DSP 基本理论与应用技术 李哲英 9787810771627 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李哲英 著

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• 李哲英
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• 9787810771627
• 高等教育

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出版社： 北京航天航空大学出版社

ISBN：9787810771627

商品编码：29577262805

包装：平装

出版时间：2002-06-01

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

编辑推荐

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内容提要

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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

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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：一种变革性的技术 数字信号处理（DSP）是现代电子工程领域的一门核心学科，它通过数学算法对离散化的信号进行一系列处理，从而实现对信号的分析、变换、增强、压缩、识别等功能。这项技术的发展，极大地推动了通信、音频、视频、图像、雷达、医学影像等众多领域的进步，深刻地改变了我们获取、处理和享受信息的方式。 DSP 的基本概念与原理 DSP 的核心在于将现实世界中的连续信号（如声音、光线、温度等）通过采样和量化，转化为计算机能够理解和处理的离散数字信号。这个过程涉及几个关键概念： 采样（Sampling）：这是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤。采样定理，也称为奈奎斯特-香农采样定理，指出，为了无失真地重建原始连续信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍。这个定理是数字信号处理的基石，确保了信息在数字化过程中不会丢失。例如，音频信号的采样率通常为 44.1 kHz（CD 音质），意味着每秒采集 44100 个样本点，这足以捕捉人耳能感知的大部分声音频率。 量化（Quantization）：采样得到的信号幅度在模拟域是连续的，而在数字域需要用有限的比特数来表示。量化就是将连续的幅度值映射到一组离散的量化电平。量化过程会引入量化误差，这是数字信号处理中固有的一个误差源。量化精度（即比特深度）越高，量化误差越小，信号的保真度越高。例如，16 位音频比 8 位音频能表示更精细的幅度变化，声音细节更丰富。 数字信号（Digital Signal）：经过采样和量化后，连续信号就变成了由一系列数字组成的离散信号，这种信号可以在数字系统中进行存储、传输和运算。 数字滤波器（Digital Filter）：这是 DSP 中最基本也是最重要的一种处理工具。数字滤波器用于改变信号的频谱特性，例如去除噪声、增强特定频率成分、分离不同频率的信号等。数字滤波器主要分为两类： 无限脉冲响应（IIR）滤波器：其冲激响应理论上是无限长的。IIR 滤波器可以用较低的阶数实现特定的滤波特性，效率较高，但设计和稳定性分析相对复杂，可能引入相位失真。 有限脉冲响应（FIR）滤波器：其冲激响应是有限长的。FIR 滤波器具有线性相位特性，这对于避免信号失真至关重要，特别是在音频和图像处理中。FIR 滤波器在稳定性上天然具有优势，但实现相同的滤波效果通常需要更高的阶数，计算量也相对较大。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：DFT 是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，它揭示了信号的频率成分。FFT 是 DFT 的一种高效算法，能够以极快的速度计算 DFT，极大地降低了计算复杂度，是许多 DSP 应用的基础。通过 FFT，我们可以分析信号的频谱，识别噪声源，进行频率域的滤波和调制解调等。 卷积（Convolution）：在时域，滤波器的输出是输入信号与滤波器冲激响应的卷积。在频域，卷积运算对应于两个函数的乘积。理解卷积对于理解滤波器的工作原理至关重要。 DSP 的核心算法与技术 DSP 的强大能力来源于一系列精妙的算法和技术，它们使得对信号的复杂操作成为可能： 变换域处理（Transform Domain Processing）：除了傅里叶变换，还有离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）等。DCT 在图像和音频压缩（如 JPEG、MP3）中扮演着核心角色，能够有效地将信号能量集中到少数几个系数上。小波变换则在时频分析方面具有独特的优势，能够同时捕捉信号的局部频率和时间信息，广泛应用于信号去噪、特征提取等领域。 自适应滤波（Adaptive Filtering）：与固定系数的传统滤波器不同，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其系数，以达到最佳的滤波效果。这使得自适应滤波器在回声消除（如电话会议）、噪声抑制、信道均衡等方面表现出色，能够应对变化的信号环境。 谱分析（Spectral Analysis）：利用 DFT/FFT 等工具分析信号的频率成分，从而了解信号的内在特性。这在语音识别、生物医学信号分析（如心电图、脑电图）等领域至关重要。 相关与匹配滤波（Correlation and Matched Filtering）：相关分析用于测量两个信号之间的相似度，匹配滤波则是一种优化的滤波器，它能够最大化信号在噪声背景下的检测信噪比，广泛应用于雷达和通信系统中信号的检测与识别。 信号的重采样（Resampling）：改变信号的采样率，而不改变其频谱内容。这在不同采样率的数字系统之间进行数据交互时非常有用，例如将低采样率的音频提升到高采样率以获得更好的音质。 DSP 的典型应用领域 DSP 的应用渗透到我们生活的方方面面，以下是一些典型的应用场景： 通信系统： 移动通信：手机信号的调制解调、语音编码（如 AMR、AAC）、信道编码和解码、干扰抑制等，都高度依赖 DSP 技术。4G、5G 等新一代移动通信技术的发展更是离不开先进的 DSP 算法。 数字电视与广播：视频和音频信号的压缩（如 H.264、HEVC）、传输编码、纠错编码等。 无线局域网（Wi-Fi）：信号的调制解调、信道估计、干扰管理。 软件定义无线电（SDR）：利用 DSP 技术在软件层面实现复杂的无线电功能，提高了系统的灵活性和可重构性。 音频处理： 音频编码与解码：MP3、AAC、FLAC 等音频格式的压缩和解压缩，使得存储和传输大量的音频文件成为可能。 音频效果处理：均衡器（EQ）、混响（Reverb）、压缩器（Compressor）、降噪（Noise Reduction）等音频效果器，广泛应用于音乐制作、音频播放设备以及虚拟现实/增强现实（VR/AR）体验中。 语音识别与合成：将语音转换为文本（ASR）或将文本转换为语音（TTS），是人机交互的关键技术。 声学回声消除：在电话会议、免提通话等场景中，消除麦克风拾取到的扬声器输出声音，保证通话质量。 图像与视频处理： 图像压缩：JPEG、PNG 等图像格式的压缩，大幅减小图像文件大小，方便存储和传输。 视频压缩：MPEG、H.264、HEVC 等视频编码标准，是高清视频播放、流媒体服务、视频会议的基础。 图像增强与修复：提高图像的清晰度、对比度，去除噪声，修复损坏的图像。 目标检测与识别：在监控视频、自动驾驶、安防等领域，利用 DSP 技术识别和跟踪特定目标。 计算机视觉：图像识别、场景理解、三维重建等，这些都是 DSP 在人工智能浪潮中的重要应用。 医学影像： 医学成像设备的信号采集与处理：CT、MRI、超声等医学影像设备的原始信号都需要经过复杂的 DSP 处理，才能生成高质量的医学图像，辅助医生进行诊断。 图像后处理：对医学图像进行增强、锐化、量化等处理，以提高诊断的准确性。 生物信号分析：对心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物电信号进行分析，用于疾病的诊断和监测。 其他应用： 雷达与声纳：目标检测、距离和速度测量、目标分类。 仪器仪表：高精度测量、数据采集与分析。 工业自动化：电机控制、传感器数据处理、故障诊断。 金融领域：高频交易中的信号分析、风险建模。 DSP 的硬件实现 DSP 的复杂计算任务通常需要专门的硬件支持，以实现高效的实时处理： 数字信号处理器（DSP 芯片）：这是专门为执行 DSP 算法而设计的微处理器。DSP 芯片通常拥有专门的指令集（如 MAC 指令，用于实现乘累加运算，这是许多 DSP 算法的核心），以及高效的内存架构，能够在极短的时间内完成大量的数学运算。TI、ADI、NXP 等公司是知名的 DSP 芯片制造商。 现场可编程门阵列（FPGA）：FPGA 是一种高度可配置的硬件平台，允许用户根据应用需求定制硬件逻辑。对于需要极高并行度和低延迟的应用，FPGA 提供了比通用 DSP 芯片更灵活和强大的处理能力。 专用集成电路（ASIC）：ASIC 是为特定应用定制设计的集成电路。当产量巨大且性能要求极高时，ASIC 能够提供最高的性能和最低的功耗，但开发成本也最高。 DSP 的发展趋势 随着技术的不断发展，DSP 也在朝着更高效、更智能、更集成的方向发展： 算法的进一步优化：新的算法不断涌现，以提高处理效率、降低计算复杂度、提升处理精度，例如深度学习与 DSP 的结合，利用神经网络进行信号处理。 硬件的集成化与异构化：DSP 核心越来越多地集成到通用微处理器（CPU）或嵌入式处理器中（如 ARM Cortex-A 系列中的 DSP 扩展）。同时，异构计算架构，即整合 CPU、GPU、DSP、AI 加速器等多种处理单元，以应对日益增长的计算需求。 低功耗设计：在移动设备、物联网（IoT）等领域，对 DSP 的功耗要求越来越高，低功耗 DSP 的设计是重要的研究方向。 软件定义与智能化：软件在 DSP 系统中的作用越来越重要，允许通过软件升级和配置来改变硬件功能，实现更灵活和智能的信号处理。 结语 数字信号处理作为一门基础性、通用性的技术，其重要性不言而喻。它不仅是现代电子信息技术发展的基石，更是驱动各个行业创新和进步的关键力量。理解和掌握 DSP 的基本理论与应用技术，对于从事电子工程、计算机科学、通信工程等相关领域的专业人士，以及对科技发展有深入兴趣的人们来说，都具有极其重要的意义。从我们日常使用的手机、电脑，到先进的医疗设备、航空航天技术，DSP 的身影无处不在，它正在以前所未有的方式塑造着我们的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的书名排版，一眼就能看出它聚焦于数字信号处理这个硬核领域。我当时在书店里翻阅时，就被这种专业而又沉稳的气质所吸引。初翻几页，就能感受到作者在知识体系构建上的匠心独运。它不像某些入门书籍那样浅尝辄止，而是选择了在理论的深度上扎根。特别是对傅里叶变换、Z变换这些核心概念的阐述，简直是教科书级别的清晰和严谨。作者似乎深谙“授人以渔”的道理，不仅仅是给出公式，更重要的是剖析了这些数学工具背后的物理意义和工程直觉。对于我们这些在实际项目中与噪声、采样和滤波打交道的工程师来说，这种理论与实践结合的深度，才是真正宝贵的财富。那种感觉就像是找到了一个可靠的向导，能够带领我们在信号处理的复杂丛林中，准确地找到通往真理的路径。我花了相当长的时间消化第一章的内容，因为它为后续所有章节的深入打下了坚实的基础，让人不得不佩服作者在教学逻辑上的精妙布局。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，可以说是“稳中带韧”。它不像某些学术著作那样晦涩难懂，佶屈聱牙，反而有一种非常流畅的叙事感，尽管讨论的都是高深的数学原理。在讲解到滤波器的设计，特别是IIR和FIR滤波器对比的那部分时，作者的笔触变得尤为生动。他没有直接抛出那些令人望而生畏的指标，而是通过一系列精妙的例子，比如模拟原始音频信号的失真，来引出为什么我们需要特定的滤波器特性。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我记得在对比不同窗函数对频谱泄露的影响时，作者不仅展示了数学推导，还配有直观的图形说明，这对于理解窗口截断带来的副作用至关重要。读完这部分，我仿佛亲手对一个信号进行了“手术”，每一个操作的后果都了然于心。这种将抽象概念具体化的能力，是这本书最值得称道的地方，它让枯燥的理论学习变成了一种富有洞察力的探索。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我过去对某些DSP教材的体验是，理论部分讲得天花乱坠，可一旦涉及到实际的应用代码，就显得力不从心，或者干脆就是一份陈旧的伪代码。但这本书记载的应用案例部分，展现出了令人惊喜的现代性和实用性。它不仅仅停留在经典的FFT应用，更深入探讨了在现代通信系统和嵌入式平台中，如何高效地实现这些算法。比如，书中对定点数运算的考量和溢出问题的处理，这些都是在实际硬件部署中必须面对的“坑”。作者并没有回避这些工程上的难题，反而将其视为理论应用不可分割的一部分。我尤其欣赏其中关于自适应滤波算法的章节，它没有将LMS算法作为一个孤立的工具介绍，而是将其置于噪声消除和回声消除的实际场景中进行剖析，使得算法的收敛性和稳定性分析变得有血有肉。这让我意识到，真正的“应用技术”远不止于调用一个库函数，它需要对底层机制有深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，也值得一提。在长时间的深度阅读过程中，清晰的字体和合理的行距极大地缓解了视觉疲劳。对于涉及大量公式和符号的教材来说，这一点往往被出版商忽视，但在这本书里，每一个希腊字母，每一个积分符号，都显得清晰锐利，不易混淆。我经常需要对照公式和图表反复阅读，如果图表和公式的质量不高，阅读体验会大打折扣。这本书在这方面做得很到位，图表的细节处理得非常精细，坐标轴的标注清晰明确，数据点的分布趋势一目了然。这在学习像小波变换这样涉及多尺度分析的章节时，显得尤为重要。优质的纸张和装帧，也让人有一种物有所值的感受，它不仅仅是一本工具书，更像是一件可以长期珍藏和参考的专业资料，经得起反复翻阅和标记的考验。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，一个技术书籍的价值，最终体现在它能否“激活”读者的创造力。这本书在介绍完基础理论和通用算法后，常常会设置一些“思考题”或“展望”性的讨论，引导读者跳出书本的框架去思考。例如，在讨论采样定理时，作者并未止步于奈奎斯特频率的限制，而是引出了欠采样和压缩感知的一些前沿概念的萌芽。这使得这本书的生命力远超了一本标准教材的范畴。它鼓励我们去质疑既有的假设，去探索信号处理在更广阔的领域——无论是生物医学信号处理还是深度学习中的特征提取——如何发挥作用。读完后，我感觉自己不仅仅掌握了一套工具，更重要的是建立了一种处理信号问题的底层思维框架。它为我后续自行研究更复杂的、跨学科的课题铺平了道路，这种思维上的启迪，是任何纯粹的代码手册都无法给予的宝贵财富。