基本信息
书名：DSP 基本理论与应用技术
定价：32.00元
作者：李哲英
出版社：北京航天航空大学出版社
出版日期：2002-06-01
ISBN：9787810771627
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.599kg
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内容提要
本书是一本初学DSP技术的入门书籍，向读者提供有关DSP应用技术的基本理论和DSP系统的基本硬件技术，并通过提供一些基本实验帮助读者迅速学会如何设计一个DSP系统。书中介绍了DSP技术的基本理论概念和数学分析方法、DSP器件的结构和组成以及数字信号处理系统的基本结构；突出了DSP应用技术基本概念和方法的介绍，侧重于通过练习达到学习DSP应用开发技术的目的；作为基本应用技术的内容，还介绍了有关C54x系列DSP器件使用操作和开发技术，并提供了相应的实验。
本书可作为电子、电气、信息类以及机电、生物医学工程等学科的本科生学习DSP课程的教材，包括实验在内大约需要40～54学时；也可供具有相应基础的工程技术人员学习DSP技术时参考。
目录
作者介绍
文摘
序言
信号与系统：探索信息世界的基石 在现代科技飞速发展的浪潮中，我们生活在一个被信息洪流所包围的世界。从通信、音频、视频处理到医学成像、自动驾驶，再到金融分析和科学研究，无不与“信号”和“系统”紧密相连。理解信号的本质，掌握系统的运作规律，是开启信息时代大门的关键。 一、 信号的世界：信息的载体 信号，是承载信息的物理量或数学描述。它们可以是连续的，也可以是离散的；可以是模拟的，也可以是数字的。 连续时间信号与离散时间信号： 连续时间信号 (Continuous-time signals)：在时间的每一个瞬时都有定义的信号。例如，我们耳朵听到的声音、相机捕捉到的光线变化，它们在理论上可以被看作是连续变化的。数学上，它们通常用 $x(t)$ 来表示，其中 $t$ 代表时间。 离散时间信号 (Discrete-time signals)：只在特定时间点有定义的信号。这类信号通常是连续时间信号经过采样后得到的。例如，数码相机拍摄的照片，虽然光线在现实世界是连续的，但相机将其转化为像素点的离散值。在数字通信中，语音信号在传输前也会被采样并量化成一系列离散的数值。数学上，它们通常用 $x[n]$ 来表示，其中 $n$ 代表离散的时间索引。 模拟信号与数字信号： 模拟信号 (Analog signals)：信号的幅度或值可以在一定范围内连续变化，并且与所表示的物理量成正比。声音、温度、压力等许多自然现象都可以用模拟信号来描述。 数字信号 (Digital signals)：信号的幅度被限制在离散的数值集合中，通常是二进制的0和1。数字信号通过采样、量化和编码过程从模拟信号转换而来。数字信号具有抗干扰能力强、易于存储和处理等优点，是现代信息技术的核心。 周期信号与非周期信号： 周期信号 (Periodic signals)：在时间上重复出现的信号。如果存在一个正数 $T$，使得对于所有的 $t$，$x(t+T) = x(t)$，则称 $x(t)$ 为周期信号，其中 $T$ 称为周期。例如，正弦波、方波等都可以是周期信号。 非周期信号 (Aperiodic signals)：在时间上不重复出现的信号。 能量信号与功率信号： 能量信号 (Energy signals)：其总能量有限的信号。例如，衰减的脉冲信号。 功率信号 (Power signals)：其平均功率有限的信号，但总能量可能无限。例如，周期信号（如正弦波）和随机信号（如白噪声）。 二、 系统的奥秘：信号的处理者 系统，是用来处理、转换或生成信号的实体。它可以是电子电路、软件算法、机械装置，甚至生物体。理解系统的特性，能够帮助我们预测信号经过系统后的变化，从而设计出满足特定需求的信号处理方案。 系统的描述： 系统可以将输入信号转换为输出信号。数学上，我们通常用一个算子 $T$ 来表示系统，即 $y(t) = T{x(t)}$ 或 $y[n] = T{x[n]}$。 线性系统 (Linear systems)：满足叠加原理（齐次性与可加性）的系统。 齐次性 (Homogeneity)：如果输入 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么 $a cdot x(t)$ 将产生 $a cdot y(t)$，其中 $a$ 是常数。 可加性 (Additivity)：如果输入 $x_1(t)$ 产生输出 $y_1(t)$，输入 $x_2(t)$ 产生输出 $y_2(t)$，那么 $x_1(t) + x_2(t)$ 将产生 $y_1(t) + y_2(t)$。 时不变系统 (Time-invariant systems)：如果输入信号 $x(t)$ 产生输出 $y(t)$，那么 $x(t- au)$ 将产生 $y(t- au)$，其中 $ au$ 是任意时间延迟。这意味着系统的特性不随时间变化。 因果系统 (Causal systems)：系统的输出仅取决于当前的输入和过去的输入，而不取决于未来的输入。在实际系统中，因果性是普遍存在的。 稳定系统 (Stable systems)：当输入有界时，输出也保持有界。 系统的数学模型： 微分方程 (Differential equations)：用于描述连续时间线性时不变（LTI）系统的动态行为，是描述物理系统（如电路、机械系统）的重要工具。 差分方程 (Difference equations)：用于描述离散时间LTI系统的动态行为。 卷积 (Convolution)：是LTI系统最重要的数学运算之一。通过输入信号与系统的冲激响应（Impulse Response）进行卷积，可以得到系统的输出信号。冲激响应是LTI系统对单位冲激信号（Dirac Delta Function 或 Kronecker Delta Function）的响应，它完全表征了LTI系统的特性。 三、 信号分析的利器：傅里叶变换与拉普拉斯变换 为了更深入地理解信号的频率特性以及系统的频率响应，傅里叶变换和拉普拉斯变换是不可或缺的数学工具。 傅里叶级数 (Fourier Series)：可以将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的叠加，揭示信号的频率成分。 傅里叶变换 (Fourier Transform)：将非周期信号分解为连续的频率分量，得到信号的频谱（Spectrum），从而分析信号在频域的特性。傅里叶变换是理解信号的频率内容、滤波、调制解调等应用的基础。 拉普拉斯变换 (Laplace Transform)：是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，尤其是那些在时域上指数增长的信号。拉普拉斯变换在分析系统的稳定性、频率响应以及求解微分方程方面具有重要作用。通过将时域的微分方程转换为频域的代数方程，大大简化了分析过程。 四、 采样理论：模拟与数字世界的桥梁 在将模拟信号转换为数字信号的过程中，采样是关键的第一步。奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是这一理论的核心。 奈奎斯特-香农采样定理：如果一个连续时间信号 $x(t)$ 的最高频率分量低于 $f_s/2$，那么可以通过以采样频率 $f_s$ 对其进行采样，并在接收端通过一个理想低通滤波器无失真地恢复原始信号。采样频率 $f_s$ 必须大于信号最高频率的两倍，这个 $f_s/2$ 被称为奈奎斯特频率。 采样过程中的失真：混叠 (Aliasing)：如果采样频率不足，高频分量会“折叠”到低频区域，导致信号失真，无法恢复原始信号。因此，在实际采样前，通常需要对模拟信号进行抗混叠滤波。 量化 (Quantization)：采样后得到的离散数值还需要被量化成有限的离散电平。量化误差是数字信号固有的误差来源。 编码 (Encoding)：将量化后的离散电平转换为数字编码（如二进制码）以便存储和传输。 五、 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT) 在数字信号处理中，我们处理的是离散时间信号。为了在数字域分析信号的频率成分，我们需要使用离散傅里叶变换 (DFT)。 离散傅里叶变换 (DFT)：将一个有限长度的离散时间信号分解为一系列离散的频率分量（复指数）。 快速傅里叶变换 (FFT)：是一类高效计算DFT的算法，极大地缩短了计算时间，使得在实际应用中进行大规模的信号频谱分析成为可能。FFT在音频、图像、通信等领域有着广泛的应用。 六、 滤波器设计：塑造信号的频率特性 滤波器是信号处理中用于选择或去除特定频率成分的系统。它们在音频处理（如均衡器）、图像处理（如边缘检测）、通信（如信道选择）等领域发挥着至关重要的作用。 模拟滤波器与数字滤波器： 模拟滤波器：由电阻、电容、电感等模拟元件构成。 数字滤波器：通过数字运算实现，其性能参数可以通过软件灵活调整。 滤波器的分类： 低通滤波器 (Low-pass filter)：允许低频信号通过，抑制高频信号。 高通滤波器 (High-pass filter)：允许高频信号通过，抑制低频信号。 带通滤波器 (Band-pass filter)：允许特定频带内的信号通过，抑制该频带外的信号。 带阻滤波器 (Band-stop filter)：抑制特定频带内的信号，允许该频带外的信号通过。 滤波器的设计方法： IIR滤波器 (Infinite Impulse Response)：具有无限冲激响应的数字滤波器，通常设计复杂，但能用较低的阶数实现较高的性能。 FIR滤波器 (Finite Impulse Response)：具有有限冲激响应的数字滤波器，设计简单，稳定性好，但通常需要较高的阶数才能达到与IIR滤波器相当的性能。 七、 应用领域：信号与系统无处不在 信号与系统的理论和技术是现代科技的基石，其应用范围极其广泛： 通信系统：从手机通信、无线网络到卫星通信，信号的调制、解调、编码、解码、滤波等都离不开信号与系统的理论。 音频与语音处理：音频压缩（如MP3）、语音识别、回声消除、降噪等。 图像与视频处理：图像压缩（如JPEG）、图像增强、特征提取、视频编码等。 医学工程：医学影像（如X光、CT、MRI）的获取与处理，生物信号（如心电图、脑电图）的分析。 控制系统：自动驾驶、工业自动化、机器人控制等。 金融工程：数据分析、信号检测、量化交易等。 科学研究：从天文学的信号分析到粒子物理的探测，信号与系统都是重要的研究工具。 总之，信号与系统的理论不仅仅是抽象的数学概念，更是解决现实世界中各种信息处理问题的强大武器。掌握这些基本理论，能够帮助我们理解和创造更多革新性的技术，推动社会进步。
这本书的结构组织逻辑性极强，层层递进，如同搭建一座精密的数字系统大厦。它并没有急于抛出复杂的算法，而是首先用扎实的数学基础（如复变函数基础）为后续的离散分析做好铺垫。这种“打地基”的过程虽然略显枯燥，但却是后续高楼顺利建成的关键。随后，从基本的采样定理到系统的时域和频域分析，再到滤波器的设计，每一步都有明确的过渡和承接关系。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是先回顾前一个章节相关的知识点，形成知识的闭环。这使得知识点之间的联系非常紧密，避免了知识的碎片化。对于需要系统学习DSP的读者而言，这种结构安排无疑是最高效的学习路径。它不像很多参考资料那样是知识点的罗列，而是一条清晰、引导明确的学习路径图，让人始终知道自己学到了哪里，以及下一步将要走向何方。