DSP 基本理論與應用技術 李哲英 9787810771627 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

基本信息

書名：DSP 基本理論與應用技術

定價：32.00元

作者：李哲英

齣版社：北京航天航空大學齣版社

齣版日期：2002-06-01

ISBN：9787810771627

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.599kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是一本初學DSP技術的入門書籍，嚮讀者提供有關DSP應用技術的基本理論和DSP係統的基本硬件技術，並通過提供一些基本實驗幫助讀者迅速學會如何設計一個DSP係統。書中介紹瞭DSP技術的基本理論概念和數學分析方法、DSP器件的結構和組成以及數字信號處理係統的基本結構；突齣瞭DSP應用技術基本概念和方法的介紹，側重於通過練習達到學習DSP應用開發技術的目的；作為基本應用技術的內容，還介紹瞭有關C54x係列DSP器件使用操作和開發技術，並提供瞭相應的實驗。
本書可作為電子、電氣、信息類以及機電、生物醫學工程等學科的本科生學習DSP課程的教材，包括實驗在內大約需要40～54學時；也可供具有相應基礎的工程技術人員學習DSP技術時參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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信號與係統：探索信息世界的基石 在現代科技飛速發展的浪潮中，我們生活在一個被信息洪流所包圍的世界。從通信、音頻、視頻處理到醫學成像、自動駕駛，再到金融分析和科學研究，無不與“信號”和“係統”緊密相連。理解信號的本質，掌握係統的運作規律，是開啓信息時代大門的關鍵。 一、 信號的世界：信息的載體 信號，是承載信息的物理量或數學描述。它們可以是連續的，也可以是離散的；可以是模擬的，也可以是數字的。 連續時間信號與離散時間信號： 連續時間信號 (Continuous-time signals)：在時間的每一個瞬時都有定義的信號。例如，我們耳朵聽到的聲音、相機捕捉到的光綫變化，它們在理論上可以被看作是連續變化的。數學上，它們通常用 $x(t)$ 來錶示，其中 $t$ 代錶時間。 離散時間信號 (Discrete-time signals)：隻在特定時間點有定義的信號。這類信號通常是連續時間信號經過采樣後得到的。例如，數碼相機拍攝的照片，雖然光綫在現實世界是連續的，但相機將其轉化為像素點的離散值。在數字通信中，語音信號在傳輸前也會被采樣並量化成一係列離散的數值。數學上，它們通常用 $x[n]$ 來錶示，其中 $n$ 代錶離散的時間索引。 模擬信號與數字信號： 模擬信號 (Analog signals)：信號的幅度或值可以在一定範圍內連續變化，並且與所錶示的物理量成正比。聲音、溫度、壓力等許多自然現象都可以用模擬信號來描述。 數字信號 (Digital signals)：信號的幅度被限製在離散的數值集閤中，通常是二進製的0和1。數字信號通過采樣、量化和編碼過程從模擬信號轉換而來。數字信號具有抗乾擾能力強、易於存儲和處理等優點，是現代信息技術的核心。 周期信號與非周期信號： 周期信號 (Periodic signals)：在時間上重復齣現的信號。如果存在一個正數 $T$，使得對於所有的 $t$，$x(t+T) = x(t)$，則稱 $x(t)$ 為周期信號，其中 $T$ 稱為周期。例如，正弦波、方波等都可以是周期信號。 非周期信號 (Aperiodic signals)：在時間上不重復齣現的信號。 能量信號與功率信號： 能量信號 (Energy signals)：其總能量有限的信號。例如，衰減的脈衝信號。 功率信號 (Power signals)：其平均功率有限的信號，但總能量可能無限。例如，周期信號（如正弦波）和隨機信號（如白噪聲）。 二、 係統的奧秘：信號的處理者 係統，是用來處理、轉換或生成信號的實體。它可以是電子電路、軟件算法、機械裝置，甚至生物體。理解係統的特性，能夠幫助我們預測信號經過係統後的變化，從而設計齣滿足特定需求的信號處理方案。 係統的描述： 係統可以將輸入信號轉換為輸齣信號。數學上，我們通常用一個算子 $T$ 來錶示係統，即 $y(t) = T{x(t)}$ 或 $y[n] = T{x[n]}$。 綫性係統 (Linear systems)：滿足疊加原理（齊次性與可加性）的係統。 齊次性 (Homogeneity)：如果輸入 $x(t)$ 産生輸齣 $y(t)$，那麼 $a cdot x(t)$ 將産生 $a cdot y(t)$，其中 $a$ 是常數。 可加性 (Additivity)：如果輸入 $x_1(t)$ 産生輸齣 $y_1(t)$，輸入 $x_2(t)$ 産生輸齣 $y_2(t)$，那麼 $x_1(t) + x_2(t)$ 將産生 $y_1(t) + y_2(t)$。 時不變係統 (Time-invariant systems)：如果輸入信號 $x(t)$ 産生輸齣 $y(t)$，那麼 $x(t- au)$ 將産生 $y(t- au)$，其中 $ au$ 是任意時間延遲。這意味著係統的特性不隨時間變化。 因果係統 (Causal systems)：係統的輸齣僅取決於當前的輸入和過去的輸入，而不取決於未來的輸入。在實際係統中，因果性是普遍存在的。 穩定係統 (Stable systems)：當輸入有界時，輸齣也保持有界。 係統的數學模型： 微分方程 (Differential equations)：用於描述連續時間綫性時不變（LTI）係統的動態行為，是描述物理係統（如電路、機械係統）的重要工具。 差分方程 (Difference equations)：用於描述離散時間LTI係統的動態行為。 捲積 (Convolution)：是LTI係統最重要的數學運算之一。通過輸入信號與係統的衝激響應（Impulse Response）進行捲積，可以得到係統的輸齣信號。衝激響應是LTI係統對單位衝激信號（Dirac Delta Function 或 Kronecker Delta Function）的響應，它完全錶徵瞭LTI係統的特性。 三、 信號分析的利器：傅裏葉變換與拉普拉斯變換 為瞭更深入地理解信號的頻率特性以及係統的頻率響應，傅裏葉變換和拉普拉斯變換是不可或缺的數學工具。 傅裏葉級數 (Fourier Series)：可以將周期信號分解為一係列正弦和餘弦分量的疊加，揭示信號的頻率成分。 傅裏葉變換 (Fourier Transform)：將非周期信號分解為連續的頻率分量，得到信號的頻譜（Spectrum），從而分析信號在頻域的特性。傅裏葉變換是理解信號的頻率內容、濾波、調製解調等應用的基礎。 拉普拉斯變換 (Laplace Transform)：是傅裏葉變換的推廣，它能夠處理更廣泛的信號，尤其是那些在時域上指數增長的信號。拉普拉斯變換在分析係統的穩定性、頻率響應以及求解微分方程方麵具有重要作用。通過將時域的微分方程轉換為頻域的代數方程，大大簡化瞭分析過程。 四、 采樣理論：模擬與數字世界的橋梁 在將模擬信號轉換為數字信號的過程中，采樣是關鍵的第一步。奈奎斯特-香農采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是這一理論的核心。 奈奎斯特-香農采樣定理：如果一個連續時間信號 $x(t)$ 的最高頻率分量低於 $f_s/2$，那麼可以通過以采樣頻率 $f_s$ 對其進行采樣，並在接收端通過一個理想低通濾波器無失真地恢復原始信號。采樣頻率 $f_s$ 必須大於信號最高頻率的兩倍，這個 $f_s/2$ 被稱為奈奎斯特頻率。 采樣過程中的失真：混疊 (Aliasing)：如果采樣頻率不足，高頻分量會“摺疊”到低頻區域，導緻信號失真，無法恢復原始信號。因此，在實際采樣前，通常需要對模擬信號進行抗混疊濾波。 量化 (Quantization)：采樣後得到的離散數值還需要被量化成有限的離散電平。量化誤差是數字信號固有的誤差來源。 編碼 (Encoding)：將量化後的離散電平轉換為數字編碼（如二進製碼）以便存儲和傳輸。 五、 離散傅裏葉變換 (DFT) 與快速傅裏葉變換 (FFT) 在數字信號處理中，我們處理的是離散時間信號。為瞭在數字域分析信號的頻率成分，我們需要使用離散傅裏葉變換 (DFT)。 離散傅裏葉變換 (DFT)：將一個有限長度的離散時間信號分解為一係列離散的頻率分量（復指數）。 快速傅裏葉變換 (FFT)：是一類高效計算DFT的算法，極大地縮短瞭計算時間，使得在實際應用中進行大規模的信號頻譜分析成為可能。FFT在音頻、圖像、通信等領域有著廣泛的應用。 六、 濾波器設計：塑造信號的頻率特性 濾波器是信號處理中用於選擇或去除特定頻率成分的係統。它們在音頻處理（如均衡器）、圖像處理（如邊緣檢測）、通信（如信道選擇）等領域發揮著至關重要的作用。 模擬濾波器與數字濾波器： 模擬濾波器：由電阻、電容、電感等模擬元件構成。 數字濾波器：通過數字運算實現，其性能參數可以通過軟件靈活調整。 濾波器的分類： 低通濾波器 (Low-pass filter)：允許低頻信號通過，抑製高頻信號。 高通濾波器 (High-pass filter)：允許高頻信號通過，抑製低頻信號。 帶通濾波器 (Band-pass filter)：允許特定頻帶內的信號通過，抑製該頻帶外的信號。 帶阻濾波器 (Band-stop filter)：抑製特定頻帶內的信號，允許該頻帶外的信號通過。 濾波器的設計方法： IIR濾波器 (Infinite Impulse Response)：具有無限衝激響應的數字濾波器，通常設計復雜，但能用較低的階數實現較高的性能。 FIR濾波器 (Finite Impulse Response)：具有有限衝激響應的數字濾波器，設計簡單，穩定性好，但通常需要較高的階數纔能達到與IIR濾波器相當的性能。 七、 應用領域：信號與係統無處不在 信號與係統的理論和技術是現代科技的基石，其應用範圍極其廣泛： 通信係統：從手機通信、無綫網絡到衛星通信，信號的調製、解調、編碼、解碼、濾波等都離不開信號與係統的理論。 音頻與語音處理：音頻壓縮（如MP3）、語音識彆、迴聲消除、降噪等。 圖像與視頻處理：圖像壓縮（如JPEG）、圖像增強、特徵提取、視頻編碼等。 醫學工程：醫學影像（如X光、CT、MRI）的獲取與處理，生物信號（如心電圖、腦電圖）的分析。 控製係統：自動駕駛、工業自動化、機器人控製等。 金融工程：數據分析、信號檢測、量化交易等。 科學研究：從天文學的信號分析到粒子物理的探測，信號與係統都是重要的研究工具。 總之，信號與係統的理論不僅僅是抽象的數學概念，更是解決現實世界中各種信息處理問題的強大武器。掌握這些基本理論，能夠幫助我們理解和創造更多革新性的技術，推動社會進步。