HJ DSP技术与应用实验指导 9787115326553 人民邮电出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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段丽娜 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115326553

商品编码：29296586670

包装：平装

出版时间：2013-12-01

基本信息

书名：DSP技术与应用实验指导

定价：30.00元

作者：段丽娜

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2013-12-01

ISBN：9787115326553

字数：374000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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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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现代信号处理的理论基石与实践探索 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着信息，驱动着技术革新。从我们日常使用的通信设备，到精密复杂的医疗仪器，再到尖端的科学研究，无不依赖于对信号的精准捕获、高效处理和深刻理解。而数字信号处理（DSP）技术，正是解锁这一切潜能的关键钥匙。本书并非直接介绍某一本具体的实验指导教材，而是旨在深入剖析DSP技术的核心理论、关键算法及其在各个领域的广泛应用，为读者构建一个全面而系统的现代信号处理知识体系。 一、DSP技术的理论基石：离散信号与系统 DSP的核心在于对离散时间信号和离散时间系统的分析与处理。与连续信号不同，离散信号是以一系列独立的样本点来表示的，这些样本点通常由模拟信号经过采样后获得。这种离散化的处理方式，使得我们可以利用计算机强大的计算能力来进行信号的分析与变换。 离散时间信号（Discrete-Time Signals）： 我们将从最基本的离散时间信号类型入手，例如单位脉冲信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号和复指数信号。理解这些基本信号的特性，是后续所有DSP操作的基石。我们将探讨它们在时域和频域的表示，以及如何通过线性组合和变换来构建更复杂的信号。 离散时间系统（Discrete-Time Systems）： 系统是信号处理的载体。我们将深入研究离散时间系统的基本性质，包括线性（Linearity）、时不变性（Time-Invariance）、因果性（Causality）和稳定性（Stability）。这些性质决定了系统的行为方式，也是设计和分析DSP系统时必须考虑的关键因素。 卷积（Convolution）： 卷积是描述线性时不变系统输入与输出关系的数学工具。理解卷积的计算方法，无论是时域的直接计算，还是频域的乘积运算，都是掌握系统响应的关键。我们将通过实例演示，说明卷积如何反映系统对输入信号的“记忆”和“延迟”特性。 差分方程（Difference Equations）： 差分方程是描述离散时间系统的另一重要工具，它通过当前和过去的输入与输出值来定义系统的行为。我们将学习如何从差分方程的角度理解系统的动态特性，以及如何利用差分方程来分析系统的频率响应和瞬态响应。 二、DSP的核心算法：变换域的魔力 对信号进行分析和处理，往往需要在不同的域（Domain）中进行。其中，变换域分析是DSP技术中最强大、最核心的工具之一。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 傅里叶变换是DSP的灵魂。它能够将一个信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加。无论是连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）还是离散傅里叶变换（DFT），都揭示了信号的频率成分。我们将详细阐述它们之间的关系，以及如何利用傅里叶变换来分析信号的频谱特性，例如信号的带宽、谐波分量以及噪声的影响。 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，我们处理的是离散的信号样本，因此DFT是理论上最直接的工具。然而，直接计算DFT的计算量非常大。快速傅里叶变换（FFT）算法以其惊人的效率，将DFT的计算复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，极大地推动了DSP技术的实际应用。我们将深入探讨FFT算法的原理，例如Cooley-Tukey算法，并理解其在工程实现中的优势。 Z变换（Z-Transform）： Z变换是傅里叶变换在离散时间系统分析中的推广。它将时域的差分方程转化为代数方程，使得分析系统的稳定性、频率响应以及设计数字滤波器变得更加方便。我们将学习Z变换的性质，以及如何利用它来分析LTI系统的系统函数（Transfer Function），并理解极点（Poles）和零点（Zeros）在系统分析中的作用。 拉普拉斯变换（Laplace Transform）： 虽然拉普拉斯变换主要用于连续时间系统，但它与Z变换有着密切的联系，有助于我们理解连续系统和离散系统之间的映射关系。我们将简要介绍拉普拉斯变换在系统分析中的作用，以及它与Z变换的对应关系。 小波变换（Wavelet Transform）： 与傅里叶变换侧重于信号的频率成分不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。它在信号的时频分析、去噪、压缩等方面具有独特的优势。我们将介绍小波变换的基本概念，以及其在处理非平稳信号（Non-stationary Signals）时的优越性。 三、DSP的关键应用：从理论到实践 DSP技术并非空中楼阁，它的强大之处在于能够转化为实际应用，解决现实世界中的各种问题。 数字滤波器设计（Digital Filter Design）： 滤波器是DSP中最基本也最重要的组成部分。它们用于选择性地去除或保留信号的特定频率成分。我们将探讨不同类型的数字滤波器，包括无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常计算效率高，但可能存在相位失真；FIR滤波器具有线性相位特性，但可能需要更高的阶数。我们将学习如何根据应用需求选择合适的滤波器类型，以及如何设计具有特定频率响应的滤波器，例如低通、高通、带通和带阻滤波器。 语音信号处理（Speech Signal Processing）： 语音是人类最主要的交流方式，对其进行处理是DSP的重要应用领域。包括语音识别（Speech Recognition）、语音合成（Speech Synthesis）、语音编码（Speech Coding）和声纹识别（Speaker Recognition）。我们将探讨如何利用DSP技术提取语音信号的特征（如梅尔频率倒谱系数MFCC），以及如何构建语音处理系统。 图像和视频处理（Image and Video Processing）： 数字图像和视频本质上也是二维或三维的信号。DSP技术在图像增强（Image Enhancement）、图像压缩（Image Compression）、目标检测（Object Detection）、图像分割（Image Segmentation）和视频编码（Video Coding）等领域发挥着至关重要的作用。我们将了解二维傅里叶变换、DCT（离散余弦变换）等在图像处理中的应用，以及JPEG、MPEG等压缩标准的原理。 通信系统（Communication Systems）： DSP技术是现代通信系统的核心。从调制解调（Modulation/Demodulation）、信道编码（Channel Coding）到均衡（Equalization）和多用户接入（Multi-user Access），DSP无处不在。我们将探讨如何利用DSP技术实现高效可靠的信号传输，例如OFDM（正交频分复用）技术在无线通信中的应用。 音频处理（Audio Processing）： 音频信号的处理也是DSP的重要应用。包括音频编码（Audio Coding）、音频效果处理（Audio Effects Processing）、音频压缩（Audio Compression）和噪声消除（Noise Cancellation）。我们将了解MP3、AAC等音频编码格式的原理，以及如何在音频信号中实现各种艺术化的处理效果。 生物医学信号处理（Biomedical Signal Processing）： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物医学信号的采集和分析，离不开DSP技术。DSP能够帮助医生诊断疾病、监测病情，并为医疗设备的研发提供技术支持。 控制系统（Control Systems）： 数字控制器是许多现代控制系统的核心。DSP技术使得我们可以实现复杂的控制算法，从而提高系统的精度、稳定性和响应速度。 四、DSP的工程实践：从理论到实现 理解DSP的理论知识固然重要，但将其转化为可运行的系统则需要工程实践的支撑。 采样定理（Sampling Theorem）： 奈奎斯特-香农采样定理是DSP的基石，它指明了从连续信号中无损地恢复原始信号所需的最小采样频率。我们将深入理解采样定理的含义，以及欠采样（Undersampling）和过采样（Oversampling）的概念及其影响。 量化（Quantization）： 采样得到的信号值是连续的，但计算机只能处理离散的数值。量化过程将连续的幅度值映射到有限的离散电平。我们将探讨量化误差（Quantization Error）的产生及其影响，以及如何选择合适的量化位数来平衡精度和数据量。 A/D和D/A转换（Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Conversion）： DSP系统的输入通常是模拟信号，输出也往往需要是模拟信号。A/D转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号，D/A转换器（DAC）则将数字信号转换回模拟信号。我们将了解ADC和DAC的工作原理，以及它们在采样和量化过程中的作用。 DSP处理器（DSP Processors）： 专门的DSP处理器，如德州仪器（TI）的TMS320系列，或者ADI（Analog Devices）的SHARC系列，拥有优化的硬件结构，能够高效地执行DSP运算。我们将了解DSP处理器的基本架构，例如MAC（Multiply-Accumulate）单元，以及它们如何加速信号处理任务。 嵌入式系统中的DSP（DSP in Embedded Systems）： 随着嵌入式技术的飞速发展，DSP越来越多地被集成到各种嵌入式设备中，例如智能手机、汽车电子、物联网设备等。我们将探讨如何在资源受限的嵌入式环境中高效地实现DSP算法。 五、前沿展望与未来发展 DSP技术仍在不断发展，新的算法和应用层出不穷。 机器学习与DSP的融合： 机器学习，特别是深度学习，在信号处理领域展现出强大的潜力。例如，深度神经网络（DNN）在语音识别、图像识别、信号去噪等任务上取得了突破性进展。我们将探讨如何将机器学习算法应用于DSP问题，以及DSP在机器学习模型训练和部署中的作用。 高性能计算与并行处理： 随着数据量的不断增大和算法复杂度的提高，对计算性能的要求也越来越高。并行计算、GPU加速等技术在DSP领域扮演着越来越重要的角色。 自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）： 自适应信号处理算法能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，从而在变化的环境中保持最优性能。例如，自适应滤波器在噪声消除、均衡等领域有广泛应用。 本书旨在为读者提供一个关于DSP技术全面而深入的视角，从最基础的理论概念，到核心的算法工具，再到广泛的应用领域，最终触及工程实现的细节和未来的发展趋势。通过对这些内容的理解，读者将能够更好地掌握现代信号处理的精髓，并将其应用于解决更广泛的技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还在犹豫是否要入手，目前看到的评价信息比较零散，我特别想了解它在实际操作方面的深度。我关注DSP技术已经有一段时间了，虽然理论基础有一些，但总觉得动手能力还欠缺，所以对于实验指导类的书籍，我最看重的是它的指导性有多强。比如，书里会不会提供详细的步骤，从硬件连接、软件配置到代码编写、结果分析，有没有清晰的流程指引？会不会针对一些常见的实验难点，比如信号采集的稳定性、算法的实时性、硬件接口的调试等方面，给出具体的解决方案和技巧？另外，我个人对一些经典的DSP应用，比如音频滤波、语音识别、通信系统仿真等比较感兴趣，希望这本书在实验设计上能涵盖一些这方面的案例，并且能够通过这些实验，让我对这些应用的原理和实现方式有更直观的理解。如果实验项目设置得过于基础，或者只是简单地罗列一些代码，对我来说价值就不大了。我期待的是那种能够让我真正“上手”，并且在完成实验后，能够解决实际问题，甚至能够启发我进行二次开发的实验。所以，如果这本书在实验的深度、广度以及实用性方面做得不错，我会毫不犹豫地购买。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理充满好奇心的学生，我一直在寻找一本能够系统地引导我学习DSP技术的书籍。这本书的名称《HJ DSP技术与应用实验指导》引起了我的注意。我非常关心它的实验项目是如何设计的，是否足够多样化，能够涵盖DSP的各个重要方面，例如FFT、滤波、调制解调等基本算法的实现。我希望这本书能够提供一些循序渐进的实验，从简单的信号生成和分析开始，逐步深入到更复杂的应用场景。另外，对于实验中可能遇到的硬件平台，比如TMS320系列或者STM32的DSP扩展指令，它提供了哪些支持？是否会提供详细的硬件连接图和元器件清单？我个人对通过实践来巩固理论知识非常看重，所以如果这本书的实验指导足够详细，能够让我独立完成每一个实验，并且在实验结束后能够清晰地理解其背后的原理，那么它将是我的理想选择。我希望这本书能帮助我建立起扎实的DSP实践基础，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这本书的期待值其实蛮高的，毕竟是人民邮电出版社出版的，质量应该有保障。我是一名嵌入式工程师，平时工作中会接触到一些涉及信号处理的场景，但对DSP的系统学习还不够深入。这本书的标题“HJ DSP技术与应用实验指导”正中我的下怀。我特别关注的是它在“应用”方面的内容，不知道这本书有没有针对一些实际的工业应用场景，比如电机控制、传感器数据融合、通信信号解调等方面，设计一些贴合实际的实验？我希望它不仅仅是理论知识的堆砌，更重要的是能够将理论知识转化为实践能力。例如，对于一些具体的DSP芯片，比如TI的C2000系列或者ADI的Sharc系列，不知道这本书有没有涉及，以及相关的开发板和工具链的介绍是否详细？如果能提供一些代码示例，并且这些代码能够直接在实际硬件上运行，那就太棒了。我更倾向于那种能够让我从零开始，一步步构建出实际应用原型，并能对其性能进行评估和优化的实验。希望这本书能够给我带来这样的启发和帮助，让我在DSP领域有更强的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的购买意向，主要源于对DSP技术在现代电子通信和嵌入式系统中的重要性的认识。我是一名电子信息工程专业的学生，正在为即将到来的课程设计和毕业设计做准备，而DSP无疑是一个非常关键的领域。我非常希望这本书的实验内容能够体现出“应用”二字，比如，它是否能够提供一些实际的通信系统仿真实验，例如OFDM、QAM等调制解调方式的实现，或者一些图像处理、音频信号分析方面的实验？我希望实验能够紧密结合当前行业的需求，而不是仅仅停留在基础算法的演示。此外，对于实验的难度和深度，我希望它能够既适合初学者入门，又能够满足进阶学习的需求。如果书中能够提供一些关于DSP算法性能优化的讨论，或者针对实际工程中可能遇到的问题给出解决方案，那将是极大的加分项。我期待这本书能够成为我掌握DSP技术的得力助手，帮助我更好地理解和应用DSP技术解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我看到这本书的标题时，脑海里立刻浮现出各种DSP的应用场景，比如高性能的信号采集与分析、实时的通信数据处理、先进的图像与语音识别等等。我特别想知道，这本书的实验部分在这些实际应用方面，究竟能做到什么程度？它提供的实验项目是否足够贴近现实世界的挑战？比如，在通信领域，是否会涉及到一些现代通信协议的DSP实现，如5G NR的基础信号处理？在音频处理方面，有没有一些关于降噪、回声消除或者音乐信号分析的实验？我尤其关注实验的“指导”部分，是否能够提供详细的操作指南，包括所需的开发环境、硬件平台、软件库以及关键的参数设置，并且最好能有完整的源代码示例，让我能够深入理解每一个环节。如果这本书能让我通过亲手实践，真正理解DSP在这些高尖端领域的应用，并且能够学到一些实用的工程化技巧，那么它对我来说价值将是无可估量的。