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陈金鹰著 著

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• 嵌入式系统
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111463597

商品编码：29701333119

包装：平装

出版时间：2014-08-01

基本信息

书名:DSP技术及应用

定价：39.00元

售价：26.5元,便宜12.5元,折扣67

作者:陈金鹰著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-08-01

ISBN：9787111463597

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　DSP技术包括对数字信号处理芯片技术和数字信号处理理论研究两方面的内容，陈金鹰编著的《DSP技术及应用（第2版）》首先系统地介绍了适合初学者学习的以TMS320C54x系列芯片为代表的典型DSP芯片的组织结构，然后结合汇编语言的使用方法来说明如何具体使用DSP的内部资源，后通过实际例子介绍如何将DSP芯片技术与数字信号处理理论结合起来，用汇编语言程序实现理论研究中的算法问题。
　　全书共分7章。章介绍了从模拟到数字系统的演进过程、DSP技术的应用前景和DSP系统的一般设计原则。第2章用较多的篇幅详细地介绍TMS320C54x系列芯片的内部资源和结构，这也是该系列芯片区别于其他芯片的特征所在。第3章对指令系统进行了介绍。第4章介绍了DSP软件开发过程中所涉及到的程序编写、汇编、链接和可执行目标文件的生成。第5章通过大量例子来解释常用指令的应用方法和技巧。第6章通过数字系统应用实例说明如何使用DSP芯片解决数字信号处理理论中的算法问题和工程实际问题。第7章用实验来说明DSP集成开发软件平台CCS的使用方法。
　　本书内容适合于通信工程、电子类、仪表类、自动化类及相关专业的大专生、本科生和研究生学习，也可供其他相关专业的工程技术人员参考。

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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《现代信号处理理论与实践》 内容简介 本书深入探讨了信号处理的现代理论基础及其在各个工程领域的广泛应用。全书共分十一章，涵盖了从基础的信号与系统理论到高级的自适应滤波、谱估计、小波分析以及面向应用的系统设计等内容。本书旨在为读者构建一个扎实而全面的信号处理知识体系，并引导读者掌握解决实际工程问题的能力。 第一章 信号与系统基础 本章是整个信号处理领域的基石。我们将从信号的定义、分类（模拟信号与离散信号，连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号）入手，系统地介绍信号的数学表示方法，包括傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换。通过对这些变换的深入讲解，读者将理解信号在不同域（时域、频域、复频域）的特性，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 在系统方面，我们将详细阐述系统的基本概念、分类（线性与非线性，时不变与时变，因果与非因果，稳定与不稳定）以及系统模型。重点介绍线性时不变（LTI）系统的核心——卷积运算，以及通过差分方程和微分方程来描述LTI系统。我们将探讨LTI系统的频率响应，以及它在信号滤波和系统分析中的作用。本章还会简要介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的原理，为后续数字信号处理的内容铺平道路。 第二章 离散时间信号与系统 本章将聚焦于数字信号处理（DSP）的核心——离散时间信号与系统。我们将深入讲解离散时间信号的表示、采样定理及其重构，强调了采样频率与信号带宽之间的关键关系，以及欠采样和过采样的影响。接着，我们将详细介绍离散时间系统的基本概念，包括差分方程、系统函数（Z域表示），以及如何利用Z变换分析离散时间系统的稳定性、频率响应和相频响应。 本章的重点之一是有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计与分析。我们将介绍几种经典的FIR滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法和最优逼近法（如Parks-McClellan算法），并分析其在幅频特性、相频特性和计算复杂度方面的优缺点。对于IIR滤波器，我们将讨论冲激不变法、双线性变换法等从模拟滤波器到数字滤波器的转换技术，以及Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典模拟滤波器的设计准则。此外，本章还将探讨离散傅里叶变换（DFT）及其性质，为快速傅里叶变换（FFT）打下基础。 第三章 快速傅里叶变换（FFT） 傅里叶变换是信号分析的核心工具，而快速傅里叶变换（FFT）则是实现高效计算傅里叶变换的关键算法。本章将详细介绍FFT的原理，包括Cooley-Tukey算法等各种高效的FFT实现方式，阐述如何将长序列的DFT计算分解为若干短序列的DFT计算，从而大幅降低计算复杂度。我们将分析不同FFT算法的时间复杂度，并探讨在实际应用中选择何种FFT算法的考量因素，例如数据长度、硬件资源等。 本章还将介绍FFT在频谱分析中的应用，包括周期图法、修正周期图法和Welch法等用于估计功率谱密度。此外，FFT在卷积计算、相关计算以及数字滤波器设计等方面也扮演着重要角色，本章将一一阐述这些应用。通过对FFT算法的深入理解和掌握，读者将能够高效地进行信号的频率域分析。 第四章 数字滤波器设计 滤波器是信号处理中不可或缺的工具，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号的频率成分。本章将系统地介绍数字滤波器的设计理论与方法。我们将详细讲解如何根据滤波器的性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位响应等）选择合适的滤波器类型（FIR或IIR），以及如何选择具体的设计算法。 本章将重点介绍FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）及其对滤波器性能的影响，频率采样法，以及线性相位FIR滤波器的设计。对于IIR滤波器，我们将深入探讨如何将模拟滤波器（如Butterworth、Chebyshev、Elliptic）的特性映射到数字域，详细介绍冲激不变法和双线性变换法，并分析它们各自的优缺点，特别是在变换过程中可能引入的频率畸变问题。本章还将介绍一些高级的IIR滤波器设计技术，例如直接II型结构和级联II型结构，以提高设计的灵活性和效率。 第五章 自适应滤波理论 自适应滤波器是一种能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数的滤波器。本章将深入探讨自适应滤波的理论基础和关键算法。我们将首先介绍自适应滤波器的基本模型，包括输入信号、期望信号、输出信号和误差信号。接着，我们将详细讲解最小均方（LMS）算法，这是最常用和最基础的自适应滤波算法之一，分析其收敛性能、计算复杂度以及对步长的选择。 在此基础上，我们将介绍更高级的自适应滤波算法，如归一化LMS（NLMS）算法，它通过归一化步长来提高算法的稳健性，以及递归最小二乘（RLS）算法，它能够更快地收敛，但计算复杂度更高。本章还将阐述自适应滤波器在噪声消除、均衡、预测、系统辨识等领域的典型应用。通过本章的学习，读者将能够理解自适应滤波的工作原理，并掌握不同自适应算法的选择与应用。 第六章 谱估计 谱估计是信号分析的重要分支，旨在估计信号的功率谱密度。本章将介绍多种谱估计方法，从经典方法到现代高分辨率方法。我们将首先回顾基于傅里叶变换的谱估计方法，包括周期图法、修正周期图法（Welch法）及其在降低方差和偏差方面的改进。 接着，我们将深入介绍参数模型谱估计方法，如自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型和ARMA模型。我们将详细讲解AR模型的Yule-Walker方程和Burg法，以及如何利用这些方法估计模型的参数并计算功率谱。然后，我们将介绍高分辨率谱估计方法，如最小方差无失真响应（MVDR）或Capon谱估计，以及多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间（ESPRIT）等基于子空间方法的谱估计技术。这些方法在提高频率分辨率方面具有显著优势，特别适用于分析具有复杂频谱结构的信号。 第七章 小波分析 小波分析作为一种新兴的信号处理技术，能够提供时-频联合分析能力，在处理非平稳信号方面展现出独特的优势。本章将系统地介绍小波分析的理论基础和应用。我们将从连续小波变换（CWT）入手，讲解尺度（scale）和位移（shift）参数的意义，以及不同小波基函数（如Haar、Morlet、Mexican Hat等）的特性。 接着，我们将重点介绍离散小波变换（DWT），包括其多分辨率分析（MRA）的原理，以及 Mallat 算法等实现DWT的算法。本章将详细阐述小波分解和重构的过程，并通过举例说明如何利用小波变换进行信号去噪、特征提取、图像压缩和信号分析。读者将理解小波分析如何有效地捕捉信号在不同尺度上的局部特征，从而实现更精细化的信号处理。 第八章 多速率信号处理 多速率信号处理是指对采样率不同的信号进行处理的技术，在通信、音频编码、图像处理等领域有着广泛的应用。本章将深入探讨多速率信号处理的基本概念和关键技术。我们将详细讲解抽取（decimation）和插值（interpolation）操作，分析它们对信号频谱的影响，并介绍多相分解（polyphase decomposition）等实现高效多速率系统设计的技术。 本章还将介绍抽取滤波器和插值滤波器的设计，以及如何在不同采样率之间进行信号的转换。我们将重点讲解滤波器组（filter banks）的概念，包括半带滤波器组、QMF（Quadrature Mirror Filter）和D于无损压缩的PQMF（Perfect Reconstruction QMF）等，并探讨其在子带编码（subband coding）和信号压缩中的应用。 第九章 嵌入式DSP系统设计 本章将把信号处理的理论知识与实际工程应用相结合，探讨嵌入式DSP系统的设计。我们将从DSP处理器的架构入手，介绍其指令集、存储器组织、流水线技术以及专用硬件加速器等特性。我们将讨论嵌入式DSP系统的硬件选型，包括芯片的性能指标、功耗、接口和开发工具链。 在软件设计方面，本章将涉及DSP应用程序的开发流程，包括算法的实现、优化以及与硬件的接口设计。我们将讨论实时操作系统（RTOS）在嵌入式DSP系统中的作用，以及如何利用RTOS进行任务调度和资源管理。此外，本章还将介绍常见的嵌入式DSP应用开发平台和工具，如TI的Code Composer Studio，以及ARM+DSP异构平台的开发策略。 第十章 DSP在通信系统中的应用 数字信号处理在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。本章将重点介绍DSP在各类通信系统中的典型应用。我们将从基带信号处理出发，探讨调制解调技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）的DSP实现。接着，我们将深入讲解均衡技术，包括自适应均衡器（如LMS, RLS均衡器）在信道失真补偿中的作用，以及其在提高通信质量方面的关键性。 本章还将介绍信道编码与解码技术（如卷积码、Turbo码、LDPC码）的DSP实现，以及它们在纠错能力方面的原理。此外，我们还将探讨OFDM（正交频分复用）技术的DSP实现，以及它在宽带通信（如Wi-Fi, LTE）中的优势。最后，本章将简要介绍软件无线电（SDR）的概念，以及DSP在SDR中的核心地位。 第十一章 DSP在其他工程领域的应用 本章将拓展DSP技术的应用视野，介绍其在音频处理、图像与视频处理、生物医学工程、自动控制等多个工程领域的广泛应用。在音频处理方面，我们将介绍音频信号的采样、量化、编码（如MP3, AAC），以及声码器、混响、回声消除等技术。 在图像与视频处理方面，我们将探讨图像滤波（如平滑、锐化）、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG, MPEG）等DSP算法。在生物医学工程领域，我们将介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的分析与处理，以及医学成像（如MRI, CT）中的信号处理技术。在自动控制领域，我们将探讨PID控制器、状态空间控制器等数字控制算法的DSP实现，以及它们在工业自动化中的应用。 通过以上十一章内容的学习，读者将能够全面掌握DSP技术的核心理论，并深入理解其在各个工程领域的强大应用潜力。本书的编写旨在提供一个全面、深入且面向实践的DSP学习体验，帮助读者成为一名优秀的信号处理工程师。

评分☆☆☆☆☆

从内容的新旧程度上来看，这本书的内容更新略显滞后。我注意到书中的许多例子和参考资料都指向了上世纪九十年代末或本世纪初的成熟技术。例如，在讨论高速A/D转换器的选择标准时，主要关注的是信噪比（SNR）和有效位数（ENOB），但对于近年来兴起的Sigma-Delta（$SigmaDelta$）调制器在超高分辨率应用中的最新进展，或者多核DSP架构下的并行化处理策略，介绍得非常少。我原本期待它能包含一些关于FPGA或SoC平台上如何高效实现DSP算法的章节，比如如何利用硬件描述语言（HDL）进行滤波器结构级联优化，或者如何利用流水线技术提高吞吐量。但这本书的内容似乎更贴合传统的定点DSP处理器环境。对于需要进行前沿系统级设计的读者而言，这本书提供的技术栈可能会在一定程度上限制其对未来系统潜力的挖掘，感觉像是在学习一个经典但已非主流的解决方案集。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格偏向于教科书式的陈述，非常正式和严谨，这本无可厚非，毕竟是技术专著。然而，这种风格在解释一些直观性较差的概念时，反而增加了理解的难度。比如，在讲解数字滤波器设计中的“窗函数法”时，作者直接给出了不同窗函数（汉宁、海明等）的数学表达式，并简单描述了它们在抑制旁瓣和主瓣宽度上的权衡。但书里没有提供任何可视化的对比图，比如，如果能看到同一脉冲信号经过不同窗函数处理后的频谱泄漏情况，那种直观的冲击力是冰冷的公式无法替代的。我更喜欢那种带有作者个人见解和教学经验的讲解，能够用类比或者生动的例子来阐述抽象概念的精髓。此外，书中对“量化误差”和“溢出问题”的讨论也仅仅停留在理论层面，没有深入剖析在固定点DSP芯片上进行实际部署时，这些误差如何影响系统的最终性能，缺少了实际硬件约束下的工程智慧的分享。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁有力，黑底白字，中间一个抽象的、像是波形图的图案，很符合我对“数字信号处理”这种技术类书籍的初步印象。我本来是想找一本关于快速傅里叶变换（FFT）的深度解析，能把背后的数学原理讲得透彻些，最好能结合最新的计算平台，比如GPU加速的实现。然而，我花了很大力气去翻阅目录和前几章的内容，发现它更侧重于一个宏观的、应用层面的介绍。例如，它花了大量篇幅介绍“语音识别系统中的预处理模块”和“图像压缩标准（如JPEG）的流程概述”，这些内容确实是DSP技术的应用领域，但对于我这种希望深挖算法底层逻辑的读者来说，显得有些浅尝辄止了。书中对Z变换和拉普拉斯变换的介绍，更多的是停留在公式的罗列和基本性质的说明，缺乏深入的推导过程，也没有针对离散时间系统稳定性分析给出足够的例题支撑。我期待的，是那种能够让我对接手一个全新的滤波设计任务时，能够迅速找到理论依据并指导实践操作的“工具书”，但这本书给我的感觉更像是一本“入门概览”，适合初学者建立概念框架，但对于进阶工程师来说，可能需要寻找更专业的参考资料来补充其理论深度。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的编排结构感到有些困惑，它似乎在试图涵盖太多的领域，反而使得任何一个点的深入度都不够。比如，它用一个章节介绍了自适应滤波（LMS算法），紧接着下一章就跳到了多相滤波器组在软件定义无线电（SDR）中的应用。这种跨度过大，导致我在阅读自适应滤波部分时，对于收敛速度和误差范数的具体分析总觉得意犹未尽，很多关键参数的选取和对环境噪声敏感性的讨论一带而过。更令人遗憾的是，书中几乎没有提及当前DSP领域非常热门的基于深度学习的信号处理方法，比如用RNN处理时间序列数据或用CNN进行频谱分析。在“应用”章节，所举的例子也大多是基于传统的FIR/IIR滤波器设计，缺乏现代化的技术视野。对于一名致力于跟上行业前沿的工程师而言，我需要的是一本能够平衡经典理论与新兴技术，并能提供可复现代码示例的书籍。这本书虽然提供了算法流程图，但缺乏如MATLAB或Python的具体代码实现，使得理论到实践的转化路径变得冗长而模糊，阅读体验大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量有待商榷。许多关键的信号流图和状态图看起来像是早期扫描件，线条不够清晰，标注也显得拥挤，尤其是在描述复杂的级联结构时，我需要反复对照才能确认信号的走向。特别是关于多速率信号处理的那一章，涉及到插值和抽取操作的滤波器结构图，辨识度极低，严重影响了阅读的流畅性。此外，全书的习题部分非常少，即使有，也多是概念性的问答题，缺乏计算量较大的设计题。一个好的DSP教材，应该能让读者通过动手计算，体验到理论参数选择对最终系统性能的影响。例如，如果能有一章专门针对某个传感器（如MEMS加速度计）的噪声特性，要求读者设计一个最优的抗混叠滤波器，并计算出所需的阶数和截止频率，那将是极具价值的实践演练。这本书在提供理论知识方面做得尚可，但在“工程实践指导”这一环上，留下了巨大的空白，让人感觉知识点是漂浮的，缺乏扎实的落地基础。