数字信号处理器：体系结构、实现与应用——国外经典教材 电子信息 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭森楙，颜允圣，贾洪峰 著

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• 数字信号处理
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302109853

商品编码：29709276716

包装：平装

出版时间：2005-06-01

基本信息

书名：数字信号处理器：体系结构、实现与应用——国外经典教材 电子信息

定价：59.00元

作者：郭森楙,颜允圣 ,贾洪峰

出版社：清华大学出版社

出版日期：2005-06-01

ISBN：9787302109853

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.740kg

编辑推荐

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本书特色：
·介绍了MATLAB和Simulink在设计中的应用——用于DSP算法的设计，分析和实现；
·Code poser studio的使用——用于实验、工程和应用中的TMS320C54x和TMS320C55x；
·强调了C语言、汇编语言混合编程；
·在实际练习中采用两步方法——首先介绍软件工程，并指导读者逐步设计，仿真和验证，然后以浮点和定点格式开发程序；
·MATLAB与DSP相关工具箱应用的快速指南。

内容提要

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本书分为3个主要部分：体系结构、实现和应用，旨在帮助读者理解DSP处理器的体系结构和编程、实时DSP系统与实际应用程序的设计，如何利用定点和浮点处理器实现DSP算法等。所介绍的处于是器包括：TMS320C2000，TMS320C54x，TMS320C55x，TMS320C62x，TMS320C64x，TMS320C3x和TMS320C67x。
本书可作为高年级相关专业本科生的教材。由于本书强调DSP实现、实验和应用，所以也可以作为参考书，供那些希望学习DSP概念以及在工作中开发实时DSP应用的工程人员使用。
在开始学习本书之前，读者应基本掌握信号与系统、C语言和汇编语言等知识。

目录

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章 数字信号处理系统导论
1.1 数字信号处理简介
1.2 数字信号处理系统与应用
1.2.1 数字信号处理系统
1.2.2 TMS320系列
1.2.3 数字信号处理应用
1.3 数字信号处理器体系结构
1.3.1 引言
1.3.2 中央处理单元运算
1.3.3 存储器配置
1.3.4 外围设备与输入／输出
1.4 软件开发
1.4.1 指令集
1.4.2 汇编程序
1.4.3 C程序
1.4.4 C语言与汇编语言的混合编码
1.4.5 软件开发工具
1.5 硬件问题
1.5.1 硬件选择
1.5.2 硬件配置
1.5.3 硬件工具
1.6 系统考虑事项
1.6.1 数字信号处理器的选择
1.6.2 采样与量化
1.6.3 数模转换
1.6.4 编码译码器
1.6.5 速度优化
1.7 实验
1.7.1 使用汇编器和链接器.命令文件
1.7.2 创建一个项目
1.7.3 连编项目
1.7.4 调试程序
1.7.5 查看存储器和图形
1.7.6 使用断点和配置器
习题
参考文献
第2章 数字信号处理基础
2.1 数字信号与操作
2.1.1 基本信号
2.1.2 基本运算
2.2 变换
2.2.1 定义
2.2.2 z变换的性质
2.3 数字系统
2.3.1 线性时不变系统
2.3.2 有限长单位冲激响应滤波器
2.3.3 无限长单位冲激响应滤波器
2.4 频率分析
2.4.1 离散时问傅里叶变换
2.4.2 离散傅里叶变换
2.4.3 离散傅里叶变换的性质
2.4.4 快速傅里叶变换
2.5 随机信号处理
2.5.1 数字随机信号
2.5.2 时域处理
2.6 实验
2.6.1 简单的无限长单位冲激响应滤波器
2.6.2 软件开发
2.6.3 信号处理工具
2.6.4 使用Code Composer Studio
测试C程序
习题
参考文献
第3章 实现的考虑因素
3.1 引言
3.2 数据表示与运算
3.2.1 定点数与运算
3.2.2 浮点运算
3.2.3 定点格式与浮点格式对比
3.3 有限字长效应
3.3.1 输入量化
3.3.2 系数量化
3.3.3 溢出与解决方法
3.3.4 舍入与舍位
3.4 编程问题
3.4.1 寻址模式
3.4.2 流水线概念
3.4.3 指令高速缓存
3.4.4 硬件与软件中断
3.5 实时实现的考虑因素
3.5.1 信号转换器
3.5.2 流处理
3.5.3 块处理
3.5.4 矢量处理
3.5.5 基准测试
3.6 硬件接口
3.6.1 外部存储器接口
3.6.2 计时器和主时钟
3.6.3 串行端口连接
3.6.4 直接存储器存取控制器
3.6.5 并行端口连接
3.6.6 主机端口连接
3.6.7 多处理技术
3.6.8 电源调节器
3.6.9 仿真器互连标准
3.7 实验
3.7.1 利用MATLAB的实验
3.7.2 采用定点C的实验
3.7.3 采用C5000 CCS的实验
习题
参考文献
第4章 定点数字信号处理器
4.1 引言
4.1.1 源语句格式
4.1.2 汇编命令
4.1.3 软件开发过程
4.2 TMS320C2000
4.2.1 体系结构概述
4.2.2 中央处理器
4.2.3 程序控制
4.2.4 编程问题
4.2.5 系统问题
4.2.6 一个应用：锁相环
4.3 TMS320C54x
4.3.1 体系结构概述
4.3.2 寻址模式
4.3.3 指令集
4.3.4 编程考虑因素
4.3.5 系统问题
4.4 TMS320C55x
4.4.1 体系结构概述
4.4.2 中央处理器
4.4.3 寻址模式
4.4.4 指令集
4.4.5 编程考虑因素
4.4.6 C程序的优化
4.4.7 系统问题
4.5 TMS320C62x与TMS32064x
4.5.1 体系结构概述
4.5.2 存储器系统
4.5.3 外部存储器寻址
4.5.4 指令集
4.5.5 编程考虑因素
4.5.6 系统问题
4.6 实验
4.6.1 表示不同的Q格式
4.6.2 系数量化
4.6.3 溢出处理
4.6.4 缩放和饱和模式
4.6.5 舍入
4.6.6 提取保护位
4.6.7 一个乘法特例
习题
参考文献
第5章 浮点数字信号处理器
……
第6章 有限长单位冲激响应滤波
第7章无限长单位冲激响应滤波
第8章 快速傅里叶变换
第9章 自适应滤波
部分习题答案
附录A MATLAB与Simul ink简介
附录B 附加实验与应用
附录C 数字信号处理器的外围设备编程
附录D 有用的站点

作者介绍

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郭森楙(Sen M. Kuo)，1976年于国立台湾师范大学获得学士学位，分别于1983年、1985年在新墨西哥大学获得硕士学位与博士学位。现为美国北伊利诺斯大学电气工程系教授。1993年曾在德州仪器公司工作。作为作者出版了4本专著他已经申请了7项美国，并发表了150多篇技术

文摘

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序言

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探寻数字世界的脉动：一本关于通信、控制与计算的宏观图景 在信息爆炸的时代，数据如潮水般涌动，而驾驭这股洪流的关键，正是对信号的精准捕捉、处理与解读。本书并非聚焦于某一本特定的技术手册，而是旨在为你勾勒一幅更广阔的图景，深入浅出地剖析数字信号处理（DSP）在现代科技中的核心地位，以及它如何无处不在地驱动着我们今天的通信、控制与计算系统。我们将一同踏上一段探索之旅，理解那些看不见的数字信号如何塑造我们的生活，从智能手机里的语音助手，到精密复杂的工业自动化，再到天空中翱翔的飞机。 第一章：信号的语言——从模拟到数字的飞跃 想象一下，声音、光线、温度，这些自然界的一切信息，最初都以连续、平滑的模拟形式存在。模拟信号如同涓涓细流，其数值可以在无限的范围内取值。然而，在计算机时代，我们需要的是离散、清晰的“0”和“1”来代表这些信息。本章将深入探讨模拟信号与数字信号的根本区别，以及将模拟信号转化为数字信号的关键步骤——采样（Sampling）与量化（Quantization）。我们将了解奈奎斯特-香农采样定理为何如此重要，它确保了我们在数字化过程中不会丢失关键信息；同时，我们也会审视量化过程中精度与效率的权衡，理解数字表示的局限性，以及如何通过提高采样率和量化比特数来逼近原始信号。这一过程，是连接物理世界与数字世界的第一道门槛，也是所有数字信号处理的基石。 第二章：数字信号的数学工具——傅里叶变换与卷积的魔力 一旦信号被数字化，我们就需要一套强大的数学工具来分析和操纵它们。本章将重点介绍数字信号处理中最核心的两个数学概念：傅里叶变换（Fourier Transform）和卷积（Convolution）。傅里叶变换，尤其是离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法离散傅里叶变换（FFT），允许我们将一个在时域（时间域）表示的信号分解成一系列不同频率的正弦波叠加。这就像把一个复杂的交响乐还原成各个乐器的单独演奏，让我们能清晰地看到信号中包含的频率成分。我们将理解频率域分析如何帮助我们识别噪声、分离信号、设计滤波器。 而卷积，则是在时域中描述一个系统如何响应输入的数学运算。它回答了“当一个信号通过一个系统时，会产生什么样的输出？”这个问题。在通信系统中，卷积被用来模拟信道的影响；在图像处理中，它被用来实现模糊、锐化等效果；在语音识别中，它则扮演着匹配模板的关键角色。掌握了傅里叶变换和卷积，我们就拥有了解读和重塑数字信号的“钥匙”。 第三章：滤波器的设计艺术——净化与增强的利器 在真实的信号世界中，信号往往伴随着各种不需要的干扰，即噪声。滤波器（Filter）就是用来去除这些噪声、提取有用信息的神奇工具。本章将系统介绍数字滤波器的基本原理和设计方法。我们将区分两种主要的滤波器类型：有限冲比特冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器，理解它们各自的优缺点以及适用场景。 FIR滤波器以其稳定性好、相位响应线性等优点，在音频处理、通信系统中广泛应用；而IIR滤波器则能用更少的系数实现相同的滤波效果，在对计算资源要求严格的场景下更具优势。我们将探讨如何根据特定的频率响应要求，例如低通、高通、带通或带阻，设计出满足需求的滤波器，从而实现信号的净化，比如去除电力线干扰，或者增强特定频率成分，比如提升语音的清晰度。滤波器设计是数字信号处理中最具实践意义的部分之一，也是提升信号质量的关键环节。 第四章：通信系统的动脉——从基带到射频的传输 数字信号处理在现代通信系统中扮演着至关重要的角色，它构成了信息传输的“动脉”。本章将深入探讨数字信号处理在通信系统中的具体应用，从信号的编码、调制，到信道的均衡与解码，再到多路复入与多路分用技术。 我们将了解如何将原始的数字数据转换为适合在信道上传输的信号形式，例如幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相移键控（PSK）和正交幅度调制（QAM）等。这些调制技术决定了信息的编码方式，直接影响着传输速率和抗干扰能力。同时，我们还会探讨信道均衡技术，它用于补偿由于信道失真引起的信号畸变，确保接收端的信号能够被准确地还原。此外，多路复用技术，如时分多路复用（TDM）和频分多路复用（FDM），允许在同一信道上同时传输多个独立的信息流，极大地提高了频谱利用率。从无线通信到光纤通信，数字信号处理的印记无处不在。 第五章：控制系统的智慧——反馈、校正与最优决策 除了通信，数字信号处理同样是现代控制系统的大脑。本章将聚焦于数字信号处理在控制领域的应用，特别是反馈控制系统的原理与实现。我们将理解传感器如何捕捉被控对象的物理状态，然后通过数字信号处理器进行分析、处理，并最终生成控制信号，驱动执行器来调整系统行为。 我们将探讨数字PID（比例-积分-微分）控制器的工作原理，这是最常用也是最有效的控制算法之一。通过对误差信号的比例、积分和微分进行加权求和，PID控制器能够实现对系统的稳定、精确控制。我们还会介绍更高级的控制策略，如状态空间法、最优控制等，这些方法在需要处理复杂系统、追求更高性能的场合发挥着关键作用。从自动驾驶汽车的精准转向，到工业机器人的平稳运行，再到家庭恒温器的智能调节，数字信号处理赋予了控制系统“智慧”。 第六章：计算的基石——数字信号处理在嵌入式系统与高性能计算中的角色 数字信号处理的强大计算能力，使其成为现代嵌入式系统和高性能计算的核心。本章将深入探讨DSP在这些领域的应用。嵌入式系统，如智能手机、数码相机、汽车电子等，对处理器的实时性、低功耗和成本都有严格要求。DSP芯片凭借其专用的硬件架构，能够高效地执行复杂的信号处理算法，满足这些需求。 在高性能计算领域，DSP的应用则更加广泛，例如在科学模拟、数据分析、人工智能推理等方面。通过并行处理、流水线技术以及优化的指令集，DSP能够处理海量数据，加速复杂的计算任务。我们将了解DSP如何与CPU、GPU协同工作，共同构建强大的计算平台，驱动着我们不断突破科技的边界。 第七章：图像与视频的魔术——视觉信息的解析与增强 我们的眼睛是接收外界信息最重要的器官之一，而数字信号处理正是解析和增强视觉信息的核心技术。本章将聚焦于DSP在图像和视频处理领域的广泛应用。从数码相机的图像捕捉与降噪，到手机上的美颜算法，再到视频编码与解码，DSP都在其中扮演着关键角色。 我们将探讨图像的表示方式，如像素、颜色空间等，以及常见的图像处理算子，如边缘检测、图像增强、特征提取等。在视频处理方面，我们则会了解帧间压缩、运动估计等技术，这些技术使得高清视频得以高效传输和存储。从医学影像的诊断，到安防监控的识别，再到虚拟现实的沉浸体验，DSP赋予了机器“看”和“理解”世界的能力。 第八章：未来展望——人工智能与物联网中的DSP新篇章 随着人工智能（AI）和物联网（IoT）的飞速发展，数字信号处理正迎来新的机遇与挑战。本章将展望DSP在未来科技中的发展趋势。在AI领域，DSP的高效计算能力使其成为边缘AI设备（如智能音箱、无人机）上运行AI模型的理想选择，实现了低延迟、高隐私的智能处理。 在物联网领域，海量的传感器将产生巨量的数据，DSP将是高效采集、预处理和分析这些数据，从而实现更智能的互联互通。此外，随着5G、6G通信技术的演进，对更高带宽、更低延迟的需求也将进一步推动DSP技术的创新。本书的结尾，我们将一同眺望数字信号处理的未来，理解它如何继续驱动着科技进步，塑造我们更加智能、互联的未来世界。 本书并非一本枯燥的理论教科书，而是致力于让你理解数字信号处理的“为什么”和“怎么做”。通过对这些核心概念的深入剖析，你将能够更好地理解当今科技的运作原理，洞察未来的发展趋势，并可能激发你在相关领域的创新灵感。让我们一同开启这场关于数字世界脉动的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

整体来看，这本书的编排逻辑体现了一种高度的系统思维。它不是孤立地介绍各个模块，而是将DSP系统视为一个整体，探讨了软件、硬件、编译器之间的复杂交互关系。我特别喜欢其中关于编译器优化策略的章节，它详细剖析了如何通过调整编译选项来更好地匹配目标DSP的指令集特性，以榨取更多的性能。这部分内容往往是普通教材所忽略的“黑箱”地带。通过这本书，我学会了如何与编译器“对话”，理解它在做什么优化，以及如何引导它进行更有效的代码生成。这种跨越不同技术层面的整合能力，使得这本书不仅仅是一本DSP的入门指南，更像是一本系统级优化的参考手册。它培养了一种全景式的工程视野，让人明白在嵌入式实时系统中，任何一个环节的疏忽都可能导致全局性能的瓶颈，值得反复研读和查阅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实挺吸引眼球的，那种深邃的蓝色调搭配上简洁的字体，一下子就给人一种专业、严谨的感觉。初次翻阅时，就被它那清晰的章节划分和详实的目录结构所折服。我尤其欣赏作者在介绍基本概念时所采用的循序渐进的方式，不像有些教材上来就抛出一堆晦涩难懂的公式，让人望而却步。相反，它更像是请了一位经验丰富的工程师在你身边，耐心地为你拆解每一个技术难点。比如，它对不同类型DSP核的内部结构差异的阐述，简直是教科书级别的细致入微，从哈佛架构到冯诺依曼架构的演变，再到流水线、超标量处理的引入，每一步的逻辑推导都非常到位。而且，书中配图的质量非常高，那些流程图和模块框图，不仅清晰，而且标注得极其精准，极大地帮助了我理解复杂的硬件加速机制。我感觉作者在编写这本书时，绝对是下了大功夫去打磨这些视觉辅助材料的，这对于我们这些需要将理论与实践相结合的读者来说，价值无可估量。读完前几章，我已经对现代DSP系统的底层设计有了全新的认识，不再是停留在“能用”的层面，而是开始探究“为什么这样设计效率更高”的深层原因了。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，这本书的行文略显朴实，没有太多华丽的辞藻，但这恰恰符合其作为硬核技术参考书的定位。它以一种近乎于工程手册的精确性，来陈述每一个技术细节。我的体会是，在阅读一些介绍新型计算范式（比如SIMD或者VLIW）的章节时，尤其能感受到这种严谨性。作者似乎极其反感任何模糊不清的描述，力求用数学模型和逻辑结构来精确地界定每一个操作的边界条件和时序关系。这种不苟言笑的叙事方式，虽然可能在初次接触时显得有些枯燥，但随着阅读的深入，你会发现正是这种“冷峻”的表达，保证了信息传递的最高保真度。我个人更倾向于这种风格，因为它减少了理解上的噪声，让我的注意力可以完全集中在知识本身。它更像是一份由顶级专家亲手整理的内部备忘录，而不是一本旨在取悦大众读者的普及读物，这一点深得我心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上的挖掘，也远超出了我预期的“国外经典教材”的平均水平。它并没有满足于讲解主流DSP的功能模块，而是深入探讨了底层硬件对算法特性的影响，这一点在我进行高性能计算移植时显得尤为重要。比如，书中对乘加单元（MAC）的并行处理能力与缓存一致性之间关系的讨论，简直是妙极了。它清晰地阐述了为什么某些看似高效的循环展开在实际的DSP硬件上反而可能导致性能下降，这涉及到我对总线仲裁和内存访问延迟的理解。我过去总是在软件层面优化，效果甚微，读完这部分内容后，我尝试调整了数据在内存中的布局，显著提升了计算吞吐量。这种能够直接指导实践的理论深度，让我对作者的学术功底产生了由衷的敬佩。它不仅是告诉你“怎么做”，更是告诉你“为什么是这样”，这才是构建真正深厚技术底蕴的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战案例部分，可以说是点睛之笔，让我觉得物超所值。很多理论书籍读起来总是感觉空中楼阁，缺乏落地感，但这本书在这方面做得非常出色。它并没有停留在概念的阐述，而是紧密结合了当下主流的DSP平台，比如德州仪器或者ADI的一些经典系列，提供了大量的代码示例和调试技巧。我记得有一次我在为一个音频滤波项目选型时遇到了性能瓶颈，翻阅到书中关于定点运算精度损失与溢出处理那一章节时，茅塞顿开。作者不仅指出了潜在的陷阱，还提供了几种优雅的算法修正方案，甚至连汇编层面的优化都有涉及，这对于追求极致性能的嵌入式开发者来说，简直是如获至宝。这种从硬件寄存器级别到上层算法实现的贯穿性讲解，使得知识体系非常完整和闭环。它不再是将DSP视为一个黑盒子，而是鼓励读者深入到硅片内部去思考问题，这种“黑客精神”的培养，才是真正高端教材的价值所在。