具體描述
基本信息
書名：DSP控製器原理與應用
定價：35.00元
作者：張東亮
齣版社：機械工業齣版社
齣版日期：2011-01-01
ISBN：9787111322870
字數：
頁碼：261
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.241kg
編輯推薦
《21世紀高等院校電氣信息類係列教材：DSP控製器原理與應用》分彆介紹DSP技術的概況，DSP控製器總體結構，中央處理器與指令係統，軟件開發與C語言編程，片內外設的結構、原理與使用方法，並給齣應用係統設計實例。
《21世紀高等院校電氣信息類係列教材：DSP控製器原理與應用》深入淺齣，實例豐富，突齣實用，可作為高等院校自動化、電氣、電子、計算機、機械電子等專業本科生與研究生的教材，也可以供微機應用、測控係統、智能儀器儀錶、嵌入式係統等領域的工程技術人員參考。
內容提要
《DSP控製器原理與應用》以IT公司TMS320C28x：DSP控製器的TMS320F2812為例，介紹瞭DSP控製器的結構原理、軟硬件設計開發和應用。主要內容包括DSP技術概況、DSP結構原理、指令係統、軟件設計開發、片內外設、應用係統設計等。各章安排有思考題與習題，在附錄中附有術語與符號英漢對照錶。
《DSP控製器原理與應用》可以作為高等院校相關專業高年級本科生、研究生DSP課程的教材，還可以供從事自動控製、儀器儀錶、電氣自動化、計算機、電子機械等領域的工程技術人員參考使用。
目錄
作者介紹
文摘
序言
《數字信號處理（DSP）控製器原理與應用》 第一章 DSP技術基礎 本章將深入探討數字信號處理（DSP）的基本概念、發展曆程及其在現代科技中的重要地位。我們將首先闡述信號的模數轉換（ADC）和數模轉換（DAC）過程，這是DSP得以實現的物理基礎。詳細介紹采樣定理（Nyquist-Shannon sampling theorem），包括采樣頻率的選擇、奈奎斯特頻率以及過采樣和欠采樣的影響，並探討采樣過程中的量化誤差和量化噪聲。 接著，我們將介紹離散時間信號和離散時間係統的基本概念。重點講解綫性時不變（LTI）係統的性質，包括疊加性、時不變性，以及係統的衝激響應和捲積。分析係統的頻率響應，理解幅頻特性和相頻特性如何描述係統對不同頻率信號的處理能力。 此外，本章還將涵蓋Z變換及其在分析和設計離散時間係統中的應用。講解Z變換的收斂域（ROC）概念，以及如何利用Z變換將時域的捲積運算轉化為頻域的乘法運算。介紹離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）算法，闡明它們在頻譜分析中的核心作用，以及FFT為何能極大地提高計算效率。 最後，本章將概覽DSP在各個領域的應用，例如通信係統、音頻和視頻處理、醫療成像、自動控製等，為後續深入學習DSP控製器的應用打下堅實基礎。 第二章 DSP控製器硬件架構 本章將聚焦於DSP控製器（Digital Signal Processor Controller）的硬件架構，詳細解析其核心組成部分和獨特設計。我們將從DSP處理器的基本結構入手，介紹其與通用微處理器（MPU）和微控製器（MCU）在指令集、數據通路、內存訪問和外設接口等方麵的差異。 首先，詳細講解DSP的核心——高性能算術邏輯單元（ALU）和乘纍加器（MAC）單元。MAC單元是DSP進行高速乘法和纍加運算的關鍵，我們將分析其工作原理和對DSP性能的直接影響，例如在濾波器和FFT運算中的重要性。 其次，深入探討DSP的內存結構。介紹程序存儲器（ROM/Flash）和數據存儲器（RAM）的設計，以及其獨立的數據和指令總綫（Harvard Architecture）如何實現指令讀取和數據讀寫的同時進行，從而提高執行效率。討論DSP中常用的內存尋址模式，如循環緩衝區（Circular Buffer）、位反轉尋址（Bit-Reversed Addressing）等，及其在處理連續數據流時的優勢。 再者，我們將詳細介紹DSP的特殊指令集。重點講解專門為信號處理優化的指令，例如多址（Multiply-Accumulate）、飽和運算（Saturation Arithmetic）、位移（Bit-Shifting）等，並分析這些指令如何加速復雜的信號處理算法。 最後，本章將介紹DSP控製器與其他硬件模塊的接口設計。包括與ADC/DAC接口、外部存儲器接口、通信接口（如SPI, I2C, UART, Ethernet）以及通用輸入輸齣（GPIO）接口。解釋這些接口如何實現DSP與傳感器、執行器、其他處理器以及外部世界的通信和交互。 第三章 DSP控製器軟件開發 本章將全麵介紹DSP控製器軟件的開發流程、關鍵技術和常用工具。我們將從DSP軟件開發的特點齣發，強調其與傳統嵌入式軟件開發的區彆，尤其是在實時性、高性能計算和算法實現方麵的要求。 首先，詳細闡述DSP開發環境的搭建。介紹常用的集成開發環境（IDE），如CCS (Code Composer Studio), Keil, IAR Embedded Workbench等，以及它們在代碼編輯、編譯、調試和燒錄等方麵的功能。討論匯編語言和高級語言（C/C++）在DSP開發中的作用，以及混閤編程的策略。 其次，深入講解DSP的開發工具鏈。包括編譯器、鏈接器、調試器（如JTAG/SWD接口）、仿真器以及性能分析工具。重點介紹如何利用編譯器優化選項來提升代碼執行效率，以及鏈接器腳本在內存管理和代碼段分配中的作用。 再者，本章將聚焦於DSP的實時操作係統（RTOS）。介紹RTOS在多任務調度、資源管理、中斷處理和通信機製（如信號量、消息隊列）方麵的作用，以及如何選擇和配置適閤DSP應用的RTOS。討論無操作係統（Bare-metal）開發模式在某些對資源要求極高的應用中的適用性。 此外，本章將介紹DSP算法的移植和優化。討論如何將成熟的信號處理算法（如濾波器、FFT、自適應算法）有效地移植到DSP平颱上，並進行代碼級彆的優化，例如利用DSP的特殊指令、數據結構優化、循環展開等技術，以達到最優的性能。 最後，本章還將涵蓋DSP應用程序的調試和測試技術。介紹在綫調試、邏輯分析儀的使用，以及單元測試和係統集成測試的方法，確保DSP應用程序的穩定性和可靠性。 第四章 數字濾波器設計與實現 本章將深入探討數字濾波器（Digital Filter）的設計原理、分類及其在DSP控製器中的實現方法。數字濾波器是DSP中最基本也是最核心的應用之一，用於去除噪聲、提取特定頻率成分或改變信號的頻率特性。 首先，介紹數字濾波器的基本概念，包括濾波器的作用、分類（如低通、高通、帶通、帶阻濾波器）以及時域和頻域的響應特性。 接著，詳細講解無限脈衝響應（IIR）濾波器和有限脈衝響應（FIR）濾波器。分析兩者的特性差異，例如IIR濾波器可以使用更低的階數實現相似的性能，但可能存在穩定性問題，而FIR濾波器具有綫性相位特性，易於設計且總是穩定的。 我們將重點介紹兩種濾波器類型的具體設計方法。對於FIR濾波器，將講解窗函數法（如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗）和頻率采樣法。對於IIR濾波器，將講解脈衝響應不變法、雙綫性變換法等將模擬濾波器原型（如Butterworth, Chebyshev, Elliptic）轉換為數字濾波器。 此外，本章還將介紹濾波器的性能指標，如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度、截止頻率等，並講解如何根據這些指標選擇閤適的濾波器類型和設計參數。 最後，本章將詳細闡述如何在DSP控製器上高效地實現這些數字濾波器。這包括講解如何將濾波器係數存儲在DSP的內存中，如何利用DSP的MAC指令和循環緩衝區來加速捲積運算（對於FIR濾波器）或差分方程的計算（對於IIR濾波器）。還將探討如何優化濾波器實現的內存占用和計算復雜度，以滿足DSP的實時性要求。 第五章 傅裏葉變換與頻譜分析 本章將深入解析傅裏葉變換（Fourier Transform）在DSP中的核心作用，特彆是離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）算法，以及它們如何用於信號的頻譜分析。頻譜分析是理解信號內在頻率成分的關鍵技術，廣泛應用於通信、音頻、振動分析等領域。 首先，迴顧傅裏葉級數和傅裏葉變換的理論基礎，理解連續信號如何分解為一係列正弦和餘弦函數的疊加。 接著，重點介紹離散傅裏葉變換（DFT）。詳細推導DFT的計算公式，並分析其計算復雜度。理解DFT如何將一個有限長度的離散時間信號轉換到離散頻率域，從而揭示信號中包含的各個頻率分量的幅度和相位信息。 然後，深入講解快速傅裏葉變換（FFT）算法。闡述FFT是如何通過分治策略大幅度降低DFT的計算量，例如Cooley-Tukey算法。詳細分析FFT的蝶形運算（Butterfly Operation），以及不同FFT算法（如按時間抽取的FFT，按頻率抽取的FFT）的工作原理。 本章還將討論FFT在實際應用中的注意事項。包括采樣頻率的選擇對頻譜分辨率的影響，窗函數在FFT分析中的作用（如能量泄漏問題），以及FFT結果的解釋，例如如何根據FFT輸齣計算齣信號的功率譜密度（PSD）。 最後，本章將重點介紹如何在DSP控製器上高效地實現FFT算法。這包括講解如何優化FFT的計算流程，利用DSP的MAC單元和特殊的尋址模式來加速蝶形運算，以及如何管理FFT所需的內存空間。還將討論實時FFT處理的應用場景，例如實時頻譜監測和頻率估計。 第六章 自適應信號處理 本章將係統地介紹自適應信號處理（Adaptive Signal Processing）的原理、關鍵算法及其在DSP控製器中的應用。自適應信號處理的核心在於係統能夠根據輸入信號的統計特性，自動調整其內部參數，以達到最優的信號處理性能，而無需事先知道信號的精確模型。 首先，闡述自適應信號處理的基本思想和模型。介紹自適應濾波器的基本結構，包括輸入信號、期望響應、輸齣信號以及誤差信號，並解釋誤差信號如何驅動濾波器的參數更新。 接著，詳細介紹幾種經典的自適應濾波算法。重點講解最小均方（LMS）算法及其變種（如歸一化LMS, Sign-data LMS）。分析LMS算法的收斂性、收斂速度和穩態誤差，並探討其計算復雜度較低的優點。 再者，深入講解遞歸最小二乘（RLS）算法。分析RLS算法如何通過最小化過去誤差的平方和來更新濾波器參數，以及其比LMS算法具有更快的收斂速度，但計算復雜度更高。 本章還將探討自適應信號處理在實際中的典型應用。例如，在通信係統中用於迴聲消除（Echo Cancellation）和乾擾抑製（Interference Cancellation）；在音頻處理中用於噪聲消除（Noise Cancellation）和語音增強（Speech Enhancement）；在陣列信號處理中用於波束形成（Beamforming）。 最後，本章將討論如何在DSP控製器上高效地實現這些自適應算法。這包括如何對算法進行軟件優化，利用DSP的硬件特性來加速參數更新過程，以及如何設計高效的數據結構來存儲和訪問濾波器係數。還將考慮自適應算法在實時性、內存占用和計算資源方麵的挑戰。 第七章 DSP控製器在通信係統中的應用 本章將聚焦於DSP控製器在現代通信係統中的廣泛應用，深入剖析其如何支撐高速、可靠的數據傳輸和信號處理。 首先，介紹DSP在數字調製解調（Modulation and Demodulation）中的作用。詳細講解各種調製技術，如ASK, FSK, PSK, QAM等，以及DSP如何通過算法實現高效的載波生成、信號映射、解調和符號恢復。 接著，深入探討DSP在信道編碼與解碼（Channel Coding and Decoding）中的應用。介紹糾錯碼（ECC）的基本原理，如漢明碼、捲積碼、LDPC碼、Turbo碼等，以及DSP如何實現這些碼的編碼器和解碼器，以提高通信係統的可靠性。 再者，本章將詳細分析DSP在多用戶接入技術中的角色，如多址技術（FDMA, TDMA, CDMA）和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）。闡述DSP如何實現OFDM係統的IFFT/FFT運算，以及如何處理其對頻率同步和相位同步的精度要求。 此外，本章還將介紹DSP在無綫通信中的具體應用，例如在基站和終端設備中的信號處理，包括信號的采集、濾波、解調、信道估計、均衡等。討論DSP如何支持先進的無綫通信標準，如4G（LTE）和5G。 最後，本章將探討DSP在網絡通信中的應用，如路由器和交換機中的數據包處理、路由查找、流量整形等。強調DSP憑藉其強大的並行處理能力和專用的硬件指令，在滿足現代通信係統對低延遲、高吞吐量的嚴苛要求方麵發揮著不可替代的作用。 第八章 DSP控製器在音頻與視頻處理中的應用 本章將深入探討DSP控製器在音頻和視頻處理領域的關鍵應用，展示其如何賦能高質量的多媒體體驗。 音頻處理部分 首先，介紹DSP在數字音頻編碼與解碼（Audio Coding and Decoding）中的應用。詳細講解MP3, AAC, FLAC等音頻壓縮算法的原理，以及DSP如何實現這些算法的高效編解碼，從而實現音頻數據的存儲和播放。 接著，深入探討DSP在音頻信號增強與還原中的作用。包括降噪（Noise Reduction）、迴聲消除（Echo Cancellation）、混響（Reverb）和均衡（Equalization）等技術。分析DSP如何利用濾波器、自適應算法等實現對音頻信號的實時處理，提升音質。 再者，本章將介紹DSP在多聲道音頻處理中的應用。例如，實現環繞聲（Surround Sound）效果、音頻混閤（Audio Mixing）和聲場處理。分析DSP如何通過精確的信號分割和處理，為用戶提供沉浸式的聽覺體驗。 視頻處理部分 音頻處理後，本章將轉嚮視頻處理。介紹DSP在視頻信號采集與預處理中的作用。包括圖像的采樣、量化、色彩空間轉換（如RGB到YUV）以及圖像的去隔行（Deinterlacing）等。 接著，深入探討DSP在視頻壓縮與解壓縮（Video Compression and Decompression）中的核心地位。詳細介紹H.264/AVC, H.265/HEVC等視頻編碼標準的關鍵技術，如幀內預測、幀間預測、變換編碼、量化和熵編碼，以及DSP如何高效地實現這些復雜算法。 再者，本章將介紹DSP在視頻圖像增強與後處理中的應用。包括圖像銳化（Sharpening）、去模糊（Deblurring）、色彩校正（Color Correction）和動態範圍壓縮（Dynamic Range Compression）。分析DSP如何通過算法優化，提升視頻畫麵的質量和視覺效果。 最後，本章將結閤音頻與視頻處理，介紹DSP在多媒體設備中的綜閤應用。例如，在智能電視、數字攝像機、智能手機、VR/AR設備等産品中，DSP如何協同工作，實現高清音視頻的采集、處理、編碼、解碼和播放，為用戶帶來豐富而逼真的多媒體體驗。 第九章 DSP控製器在工業控製與自動化中的應用 本章將重點闡述DSP控製器在工業控製與自動化領域的關鍵作用，展示其如何提升生産效率、精度和智能化水平。 首先，介紹DSP在電機控製中的應用。詳細講解各種電機控製算法，如PID控製、矢量控製（Vector Control）、直接轉矩控製（Direct Torque Control）等，以及DSP如何實現高精度、高動態響應的電機驅動。討論DSP在伺服係統、變頻器等設備中的關鍵地位。 接著，深入探討DSP在過程控製中的應用。例如，在溫度、壓力、流量等參數的采集和控製係統中，DSP如何結閤傳感器信號，實現精確的測量和閉環控製。分析DSP在PLC（Programmable Logic Controller）和DCS（Distributed Control System）中的核心功能。 再者，本章將重點介紹DSP在機器人和運動控製中的應用。DSP強大的計算能力和實時性使其能夠處理多關節機器人的運動規劃、軌跡生成、傳感器融閤（如視覺、力覺）、以及精確的伺服驅動。 此外，本章還將探討DSP在工業通信中的應用。介紹工業以太網（如EtherNet/IP, Profinet, EtherCAT）等實時通信協議，以及DSP如何實現這些協議棧的高速數據傳輸和同步控製，確保生産綫上設備之間的協同工作。 最後，本章將展望DSP在工業4.0和智能製造中的角色。討論DSP如何支持物聯網（IoT）在工業領域的應用，例如設備狀態監測、預測性維護、生産過程優化，以及人工智能（AI）在工業自動化中的集成，從而實現更高級彆的智能化生産。 第十章 DSP控製器選型與係統設計 本章將為讀者提供選擇閤適的DSP控製器以及進行有效係統設計的實用指南。 首先，分析不同係列DSP控製器的特點和適用場景。例如，德州儀器（TI）的C2000係列、意法半導體（STMicroelectronics）的STM32係列（部分高性能MCU也集成DSP指令集）、ADI（Analog Devices）的Blackfin係列等。介紹它們在主頻、算力、內存、外設豐富度、功耗以及價格等方麵的差異。 接著，指導讀者根據具體應用需求進行DSP選型。列齣需要考慮的關鍵因素，包括： 處理性能要求： 所需的計算速度、MAC單元的數量、FFT處理能力等。 內存需求： 程序代碼大小、數據存儲量、濾波器係數、緩衝區大小等。 外設接口需求： ADC/DAC的精度和速度、通信接口（SPI, I2C, UART, CAN, Ethernet）、GPIO的數量和功能等。 實時性要求： 中斷響應時間、任務調度精度等。 功耗預算： 對於電池供電或低功耗應用至關重要。 開發生態係統： 工具鏈的成熟度、軟件庫的支持、社區活躍度等。 成本考量： 器件價格、開發成本、量産成本。 再者，本章將深入探討DSP係統設計的關鍵環節。包括： 硬件平颱設計： 電源管理、時鍾係統、外部存儲器接口、信號調理電路、PCB布局布綫等。 軟件架構設計： 確定是否使用RTOS，任務劃分，中斷服務程序設計，驅動程序開發。 功耗優化策略： 運用DSP的低功耗模式，優化代碼執行效率，選擇閤適的時鍾頻率。 信號完整性設計： 考慮高速信號的串擾、阻抗匹配等問題。 最後，本章還將提供一些係統設計和調試的實用技巧，例如如何利用仿真工具進行預仿真，如何進行實際硬件的調試和測試，以及如何進行性能分析和瓶頸定位，以確保DSP係統的成功開發和可靠運行。
