具体描述
基本信息
书名：DSP控制器原理与应用
定价：35.00元
作者：张东亮
出版社：机械工业出版社
出版日期：2011-01-01
ISBN：9787111322870
字数：
页码：261
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.241kg
编辑推荐
《21世纪高等院校电气信息类系列教材：DSP控制器原理与应用》分别介绍DSP技术的概况，DSP控制器总体结构，中央处理器与指令系统，软件开发与C语言编程，片内外设的结构、原理与使用方法，并给出应用系统设计实例。
《21世纪高等院校电气信息类系列教材：DSP控制器原理与应用》深入浅出，实例丰富，突出实用，可作为高等院校自动化、电气、电子、计算机、机械电子等专业本科生与研究生的教材，也可以供微机应用、测控系统、智能仪器仪表、嵌入式系统等领域的工程技术人员参考。
内容提要
《DSP控制器原理与应用》以IT公司TMS320C28x：DSP控制器的TMS320F2812为例，介绍了DSP控制器的结构原理、软硬件设计开发和应用。主要内容包括DSP技术概况、DSP结构原理、指令系统、软件设计开发、片内外设、应用系统设计等。各章安排有思考题与习题，在附录中附有术语与符号英汉对照表。
《DSP控制器原理与应用》可以作为高等院校相关专业高年级本科生、研究生DSP课程的教材，还可以供从事自动控制、仪器仪表、电气自动化、计算机、电子机械等领域的工程技术人员参考使用。
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作者介绍
文摘
序言
《数字信号处理（DSP）控制器原理与应用》 第一章 DSP技术基础 本章将深入探讨数字信号处理（DSP）的基本概念、发展历程及其在现代科技中的重要地位。我们将首先阐述信号的模数转换（ADC）和数模转换（DAC）过程，这是DSP得以实现的物理基础。详细介绍采样定理（Nyquist-Shannon sampling theorem），包括采样频率的选择、奈奎斯特频率以及过采样和欠采样的影响，并探讨采样过程中的量化误差和量化噪声。 接着，我们将介绍离散时间信号和离散时间系统的基本概念。重点讲解线性时不变（LTI）系统的性质，包括叠加性、时不变性，以及系统的冲激响应和卷积。分析系统的频率响应，理解幅频特性和相频特性如何描述系统对不同频率信号的处理能力。 此外，本章还将涵盖Z变换及其在分析和设计离散时间系统中的应用。讲解Z变换的收敛域（ROC）概念，以及如何利用Z变换将时域的卷积运算转化为频域的乘法运算。介绍离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，阐明它们在频谱分析中的核心作用，以及FFT为何能极大地提高计算效率。 最后，本章将概览DSP在各个领域的应用，例如通信系统、音频和视频处理、医疗成像、自动控制等，为后续深入学习DSP控制器的应用打下坚实基础。 第二章 DSP控制器硬件架构 本章将聚焦于DSP控制器（Digital Signal Processor Controller）的硬件架构，详细解析其核心组成部分和独特设计。我们将从DSP处理器的基本结构入手，介绍其与通用微处理器（MPU）和微控制器（MCU）在指令集、数据通路、内存访问和外设接口等方面的差异。 首先，详细讲解DSP的核心——高性能算术逻辑单元（ALU）和乘累加器（MAC）单元。MAC单元是DSP进行高速乘法和累加运算的关键，我们将分析其工作原理和对DSP性能的直接影响，例如在滤波器和FFT运算中的重要性。 其次，深入探讨DSP的内存结构。介绍程序存储器（ROM/Flash）和数据存储器（RAM）的设计，以及其独立的数据和指令总线（Harvard Architecture）如何实现指令读取和数据读写的同时进行，从而提高执行效率。讨论DSP中常用的内存寻址模式，如循环缓冲区（Circular Buffer）、位反转寻址（Bit-Reversed Addressing）等，及其在处理连续数据流时的优势。 再者，我们将详细介绍DSP的特殊指令集。重点讲解专门为信号处理优化的指令，例如多址（Multiply-Accumulate）、饱和运算（Saturation Arithmetic）、位移（Bit-Shifting）等，并分析这些指令如何加速复杂的信号处理算法。 最后，本章将介绍DSP控制器与其他硬件模块的接口设计。包括与ADC/DAC接口、外部存储器接口、通信接口（如SPI, I2C, UART, Ethernet）以及通用输入输出（GPIO）接口。解释这些接口如何实现DSP与传感器、执行器、其他处理器以及外部世界的通信和交互。 第三章 DSP控制器软件开发 本章将全面介绍DSP控制器软件的开发流程、关键技术和常用工具。我们将从DSP软件开发的特点出发，强调其与传统嵌入式软件开发的区别，尤其是在实时性、高性能计算和算法实现方面的要求。 首先，详细阐述DSP开发环境的搭建。介绍常用的集成开发环境（IDE），如CCS (Code Composer Studio), Keil, IAR Embedded Workbench等，以及它们在代码编辑、编译、调试和烧录等方面的功能。讨论汇编语言和高级语言（C/C++）在DSP开发中的作用，以及混合编程的策略。 其次，深入讲解DSP的开发工具链。包括编译器、链接器、调试器（如JTAG/SWD接口）、仿真器以及性能分析工具。重点介绍如何利用编译器优化选项来提升代码执行效率，以及链接器脚本在内存管理和代码段分配中的作用。 再者，本章将聚焦于DSP的实时操作系统（RTOS）。介绍RTOS在多任务调度、资源管理、中断处理和通信机制（如信号量、消息队列）方面的作用，以及如何选择和配置适合DSP应用的RTOS。讨论无操作系统（Bare-metal）开发模式在某些对资源要求极高的应用中的适用性。 此外，本章将介绍DSP算法的移植和优化。讨论如何将成熟的信号处理算法（如滤波器、FFT、自适应算法）有效地移植到DSP平台上，并进行代码级别的优化，例如利用DSP的特殊指令、数据结构优化、循环展开等技术，以达到最优的性能。 最后，本章还将涵盖DSP应用程序的调试和测试技术。介绍在线调试、逻辑分析仪的使用，以及单元测试和系统集成测试的方法，确保DSP应用程序的稳定性和可靠性。 第四章 数字滤波器设计与实现 本章将深入探讨数字滤波器（Digital Filter）的设计原理、分类及其在DSP控制器中的实现方法。数字滤波器是DSP中最基本也是最核心的应用之一，用于去除噪声、提取特定频率成分或改变信号的频率特性。 首先，介绍数字滤波器的基本概念，包括滤波器的作用、分类（如低通、高通、带通、带阻滤波器）以及时域和频域的响应特性。 接着，详细讲解无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。分析两者的特性差异，例如IIR滤波器可以使用更低的阶数实现相似的性能，但可能存在稳定性问题，而FIR滤波器具有线性相位特性，易于设计且总是稳定的。 我们将重点介绍两种滤波器类型的具体设计方法。对于FIR滤波器，将讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。对于IIR滤波器，将讲解脉冲响应不变法、双线性变换法等将模拟滤波器原型（如Butterworth, Chebyshev, Elliptic）转换为数字滤波器。 此外，本章还将介绍滤波器的性能指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、截止频率等，并讲解如何根据这些指标选择合适的滤波器类型和设计参数。 最后，本章将详细阐述如何在DSP控制器上高效地实现这些数字滤波器。这包括讲解如何将滤波器系数存储在DSP的内存中，如何利用DSP的MAC指令和循环缓冲区来加速卷积运算（对于FIR滤波器）或差分方程的计算（对于IIR滤波器）。还将探讨如何优化滤波器实现的内存占用和计算复杂度，以满足DSP的实时性要求。 第五章 傅里叶变换与频谱分析 本章将深入解析傅里叶变换（Fourier Transform）在DSP中的核心作用，特别是离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，以及它们如何用于信号的频谱分析。频谱分析是理解信号内在频率成分的关键技术，广泛应用于通信、音频、振动分析等领域。 首先，回顾傅里叶级数和傅里叶变换的理论基础，理解连续信号如何分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。 接着，重点介绍离散傅里叶变换（DFT）。详细推导DFT的计算公式，并分析其计算复杂度。理解DFT如何将一个有限长度的离散时间信号转换到离散频率域，从而揭示信号中包含的各个频率分量的幅度和相位信息。 然后，深入讲解快速傅里叶变换（FFT）算法。阐述FFT是如何通过分治策略大幅度降低DFT的计算量，例如Cooley-Tukey算法。详细分析FFT的蝶形运算（Butterfly Operation），以及不同FFT算法（如按时间抽取的FFT，按频率抽取的FFT）的工作原理。 本章还将讨论FFT在实际应用中的注意事项。包括采样频率的选择对频谱分辨率的影响，窗函数在FFT分析中的作用（如能量泄漏问题），以及FFT结果的解释，例如如何根据FFT输出计算出信号的功率谱密度（PSD）。 最后，本章将重点介绍如何在DSP控制器上高效地实现FFT算法。这包括讲解如何优化FFT的计算流程，利用DSP的MAC单元和特殊的寻址模式来加速蝶形运算，以及如何管理FFT所需的内存空间。还将讨论实时FFT处理的应用场景，例如实时频谱监测和频率估计。 第六章 自适应信号处理 本章将系统地介绍自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）的原理、关键算法及其在DSP控制器中的应用。自适应信号处理的核心在于系统能够根据输入信号的统计特性，自动调整其内部参数，以达到最优的信号处理性能，而无需事先知道信号的精确模型。 首先，阐述自适应信号处理的基本思想和模型。介绍自适应滤波器的基本结构，包括输入信号、期望响应、输出信号以及误差信号，并解释误差信号如何驱动滤波器的参数更新。 接着，详细介绍几种经典的自适应滤波算法。重点讲解最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS, Sign-data LMS）。分析LMS算法的收敛性、收敛速度和稳态误差，并探讨其计算复杂度较低的优点。 再者，深入讲解递归最小二乘（RLS）算法。分析RLS算法如何通过最小化过去误差的平方和来更新滤波器参数，以及其比LMS算法具有更快的收敛速度，但计算复杂度更高。 本章还将探讨自适应信号处理在实际中的典型应用。例如，在通信系统中用于回声消除（Echo Cancellation）和干扰抑制（Interference Cancellation）；在音频处理中用于噪声消除（Noise Cancellation）和语音增强（Speech Enhancement）；在阵列信号处理中用于波束形成（Beamforming）。 最后，本章将讨论如何在DSP控制器上高效地实现这些自适应算法。这包括如何对算法进行软件优化，利用DSP的硬件特性来加速参数更新过程，以及如何设计高效的数据结构来存储和访问滤波器系数。还将考虑自适应算法在实时性、内存占用和计算资源方面的挑战。 第七章 DSP控制器在通信系统中的应用 本章将聚焦于DSP控制器在现代通信系统中的广泛应用，深入剖析其如何支撑高速、可靠的数据传输和信号处理。 首先，介绍DSP在数字调制解调（Modulation and Demodulation）中的作用。详细讲解各种调制技术，如ASK, FSK, PSK, QAM等，以及DSP如何通过算法实现高效的载波生成、信号映射、解调和符号恢复。 接着，深入探讨DSP在信道编码与解码（Channel Coding and Decoding）中的应用。介绍纠错码（ECC）的基本原理，如汉明码、卷积码、LDPC码、Turbo码等，以及DSP如何实现这些码的编码器和解码器，以提高通信系统的可靠性。 再者，本章将详细分析DSP在多用户接入技术中的角色，如多址技术（FDMA, TDMA, CDMA）和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）。阐述DSP如何实现OFDM系统的IFFT/FFT运算，以及如何处理其对频率同步和相位同步的精度要求。 此外，本章还将介绍DSP在无线通信中的具体应用，例如在基站和终端设备中的信号处理，包括信号的采集、滤波、解调、信道估计、均衡等。讨论DSP如何支持先进的无线通信标准，如4G（LTE）和5G。 最后，本章将探讨DSP在网络通信中的应用，如路由器和交换机中的数据包处理、路由查找、流量整形等。强调DSP凭借其强大的并行处理能力和专用的硬件指令，在满足现代通信系统对低延迟、高吞吐量的严苛要求方面发挥着不可替代的作用。 第八章 DSP控制器在音频与视频处理中的应用 本章将深入探讨DSP控制器在音频和视频处理领域的关键应用，展示其如何赋能高质量的多媒体体验。 音频处理部分 首先，介绍DSP在数字音频编码与解码（Audio Coding and Decoding）中的应用。详细讲解MP3, AAC, FLAC等音频压缩算法的原理，以及DSP如何实现这些算法的高效编解码，从而实现音频数据的存储和播放。 接着，深入探讨DSP在音频信号增强与还原中的作用。包括降噪（Noise Reduction）、回声消除（Echo Cancellation）、混响（Reverb）和均衡（Equalization）等技术。分析DSP如何利用滤波器、自适应算法等实现对音频信号的实时处理，提升音质。 再者，本章将介绍DSP在多声道音频处理中的应用。例如，实现环绕声（Surround Sound）效果、音频混合（Audio Mixing）和声场处理。分析DSP如何通过精确的信号分割和处理，为用户提供沉浸式的听觉体验。 视频处理部分 音频处理后，本章将转向视频处理。介绍DSP在视频信号采集与预处理中的作用。包括图像的采样、量化、色彩空间转换（如RGB到YUV）以及图像的去隔行（Deinterlacing）等。 接着，深入探讨DSP在视频压缩与解压缩（Video Compression and Decompression）中的核心地位。详细介绍H.264/AVC, H.265/HEVC等视频编码标准的关键技术，如帧内预测、帧间预测、变换编码、量化和熵编码，以及DSP如何高效地实现这些复杂算法。 再者，本章将介绍DSP在视频图像增强与后处理中的应用。包括图像锐化（Sharpening）、去模糊（Deblurring）、色彩校正（Color Correction）和动态范围压缩（Dynamic Range Compression）。分析DSP如何通过算法优化，提升视频画面的质量和视觉效果。 最后，本章将结合音频与视频处理，介绍DSP在多媒体设备中的综合应用。例如，在智能电视、数字摄像机、智能手机、VR/AR设备等产品中，DSP如何协同工作，实现高清音视频的采集、处理、编码、解码和播放，为用户带来丰富而逼真的多媒体体验。 第九章 DSP控制器在工业控制与自动化中的应用 本章将重点阐述DSP控制器在工业控制与自动化领域的关键作用，展示其如何提升生产效率、精度和智能化水平。 首先，介绍DSP在电机控制中的应用。详细讲解各种电机控制算法，如PID控制、矢量控制（Vector Control）、直接转矩控制（Direct Torque Control）等，以及DSP如何实现高精度、高动态响应的电机驱动。讨论DSP在伺服系统、变频器等设备中的关键地位。 接着，深入探讨DSP在过程控制中的应用。例如，在温度、压力、流量等参数的采集和控制系统中，DSP如何结合传感器信号，实现精确的测量和闭环控制。分析DSP在PLC（Programmable Logic Controller）和DCS（Distributed Control System）中的核心功能。 再者，本章将重点介绍DSP在机器人和运动控制中的应用。DSP强大的计算能力和实时性使其能够处理多关节机器人的运动规划、轨迹生成、传感器融合（如视觉、力觉）、以及精确的伺服驱动。 此外，本章还将探讨DSP在工业通信中的应用。介绍工业以太网（如EtherNet/IP, Profinet, EtherCAT）等实时通信协议，以及DSP如何实现这些协议栈的高速数据传输和同步控制，确保生产线上设备之间的协同工作。 最后，本章将展望DSP在工业4.0和智能制造中的角色。讨论DSP如何支持物联网（IoT）在工业领域的应用，例如设备状态监测、预测性维护、生产过程优化，以及人工智能（AI）在工业自动化中的集成，从而实现更高级别的智能化生产。 第十章 DSP控制器选型与系统设计 本章将为读者提供选择合适的DSP控制器以及进行有效系统设计的实用指南。 首先，分析不同系列DSP控制器的特点和适用场景。例如，德州仪器（TI）的C2000系列、意法半导体（STMicroelectronics）的STM32系列（部分高性能MCU也集成DSP指令集）、ADI（Analog Devices）的Blackfin系列等。介绍它们在主频、算力、内存、外设丰富度、功耗以及价格等方面的差异。 接着，指导读者根据具体应用需求进行DSP选型。列出需要考虑的关键因素，包括： 处理性能要求： 所需的计算速度、MAC单元的数量、FFT处理能力等。 内存需求： 程序代码大小、数据存储量、滤波器系数、缓冲区大小等。 外设接口需求： ADC/DAC的精度和速度、通信接口（SPI, I2C, UART, CAN, Ethernet）、GPIO的数量和功能等。 实时性要求： 中断响应时间、任务调度精度等。 功耗预算： 对于电池供电或低功耗应用至关重要。 开发生态系统： 工具链的成熟度、软件库的支持、社区活跃度等。 成本考量： 器件价格、开发成本、量产成本。 再者，本章将深入探讨DSP系统设计的关键环节。包括： 硬件平台设计： 电源管理、时钟系统、外部存储器接口、信号调理电路、PCB布局布线等。 软件架构设计： 确定是否使用RTOS，任务划分，中断服务程序设计，驱动程序开发。 功耗优化策略： 运用DSP的低功耗模式，优化代码执行效率，选择合适的时钟频率。 信号完整性设计： 考虑高速信号的串扰、阻抗匹配等问题。 最后，本章还将提供一些系统设计和调试的实用技巧，例如如何利用仿真工具进行预仿真，如何进行实际硬件的调试和测试，以及如何进行性能分析和瓶颈定位，以确保DSP系统的成功开发和可靠运行。
