DSP技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:DSP技术及应用

定价：39.00元

售价：26.5元,便宜12.5元,折扣67

作者:陈金鹰著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-08-01

ISBN：9787111463597

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

　　DSP技术包括对数字信号处理芯片技术和数字信号处理理论研究两方面的内容，陈金鹰编著的《DSP技术及应用（第2版）》首先系统地介绍了*初学者学习的以TMS320C54x系列芯片为代表的典型DSP芯片的组织结构，然后结合汇编语言的使用方法来说明如何具体使用DSP的内部资源，后通过实际例子介绍如何将DSP芯片技术与数字信号处理理论结合起来，用汇编语言程序实现理论研究中的算法问题。
　　全书共分7章。章介绍了从模拟到数字系统的演进过程、DSP技术的应用前景和DSP系统的一般设计原则。第2章用较多的篇幅详细地介绍TMS320C54x系列芯片的内部资源和结构，这也是该系列芯片区别于其他芯片的特征所在。第3章对指令系统进行了介绍。第4章介绍了DSP软件开发过程中所涉及到的程序编写、汇编、链接和可执行目标文件的生成。第5章通过大量例子来解释常用指令的应用方法和技巧。第6章通过数字系统应用实例说明如何使用DSP芯片解决数字信号处理理论中的算法问题和工程实际问题。第7章用实验来说明DSP集成开发软件平台CCS的使用方法。
　　本书内容适合于通信工程、电子类、仪表类、自动化类及相关专业的大专生、本科生和研究生学习，也可供其他相关专业的工程技术人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

智慧之声的奥秘：探索信号处理的广阔天地 你是否曾对手机里流畅的通话、音响中震撼的音乐、医疗设备中精准的诊断，或是无人驾驶汽车眼中世界的清晰描绘感到好奇？这一切背后，都跳动着一颗无形的心脏——数字信号处理（DSP）技术。这本书，将带你推开这扇通往“智慧之声”的大门，揭示那些将模拟世界嘈杂的信号转化为清晰、有用信息的奇妙过程，并展现其在当下及未来世界中的无限可能。 第一部分：信号的语言——理解数字信号处理的基石 在深入探索DSP的奥秘之前，我们首先需要掌握它赖以生存的语言——信号。我们将从信号的本质出发，理解其在现实世界中的形态：声音、图像、温度、压力，以及它们如何被转化为计算机能够理解的数字形式。 1. 信号的本质与分类： 模拟信号与数字信号： 我们将详细区分模拟信号的连续性和数字信号的离散性。从温暖的阳光到刺耳的警报，自然的信号往往是模拟的，而我们的计算机和电子设备则依赖于0和1组成的数字信号。理解这种转换的必要性与原理是DSP的起点。 时间域与频率域： 信号可以从不同的角度进行观察。在时间域，我们看到信号随时间的变化；而在频率域，我们则看到信号包含哪些频率成分，这如同将一首交响乐分解成各种乐器的声音。我们将学习傅里叶变换等关键工具，如何从时间域跃迁到频率域，洞察信号的内在结构。 周期信号与非周期信号： 信号并非总是重复的。我们将探讨周期信号的规律性，以及非周期信号的复杂性，并理解如何在数学上描述和处理它们。 2. 信号的采样与量化： 采样定理： 如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号？采样是关键。我们将深入理解奈奎斯特-香农采样定理，这是数字信号处理的基石，它告诉我们采样频率需要达到信号最高频率的两倍以上，才能无损地重建原始信号。我们将探讨过采样、欠采样的影响，以及如何在实际应用中权衡采样率与数据量。 量化误差： 数字信号的精度是有限的。量化是将采样后的信号幅度映射到离散的数值级别。我们将分析量化过程中引入的误差，并学习如何通过增加量化比特数来提高精度，以及了解均方根误差等评价指标。 3. 离散时间系统： 线性时不变（LTI）系统： 大多数信号处理系统都可以近似为LTI系统。我们将详细阐述LTI系统的特性，理解叠加性和时移不变性为何如此重要。 卷积： 信号与系统相遇会发生什么？卷积是描述LTI系统如何响应输入信号的核心运算。我们将通过直观的图示和数学推导，理解卷积的意义，以及它在滤波、系统分析中的应用。 差分方程与系统函数： 如何用数学方程来描述一个离散时间系统？差分方程是其内在的数学模型。我们将学习如何从差分方程推导出系统的系统函数，并通过系统函数来分析系统的频率响应、稳定性等关键特性。 第二部分：数字信号处理的核心工具与技术 掌握了信号的语言，我们就可以开始学习处理它们的强大工具。这一部分将聚焦于DSP最核心的技术，它们是构建各种复杂应用的基石。 1. 傅里叶变换系列：洞察信号的频率信息 离散傅里叶变换（DFT）： 在计算机世界里，我们无法直接进行连续的傅里叶变换。DFT是将有限长度的离散时间序列转换为有限长度的离散频率序列。我们将详细介绍DFT的计算过程，理解其在频谱分析中的作用。 快速傅里叶变换（FFT）： DFT的计算量巨大，特别是对于长序列。FFT算法以其指数级的时间复杂度提升，彻底改变了信号处理的效率。我们将剖析FFT的核心思想，理解其如何通过“分治”策略大幅加速计算，并认识到FFT在现代DSP中的不可或缺性。 离散傅里叶级数（DFS）与离散傅里叶变换（DFT）的关系： 理解DFS适用于周期信号，而DFT适用于非周期信号，它们之间的数学联系也是理解频谱分析的关键。 2. 数字滤波：塑造信号的频率特性 滤波器的作用： 想象一下，你想要去除一段音频中的背景噪音，或者增强图像的边缘细节，这时就需要用到滤波器。滤波器的核心作用就是根据信号的频率成分，对其进行选择性的衰减或增强。 FIR（有限脉冲响应）滤波器： FIR滤波器具有线性相位特性，易于设计和实现，稳定性好。我们将学习其结构、设计方法（如窗函数法、频率采样法）及其在实际应用中的优缺点。 IIR（无限脉冲响应）滤波器： IIR滤波器在达到相同滤波效果时，通常比FIR滤波器需要的阶数更低，计算量更小，但设计和稳定性控制相对复杂。我们将探讨其基于模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫）的设计方法，以及在不同场景下的应用。 滤波器设计的关键指标： 通带、阻带、过渡带、衰减等，我们将理解这些参数如何决定滤波器的性能，以及如何在设计中进行权衡。 3. 变换域分析与处理： Z变换： Z变换是将离散时间信号和系统从时间域映射到复数域的强大工具。它能够统一处理FIR和IIR系统，并揭示系统的稳定性、因果性等重要信息。我们将深入理解Z变换的定义、性质，以及如何利用它来分析和设计离散时间系统。 功率谱密度（PSD）： 信号的能量如何在不同频率上分布？PSD能够直观地展示信号的功率谱特性，对于噪声分析、信号检测等至关重要。 第三部分：DSP在现实世界中的精彩应用 理论的基石奠定之后，我们将目光投向DSP如何为我们的生活带来翻天覆地的变化。DSP早已渗透到我们生活的方方面面，成为现代科技发展的强大驱动力。 1. 通信领域：构建连接世界的桥梁 数字调制与解调： 如何将信息编码到载波信号中进行传输？数字调制（如ASK, PSK, QAM）和解调是通信系统的核心。DSP在其中扮演着至关重要的角色，负责生成和解析这些调制信号，确保信息的准确传输。 信道编码与解码： 在信息传输过程中，噪声和干扰会不可避免地引入错误。信道编码（如纠错码）通过增加冗余信息来检测和纠正错误，而DSP则负责高效地执行这些编码和解码过程。 回声消除与噪声抑制： 在电话、视频会议等通信场景中，DSP技术可以有效地消除回声，并抑制背景噪音，从而提供清晰的语音通信体验。 2. 音频与图像处理：捕捉与重塑感官世界 音频压缩（MP3, AAC）： 我们如何在保持听觉质量的同时，大幅减小音频文件的大小？基于人耳听觉特性的感知编码算法，依赖于DSP技术来高效压缩音频数据，从而方便存储和传输。 音频增强与特效： 从均衡器到混响，DSP能够对音频信号进行各种处理，以改善音质、创造特殊的听觉效果。 图像增强与去噪： 模糊的图像变得清晰，噪点消失，这些都离不开DSP在图像处理方面的应用。我们将了解如何在图像的像素域或变换域进行滤波和增强。 图像压缩（JPEG）： 类似音频压缩，JPEG通过利用人眼对图像信息的感知特性，结合离散余弦变换（DCT）等DSP技术，实现高效的图像压缩。 人脸识别与目标检测： 在安防、社交媒体等领域，DSP技术是实现复杂图像分析任务的关键，它能够从图像中提取有用的特征，并进行模式识别。 3. 嵌入式系统与物联网（IoT）：智慧设备的神经中枢 传感器数据处理： 物联网设备通过各种传感器采集环境信息。DSP在嵌入式系统中扮演着关键角色，负责实时处理这些传感器数据，将其转化为有意义的信息。 实时控制： 从工业自动化到智能家居，DSP的实时处理能力使其成为控制系统的理想选择，能够精确地响应外部信号并执行控制指令。 低功耗设计： 许多嵌入式和IoT设备需要在有限的能源条件下运行。DSP的效率和优化设计对于实现低功耗至关重要。 4. 其他前沿应用： 医疗电子： 心电图（ECG）信号分析、医学影像处理（MRI, CT），DSP为诊断和治疗提供了强大的支持。 汽车电子： 雷达信号处理、发动机控制、信息娱乐系统，DSP让汽车更加智能和安全。 科学研究： 天文学、物理学、生物学等领域，DSP都是处理海量实验数据、提取科学结论的重要工具。 结语：开启你的DSP探索之旅 DSP技术是一门深邃而充满活力的学科，它不仅仅是关于数学公式和算法，更是关于理解和改造我们所处的数字世界。这本书将为你提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，让你能够理解这些“智慧之声”的奥秘，并有望在未来的技术浪潮中，成为一名信号处理的探索者和创造者。无论你是一名学生、工程师，还是对科技充满好奇的爱好者，都能从中获得深刻的启迪和有价值的知识。让我们一起踏上这段精彩的DSP探索之旅吧！