数字信号处理技术及应用 谢芳芳 9787030253804 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢芳芳 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030253804

商品编码：29360172145

包装：平装

出版时间：2009-09-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理技术及应用
作者	谢芳芳
定价	24.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030253804
出版日期	2009-09-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.400Kg

内容简介

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。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《数字信号处理：原理、算法与工程实现》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）技术学习平台，内容涵盖了DSP的基本原理、核心算法、关键技术以及在实际工程中的应用。本书从信号与系统的基础知识出发，逐步引导读者掌握数字信号的采样、量化、编码等基本概念，并深入探讨了离散时间信号的特性、傅里叶分析在DSP中的重要作用，以及各种经典的数字滤波器设计方法。同时，本书还对现代DSP领域的热点技术，如自适应信号处理、谱估计、小波分析等进行了详细阐述，并结合丰富的工程实例，展示了DSP技术在通信、音频、图像、生物医学等多个领域的广泛应用。 第一部分：数字信号处理基础 第一章：引言 1.1 信号与系统概述 信号的分类：模拟信号与数字信号，连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号。 系统的基本概念：因果性、稳定性、线性与时不变性。 系统表示：微分方程、差分方程、框图表示。 1.2 数字信号处理的兴起与发展 模拟信号处理的局限性。 数字信号处理的优势：精度高、稳定性好、灵活性强、易于实现复杂功能。 DSP技术的里程碑式发展与应用领域拓展。 1.3 数字信号处理的基本流程 信号采集（采样、量化）。 信号处理（滤波、变换、分析）。 信号输出（显示、存储、再现）。 1.4 本书结构与学习建议 全书章节安排概述。 读者应具备的先验知识（如线性代数、微积分、概率论）。 学习策略：理论与实践相结合，理解核心概念，掌握关键算法，熟悉工程实现。 第二章：离散时间信号与系统 2.1 离散时间信号 单位采样序列（单位脉冲序列）$ delta[n] $。 单位阶跃序列（单位步长序列）$ u[n] $。 指数序列 $ a^n u[n] $。 正弦序列 $ A cos(omega_0 n + phi) $。 周期信号与非周期信号的判别。 2.2 离散时间系统 线性卷积：系统的零输入响应与零状态响应。 LTI（线性时不变）系统的性质：因果性、稳定性、可逆性。 冲激响应 $ h[n] $：描述LTI系统的关键。 差分方程描述LTI系统。 2.3 Z变换 Z变换的定义与性质：线性、时移、尺度变换、微分、卷积等。 收敛域（ROC）的概念与重要性。 逆Z变换的计算方法：部分分式展开法、留数法、卷积法。 利用Z变换分析LTI系统：系统函数 $ H(z) $。 系统函数与冲激响应的关系。 系统的零、极点与系统特性的关系。 第三章：傅里叶分析在数字信号处理中的应用 3.1 傅里叶级数与傅里叶变换 连续时间傅里叶变换（CTFT）与傅里叶级数（CTFS）。 离散时间傅里叶变换（DTFT）与离散傅里叶级数（DTFS）。 DTFT与DTFS的性质：周期性、线性、时移、尺度变换、共轭对称性、帕塞瓦尔定理。 3.2 离散傅里叶变换（DFT） DFT的定义与性质：与DTFT的关系，周期性、线性、时移、旋转、卷积性质。 DFT的计算复杂度：直接计算的 $ O(N^2) $。 快速傅里叶变换（FFT）算法： 蝶形运算。 按时间抽取FFT（Cooley-Tukey算法）。 按频率抽取FFT。 FFT算法的计算复杂度：$ O(N log N) $。 3.3 DFT的应用 信号频谱分析：观察信号的频率成分。 循环卷积：DFT的卷积性质。 相关运算：计算信号间的相似度。 频谱泄漏与窗函数：消除或减小频谱泄漏。 第四章：数字滤波器设计 4.1 数字滤波器的分类与基本概念 理想滤波器与实际滤波器。 频率响应：幅频响应与相频响应。 通带、阻带、过渡带、截止频率。 幅度响应的平坦度与衰减度。 线性相位滤波器。 4.2 IIR（无限冲激响应）滤波器设计 IIR滤波器的优点（计算量小，阶数低）与缺点（相位特性不理想，稳定性分析复杂）。 模拟滤波器原型：巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）滤波器。 数字滤波器设计方法： 冲激响应不变法。 双线性变换法（Tustin变换）。 IIR滤波器设计步骤：规格确定 -> 模拟原型选择 -> 模拟滤波器设计 -> 模拟-数字变换。 4.3 FIR（有限冲激响应）滤波器设计 FIR滤波器的优点（任意相位特性，线性相位，稳定性保证）与缺点（计算量大，阶数高）。 FIR滤波器的基本结构：移位寄存器、乘法器、加法器。 FIR滤波器设计方法： 窗函数法：矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等。 频率采样法。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）。 FIR滤波器设计步骤：规格确定 -> 设计方法选择 -> 滤波器系数计算 -> 滤波器结构实现。 第二部分：数字信号处理的关键算法与技术 第五章：抽样定理与脉冲采样 5.1 奈奎斯特-香农抽样定理 定理的阐述与证明。 信号恢复（理想重建）：辛克函数插值。 采样频率与信号带宽的关系。 5.2 采样过程中的失真 混叠（Aliasing）：采样频率低于奈奎斯特频率时产生的现象。 防止混叠的方法：抗混叠滤波器。 5.3 信号的重建 理想低通滤波器重建。 实际重建方法：保持器、插值器。 5.4 过采样与欠采样 过采样：提高信号动态范围和简化抗混叠滤波器的设计。 欠采样：特定条件下的信号采集。 第六章：量化与编码 6.1 模拟信号的量化 量化误差（量化噪声）。 量化器的类型：均匀量化、非均匀量化。 量化精度（比特数）与信噪比（SNR）的关系。 6.2 编码技术 PCM（脉冲编码调制）编码。 差分脉冲编码调制（DPCM）。 自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）。 Δ调制（Delta Modulation）。 6.3 编码在数字通信中的作用 提高数据传输效率。 增强信号的抗干扰能力。 第七章：现代DSP技术 7.1 自适应信号处理 自适应滤波器的基本思想：利用待处理信号的统计特性，自动调整滤波器参数以达到最佳滤波效果。 LMS（最小均方）算法：最常用、最简单、最稳定的自适应算法。 RLS（递归最小二乘）算法：收敛速度快，但计算复杂度高。 自适应滤波器的应用：噪声消除、回声消除、均衡器、信道辨识。 7.2 谱估计 经典谱估计方法：周期图法、Welch法。 现代谱估计方法（参数化模型）：AR模型、MA模型、ARMA模型。 高分辨率谱估计：MUSIC算法、ESPRIT算法。 谱估计在雷达、声纳、通信等领域中的应用。 7.3 小波分析 小波变换的基本概念：多分辨率分析。 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）。 小波变换的优点：时频局部化能力强。 小波变换的应用：信号去噪、图像压缩、特征提取、信号分析。 7.4 高级数字信号处理技术 多速率信号处理：抽取（Decimation）与插值（Interpolation）。 语音信号处理：语音编码、语音识别、语音合成。 图像与视频信号处理：图像增强、图像复原、图像压缩、运动估计。 第三部分：数字信号处理的工程应用 第八章：DSP在通信系统中的应用 8.1 数字调制与解调 ASK、FSK、PSK、QAM等调制技术。 匹配滤波器与维特比译码。 8.2 信道编码与解码 循环码、卷积码、Turbo码、LDPC码。 纠错编码在提高通信可靠性中的作用。 8.3 均衡技术 用于补偿信道失真，如ISI（码间串扰）。 8.4 软件无线电（SDR） 利用DSP实现无线通信系统功能。 第九章：DSP在音频处理中的应用 9.1 数字音频编码 MP3、AAC、FLAC等音频压缩格式。 感知编码原理。 9.2 音频效果处理 混响、均衡、压缩、降噪等。 9.3 语音信号处理 语音识别、语音合成、声纹识别。 9.4 音频信号采集与回放 AD/DA转换器的作用。 第十章：DSP在图像与视频处理中的应用 10.1 数字图像增强 点运算、灰度变换、直方图均衡化。 空间域滤波：平滑、锐化。 10.2 数字图像复原 去模糊、去噪。 10.3 数字图像压缩 JPEG、MPEG等压缩标准。 DCT（离散余弦变换）在图像压缩中的作用。 10.4 视频信号处理 运动估计、视频编码。 第十一章：DSP在其他领域的应用 11.1 生物医学工程 心电图（ECG）与脑电图（EEG）信号分析。 医学成像（MRI、CT）的信号处理。 生物传感器信号处理。 11.2 仪器仪表与测量 高精度数据采集与处理。 传感器信号的滤波与分析。 11.3 控制系统 数字控制器设计。 状态估计算法。 11.4 雷达与声纳系统 信号检测、目标跟踪、距离测量。 11.5 金融信号处理 时间序列分析、风险评估。 附录 常用数学工具回顾（如复数、概率论基础）。 MATLAB/Python等常用DSP工具箱介绍。 参考书目与相关文献。 本书内容丰富，体系完整，理论讲解深入浅出，算法描述清晰易懂，工程实例贴近实际，旨在帮助读者建立扎实的数字信号处理知识体系，掌握关键技术，并能独立解决实际工程问题。无论您是相关专业的学生、科研人员，还是工程技术人员，本书都将是您学习和实践数字信号处理的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅《数字信号处理技术及应用》时，我被它在讲解算法时的那种“刨根问底”的精神所折服。书中对于各种滤波器的设计方法，比如窗函数法、频率采样法、优化设计法等，都进行了深入的探讨。我之前只知道有各种滤波器，但并不清楚它们是如何设计出来的，以及为什么选择某种特定的设计方法。这本书让我明白，不同的设计方法有不同的侧重点，有的侧重于实现简单，有的侧重于在特定频率范围内达到最佳的平坦度或衰减度。书中还详细介绍了最小二乘法在滤波器设计中的应用，这使得我可以根据实际需求，去设计出更符合要求的滤波器。此外，书中对谱估计理论的讲解也相当深入，不仅仅是介绍几种方法，更重要的是分析了它们的理论基础和适用场景。例如，在分析周期信号时，DFT是非常有效的；但在分析随机信号时，则需要更复杂的谱估计方法。书中还提到了数字信号处理在图像和视频处理中的应用，比如边缘检测、特征提取等，这让我看到了数字信号处理技术的跨领域应用价值。这本书的讲解方式，不仅传递了知识，更培养了读者独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《数字信号处理技术及应用》给我留下的最深刻印象，是其理论与实践的完美结合。在学习过程中，我尤其欣赏书中对一些关键算法的剖析，比如维特比算法在隐藏马尔可夫模型中的应用，作者将其分解为一个个清晰的步骤，并辅以图示，使得理解起来不再困难。我之前对动态规划这类算法总是感到头疼，觉得逻辑难以理清，但通过这本书的讲解，我仿佛打开了新世界的大门。书中还详细介绍了数字信号的各种变换域分析，例如短时傅里叶变换（STFT）和 त्याची相关概念，这对于理解非平稳信号的特性至关重要。我记得书中举了一个例子，关于语音信号的分析，通过STFT，可以清晰地看到语音信号的频率随时间的变化，这对于语音识别、语音编码等领域的研究具有非常重要的意义。此外，书中对自适应滤波器的介绍也让我印象深刻，特别是最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLMS）算法，它们在通信系统中的均衡、噪声消除等方面有着广泛的应用。作者通过模拟实验的数据，直观地展示了自适应滤波器是如何工作的，如何不断调整自身参数以达到最佳性能。这种由浅入深、案例丰富的讲解方式，极大地激发了我对数字信号处理技术深入研究的兴趣，也为我解决实际工程问题提供了重要的理论指导和实践方法。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书在介绍一些更高级的数字信号处理技术时，展现出了其独特的深度和广度。比如，在探讨了基本的线性系统理论之后，书中深入讲解了功率谱密度估计的方法，包括周期图法、Welch法等，以及它们各自的优缺点。这对于分析随机信号的频率成分非常关键，尤其是在雷达、声纳等领域。让我印象深刻的是，书中没有停留在理论层面，而是对如何实际计算和处理这些功率谱给出了具体的指导，包括常用的软件工具和编程示例。此外，书中对多速率信号处理的讲解也十分到位，解释了过采样和欠采样的原理，以及抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的概念。这在数字通信和信号压缩中是必不可少的，比如在数字电视广播中，就需要使用多速率技术来处理不同速率的信号。我记得书中还提到了小波变换，虽然在一些教材中可能将其作为独立章节讲解，但这本书将其巧妙地融入到信号分析的框架中，展示了其在时频局部化分析方面的优势，尤其是在信号去噪和特征提取方面。书中给出的例子，比如分析心电图信号中的异常，让我看到了小波变换的强大应用潜力。这本书的结构安排非常合理，能够引导读者从基础知识逐步过渡到更复杂的概念，并始终与实际应用紧密相连。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理技术及应用》是一本在我知识体系中占据重要位置的书籍。初次接触数字信号处理，许多概念对我来说是全新的，比如傅里叶变换、Z变换、卷积等，这些概念的抽象性让我一度感到困惑。然而，作者谢芳芳在书中循序渐进的讲解，让我得以一步步理解这些核心理论。她不仅仅是罗列公式，而是通过丰富的图示和生活中的例子，将那些看似高深的数学工具变得形象起来。例如，书中在解释采样定理时，用了模拟信号和数字信号转换的过程，生动地展示了“奈奎斯特频率”的意义，让我深刻体会到采样率不足可能导致的混叠失真，这远比枯燥的数学推导来得直观。在应用层面，书中对滤波器设计，特别是FIR和IIR滤波器的原理和实现方法进行了详细阐述，并结合了实际的工程案例，比如音频信号降噪、图像边缘检测等，让我看到了理论知识在解决实际问题中的强大力量。读完相关章节，我仿佛能亲手搭建一个数字滤波器，去处理那些令人头疼的噪声信号，这种成就感是巨大的。书中还涉及了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），这是数字信号处理领域至关重要的一环，作者对FFT的推导过程非常清晰，让我明白了它的效率提升是如何实现的。总而言之，这本书为我打下了坚实的数字信号处理基础，让我在后续的学习和研究中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在我接触过的许多技术书籍中，《数字信号处理技术及应用》以其严谨的逻辑和清晰的条理脱颖而出。书中对数字信号处理系统的建模和分析部分，让我对整个流程有了全面的认识。从模拟信号的采样、量化，到数字信号的滤波、变换，再到最后的输出，每一个环节都经过了细致的阐述。特别是关于量化噪声的分析，让我认识到数字化的过程中不可避免的误差，以及如何通过选择合适的量化方式来减小这种误差。书中还详细讨论了信噪比（SNR）的概念，以及它在数字信号处理中的重要性。我记得书中提到了一些关于纠错码和信道编码的初步概念，虽然不是重点，但为理解通信系统中信号的可靠传输打下了基础。在信号估计方面，书中对卡尔曼滤波器的讲解让我耳目一新。卡尔曼滤波器是一种非常强大的状态估计工具，在导航、跟踪等领域应用广泛。作者通过一个实际的例子，展示了如何使用卡尔曼滤波器来估计一个运动物体的状态，让我对它的工作原理有了更直观的理解。总的来说，这本书的知识体系非常完整，覆盖了数字信号处理的各个重要方面，并且能够帮助读者建立起一个完整的知识框架。