基本信息
書名：DSP技術及應用
定價：22.00元
作者：江金龍
齣版社：西安電子科技大學齣版社
齣版日期：2012-06-01
ISBN：9787560627717
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.322kg
編輯推薦
內容提要
本書以c5000係列dsp中的tms320vc5416芯片為主綫，介紹dsp的cpu結構、片內外設、尋址方式、指令流水綫、匯編指令、匯編程序設計、c語言編程與混閤編程和硬件係統設計等內容。全書共分為8章。章介紹dsp係統設計的基礎知識； 第2～3章介紹 dsp芯片的硬件結構和片內外設，內容從簡單到復雜，逐步深入；第4～6章介紹尋址方式、指令流水綫、匯編指令和匯編程序設計，並采用c語言與匯編語言相結閤的方式講授，便於讀者深入理解和應用；第7章介紹c語言編程與混閤編程，實現c語言與匯編語言的優勢互補；第8章dsp硬件係統設計介紹鍵盤輸入、液晶顯示輸齣、a/d與d/a等模塊的設計及編程，幫助讀者實現從理論到實踐的轉變。通過學習，讀者可獨立設計一個基本的dsp係統。《DSP技術及應用(高等學校電子與通信類專業十二五規劃教材)》可作為工科類高等學校通信工程、電子信息工程、生物醫學工程和自動化等專業的本科教材，也可作為相關技術人員和科研人員的參考書。
目錄
作者介紹
文摘
序言
《音頻信號處理的藝術與實踐》 第一章：數字信號處理概論 本章旨在為讀者構建對數字信號處理（DSP）的宏觀認知框架。我們將從信息時代的視角齣發，深入剖析數字信號處理在現代科技發展中所扮演的關鍵角色，揭示其如何賦能通信、醫療、娛樂等各個領域。我們將追溯數字信號處理的發展曆程，從早期模擬信號處理的局限性，到采樣定理的誕生及其對數字化的裏程碑意義，再到傅裏葉分析等核心理論的逐步完善，勾勒齣DSP技術從萌芽到蓬勃發展的脈絡。 接著，我們將詳細闡述數字信號處理的基本概念。首先，我們會區分模擬信號和數字信號的本質差異，明確數字信號的離散化特性，並介紹采樣、量化和編碼這三個關鍵步驟，理解它們如何將連續的物理世界轉化為計算機可識彆的數字信息。隨後，我們將引入離散時間信號和離散頻率信號這兩個核心概念，為後續的信號分析打下基礎。 本章的重點還將放在綫性時不變（LTI）係統理論上。我們會深入解釋LTI係統的定義及其重要性，通過捲積運算來描述LTI係統對輸入信號的響應，並介紹衝激響應的概念，它是完全錶徵LTI係統的關鍵。讀者將理解為何LTI係統在DSP領域占據核心地位，以及如何利用其性質來設計和分析各種信號處理算法。 此外，我們還將初步介紹數字濾波器的概念。濾波器的作用是改變信號的頻率成分，例如去除噪聲或提取特定頻率的信息。本章將介紹FIR（有限脈衝響應）濾波器和IIR（無限脈衝響應）濾波器的基本原理和區彆，為後續章節的深入探討鋪墊。 最後，本章將探討數字信號處理在實際應用中的廣泛性，通過列舉通信係統中的調製解調、音頻和圖像處理中的增強與壓縮、以及控製係統中的反饋等實例，讓讀者直觀感受到DSP技術的強大生命力和不可替代性。通過本章的學習，讀者將對數字信號處理有一個全麵而深刻的理解，為後續更深入的學習打下堅實的基礎。 第二章：離散時間信號的分析 本章將聚焦於離散時間信號的深入分析，這是理解DSP算法的基礎。我們將從離散時間信號的數學錶示和基本性質齣發，介紹諸如單位階衝激信號、單位階躍信號、指數信號等基本信號的定義和特性，理解它們在信號分析中的作用。 核心內容將圍繞傅裏葉分析在離散時間信號分析中的應用展開。我們將深入講解離散時間傅裏葉變換（DTFT），闡述其如何將時域的離散信號映射到頻域的連續頻譜，揭示信號的頻率成分。我們將詳細推導DTFT的公式，分析其性質，並結閤實例演示如何計算和解釋離散時間信號的頻譜。 在此基礎上，我們將介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法——快速傅裏葉變換（FFT）。DFT是DTFT在有限長信號上的近似，它將連續的頻域頻譜離散化，使得在計算機上能夠高效計算。我們將詳細解釋DFT的原理，並重點介紹FFT算法的齣現如何極大地提高瞭DFT的計算效率，為實時信號處理奠定瞭基礎。通過本章的學習，讀者將掌握如何利用傅裏葉分析工具來理解和處理離散時間信號的頻域特性。 我們還將探討Z變換及其性質。Z變換是拉普拉斯變換在離散時間信號領域的對應，它能夠更方便地分析和處理離散時間係統。我們將詳細介紹Z變換的定義、收斂域（ROC）的概念，以及其在係統穩定性分析、頻率響應計算等方麵的重要應用。通過對Z變換的深入理解，讀者將能夠更有效地分析和設計離散時間係統。 此外，本章還將介紹相關性分析。我們將解釋自相關函數和互相關函數，理解它們如何衡量信號的相似度和信號之間的延遲關係。這將為後續的模式識彆、信號檢測等應用打下基礎。 最後，本章將通過一係列實際的離散時間信號分析案例，例如周期信號的頻譜分析、非周期信號的頻譜分解，以及簡單LTI係統的頻率響應計算，來鞏固讀者對本章所學知識的理解，並初步體會其在工程實踐中的應用價值。 第三章：數字濾波器設計基礎 本章將深入探討數字濾波器的設計原理和方法，數字濾波器是實現信號增強、噪聲抑製、頻率選擇等功能的關鍵工具。我們將首先迴顧濾波器在信號處理中的基本作用，並區分模擬濾波器和數字濾波器的不同。 我們將詳細介紹兩種主要的數字濾波器類型：有限脈衝響應（FIR）濾波器和無限脈衝響應（IIR）濾波器。對於FIR濾波器，我們將解釋其衝激響應是有限長的，因此其係統函數不存在極點。我們將詳細介紹FIR濾波器的設計方法，例如窗函數法（包括矩形窗、漢寜窗、海明窗等）和頻率采樣法，並通過實例演示如何根據濾波器性能指標（如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度等）選擇閤適的窗函數和設計參數。 接著，我們將深入講解IIR濾波器。IIR濾波器的衝激響應是無限長的，其係統函數存在極點。我們將介紹IIR濾波器的設計通常依賴於模擬濾波器的原型，例如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器（I型和II型）和橢圓濾波器。我們將詳細闡述從模擬濾波器原型到數字IIR濾波器的轉換方法，例如脈衝不變法和雙綫性變換法，並分析這些方法的優缺點。 本章還將關注濾波器的性能指標和評估標準。我們將詳細解釋通帶、阻帶、截止頻率、過渡帶、紋波、衰減等關鍵術語，並介紹如何根據這些指標來衡量濾波器的性能。我們將討論如何通過濾波器階數、設計方法等因素來權衡濾波器的性能和計算復雜度。 此外，我們將介紹一些常用的濾波器設計軟件和工具，以及它們在實際設計過程中的應用。通過本章的學習，讀者將能夠理解數字濾波器的工作原理，掌握兩種主要類型濾波器的設計方法，並能夠根據實際需求選擇和設計閤適的數字濾波器。 第四章：譜分析技術 本章將深入探討譜分析技術，這是理解和處理信號頻率特性的核心工具。我們將從傅裏葉分析在信號處理中的重要性齣發，迴顧離散時間傅裏葉變換（DTFT）和離散傅裏葉變換（DFT）的基本概念。 我們將重點介紹多種譜估計方法。首先，我們將詳細講解周期圖法（Periodogram），它是最簡單的譜估計方法之一，通過計算DFT的模平方來得到信號的功率譜密度。我們將分析周期圖法的優缺點，例如方差較大，估計不一緻等問題。 為瞭剋服周期圖法的局限性，我們將介紹改進的譜估計方法，例如Welch方法。Welch方法通過對信號進行分段、加窗和平均，有效地降低瞭功率譜估計的方差，提高瞭估計的準確性。我們將詳細解釋Welch方法的步驟和原理。 接著，我們將深入探討模型法譜估計。模型法譜估計假設信號是由某個模型産生的，然後通過估計模型的參數來得到信號的功率譜。我們將介紹兩種主要的模型法：AR（自迴歸）模型和MA（滑動平均）模型，以及ARMA（自迴歸滑動平均）模型。我們將詳細講解AR模型的Yule-Walker方程，以及如何通過它來估計AR模型的參數。 我們還將介紹更高級的譜估計方法，例如最小方差譜估計（MVDR）和多重信號分類（MUSIC）算法。這些方法能夠提供更高的頻率分辨率，特彆是在處理存在多個信號的場景時。我們將闡述它們的基本原理和應用。 本章還將探討譜分析在實際應用中的案例，例如通信信號的頻譜監測、音頻信號的音調分析、振動信號的故障診斷等。通過對這些案例的分析，讀者將能夠深刻理解譜分析技術在信號分析和信息提取中的強大能力。 第五章：數字信號處理的應用實例 本章將通過一係列具體而生動的應用實例，來展示數字信號處理技術在現實世界中的廣泛應用和重要價值。我們將不再局限於理論層麵，而是深入到實際的工程場景中，讓讀者直觀感受到DSP技術的強大生命力。 音頻信號處理：我們將詳細介紹數字音頻信號處理在音樂製作、語音識彆、音頻增強等方麵的應用。例如，我們會講解如何利用數字濾波器來消除音頻中的噪聲，如何使用FFT來分析音頻信號的頻率成分，從而實現音效的調節和音樂的閤成。我們還將探討音頻壓縮技術（如MP3）的原理，以及其如何通過去除人耳不易察覺的頻率成分來減小音頻文件的大小。 通信係統：數字信號處理在現代通信係統中扮演著至關重要的角色。我們將深入剖析通信係統中DSP的應用，例如數字調製解調，包括ASK、FSK、PSK和QAM等。我們將解釋如何利用DSP技術來實現信號的編碼、解碼、信道均衡和錯誤糾正，從而提高通信的可靠性和效率。我們還將簡要介紹軟件無綫電（SDR）的概念，以及DSP如何使其變得靈活和可重構。 圖像和視頻處理：盡管本書側重於音頻信號，但為瞭展示DSP的普適性，我們將簡要提及圖像和視頻處理中的DSP技術。例如，我們會提及圖像的增強（如銳化、去噪）、邊緣檢測、以及圖像壓縮（如JPEG）背後的DSP原理。我們會強調，許多圖像和視頻處理算法在本質上都涉及對數據的多維離散信號進行處理，其核心思想與音頻DSP有共通之處。 生物醫學信號處理：數字信號處理在醫療健康領域也發揮著越來越大的作用。我們將探討生物醫學信號的處理，例如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）信號的采集、濾波和分析。我們會介紹如何利用DSP技術來檢測生理異常，輔助醫生進行診斷。 其他領域：我們將簡要提及DSP在其他領域的應用，例如控製係統中的反饋和校正，數據壓縮和去冗餘，以及模式識彆和機器學習中的特徵提取等。這些例子將進一步證明DSP技術的通用性和其在推動科技進步中的關鍵作用。 通過本章的學習，讀者將能夠看到數字信號處理不僅僅是抽象的數學理論，更是解決實際工程問題的強大工具，激發讀者進一步探索和應用DSP技術的興趣。
這本書的實用性簡直令人驚喜，它似乎是為工程師量身定做的。我在項目中遇到一個關於多速率信號處理（如抽取和插值）的問題，正愁找不到係統性的解決方案，結果在書中找到瞭整整一個章節詳細介紹瞭基於波浪形分解和多相分解的濾波器組設計。作者不僅給齣瞭理論公式，還非常細緻地說明瞭如何利用這些技術在硬件資源有限的情況下實現高效的信號處理流程。特彆是關於功率譜密度（PSD）的估計方法，書中對比瞭經典的點估計法（如周期圖）和現代的參數化估計法（如AR模型），並且給齣瞭不同方法在處理有限長度數據時的局限性和適用場景，這對我選擇閤適的譜估計工具至關重要。這本書的例子大多來源於實際應用場景，比如雷達信號的脈衝壓縮、語音信號的編碼解碼等，使得抽象的概念立刻變得具體起來，學習效率直綫上升。