DSP 基本理论与应用技术 李哲英 9787810771627 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李哲英 著

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• 9787810771627
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出版社： 北京航天航空大学出版社

ISBN：9787810771627

商品编码：29573565439

包装：平装

出版时间：2002-06-01

基本信息

书名：DSP 基本理论与应用技术

定价：32.00元

作者：李哲英

出版社：北京航天航空大学出版社

出版日期：2002-06-01

ISBN：9787810771627

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是一本初学DSP技术的入门书籍，向读者提供有关DSP应用技术的基本理论和DSP系统的基本硬件技术，并通过提供一些基本实验帮助读者迅速学会如何设计一个DSP系统。书中介绍了DSP技术的基本理论概念和数学分析方法、DSP器件的结构和组成以及数字信号处理系统的基本结构；突出了DSP应用技术基本概念和方法的介绍，侧重于通过练习达到学习DSP应用开发技术的目的；作为基本应用技术的内容，还介绍了有关C54x系列DSP器件使用操作和开发技术，并提供了相应的实验。
本书可作为电子、电气、信息类以及机电、生物医学工程等学科的本科生学习DSP课程的教材，包括实验在内大约需要40～54学时；也可供具有相应基础的工程技术人员学习DSP技术时参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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信号与系统：探索信息世界的基石 在现代科技飞速发展的浪潮中，我们生活在一个被信息洪流所包围的世界。从通信、音频、视频处理到医学成像、自动驾驶，再到金融分析和科学研究，无不与“信号”和“系统”紧密相连。理解信号的本质，掌握系统的运作规律，是开启信息时代大门的关键。 一、 信号的世界：信息的载体 信号，是承载信息的物理量或数学描述。它们可以是连续的，也可以是离散的；可以是模拟的，也可以是数字的。 连续时间信号与离散时间信号： 连续时间信号 (Continuous-time signals)：在时间的每一个瞬时都有定义的信号。例如，我们耳朵听到的声音、相机捕捉到的光线变化，它们在理论上可以被看作是连续变化的。数学上，它们通常用 $x(t)$ 来表示，其中 $t$ 代表时间。 离散时间信号 (Discrete-time signals)：只在特定时间点有定义的信号。这类信号通常是连续时间信号经过采样后得到的。例如，数码相机拍摄的照片，虽然光线在现实世界是连续的，但相机将其转化为像素点的离散值。在数字通信中，语音信号在传输前也会被采样并量化成一系列离散的数值。数学上，它们通常用 $x[n]$ 来表示，其中 $n$ 代表离散的时间索引。 模拟信号与数字信号： 模拟信号 (Analog signals)：信号的幅度或值可以在一定范围内连续变化，并且与所表示的物理量成正比。声音、温度、压力等许多自然现象都可以用模拟信号来描述。 数字信号 (Digital signals)：信号的幅度被限制在离散的数值集合中，通常是二进制的0和1。数字信号通过采样、量化和编码过程从模拟信号转换而来。数字信号具有抗干扰能力强、易于存储和处理等优点，是现代信息技术的核心。 周期信号与非周期信号： 周期信号 (Periodic signals)：在时间上重复出现的信号。如果存在一个正数 $T$，使得对于所有的 $t$，$x(t+T) = x(t)$，则称 $x(t)$ 为周期信号，其中 $T$ 称为周期。例如，正弦波、方波等都可以是周期信号。 非周期信号 (Aperiodic signals)：在时间上不重复出现的信号。 能量信号与功率信号： 能量信号 (Energy signals)：其总能量有限的信号。例如，衰减的脉冲信号。 功率信号 (Power signals)：其平均功率有限的信号，但总能量可能无限。例如，周期信号（如正弦波）和随机信号（如白噪声）。 二、 系统的奥秘：信号的处理者 系统，是用来处理、转换或生成信号的实体。它可以是电子电路、软件算法、机械装置，甚至生物体。理解系统的特性，能够帮助我们预测信号经过系统后的变化，从而设计出满足特定需求的信号处理方案。 系统的描述： 系统可以将输入信号转换为输出信号。数学上，我们通常用一个算子 $T$ 来表示系统，即 $y(t) = T{x(t)}$ 或 $y[n] = T{x[n]}$。 线性系统 (Linear systems)：满足叠加原理（齐次性与可加性）的系统。 齐次性 (Homogeneity)：如果输入 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么 $a cdot x(t)$ 将产生 $a cdot y(t)$，其中 $a$ 是常数。 可加性 (Additivity)：如果输入 $x_1(t)$ 产生输出 $y_1(t)$，输入 $x_2(t)$ 产生输出 $y_2(t)$，那么 $x_1(t) + x_2(t)$ 将产生 $y_1(t) + y_2(t)$。 时不变系统 (Time-invariant systems)：如果输入信号 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么 $x(t- au)$ 将产生 $y(t- au)$，其中 $ au$ 是任意时间延迟。这意味着系统的特性不随时间变化。 因果系统 (Causal systems)：系统的输出仅取决于当前的输入和过去的输入，而不取决于未来的输入。在实际系统中，因果性是普遍存在的。 稳定系统 (Stable systems)：当输入有界时，输出也保持有界。 系统的数学模型： 微分方程 (Differential equations)：用于描述连续时间线性时不变（LTI）系统的动态行为，是描述物理系统（如电路、机械系统）的重要工具。 差分方程 (Difference equations)：用于描述离散时间LTI系统的动态行为。 卷积 (Convolution)：是LTI系统最重要的数学运算之一。通过输入信号与系统的冲激响应（Impulse Response）进行卷积，可以得到系统的输出信号。冲激响应是LTI系统对单位冲激信号（Dirac Delta Function 或 Kronecker Delta Function）的响应，它完全表征了LTI系统的特性。 三、 信号分析的利器：傅里叶变换与拉普拉斯变换 为了更深入地理解信号的频率特性以及系统的频率响应，傅里叶变换和拉普拉斯变换是不可或缺的数学工具。 傅里叶级数 (Fourier Series)：可以将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的叠加，揭示信号的频率成分。 傅里叶变换 (Fourier Transform)：将非周期信号分解为连续的频率分量，得到信号的频谱（Spectrum），从而分析信号在频域的特性。傅里叶变换是理解信号的频率内容、滤波、调制解调等应用的基础。 拉普拉斯变换 (Laplace Transform)：是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，尤其是那些在时域上指数增长的信号。拉普拉斯变换在分析系统的稳定性、频率响应以及求解微分方程方面具有重要作用。通过将时域的微分方程转换为频域的代数方程，大大简化了分析过程。 四、 采样理论：模拟与数字世界的桥梁 在将模拟信号转换为数字信号的过程中，采样是关键的第一步。奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是这一理论的核心。 奈奎斯特-香农采样定理：如果一个连续时间信号 $x(t)$ 的最高频率分量低于 $f_s/2$，那么可以通过以采样频率 $f_s$ 对其进行采样，并在接收端通过一个理想低通滤波器无失真地恢复原始信号。采样频率 $f_s$ 必须大于信号最高频率的两倍，这个 $f_s/2$ 被称为奈奎斯特频率。 采样过程中的失真：混叠 (Aliasing)：如果采样频率不足，高频分量会“折叠”到低频区域，导致信号失真，无法恢复原始信号。因此，在实际采样前，通常需要对模拟信号进行抗混叠滤波。 量化 (Quantization)：采样后得到的离散数值还需要被量化成有限的离散电平。量化误差是数字信号固有的误差来源。 编码 (Encoding)：将量化后的离散电平转换为数字编码（如二进制码）以便存储和传输。 五、 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT) 在数字信号处理中，我们处理的是离散时间信号。为了在数字域分析信号的频率成分，我们需要使用离散傅里叶变换 (DFT)。 离散傅里叶变换 (DFT)：将一个有限长度的离散时间信号分解为一系列离散的频率分量（复指数）。 快速傅里叶变换 (FFT)：是一类高效计算DFT的算法，极大地缩短了计算时间，使得在实际应用中进行大规模的信号频谱分析成为可能。FFT在音频、图像、通信等领域有着广泛的应用。 六、 滤波器设计：塑造信号的频率特性 滤波器是信号处理中用于选择或去除特定频率成分的系统。它们在音频处理（如均衡器）、图像处理（如边缘检测）、通信（如信道选择）等领域发挥着至关重要的作用。 模拟滤波器与数字滤波器： 模拟滤波器：由电阻、电容、电感等模拟元件构成。 数字滤波器：通过数字运算实现，其性能参数可以通过软件灵活调整。 滤波器的分类： 低通滤波器 (Low-pass filter)：允许低频信号通过，抑制高频信号。 高通滤波器 (High-pass filter)：允许高频信号通过，抑制低频信号。 带通滤波器 (Band-pass filter)：允许特定频带内的信号通过，抑制该频带外的信号。 带阻滤波器 (Band-stop filter)：抑制特定频带内的信号，允许该频带外的信号通过。 滤波器的设计方法： IIR滤波器 (Infinite Impulse Response)：具有无限冲激响应的数字滤波器，通常设计复杂，但能用较低的阶数实现较高的性能。 FIR滤波器 (Finite Impulse Response)：具有有限冲激响应的数字滤波器，设计简单，稳定性好，但通常需要较高的阶数才能达到与IIR滤波器相当的性能。 七、 应用领域：信号与系统无处不在 信号与系统的理论和技术是现代科技的基石，其应用范围极其广泛： 通信系统：从手机通信、无线网络到卫星通信，信号的调制、解调、编码、解码、滤波等都离不开信号与系统的理论。 音频与语音处理：音频压缩（如MP3）、语音识别、回声消除、降噪等。 图像与视频处理：图像压缩（如JPEG）、图像增强、特征提取、视频编码等。 医学工程：医学影像（如X光、CT、MRI）的获取与处理，生物信号（如心电图、脑电图）的分析。 控制系统：自动驾驶、工业自动化、机器人控制等。 金融工程：数据分析、信号检测、量化交易等。 科学研究：从天文学的信号分析到粒子物理的探测，信号与系统都是重要的研究工具。 总之，信号与系统的理论不仅仅是抽象的数学概念，更是解决现实世界中各种信息处理问题的强大武器。掌握这些基本理论，能够帮助我们理解和创造更多革新性的技术，推动社会进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深层次价值在于它对“系统思维”的培养。在讲解有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计时，作者并没有将二者割裂开来，而是着重对比了它们在资源消耗、相位特性和稳定性方面的权衡取舍。这种对比式的教学方法，迫使读者去思考在特定应用场景下，究竟哪种设计哲学更占优势。例如，在音频处理中对线性相位的严格要求，以及在控制系统中对计算复杂度的敏感性，都被作者巧妙地融入到设计实例中。这不仅仅是在教读者如何使用特定的设计工具箱，更是在培养一种面对工程挑战时，能够基于系统需求进行多目标优化的高级思维模式。这种思维的训练，远比记住几条公式重要得多，它真正体现了一本优秀技术著作应有的高度——不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我爱不释手，虽然我接触数字信号处理（DSP）已经有一段时间了，但这本书在基础理论的阐述上，简直是深入浅出，让人耳目一新。特别是关于Z变换和傅里叶分析那几个章节，作者没有像很多教材那样堆砌复杂的数学公式，而是非常直观地结合了实际的系统模型来解释其物理意义。我记得有一次在设计一个滤波器时遇到了瓶颈，总觉得理论和实践总有那么一点脱节，但读到这本书里关于离散时间系统稳定性的讨论时，那种豁然开朗的感觉真是难以言表。作者似乎能精准地捕捉到初学者在理解这些抽象概念时的难点，并用恰到好处的比喻和图示来化解，这使得原本晦涩难懂的内容变得非常容易消化。我尤其欣赏它在绪论部分对DSP发展历程的梳理，这让我对整个学科的脉络有了更宏观的认识，而不是仅仅停留在具体的算法层面。可以说，这本书为我后续深入研究打下了极其坚实的基础，每次翻阅都能发现新的领悟，完全不同于那种只适合应试的教科书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织逻辑性极强，层层递进，如同搭建一座精密的数字系统大厦。它并没有急于抛出复杂的算法，而是首先用扎实的数学基础（如复变函数基础）为后续的离散分析做好铺垫。这种“打地基”的过程虽然略显枯燥，但却是后续高楼顺利建成的关键。随后，从基本的采样定理到系统的时域和频域分析，再到滤波器的设计，每一步都有明确的过渡和承接关系。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是先回顾前一个章节相关的知识点，形成知识的闭环。这使得知识点之间的联系非常紧密，避免了知识的碎片化。对于需要系统学习DSP的读者而言，这种结构安排无疑是最高效的学习路径。它不像很多参考资料那样是知识点的罗列，而是一条清晰、引导明确的学习路径图，让人始终知道自己学到了哪里，以及下一步将要走向何方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“应用技术”部分简直是为我们这些工程实践者量身定做的，它不只是停留在理论的推导，而是真正地将理论落地到了实际的工程问题中。我印象最深的是关于自适应滤波器的章节，作者不仅详细介绍了LMS算法的推导，更重要的是，他提供了一系列基于实际通信场景的案例分析，比如噪声消除和回声消除。这些案例的复杂度恰到好处，既能体现算法的强大，又不会因为过于复杂而让读者望而却步。我曾尝试用别处学到的知识去实现一个简单的自适应均衡器，结果效果不尽人意，但对照这本书中的设计思路和参数选择指南，重新调试后，性能有了质的飞跃。这种注重“如何做”而不是“为什么这么做”的叙述方式，极大地提高了我的工作效率。而且，书中提供的伪代码清晰明了，即便是转成C语言实现时，也能快速定位关键步骤，大大缩短了开发周期，是工具书和理论指导的完美结合体。

评分☆☆☆☆☆

从排版和装帧来看，这本书也体现了出版方对读者的尊重。纸张的质量很好，印刷清晰，即使在长时间的阅读下，眼睛也不会感到过于疲劳。更值得称赞的是，书中的图表设计非常精良。许多传统的DSP书籍中的图形往往是黑白、线条僵硬的，但这本书里的大部分示意图和波形图都采用了更具层次感的色彩和更流畅的线条，这对于理解信号在不同变换域中的表现至关重要。举个例子，书中关于频谱泄露的图示，清晰地展示了不同窗函数对频率分辨率的影响，那种直观的对比效果远胜于枯燥的公式推导。这种对细节的关注，体现了编者对知识传递质量的极致追求。阅读体验的提升，间接促进了学习效率，让我愿意花更多时间沉浸其中，而不是因为阅读介质的不适而产生排斥心理。这对于一本技术类的专业书籍来说，是非常难能可贵的品质。