DSP技术原理与应用 刘向东著 9787508353708 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：DSP技术原理与应用

定价：32.00元

作者：刘向东著

出版社：中国电力出版社

出版日期：2007-05-01

ISBN：9787508353708

字数：489000

页码：320

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统介绍了TMS320C2000系列DSP的总体结构、CPU及存储器映像、寻址方式、指令系统等，重点阐述了CCS2软件集成开发环境和汇编程序开发及C语言程序设计、DSP的定点浮点运算、TMS320C2000系列小系统硬件设计与扩展接口设计、事件管理器及正弦波脉宽调制/电压空间矢量PWM控制。本书还结合TMS320C2000系列DSP的特点介绍了TMS320C2000系列在电机控制、伺服系统和电力系统监测与控制中的应用，对TMS320C2000应用过程中出现的主要问题和解决方法进行了总结。
　　本书内容涵盖了TMS320C2000系列DSP应用系统的设计基础知识和软硬件开发的基本内容，给出了大量DSP系统硬件设计的典型方案的原理图和软件代码。本书面向的读者对象主要是各领域中从事自动控制、能源变换、仪器仪表和信号处理的科研及工程技术人员，也可作为高等学校工业自动化、电力电子、自动控制、仪器仪表、电力系统自动化和通信等专业高年级本科生及硕士研究生的参考书。

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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《数字信号处理：理论基石与实践拓展》 内容概要 本书旨在为读者构建一个全面、深入的数字信号处理（DSP）知识体系，覆盖从基础理论到前沿应用的各个层面。全书共分为八章，每一章都紧密围绕DSP的核心概念展开，并辅以丰富的实例和应用场景，力求做到理论与实践的有机结合。 第一章：数字信号处理基础 本章是整个DSP知识体系的基石。我们首先会追溯信号发展的历史，从模拟信号到数字信号的演进，阐述数字信号处理的必要性和优越性。接着，详细介绍离散时间信号和系统的基本概念，包括信号的表示、分类（如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等）以及系统的基本性质（如线性、时不变、因果性、稳定性）。 我们将深入探讨信号在时域和频域的表示方法。傅里叶级数和傅里叶变换是本章的核心，我们将从数学原理出发，理解它们如何揭示信号的频率成分。通过对傅里叶变换的推导和性质的讲解，帮助读者建立对信号频谱的直观认识。此外，还将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）的原理，这是DSP在计算机上实现的关键。 为了更精确地描述离散时间信号，我们还会引入Z变换。Z变换不仅是傅里叶变换的推广，更是分析和设计离散时间系统的强大工具。本章将详细讲解Z变换的定义、收敛域、性质以及其在系统分析中的应用，例如判断系统的稳定性、因果性等。 第二章：离散时间系统分析 在理解了基本的离散时间信号和系统后，本章将聚焦于离散时间系统的深入分析。我们首先会介绍系统函数的概念，它是描述线性时不变（LTI）系统输入输出关系的复频域表示。通过系统函数，我们可以方便地分析系统的频率响应、幅频特性和相频特性，从而了解系统对不同频率信号的处理效果。 卷积是LTI系统分析的核心运算，本章将详细阐述卷积的定义、计算方法及其在系统响应分析中的重要性。通过理解卷积，读者能够掌握如何根据系统的单位脉冲响应来确定系统对任意输入信号的输出。 此外，我们将讨论系统的稳定性判据，包括输入有界输出有界（BIBO）稳定性。通过Z变换的知识，可以方便地判断LTI系统的稳定性。因果性也是系统设计中的重要约束，我们将讨论如何判断一个系统是否是因果的。 本章还将介绍几种典型的离散时间系统，例如IIR（无限冲激响应）系统和FIR（有限冲激响应）系统。我们将分析它们的结构特点、优缺点以及在信号处理中的不同应用场景。 第三章：滤波器设计 滤波器在数字信号处理中扮演着至关重要的角色，它能够根据信号的频率特性进行选择性地处理。本章将系统地介绍数字滤波器的设计原理和常用方法。 首先，我们将区分数字滤波器的工作原理，即根据信号的频率分量进行衰减或增强。我们将介绍两大类滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器以其高阶效率著称，但可能存在非线性相位失真；FIR滤波器则具有线性相位特性，但需要更高的阶数才能达到相同的滤波效果。 对于IIR滤波器，本章将详细讲解几种经典的模拟滤波器原型，如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器，并介绍如何通过脉冲响应不变法、双线性变换法等方法将这些模拟滤波器原型转换为数字滤波器。 对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法和频率采样法。窗函数法通过截断理想滤波器的冲激响应来实现，我们将讨论常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并分析它们对滤波性能的影响。频率采样法则直接在频率域指定滤波器的幅度和相位响应，进而求解其冲激响应。 此外，本章还将介绍一些滤波器设计的优化方法，以及如何根据实际应用需求选择合适的滤波器类型和设计参数。 第四章：采样与量化 数字信号处理的起点是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，这一过程主要通过采样和量化实现。本章将深入探讨这两个关键环节。 采样是模拟信号到离散时间信号的转换，其核心是奈奎斯特-香特采样定理。本章将详细解释采样定理，阐述采样频率与信号最高频率之间的关系，并分析采样不足（欠采样）和过采样可能带来的问题，如混叠（aliasing）。我们将讨论抗混叠滤波器的作用和设计。 量化是将离散时间信号的幅度值映射到有限个离散的数值，这是模拟信号到数字信号的最后一步。本章将介绍均匀量化和非均匀量化，并分析量化误差的产生及其对信号质量的影响。我们将讨论量化信噪比（SQNR）的概念，以及如何通过增加量化位数来提高信噪比。 此外，本章还会讨论过采样和噪声整形技术，这些技术能够有效地改善量化噪声的性能，特别是在低比特量化场景下。 第五章：傅里叶变换及其快速算法 傅里叶变换是揭示信号频率特性的强大工具，本章将深入探讨傅里叶变换的理论及其在数字信号处理中的应用。 我们将从傅里叶级数开始，逐步推导出连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）。重点在于理解傅里叶变换的物理意义——将信号分解为不同频率的正弦和余弦分量。我们将详细讲解傅里叶变换的各种性质，如线性性、时移性、频移性、卷积性质等，这些性质在信号处理中具有极其重要的应用。 接着，我们将深入讲解离散傅里叶变换（DFT）。DFT是傅里叶变换在计算机上实现的基础，它将无限长或连续的信号截断并离散化。我们将详细介绍DFT的定义、性质以及它与CTFT和DTFT之间的关系。 然而，直接计算DFT的计算复杂度较高。本章的核心内容之一是快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将介绍几种主要的FFT算法，如按时间抽取（Cooley-Tukey）算法和按频率抽取算法，并详细推导其原理，展示如何通过分解DFT来显著降低计算量，从而使得在实际系统中进行傅里叶分析成为可能。 第六章：相关与卷积 相关和卷积是数字信号处理中描述信号之间或系统与信号之间相互作用的两个基本概念。本章将深入探讨它们的定义、性质及应用。 我们将首先介绍卷积。对于两个离散时间信号 $x[n]$ 和 $h[n]$，它们的卷积 $y[n] = x[n] h[n]$ 定义了线性时不变（LTI）系统对输入信号 $x[n]$ 的输出 $y[n]$，其中 $h[n]$ 是系统的单位冲激响应。本章将详细讲解卷积的计算方法，包括图解法和公式法，并分析卷积的性质，如交换律、结合律和分配律。 接着，我们将介绍相关。自相关函数描述了一个信号与其自身延迟版本的相似程度，互相关函数则描述了两个不同信号之间的相似程度。我们将介绍自相关和互相关的定义、计算方法以及它们的性质。 卷积和相关在信号处理中有着广泛的应用。例如，卷积可以用于模拟系统的滤波、去卷积可以用于系统辨识和信号恢复；相关可以用于信号检测、模式识别、同步定位等。本章将通过具体的例子，展示卷积和相关在这些领域的应用。 第七章：现代信号处理技术 随着科学技术的发展，数字信号处理领域也涌现出许多更先进、更强大的技术。本章将介绍一些现代信号处理的重要分支。 我们将首先介绍短时傅里叶变换（STFT）。STFT通过将信号分段并对每一段进行傅里叶变换，使得我们可以同时分析信号的时域和频域特性，克服了传统傅里叶变换在分析非平稳信号时的局限性。我们将讨论窗函数的选择以及时频分辨率之间的权衡。 接着，我们将引入小波变换（Wavelet Transform）。小波变换是一种更灵活的时频分析工具，它使用具有局部化时域和频域特性的“小波”作为基函数。与STFT不同，小波变换采用了多分辨率分析，能够提供不同尺度上的时频信息，特别适合分析具有突变、奇异性或分形特性的信号。我们将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理。 此外，本章还将简要介绍谱估计方法。当信号的统计特性未知时，需要通过估计其功率谱密度来分析信号。我们将介绍经典谱估计方法（如周期图法）和现代谱估计方法（如Yule-Walker法、Burg法等），并讨论它们在不同应用场景下的优缺点。 第八章：数字信号处理的应用 本章将通过一系列实际应用案例，展示数字信号处理技术在各个领域的强大威力，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 我们将首先探讨通信系统中的DSP应用，包括数字调制解调、信道编码与解码、多速率信号处理、自适应滤波以及用于信号检测和估计的算法。 接着，我们将介绍音频信号处理，例如音频压缩（MP3、AAC）、语音识别、语音合成、回声消除、降噪以及音乐信息检索。 在图像和视频处理领域，DSP的应用包括图像压缩（JPEG、MPEG）、边缘检测、特征提取、图像增强、运动估计以及目标跟踪。 我们还将触及生物医学信号处理，如心电图（ECG）和脑电图（EEG）信号的分析、滤波和特征提取，以及医学影像重建（如CT、MRI）中的重采样和滤波技术。 最后，本章还将提及其他领域的应用，如雷达信号处理、地震信号分析、仪器仪表测量、控制系统中的数字控制器设计等。通过这些丰富的应用实例，读者能够深刻理解DSP技术在现代科技发展中的核心地位和广泛影响。 本书力求语言通俗易懂，逻辑清晰，理论阐述严谨，并且提供了大量的数学推导和计算示例。通过学习本书，读者将能够掌握数字信号处理的基本原理，理解其核心算法，并能够将其应用于实际工程问题中，为深入学习和研究DSP领域打下坚实的基础。