是信号处理中不可或缺的工具,用于去除噪声、增强特定频率成分等。本书将全面介绍两种主要的数字滤波器类型: 无限冲激响应(IIR)滤波器: 讲解IIR滤波器的基本结构、设计方法,如巴特沃斯、切比雪夫(I型和II型)、椭圆滤波器等,并深入分析其在幅度响应、相位响应和实现复杂性方面的特点。 有限冲激响应(FIR)滤波器: 详细介绍FIR滤波器的设计原理,包括窗函数法(如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗)和频率采样法,以及更高级的equiripple(等波纹)设计方法(如Remez-Parks-McClellan算法)。本书还将对比IIR和FIR滤波器的优缺点,帮助读者根据实际需求做出选择。 离散傅里叶变换(DFT)与快速傅里叶变换(FFT): 在基础部分介绍DFT的基础上,本部分将深入探讨DFT的计算和应用。重点讲解各种FFT算法,如Cooley-Tukey算法,并分析其在大规模信号处理中的计算效率优势。将展示如何利用FFT来实现高效的卷积运算、谱分析等。 离散傅里叶级数(DFS)与周期信号处理: 针对周期性离散信号,本书将引入DFS的概念,并展示如何利用DFS分析周期信号的频谱构成。 第三部分:高级主题与实际应用 谱分析: 谱分析是利用信号的频域信息来推断信号特性的过程。本书将介绍多种谱估计方法,包括经典谱估计(如周期图法)、参数谱估计(如AR模型、MA模型、ARMA模型)以及高分辨率谱估计。这些技术在通信、雷达、生物医学信号处理等领域有着广泛的应用。 多速率信号处理: 多速率信号处理研究信号采样率的变化,例如信号的抽取(降采样)和插值(升采样)。本书将详细介绍这些技术及其在变采样率系统、数据压缩和多通道信号处理中的应用。 自适应信号处理: 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器系数,以达到最佳的滤波效果。本书将介绍自适应滤波器的基本原理,如最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,并探讨其在噪声消除、回声抵消、均衡等领域的应用。 数字信号处理器(DSPs)介绍与应用: 本部分将简要介绍数字信号处理器(DSPs)的体系结构、指令集特点以及与通用微处理器的区别。重点阐述DSPs在实际工程中的应用,包括但不限于: 通信系统: 调制解调、信道编码、语音编码/解码。 音频与图像处理: 音效处理、图像滤波、视频压缩。 控制系统: 数字控制器设计与实现。 生物医学工程: 心电图(ECG)、脑电图(EEG)信号分析。 雷达与声纳系统: 目标检测与跟踪。 消费电子产品: MP3播放器、数码相机、智能手机等。 本书的特点: 理论与实践并重: 每一章节都力求在深入讲解理论知识的同时,提供丰富的实际应用案例和算法实例,帮助读者理解理论如何应用于解决工程问题。 循序渐进的学习路径: 从最基础的概念出发,逐步深入到高级主题,确保读者能够稳步提升。 清晰的数学推导: 关键的数学公式和推导过程都清晰呈现,便于读者理解。 注重算法的实现: 尽管不直接提供代码,但本书的描述旨在帮助读者理解算法的实现逻辑,为进一步编程实现打下基础。 面向广泛读者群体: 无论是初学者还是有一定基础的工程师,都能从中受益。 通过对本书的学习,读者将能够深刻理解数字信号处理的强大能力,并有信心将所学知识应用于各种复杂的工程挑战。

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作为一个DSP技术的初学者,我一直渴望找到一本能够系统讲解DSP原理并附带实际应用案例的教材。在朋友的推荐下,我翻开了《DSPs原理及应用教程》,这本书给我留下了深刻的印象。作者在第一章就从数字信号处理的基础概念入手,娓娓道来,将复杂的数学公式和理论通过清晰的图示和通俗易懂的语言进行了阐述。例如,在讲解采样定理时,书中通过对比不同采样频率下信号重建的精度,让读者直观地理解了奈奎斯特定律的重要性,这一点对于我这样刚刚接触这个领域的人来说,无疑是极大的帮助。

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对于我这样一名在音频处理领域摸爬滚打多年的开发者来说,算法的优化和效率的提升永远是追求的重点。《DSPs原理及应用教程》这本书在后期章节深入探讨了各种DSP处理器架构的特点以及如何针对特定硬件平台优化算法。我特别关注了书中关于TMS320系列DSP芯片的讲解,包括其指令集、流水线技术以及如何利用汇编语言进行底层优化。书中提供了一个音频滤波器的设计案例,从C语言的初步实现到汇编级别的优化,整个过程都进行了详尽的剖析,这对于我理解如何榨干DSP的每一分性能起到了醍醐灌顶的作用。

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作为一个嵌入式系统开发者,我对DSP在实时控制和嵌入式应用中的作用非常感兴趣。《DSPs原理及应用教程》这本书的第七章,详细阐述了DSP在工业自动化控制系统中的应用。书中以电机控制为例,讲解了如何利用DSP实现精确的位置控制和速度控制,包括PID控制算法的实现、PWM信号的生成以及编码器信号的处理。书中提供的硬件接口设计和驱动程序编写的指导,对于我将DSP技术应用到实际的嵌入式产品开发中提供了宝贵的参考。这本书的实用性之强,远超我的预期。

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近年来,随着人工智能和机器学习的蓬勃发展,DSP在边缘计算和物联网设备中的应用越来越广泛。《DSPs原理及应用教程》这本书的前瞻性让我感到非常欣喜。书中专门开辟了一个章节,介绍了DSP在智能传感器、语音识别以及图像处理等前沿领域的应用。例如,书中讲解了如何利用DSP进行低功耗的传感器数据采集和预处理,以及如何在DSP平台上部署轻量级的机器学习模型。这对于我探索DSP在未来智能硬件开发中的新机遇非常有启发性。这本书的视角非常开阔,紧跟技术发展潮流。

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我是一名在通信领域工作的工程师,平日里接触了不少复杂的信号处理算法,但总觉得对底层的原理理解不够透彻。最近,我借阅了《DSPs原理及应用教程》,希望能系统地梳理一下DSP知识体系。令我惊喜的是,这本书在讲解FFT(快速傅里叶变换)等核心算法时,不仅给出了推导过程,还重点分析了不同FFT算法的优缺点以及在实际应用中的选择依据。书中通过一个雷达信号处理的案例,详细展示了如何利用FFT进行频谱分析,并结合具体的代码片段,让原本抽象的理论变得触手可及。这种理论与实践相结合的讲解方式,对于提升工程师的工程实践能力非常有益。

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