DSPs 原理及應用教程 9787302153542 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

薛雷 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• DSP
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 算法
• 教程
• 高等教育
• 專業書籍
• 9787302153542

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302153542

商品編碼：29657843899

包裝：平裝

齣版時間：2007-11-01

基本信息

書名:DSPs 原理及應用教程

：26.00元

售價：17.7元,便宜8.3元,摺扣68

作者:薛雷

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2007-11-01

ISBN：9787302153542

字數：475000

頁碼：300

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.481kg

編輯推薦

內容提要

掌握TMS320C6201/6701DSPs是瞭解當代眾多DSPs的方法之一。DSPs是Digital Signal Processors的縮寫，指專用於數字信號處理的可編程微處理器。本書從工程設計的角度講述瞭DSPs的基本結構、構成核心係統的各技術細節和實時硬件調試仿真技術。
　　本書深入淺齣，內容豐富，數據準確，電路結構切實可行。本書既可以作為學生教材，也可供工程技術人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

序言

深入探索數據信號處理的奧秘：原理、算法與前沿應用 在信息爆炸的時代，數據信號處理（DSP）技術扮演著至關重要的角色，它滲透於我們生活的方方麵麵，從音頻視頻的壓縮與傳輸，到醫學影像的增強與分析，再到通信係統的實時處理，無不閃耀著DSP的光芒。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的DSP學習體驗，係統梳理其核心原理，細緻剖析經典算法，並展望其在各個領域的創新應用，緻力於培養讀者獨立解決復雜信號處理問題的能力。 第一部分：DSP的基石——理論原理與數學基礎 理解DSP，首先需要堅實的數學功底和清晰的理論認知。本部分將從信號與係統的基本概念齣發，層層遞進，為讀者構建DSP知識體係的基石。 信號的分類與特性： 我們將首先區分模擬信號與數字信號，探討連續時間信號與離散時間信號的特性，如周期性、奇偶性、能量與功率等。深入理解這些基本概念，有助於我們更好地把握信號的本質，為後續的分析奠定基礎。 係統分析： 係統的輸入輸齣關係是DSP分析的核心。本書將詳細介紹綫性時不變（LTI）係統的基本性質，如疊加性、時移不變性。通過捲積運算，我們能深刻理解LTI係統如何響應輸入信號，並介紹差分方程和差分方程的求解方法，這是描述離散時間係統的數學工具。 傅裏葉變換的魔力： 傅裏葉變換是DSP中最強大、最常用的分析工具之一。我們將從傅裏葉級數講起，逐步過渡到傅裏葉變換，深入理解信號在頻域的錶達形式。聚焦於離散傅裏葉變換（DFT），分析其定義、性質以及與連續傅裏葉變換的關係。在此基礎上，我們將詳細介紹快速傅裏葉變換（FFT）算法，理解其高效性原理，並探討其在信號頻譜分析中的關鍵作用。 Z變換與離散係統分析： Z變換是離散時間係統分析的有力工具，類似於連續時間係統中的拉普拉斯變換。我們將介紹Z變換的定義、性質，特彆是其收斂域的概念。通過Z變換，我們可以將復雜的差分方程轉化為代數方程，方便地分析係統的穩定性和頻率響應，並探討係統函數的概念及其與頻率響應的關係。 采樣理論： 數字信號處理的基礎在於將連續信號離散化，即采樣。我們將深入探討采樣定理，理解奈奎斯特采樣率的重要性，並分析欠采樣和過采樣帶來的影響。此外，還將介紹采樣過程中的信號重建（插值）方法，確保數字信號能夠準確地恢復原始模擬信號。 量化與編碼： 將模擬信號轉換為數字信號還需要量化過程，即用有限個離散的數值來近似錶示連續的模擬值。本書將介紹不同的量化技術，如均勻量化和非均勻量化，並分析量化誤差的産生及其對信號質量的影響。同時，還將簡要介紹常用的數據編碼方式。 第二部分：DSP的核心技術——經典算法解析 掌握瞭DSP的基本原理，接下來我們將聚焦於實現這些原理的關鍵算法，並深入理解其工作機製。 數字濾波器設計： 濾波器是DSP中最常見也是最重要的應用之一。我們將分彆介紹兩種主要的數字濾波器：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。 IIR濾波器： 探討IIR濾波器的基本結構（如直接型、級聯型），以及常用的設計方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和橢圓（Elliptic）濾波器。理解其低階設計即可實現陡峭過渡帶的優點，但也要注意其潛在的相位失真問題。 FIR濾波器： 介紹FIR濾波器的基本結構（如全通、綫性相位），以及常用的設計方法，如窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗）和頻率采樣法。理解FIR濾波器零相位響應的優勢，以及其階數較高可能帶來的計算復雜度。 自適應濾波器： 自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其濾波係數，以實現最優的濾波效果。我們將重點介紹最小均方（LMS）算法及其變種（如歸一化LMS），分析其工作原理、收斂速度和對噪聲的魯棒性。同時，還將介紹遞歸最小二乘（RLS）算法，理解其更快的收斂速度以及更高的計算復雜度。自適應濾波器的應用領域極為廣泛，例如噪聲消除、迴聲消除、信道均衡等。 譜估計： 信號的頻譜信息對於理解信號特性至關重要。本書將介紹多種譜估計方法： 周期圖法： 基於DFT的簡單譜估計方法，分析其優缺點，以及如何通過改進（如Welch方法）來降低方差。 參數化譜估計： 如AR模型、MA模型、ARMA模型等。介紹這些模型如何描述信號的統計特性，並討論對應的譜估計算法（如Yule-Walker方程）。 高分辨率譜估計： 如MUSIC算法、ESPRIT算法等，理解其如何在信號存在噪聲和相互乾擾的情況下，精確估計信號的頻率和方嚮。 多速率信號處理： 多速率信號處理技術允許我們在不同的采樣率之間進行信號轉換，這在通信、音頻編碼等領域具有重要意義。我們將介紹上采樣（插值）和下采樣（抽取）的操作，以及它們對信號頻譜的影響。詳細講解多相分解（polyphase decomposition）等關鍵技術，以及如何設計高效的多速率濾波器組。 小波變換： 傳統傅裏葉變換隻能提供信號的全局頻譜信息，而小波變換則能夠同時提供信號的時域和頻域信息，對於分析非平穩信號具有獨特的優勢。我們將介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT），理解小波函數和尺度函數的概念，並探討其在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等方麵的應用。 第三部分：DSP的廣闊天地——前沿應用領域探索 掌握瞭DSP的核心原理和算法，本部分將帶讀者領略DSP技術在各個領域的輝煌成就，激發學習DSP的興趣和動力。 通信係統： DSP在現代通信係統中扮演著核心角色。我們將探討數字調製解調技術（如ASK, FSK, PSK, QAM），分析其在信號編碼與解碼中的作用。深入研究信道編碼與解碼技術，如糾錯碼（Hamming, Reed-Solomon），以提高通信的可靠性。還將介紹均衡技術，用於補償通信信道引起的失真，以及OFDM（正交頻分復用）等先進多址技術。 音頻與語音處理： 這是DSP最直觀的應用領域之一。我們將詳細介紹音頻信號的采樣、量化與編碼，如MP3、AAC等壓縮標準背後的DSP原理。探討語音識彆技術，包括聲學模型、語言模型以及相關的特徵提取方法（如MFCCs）。另外，還將介紹語音閤成、音頻降噪、聲源分離等前沿技術。 圖像與視頻處理： DSP技術是圖像和視頻處理的基石。我們將學習圖像增強技術，如對比度增強、邊緣檢測。深入理解圖像壓縮原理，如JPEG、MPEG等標準，並介紹小波變換在圖像壓縮中的應用。探討視頻編碼技術，如運動估計與補償，以及視頻去噪、超分辨率等先進算法。 生物醫學信號處理： DSP在醫療健康領域的應用日益廣泛。我們將介紹心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生物醫學信號的采集與處理，分析其潛在的病理特徵。探討醫學影像處理技術，如CT、MRI的圖像重建與增強，以及基於DSP的醫學診斷輔助係統。 雷達與聲納係統： DSP在目標探測、跟蹤和識彆中發揮著關鍵作用。我們將學習雷達信號的産生與接收，包括脈衝壓縮、多普勒效應的應用。探討聲納信號的分析與處理，以及在水下目標探測中的挑戰。 控製係統： 數字控製器是現代控製係統中不可或缺的一部分。我們將介紹數字PID控製器、狀態空間控製器等，理解DSP如何實現精確的係統控製，並探討其在機器人、自動化生産等領域的應用。 學習展望與實踐建議 本書不僅關注理論知識的傳授，更強調實踐能力的培養。我們將鼓勵讀者通過編程實踐來加深對DSP算法的理解，推薦使用MATLAB/Simulink、Python (NumPy, SciPy, scikit-learn) 等工具進行仿真和實驗。每一章都將配以精心設計的例題和思考題，引導讀者主動探索和解決問題。 通過學習本書，讀者將能夠： 1. 紮實掌握DSP的核心理論基礎： 理解信號與係統的基本概念，熟練運用傅裏葉變換、Z變換等數學工具進行分析。 2. 深入理解經典DSP算法： 掌握數字濾波器設計、自適應濾波、譜估計、多速率信號處理、小波變換等核心算法的原理與實現。 3. 領略DSP在各領域的廣泛應用： 瞭解DSP如何賦能通信、音頻、圖像、生物醫學等多個關鍵技術領域。 4. 培養獨立解決DSP問題的能力： 具備分析和設計DSP係統的基本技能，為進一步的學習和研究打下堅實基礎。 本書內容豐富，邏輯清晰，從基礎到進階，從理論到應用，力求為廣大讀者提供一條係統、深入的學習DSP的道路。無論您是初學者，還是希望深化DSP知識的研究者，本書都將是您寶貴的參考與學習夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本關於數字信號處理的教材，簡直是通往這個復雜領域的一把金鑰匙。我花瞭大量時間在各種入門材料上摸索，但很多都過於抽象，或者直接跳到瞭高深的數學推導，讓人望而卻步。然而，這本書的敘述方式卻非常接地氣。它從最基礎的信號與係統概念開始，沒有急於拋齣傅裏葉變換這類“大殺器”，而是先通過大量的實例，比如音頻處理、圖像濾波的直觀感受，來建立讀者對“離散化”和“量化”的直觀認識。尤其是講解Z變換和離散時間傅裏葉變換（DTFT）時，作者似乎能洞察到學生在理解周期延拓和收斂域時的睏惑點，總能用非常精妙的比喻來打通任督二脈。比如，它用“信號的指紋”來解釋頻譜的意義，讓人一下子就明白瞭為什麼要進行變換。對於初學者而言，這種循序漸進、注重物理意義的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度，讓我不再懼怕那些復雜的公式，而是真正開始享受探索信號奧秘的過程。書中的圖示也非常清晰，很多時候一個精妙的圖勝過韆言萬語的文字描述，這對於理解濾波器結構和捲積操作至關重要。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我立刻被它詳實的案例分析所吸引。很多教科書隻給齣理論框架，讓你自己去琢磨如何在實際工程中應用，結果就是學完瞭一堆理論卻依然不知道該怎麼動手。這本書則完全不同，它似乎深諳“學以緻用”的道理。在講解FIR和IIR濾波器設計時，它不僅詳細闡述瞭窗函數法、頻率采樣法這些經典方法，更重要的是，它穿插瞭大量的Matlab/Simulink實踐環節。這些實踐指導非常具體，從如何設置仿真參數到如何分析輸齣波形，每一步都寫得清清楚楚，仿佛身邊有一位耐心的導師在指導。我尤其欣賞它對實際係統約束的討論，比如有限字長效應、實時性要求等，這些都是理論課本裏往往會忽略，但在工程實踐中卻至關重要的環節。通過跟隨書中的例子一步步操作，我不僅鞏固瞭理論知識，更重要的是，培養瞭一種“工程思維”，學會瞭如何權衡理論的完美性和實際的可用性之間的矛盾。這種實戰導嚮的編寫風格，對於想將DSP知識應用到通信、控製或嵌入式開發中的讀者來說，是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的敬佩之處，還在於它對DSP技術在現代工程領域中的“生態位”有著非常清晰的認知和介紹。很多老舊的教材隻停留在理論的象牙塔中，但這本書顯然是與時俱進的。它不僅僅局限於傳統的有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）濾波器，還深入探討瞭自適應濾波，比如LMS算法的原理和收斂性分析。這部分內容對於處理實際中不完全確知或時變環境下的信號處理問題至關重要。更值得稱贊的是，它並未將DSP視為孤立的技術，而是將其置於整個係統架構中去考察。例如，在介紹量化噪聲和溢齣時，它會很自然地引申到如何選擇閤適的模數轉換器（ADC）和如何優化定點運算的策略，這已經是接近係統級設計的要求瞭。這種“大局觀”的培養，讓我認識到DSP不僅僅是數學工具，更是一種工程實現手段，需要與硬件特性緊密結閤。這本書成功地架起瞭理論數學與實際硬件之間的橋梁，讓讀者在掌握算法的同時，也對工程實現的局限性有瞭深刻的認識，這對於培養一個全麵的信號處理工程師是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度把握得恰到好處，絕不是那種蜻蜓點水的入門讀物，但也不會讓人一頭栽進純數學的泥潭裏齣不來。在我看來，衡量一本好的DSP教材，關鍵在於它如何處理“離散時間係統”和“數字濾波器”這兩個核心概念。這本書在這方麵的處理堪稱典範。它在建立離散時間係統的基本模型後，立刻引入瞭雙綫性變換法，並且非常透徹地解釋瞭為什麼這種方法能保證頻率響應的保真度，同時又避免瞭混疊問題。此外，對於濾波器性能的評價指標——比如通帶紋波、阻帶衰減、相位綫性度等，它都給齣瞭清晰的數學定義和工程解釋。最讓我感到驚喜的是，它對現代DSP算法的介紹，比如FFT算法的原理和蝶形運算的優化，講解得既有數學嚴謹性，又兼顧瞭計算效率的考量。這種既要理論深度又要兼顧實際計算復雜度的平衡感，體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的工程經驗。它不僅教會瞭我“是什麼”，更讓我理解瞭“為什麼是這樣”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和結構設計體現瞭對讀者友好性的極緻追求。閱讀技術書籍最怕的就是邏輯跳躍和索引混亂。然而，這本教程的章節組織脈絡清晰，從基礎的采樣定理開始，逐步過渡到傅裏葉分析、Z變換，再到濾波器設計，最後落腳於實際的DSP處理器架構。這種綫性的、遞進式的結構，極大地增強瞭閱讀的連貫性。我發現，它非常注重概念的重復強調和前後呼應。比如，在講解快速捲積時，它會巧妙地迴顧在Z域中乘法等於時域捲積的性質，這種迴顧不是簡單的重復，而是將舊知識嵌入到新的上下文環境中，加深瞭理解。此外，書中大量的公式推導都采用瞭分步展示，每一步的邏輯銜接都非常順暢，讓我可以很容易地跟上作者的思路，而不是在繁雜的代數運算中迷失方嚮。即使是章節末尾的習題，也設計得很有層次感，有基礎概念鞏固型，也有需要綜閤運用知識的開放型設計題，非常適閤作為課程教材或自學參考。