DSP 基本理論與應用技術 李哲英 9787810771627 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李哲英 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
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• 理論與應用
• 9787810771627
• 高等教育

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齣版社： 北京航天航空大學齣版社

ISBN：9787810771627

商品編碼：29573565439

包裝：平裝

齣版時間：2002-06-01

基本信息

書名：DSP 基本理論與應用技術

定價：32.00元

作者：李哲英

齣版社：北京航天航空大學齣版社

齣版日期：2002-06-01

ISBN：9787810771627

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.599kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是一本初學DSP技術的入門書籍，嚮讀者提供有關DSP應用技術的基本理論和DSP係統的基本硬件技術，並通過提供一些基本實驗幫助讀者迅速學會如何設計一個DSP係統。書中介紹瞭DSP技術的基本理論概念和數學分析方法、DSP器件的結構和組成以及數字信號處理係統的基本結構；突齣瞭DSP應用技術基本概念和方法的介紹，側重於通過練習達到學習DSP應用開發技術的目的；作為基本應用技術的內容，還介紹瞭有關C54x係列DSP器件使用操作和開發技術，並提供瞭相應的實驗。
本書可作為電子、電氣、信息類以及機電、生物醫學工程等學科的本科生學習DSP課程的教材，包括實驗在內大約需要40～54學時；也可供具有相應基礎的工程技術人員學習DSP技術時參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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信號與係統：探索信息世界的基石 在現代科技飛速發展的浪潮中，我們生活在一個被信息洪流所包圍的世界。從通信、音頻、視頻處理到醫學成像、自動駕駛，再到金融分析和科學研究，無不與“信號”和“係統”緊密相連。理解信號的本質，掌握係統的運作規律，是開啓信息時代大門的關鍵。 一、 信號的世界：信息的載體 信號，是承載信息的物理量或數學描述。它們可以是連續的，也可以是離散的；可以是模擬的，也可以是數字的。 連續時間信號與離散時間信號： 連續時間信號 (Continuous-time signals)：在時間的每一個瞬時都有定義的信號。例如，我們耳朵聽到的聲音、相機捕捉到的光綫變化，它們在理論上可以被看作是連續變化的。數學上，它們通常用 $x(t)$ 來錶示，其中 $t$ 代錶時間。 離散時間信號 (Discrete-time signals)：隻在特定時間點有定義的信號。這類信號通常是連續時間信號經過采樣後得到的。例如，數碼相機拍攝的照片，雖然光綫在現實世界是連續的，但相機將其轉化為像素點的離散值。在數字通信中，語音信號在傳輸前也會被采樣並量化成一係列離散的數值。數學上，它們通常用 $x[n]$ 來錶示，其中 $n$ 代錶離散的時間索引。 模擬信號與數字信號： 模擬信號 (Analog signals)：信號的幅度或值可以在一定範圍內連續變化，並且與所錶示的物理量成正比。聲音、溫度、壓力等許多自然現象都可以用模擬信號來描述。 數字信號 (Digital signals)：信號的幅度被限製在離散的數值集閤中，通常是二進製的0和1。數字信號通過采樣、量化和編碼過程從模擬信號轉換而來。數字信號具有抗乾擾能力強、易於存儲和處理等優點，是現代信息技術的核心。 周期信號與非周期信號： 周期信號 (Periodic signals)：在時間上重復齣現的信號。如果存在一個正數 $T$，使得對於所有的 $t$，$x(t+T) = x(t)$，則稱 $x(t)$ 為周期信號，其中 $T$ 稱為周期。例如，正弦波、方波等都可以是周期信號。 非周期信號 (Aperiodic signals)：在時間上不重復齣現的信號。 能量信號與功率信號： 能量信號 (Energy signals)：其總能量有限的信號。例如，衰減的脈衝信號。 功率信號 (Power signals)：其平均功率有限的信號，但總能量可能無限。例如，周期信號（如正弦波）和隨機信號（如白噪聲）。 二、 係統的奧秘：信號的處理者 係統，是用來處理、轉換或生成信號的實體。它可以是電子電路、軟件算法、機械裝置，甚至生物體。理解係統的特性，能夠幫助我們預測信號經過係統後的變化，從而設計齣滿足特定需求的信號處理方案。 係統的描述： 係統可以將輸入信號轉換為輸齣信號。數學上，我們通常用一個算子 $T$ 來錶示係統，即 $y(t) = T{x(t)}$ 或 $y[n] = T{x[n]}$。 綫性係統 (Linear systems)：滿足疊加原理（齊次性與可加性）的係統。 齊次性 (Homogeneity)：如果輸入 $x(t)$ 産生輸齣 $y(t)$，那麼 $a cdot x(t)$ 將産生 $a cdot y(t)$，其中 $a$ 是常數。 可加性 (Additivity)：如果輸入 $x_1(t)$ 産生輸齣 $y_1(t)$，輸入 $x_2(t)$ 産生輸齣 $y_2(t)$，那麼 $x_1(t) + x_2(t)$ 將産生 $y_1(t) + y_2(t)$。 時不變係統 (Time-invariant systems)：如果輸入信號 $x(t)$ 産生輸齣 $y(t)$，那麼 $x(t- au)$ 將産生 $y(t- au)$，其中 $ au$ 是任意時間延遲。這意味著係統的特性不隨時間變化。 因果係統 (Causal systems)：係統的輸齣僅取決於當前的輸入和過去的輸入，而不取決於未來的輸入。在實際係統中，因果性是普遍存在的。 穩定係統 (Stable systems)：當輸入有界時，輸齣也保持有界。 係統的數學模型： 微分方程 (Differential equations)：用於描述連續時間綫性時不變（LTI）係統的動態行為，是描述物理係統（如電路、機械係統）的重要工具。 差分方程 (Difference equations)：用於描述離散時間LTI係統的動態行為。 捲積 (Convolution)：是LTI係統最重要的數學運算之一。通過輸入信號與係統的衝激響應（Impulse Response）進行捲積，可以得到係統的輸齣信號。衝激響應是LTI係統對單位衝激信號（Dirac Delta Function 或 Kronecker Delta Function）的響應，它完全錶徵瞭LTI係統的特性。 三、 信號分析的利器：傅裏葉變換與拉普拉斯變換 為瞭更深入地理解信號的頻率特性以及係統的頻率響應，傅裏葉變換和拉普拉斯變換是不可或缺的數學工具。 傅裏葉級數 (Fourier Series)：可以將周期信號分解為一係列正弦和餘弦分量的疊加，揭示信號的頻率成分。 傅裏葉變換 (Fourier Transform)：將非周期信號分解為連續的頻率分量，得到信號的頻譜（Spectrum），從而分析信號在頻域的特性。傅裏葉變換是理解信號的頻率內容、濾波、調製解調等應用的基礎。 拉普拉斯變換 (Laplace Transform)：是傅裏葉變換的推廣，它能夠處理更廣泛的信號，尤其是那些在時域上指數增長的信號。拉普拉斯變換在分析係統的穩定性、頻率響應以及求解微分方程方麵具有重要作用。通過將時域的微分方程轉換為頻域的代數方程，大大簡化瞭分析過程。 四、 采樣理論：模擬與數字世界的橋梁 在將模擬信號轉換為數字信號的過程中，采樣是關鍵的第一步。奈奎斯特-香農采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是這一理論的核心。 奈奎斯特-香農采樣定理：如果一個連續時間信號 $x(t)$ 的最高頻率分量低於 $f_s/2$，那麼可以通過以采樣頻率 $f_s$ 對其進行采樣，並在接收端通過一個理想低通濾波器無失真地恢復原始信號。采樣頻率 $f_s$ 必須大於信號最高頻率的兩倍，這個 $f_s/2$ 被稱為奈奎斯特頻率。 采樣過程中的失真：混疊 (Aliasing)：如果采樣頻率不足，高頻分量會“摺疊”到低頻區域，導緻信號失真，無法恢復原始信號。因此，在實際采樣前，通常需要對模擬信號進行抗混疊濾波。 量化 (Quantization)：采樣後得到的離散數值還需要被量化成有限的離散電平。量化誤差是數字信號固有的誤差來源。 編碼 (Encoding)：將量化後的離散電平轉換為數字編碼（如二進製碼）以便存儲和傳輸。 五、 離散傅裏葉變換 (DFT) 與快速傅裏葉變換 (FFT) 在數字信號處理中，我們處理的是離散時間信號。為瞭在數字域分析信號的頻率成分，我們需要使用離散傅裏葉變換 (DFT)。 離散傅裏葉變換 (DFT)：將一個有限長度的離散時間信號分解為一係列離散的頻率分量（復指數）。 快速傅裏葉變換 (FFT)：是一類高效計算DFT的算法，極大地縮短瞭計算時間，使得在實際應用中進行大規模的信號頻譜分析成為可能。FFT在音頻、圖像、通信等領域有著廣泛的應用。 六、 濾波器設計：塑造信號的頻率特性 濾波器是信號處理中用於選擇或去除特定頻率成分的係統。它們在音頻處理（如均衡器）、圖像處理（如邊緣檢測）、通信（如信道選擇）等領域發揮著至關重要的作用。 模擬濾波器與數字濾波器： 模擬濾波器：由電阻、電容、電感等模擬元件構成。 數字濾波器：通過數字運算實現，其性能參數可以通過軟件靈活調整。 濾波器的分類： 低通濾波器 (Low-pass filter)：允許低頻信號通過，抑製高頻信號。 高通濾波器 (High-pass filter)：允許高頻信號通過，抑製低頻信號。 帶通濾波器 (Band-pass filter)：允許特定頻帶內的信號通過，抑製該頻帶外的信號。 帶阻濾波器 (Band-stop filter)：抑製特定頻帶內的信號，允許該頻帶外的信號通過。 濾波器的設計方法： IIR濾波器 (Infinite Impulse Response)：具有無限衝激響應的數字濾波器，通常設計復雜，但能用較低的階數實現較高的性能。 FIR濾波器 (Finite Impulse Response)：具有有限衝激響應的數字濾波器，設計簡單，穩定性好，但通常需要較高的階數纔能達到與IIR濾波器相當的性能。 七、 應用領域：信號與係統無處不在 信號與係統的理論和技術是現代科技的基石，其應用範圍極其廣泛： 通信係統：從手機通信、無綫網絡到衛星通信，信號的調製、解調、編碼、解碼、濾波等都離不開信號與係統的理論。 音頻與語音處理：音頻壓縮（如MP3）、語音識彆、迴聲消除、降噪等。 圖像與視頻處理：圖像壓縮（如JPEG）、圖像增強、特徵提取、視頻編碼等。 醫學工程：醫學影像（如X光、CT、MRI）的獲取與處理，生物信號（如心電圖、腦電圖）的分析。 控製係統：自動駕駛、工業自動化、機器人控製等。 金融工程：數據分析、信號檢測、量化交易等。 科學研究：從天文學的信號分析到粒子物理的探測，信號與係統都是重要的研究工具。 總之，信號與係統的理論不僅僅是抽象的數學概念，更是解決現實世界中各種信息處理問題的強大武器。掌握這些基本理論，能夠幫助我們理解和創造更多革新性的技術，推動社會進步。

評分☆☆☆☆☆

從排版和裝幀來看，這本書也體現瞭齣版方對讀者的尊重。紙張的質量很好，印刷清晰，即使在長時間的閱讀下，眼睛也不會感到過於疲勞。更值得稱贊的是，書中的圖錶設計非常精良。許多傳統的DSP書籍中的圖形往往是黑白、綫條僵硬的，但這本書裏的大部分示意圖和波形圖都采用瞭更具層次感的色彩和更流暢的綫條，這對於理解信號在不同變換域中的錶現至關重要。舉個例子，書中關於頻譜泄露的圖示，清晰地展示瞭不同窗函數對頻率分辨率的影響，那種直觀的對比效果遠勝於枯燥的公式推導。這種對細節的關注，體現瞭編者對知識傳遞質量的極緻追求。閱讀體驗的提升，間接促進瞭學習效率，讓我願意花更多時間沉浸其中，而不是因為閱讀介質的不適而産生排斥心理。這對於一本技術類的專業書籍來說，是非常難能可貴的品質。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深層次價值在於它對“係統思維”的培養。在講解有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）濾波器設計時，作者並沒有將二者割裂開來，而是著重對比瞭它們在資源消耗、相位特性和穩定性方麵的權衡取捨。這種對比式的教學方法，迫使讀者去思考在特定應用場景下，究竟哪種設計哲學更占優勢。例如，在音頻處理中對綫性相位的嚴格要求，以及在控製係統中對計算復雜度的敏感性，都被作者巧妙地融入到設計實例中。這不僅僅是在教讀者如何使用特定的設計工具箱，更是在培養一種麵對工程挑戰時，能夠基於係統需求進行多目標優化的高級思維模式。這種思維的訓練，遠比記住幾條公式重要得多，它真正體現瞭一本優秀技術著作應有的高度——不僅僅是知識的傳遞，更是思維的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構組織邏輯性極強，層層遞進，如同搭建一座精密的數字係統大廈。它並沒有急於拋齣復雜的算法，而是首先用紮實的數學基礎（如復變函數基礎）為後續的離散分析做好鋪墊。這種“打地基”的過程雖然略顯枯燥，但卻是後續高樓順利建成的關鍵。隨後，從基本的采樣定理到係統的時域和頻域分析，再到濾波器的設計，每一步都有明確的過渡和承接關係。我尤其欣賞作者在引入新概念時，總是先迴顧前一個章節相關的知識點，形成知識的閉環。這使得知識點之間的聯係非常緊密，避免瞭知識的碎片化。對於需要係統學習DSP的讀者而言，這種結構安排無疑是最高效的學習路徑。它不像很多參考資料那樣是知識點的羅列，而是一條清晰、引導明確的學習路徑圖，讓人始終知道自己學到瞭哪裏，以及下一步將要走嚮何方。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“應用技術”部分簡直是為我們這些工程實踐者量身定做的，它不隻是停留在理論的推導，而是真正地將理論落地到瞭實際的工程問題中。我印象最深的是關於自適應濾波器的章節，作者不僅詳細介紹瞭LMS算法的推導，更重要的是，他提供瞭一係列基於實際通信場景的案例分析，比如噪聲消除和迴聲消除。這些案例的復雜度恰到好處，既能體現算法的強大，又不會因為過於復雜而讓讀者望而卻步。我曾嘗試用彆處學到的知識去實現一個簡單的自適應均衡器，結果效果不盡人意，但對照這本書中的設計思路和參數選擇指南，重新調試後，性能有瞭質的飛躍。這種注重“如何做”而不是“為什麼這麼做”的敘述方式，極大地提高瞭我的工作效率。而且，書中提供的僞代碼清晰明瞭，即便是轉成C語言實現時，也能快速定位關鍵步驟，大大縮短瞭開發周期，是工具書和理論指導的完美結閤體。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我愛不釋手，雖然我接觸數字信號處理（DSP）已經有一段時間瞭，但這本書在基礎理論的闡述上，簡直是深入淺齣，讓人耳目一新。特彆是關於Z變換和傅裏葉分析那幾個章節，作者沒有像很多教材那樣堆砌復雜的數學公式，而是非常直觀地結閤瞭實際的係統模型來解釋其物理意義。我記得有一次在設計一個濾波器時遇到瞭瓶頸，總覺得理論和實踐總有那麼一點脫節，但讀到這本書裏關於離散時間係統穩定性的討論時，那種豁然開朗的感覺真是難以言錶。作者似乎能精準地捕捉到初學者在理解這些抽象概念時的難點，並用恰到好處的比喻和圖示來化解，這使得原本晦澀難懂的內容變得非常容易消化。我尤其欣賞它在緒論部分對DSP發展曆程的梳理，這讓我對整個學科的脈絡有瞭更宏觀的認識，而不是僅僅停留在具體的算法層麵。可以說，這本書為我後續深入研究打下瞭極其堅實的基礎，每次翻閱都能發現新的領悟，完全不同於那種隻適閤應試的教科書。