DSP 基本理論與應用技術 李哲英 9787810771627 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李哲英 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
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• 理論與應用
• 9787810771627
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齣版社： 北京航天航空大學齣版社

ISBN：9787810771627

商品編碼：29577262805

包裝：平裝

齣版時間：2002-06-01

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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數字信號處理：一種變革性的技術 數字信號處理（DSP）是現代電子工程領域的一門核心學科，它通過數學算法對離散化的信號進行一係列處理，從而實現對信號的分析、變換、增強、壓縮、識彆等功能。這項技術的發展，極大地推動瞭通信、音頻、視頻、圖像、雷達、醫學影像等眾多領域的進步，深刻地改變瞭我們獲取、處理和享受信息的方式。 DSP 的基本概念與原理 DSP 的核心在於將現實世界中的連續信號（如聲音、光綫、溫度等）通過采樣和量化，轉化為計算機能夠理解和處理的離散數字信號。這個過程涉及幾個關鍵概念： 采樣（Sampling）：這是將連續時間信號轉換為離散時間信號的關鍵步驟。采樣定理，也稱為奈奎斯特-香農采樣定理，指齣，為瞭無失真地重建原始連續信號，采樣頻率必須至少是信號最高頻率的兩倍。這個定理是數字信號處理的基石，確保瞭信息在數字化過程中不會丟失。例如，音頻信號的采樣率通常為 44.1 kHz（CD 音質），意味著每秒采集 44100 個樣本點，這足以捕捉人耳能感知的大部分聲音頻率。 量化（Quantization）：采樣得到的信號幅度在模擬域是連續的，而在數字域需要用有限的比特數來錶示。量化就是將連續的幅度值映射到一組離散的量化電平。量化過程會引入量化誤差，這是數字信號處理中固有的一個誤差源。量化精度（即比特深度）越高，量化誤差越小，信號的保真度越高。例如，16 位音頻比 8 位音頻能錶示更精細的幅度變化，聲音細節更豐富。 數字信號（Digital Signal）：經過采樣和量化後，連續信號就變成瞭由一係列數字組成的離散信號，這種信號可以在數字係統中進行存儲、傳輸和運算。 數字濾波器（Digital Filter）：這是 DSP 中最基本也是最重要的一種處理工具。數字濾波器用於改變信號的頻譜特性，例如去除噪聲、增強特定頻率成分、分離不同頻率的信號等。數字濾波器主要分為兩類： 無限脈衝響應（IIR）濾波器：其衝激響應理論上是無限長的。IIR 濾波器可以用較低的階數實現特定的濾波特性，效率較高，但設計和穩定性分析相對復雜，可能引入相位失真。 有限脈衝響應（FIR）濾波器：其衝激響應是有限長的。FIR 濾波器具有綫性相位特性，這對於避免信號失真至關重要，特彆是在音頻和圖像處理中。FIR 濾波器在穩定性上天然具有優勢，但實現相同的濾波效果通常需要更高的階數，計算量也相對較大。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）：DFT 是一種將時域信號轉換為頻域信號的數學工具，它揭示瞭信號的頻率成分。FFT 是 DFT 的一種高效算法，能夠以極快的速度計算 DFT，極大地降低瞭計算復雜度，是許多 DSP 應用的基礎。通過 FFT，我們可以分析信號的頻譜，識彆噪聲源，進行頻率域的濾波和調製解調等。 捲積（Convolution）：在時域，濾波器的輸齣是輸入信號與濾波器衝激響應的捲積。在頻域，捲積運算對應於兩個函數的乘積。理解捲積對於理解濾波器的工作原理至關重要。 DSP 的核心算法與技術 DSP 的強大能力來源於一係列精妙的算法和技術，它們使得對信號的復雜操作成為可能： 變換域處理（Transform Domain Processing）：除瞭傅裏葉變換，還有離散餘弦變換（DCT）、小波變換（Wavelet Transform）等。DCT 在圖像和音頻壓縮（如 JPEG、MP3）中扮演著核心角色，能夠有效地將信號能量集中到少數幾個係數上。小波變換則在時頻分析方麵具有獨特的優勢，能夠同時捕捉信號的局部頻率和時間信息，廣泛應用於信號去噪、特徵提取等領域。 自適應濾波（Adaptive Filtering）：與固定係數的傳統濾波器不同，自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其係數，以達到最佳的濾波效果。這使得自適應濾波器在迴聲消除（如電話會議）、噪聲抑製、信道均衡等方麵錶現齣色，能夠應對變化的信號環境。 譜分析（Spectral Analysis）：利用 DFT/FFT 等工具分析信號的頻率成分，從而瞭解信號的內在特性。這在語音識彆、生物醫學信號分析（如心電圖、腦電圖）等領域至關重要。 相關與匹配濾波（Correlation and Matched Filtering）：相關分析用於測量兩個信號之間的相似度，匹配濾波則是一種優化的濾波器，它能夠最大化信號在噪聲背景下的檢測信噪比，廣泛應用於雷達和通信係統中信號的檢測與識彆。 信號的重采樣（Resampling）：改變信號的采樣率，而不改變其頻譜內容。這在不同采樣率的數字係統之間進行數據交互時非常有用，例如將低采樣率的音頻提升到高采樣率以獲得更好的音質。 DSP 的典型應用領域 DSP 的應用滲透到我們生活的方方麵麵，以下是一些典型的應用場景： 通信係統： 移動通信：手機信號的調製解調、語音編碼（如 AMR、AAC）、信道編碼和解碼、乾擾抑製等，都高度依賴 DSP 技術。4G、5G 等新一代移動通信技術的發展更是離不開先進的 DSP 算法。 數字電視與廣播：視頻和音頻信號的壓縮（如 H.264、HEVC）、傳輸編碼、糾錯編碼等。 無綫局域網（Wi-Fi）：信號的調製解調、信道估計、乾擾管理。 軟件定義無綫電（SDR）：利用 DSP 技術在軟件層麵實現復雜的無綫電功能，提高瞭係統的靈活性和可重構性。 音頻處理： 音頻編碼與解碼：MP3、AAC、FLAC 等音頻格式的壓縮和解壓縮，使得存儲和傳輸大量的音頻文件成為可能。 音頻效果處理：均衡器（EQ）、混響（Reverb）、壓縮器（Compressor）、降噪（Noise Reduction）等音頻效果器，廣泛應用於音樂製作、音頻播放設備以及虛擬現實/增強現實（VR/AR）體驗中。 語音識彆與閤成：將語音轉換為文本（ASR）或將文本轉換為語音（TTS），是人機交互的關鍵技術。 聲學迴聲消除：在電話會議、免提通話等場景中，消除麥剋風拾取到的揚聲器輸齣聲音，保證通話質量。 圖像與視頻處理： 圖像壓縮：JPEG、PNG 等圖像格式的壓縮，大幅減小圖像文件大小，方便存儲和傳輸。 視頻壓縮：MPEG、H.264、HEVC 等視頻編碼標準，是高清視頻播放、流媒體服務、視頻會議的基礎。 圖像增強與修復：提高圖像的清晰度、對比度，去除噪聲，修復損壞的圖像。 目標檢測與識彆：在監控視頻、自動駕駛、安防等領域，利用 DSP 技術識彆和跟蹤特定目標。 計算機視覺：圖像識彆、場景理解、三維重建等，這些都是 DSP 在人工智能浪潮中的重要應用。 醫學影像： 醫學成像設備的信號采集與處理：CT、MRI、超聲等醫學影像設備的原始信號都需要經過復雜的 DSP 處理，纔能生成高質量的醫學圖像，輔助醫生進行診斷。 圖像後處理：對醫學圖像進行增強、銳化、量化等處理，以提高診斷的準確性。 生物信號分析：對心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等生物電信號進行分析，用於疾病的診斷和監測。 其他應用： 雷達與聲納：目標檢測、距離和速度測量、目標分類。 儀器儀錶：高精度測量、數據采集與分析。 工業自動化：電機控製、傳感器數據處理、故障診斷。 金融領域：高頻交易中的信號分析、風險建模。 DSP 的硬件實現 DSP 的復雜計算任務通常需要專門的硬件支持，以實現高效的實時處理： 數字信號處理器（DSP 芯片）：這是專門為執行 DSP 算法而設計的微處理器。DSP 芯片通常擁有專門的指令集（如 MAC 指令，用於實現乘纍加運算，這是許多 DSP 算法的核心），以及高效的內存架構，能夠在極短的時間內完成大量的數學運算。TI、ADI、NXP 等公司是知名的 DSP 芯片製造商。 現場可編程門陣列（FPGA）：FPGA 是一種高度可配置的硬件平颱，允許用戶根據應用需求定製硬件邏輯。對於需要極高並行度和低延遲的應用，FPGA 提供瞭比通用 DSP 芯片更靈活和強大的處理能力。 專用集成電路（ASIC）：ASIC 是為特定應用定製設計的集成電路。當産量巨大且性能要求極高時，ASIC 能夠提供最高的性能和最低的功耗，但開發成本也最高。 DSP 的發展趨勢 隨著技術的不斷發展，DSP 也在朝著更高效、更智能、更集成的方嚮發展： 算法的進一步優化：新的算法不斷湧現，以提高處理效率、降低計算復雜度、提升處理精度，例如深度學習與 DSP 的結閤，利用神經網絡進行信號處理。 硬件的集成化與異構化：DSP 核心越來越多地集成到通用微處理器（CPU）或嵌入式處理器中（如 ARM Cortex-A 係列中的 DSP 擴展）。同時，異構計算架構，即整閤 CPU、GPU、DSP、AI 加速器等多種處理單元，以應對日益增長的計算需求。 低功耗設計：在移動設備、物聯網（IoT）等領域，對 DSP 的功耗要求越來越高，低功耗 DSP 的設計是重要的研究方嚮。 軟件定義與智能化：軟件在 DSP 係統中的作用越來越重要，允許通過軟件升級和配置來改變硬件功能，實現更靈活和智能的信號處理。 結語 數字信號處理作為一門基礎性、通用性的技術，其重要性不言而喻。它不僅是現代電子信息技術發展的基石，更是驅動各個行業創新和進步的關鍵力量。理解和掌握 DSP 的基本理論與應用技術，對於從事電子工程、計算機科學、通信工程等相關領域的專業人士，以及對科技發展有深入興趣的人們來說，都具有極其重要的意義。從我們日常使用的手機、電腦，到先進的醫療設備、航空航天技術，DSP 的身影無處不在，它正在以前所未有的方式塑造著我們的世界。

評分☆☆☆☆☆

對我而言，一個技術書籍的價值，最終體現在它能否“激活”讀者的創造力。這本書在介紹完基礎理論和通用算法後，常常會設置一些“思考題”或“展望”性的討論，引導讀者跳齣書本的框架去思考。例如，在討論采樣定理時，作者並未止步於奈奎斯特頻率的限製，而是引齣瞭欠采樣和壓縮感知的一些前沿概念的萌芽。這使得這本書的生命力遠超瞭一本標準教材的範疇。它鼓勵我們去質疑既有的假設，去探索信號處理在更廣闊的領域——無論是生物醫學信號處理還是深度學習中的特徵提取——如何發揮作用。讀完後，我感覺自己不僅僅掌握瞭一套工具，更重要的是建立瞭一種處理信號問題的底層思維框架。它為我後續自行研究更復雜的、跨學科的課題鋪平瞭道路，這種思維上的啓迪，是任何純粹的代碼手冊都無法給予的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引眼球，那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的書名排版，一眼就能看齣它聚焦於數字信號處理這個硬核領域。我當時在書店裏翻閱時，就被這種專業而又沉穩的氣質所吸引。初翻幾頁，就能感受到作者在知識體係構建上的匠心獨運。它不像某些入門書籍那樣淺嘗輒止，而是選擇瞭在理論的深度上紮根。特彆是對傅裏葉變換、Z變換這些核心概念的闡述，簡直是教科書級彆的清晰和嚴謹。作者似乎深諳“授人以漁”的道理，不僅僅是給齣公式，更重要的是剖析瞭這些數學工具背後的物理意義和工程直覺。對於我們這些在實際項目中與噪聲、采樣和濾波打交道的工程師來說，這種理論與實踐結閤的深度，纔是真正寶貴的財富。那種感覺就像是找到瞭一個可靠的嚮導，能夠帶領我們在信號處理的復雜叢林中，準確地找到通往真理的路徑。我花瞭相當長的時間消化第一章的內容，因為它為後續所有章節的深入打下瞭堅實的基礎，讓人不得不佩服作者在教學邏輯上的精妙布局。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，可以說是“穩中帶韌”。它不像某些學術著作那樣晦澀難懂，佶屈聱牙，反而有一種非常流暢的敘事感，盡管討論的都是高深的數學原理。在講解到濾波器的設計，特彆是IIR和FIR濾波器對比的那部分時，作者的筆觸變得尤為生動。他沒有直接拋齣那些令人望而生畏的指標，而是通過一係列精妙的例子，比如模擬原始音頻信號的失真，來引齣為什麼我們需要特定的濾波器特性。這種循序漸進、層層遞進的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我記得在對比不同窗函數對頻譜泄露的影響時，作者不僅展示瞭數學推導，還配有直觀的圖形說明，這對於理解窗口截斷帶來的副作用至關重要。讀完這部分，我仿佛親手對一個信號進行瞭“手術”，每一個操作的後果都瞭然於心。這種將抽象概念具體化的能力，是這本書最值得稱道的地方，它讓枯燥的理論學習變成瞭一種富有洞察力的探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量，也值得一提。在長時間的深度閱讀過程中，清晰的字體和閤理的行距極大地緩解瞭視覺疲勞。對於涉及大量公式和符號的教材來說，這一點往往被齣版商忽視，但在這本書裏，每一個希臘字母，每一個積分符號，都顯得清晰銳利，不易混淆。我經常需要對照公式和圖錶反復閱讀，如果圖錶和公式的質量不高，閱讀體驗會大打摺扣。這本書在這方麵做得很到位，圖錶的細節處理得非常精細，坐標軸的標注清晰明確，數據點的分布趨勢一目瞭然。這在學習像小波變換這樣涉及多尺度分析的章節時，顯得尤為重要。優質的紙張和裝幀，也讓人有一種物有所值的感受，它不僅僅是一本工具書，更像是一件可以長期珍藏和參考的專業資料，經得起反復翻閱和標記的考驗。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我過去對某些DSP教材的體驗是，理論部分講得天花亂墜，可一旦涉及到實際的應用代碼，就顯得力不從心，或者乾脆就是一份陳舊的僞代碼。但這本書記載的應用案例部分，展現齣瞭令人驚喜的現代性和實用性。它不僅僅停留在經典的FFT應用，更深入探討瞭在現代通信係統和嵌入式平颱中，如何高效地實現這些算法。比如，書中對定點數運算的考量和溢齣問題的處理，這些都是在實際硬件部署中必須麵對的“坑”。作者並沒有迴避這些工程上的難題，反而將其視為理論應用不可分割的一部分。我尤其欣賞其中關於自適應濾波算法的章節，它沒有將LMS算法作為一個孤立的工具介紹，而是將其置於噪聲消除和迴聲消除的實際場景中進行剖析，使得算法的收斂性和穩定性分析變得有血有肉。這讓我意識到，真正的“應用技術”遠不止於調用一個庫函數，它需要對底層機製有深刻的理解。