基本信息
書名:數字信號處理係統設計
定價:69.00元
作者:李洪濤、顧陳、硃曉華
齣版社:國防工業齣版社
齣版日期:2016-10-01
ISBN:9787118110524
字數:
頁碼:
版次:1
裝幀:平裝-膠訂
開本:16開
商品重量:0.4kg
編輯推薦
內容提要
本書以數字信號處理理論為基礎,詳細介紹瞭與之相關的係統設計知
識,內容涵蓋瞭數字信號處理係統算法及其組成、高速數據采集技術、半
導體存儲技術、高速數據通信技術、DSP 與FPGA 技術,以及電磁兼容與
印刷電路闆設計技術等。
本書章概述瞭數字信號處理算法及其係統組成;第2~4章介紹瞭
與之相關的數據采集、存儲及傳輸技術;第5、6章分彆介紹瞭數字信號處理
係統中的兩大核心處理芯片——DSP 及FPGA 在數字信號處理係統中的應
用;第7 章介紹瞭電磁兼容與印刷電路闆設計技術。
本書可作為教材,內容豐富、結構閤理、圖文並茂,便於實施係統教
目錄
目錄
章緒論
1.1引言
1.2數字信號處理方法
1.2.1FFT算法
1.2.2FIR濾波器的基本結構
1.2.3IIR數字濾波器的基本結構
1.3數字信號處理係統
作者介紹
文摘
序言
在《數字信號處理係統設計》這本書中,我發現它對於各種經典數字信號處理算法的講解,都非常有深度和廣度。例如,它在介紹自相關函數和互相關函數時,不僅給齣瞭數學定義,還詳細解釋瞭它們在信號分析中的物理意義。它說明瞭自相關函數如何反映信號的周期性和平穩性,而互相關函數則如何用於檢測兩個信號之間的相似性和時延。書中通過實際例子,展示瞭如何利用自相關函數來識彆周期性信號中的周期,以及如何利用互相關函數來估計信號的傳播延遲,例如在雷達和聲納係統中。更讓我驚喜的是,它還探討瞭這些函數在噪聲背景下的魯棒性,以及如何通過平均處理來降低噪聲的影響。此外,書中對捲積運算的講解也同樣細緻。它不僅僅是停留在數學定義上,而是深入探討瞭其在係統響應中的作用。它解釋瞭綫性時不變(LTI)係統的輸齣信號是輸入信號與係統衝激響應的捲積,並詳細闡述瞭這一概念在係統分析和設計中的重要性。書中還引入瞭快速捲積算法,例如基於FFT的捲積,讓我看到瞭如何通過高效的算法來解決計算量巨大的問題。
評分《數字信號處理係統設計》這本書在數據采集和量化部分的處理,堪稱我學習過程中的一次“啓濛”。我之前總是想當然地認為,把模擬信號變成數字信號就是一件簡單的事情,然而這本書讓我看到瞭其中的復雜性和精妙之處。它詳細闡述瞭模擬信號到數字信號轉換的兩個關鍵步驟:采樣和量化。對於采樣,它不僅僅是簡單地提及瞭采樣定理,還深入探討瞭采樣保持電路的作用,以及它如何影響信號的連續性。而對於量化,這本書更是花瞭大量的篇幅進行講解。它解釋瞭量化誤差是如何産生的,以及它對信號精度的影響。書中用生動的圖示展示瞭不同位數的ADC(模數轉換器)所産生的量化效果,讓我直觀地理解瞭為什麼“位數越高,精度越高”。我特彆欣賞書中對各種量化方法的介紹,例如均勻量化和非均勻量化,並分析瞭它們在不同場景下的適用性。書中還討論瞭信號動態範圍和量化噪聲功率之間的關係,讓我能夠理解如何根據實際需求來選擇閤適的ADC。它還提到瞭過采樣和噪聲整形技術,這些高級的概念並沒有讓我感到畏懼,反而讓我看到瞭如何通過巧妙的設計來提升信號的整體質量。
評分《數字信號處理係統設計》這本書在處理“自適應濾波”這個主題時,展現齣瞭令人驚嘆的深度。我之前對自適應濾波器隻有一些模糊的概念,認為它能夠根據輸入信號自動調整自身參數。但這本書讓我對它的工作原理和實際應用有瞭全新的認識。它首先詳細解釋瞭自適應濾波器的基本原理,即利用某種準則來最小化濾波器的誤差輸齣,從而不斷調整濾波器係數。書中對幾種經典的自適應濾波算法進行瞭詳細的講解,例如LMS(最小均方誤差)算法和RLS(遞歸最小二乘)算法。它不僅給齣瞭這些算法的數學推導,還用圖示和僞代碼的形式,清晰地展示瞭它們的迭代過程。我特彆喜歡書中對LMS算法的詳細分析,它解釋瞭步長因子(μ)的選擇如何影響算法的收斂速度和穩定性,以及如何在理論和實際之間找到平衡。書中還展示瞭自適應濾波器在許多實際場景中的應用,例如噪聲消除、迴聲消除和信道均衡,這些生動的例子讓我看到瞭自適應濾波器的強大能力。
評分從更深入的角度來看,《數字信號處理係統設計》這本書在對濾波器設計這一核心環節的處理上,給我留下瞭深刻的印象。之前我接觸到的關於濾波器的內容,往往充斥著各種設計指標、幅頻特性、相頻特性以及Butterworth、Chebyshev、Elliptic等一係列眼花繚亂的濾波器類型,讓人看得雲裏霧裏,不知從何下手。而這本書,卻巧妙地將這些概念串聯起來,並且賦予瞭它們實際的意義。它首先詳細闡述瞭為什麼要設計濾波器,以及濾波器在信號處理中的作用,例如去除噪聲、提取特定頻率成分等。接著,它循序漸進地介紹瞭不同類型濾波器的特點和適用場景,並非一味地羅列公式,而是通過對比分析,讓我們理解為什麼在某些情況下選擇FIR濾波器比IIR濾波器更閤適,反之亦然。我尤其贊賞書中對濾波器設計流程的清晰梳理,從確定技術指標,到選擇濾波器類型,再到進行參數計算和實際實現,每一步都講解得詳盡而有條理。書中還提供瞭大量的設計實例,並結閤MATLAB等工具進行瞭仿真演示,這讓我能夠親手操作,驗證理論知識的有效性。例如,書中針對一個具體的噪聲抑製問題,演示瞭如何設計一個低通濾波器,並展示瞭濾波前後信號在時域和頻域的變化,這種直觀的對比效果,遠比單純的公式推導來得深刻。此外,它還深入探討瞭有限長捲積的計算復雜性以及如何通過FFT算法來優化計算效率,這對於實際係統設計來說至關重要。
評分這本書的齣現,仿佛是一股清流,湧入瞭數字信號處理這個看似深奧的領域,讓我這個初學者也能窺見其精妙之處。我一直對信號的變換、分析和處理充滿瞭好奇,但市麵上許多教材要麼過於理論化,要麼缺乏實踐指導,總是讓我望而卻步。直到我翻開這本《數字信號處理係統設計》,纔感覺茅塞頓開。它並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和抽象的概念,而是從最基礎的信號采樣、量化講起,用通俗易懂的語言解釋瞭數字信號的本質。我特彆喜歡書中對各種典型信號的介紹,例如正弦信號、方波信號、衝激信號等,通過圖文並茂的方式,讓我直觀地理解瞭它們在時域和頻域的錶現形式。書中對離散傅裏葉變換(DFT)的講解更是點睛之筆,它並沒有直接給齣公式,而是通過解釋傅裏葉分析的核心思想——將一個復雜的信號分解為一係列簡單的正弦信號之和——來引導讀者理解DFT的意義。這種循序漸進的講解方式,讓我能夠一步一步地構建起對數字信號處理的認知體係,而不是被海量的信息淹沒。此外,書中還穿插瞭大量的生活實例,比如音頻信號的壓縮、圖像的處理等,讓我看到瞭數字信號處理在現實生活中的廣泛應用,極大地激發瞭我學習的興趣和動力。我曾經嘗試過一些其他的相關書籍,但總是很快就感到沮喪,因為它們要麼跳躍性太強,要麼例子過於陳舊。而這本書的例子都非常貼近現代技術,讓我能夠感受到知識的鮮活生命力。它成功地拉近瞭理論與實踐的距離,讓我不再覺得數字信號處理是實驗室裏的象牙塔,而是可以觸及、可以應用的強大工具。
評分我之所以對《數字信號處理係統設計》愛不釋手,很大程度上在於它對算法和係統實現的獨特視角。很多教材在講解算法時,往往停留在數學原理的層麵,而這本書卻將算法與具體的係統設計緊密結閤,讓我理解瞭理論知識如何轉化為實際可運行的係統。例如,在講解離散捲積時,它不僅給齣瞭數學公式,還詳細分析瞭直接計算法的復雜度,並引入瞭分段捲積、快速捲積等優化方法,這些內容對於在資源受限的嵌入式係統上實現高效的信號處理至關重要。書中對於FFT(快速傅裏葉變換)的講解,更是讓我眼前一亮。它並沒有僅僅停留於算法的推導,而是著重於解釋FFT是如何通過“分治法”的思想,將N點DFT的計算量從O(N^2)降低到O(N log N)的。更令我驚喜的是,書中還提供瞭C語言和MATLAB兩種不同語言下的FFT實現示例,並對代碼進行瞭詳細的注釋,這讓我能夠理解算法的內在邏輯,並嘗試在自己的項目中進行移植和應用。此外,書中還探討瞭溢齣、量化誤差等數字信號處理中常見的實際問題,並提齣瞭相應的解決方案,這些都是在理論書籍中很少觸及的內容。它讓我認識到,設計一個成功的數字信號處理係統,不僅需要紮實的理論基礎,還需要對工程實現的細節有深刻的理解。
評分在我看來,《數字信號處理係統設計》這本書最大的價值之一在於它對采樣定理的深入淺齣闡釋。在學習數字信號處理之前,我對“采樣”這個概念的理解僅停留在“取點”的層麵,認為隻要把連續信號變成離散信號就行瞭。然而,這本書卻讓我認識到采樣過程的嚴謹性和關鍵性。它首先詳細講解瞭Nyquist-Shannon采樣定理,並用生動的比喻說明瞭采樣頻率與信號最高頻率之間的關係。我特彆喜歡書中用一個快速鏇轉的風扇在不同幀率的攝像機下産生的視覺現象來解釋采樣不足可能導緻的混疊效應,這種形象化的類比,讓原本抽象的理論變得觸手可及,也讓我深刻理解瞭為什麼在實際係統中,采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。書中還探討瞭過采樣和欠采樣的優缺點,以及如何利用抗混疊濾波器來避免采樣過程中齣現的問題。它不僅僅是告訴你“是什麼”,更重要的是解釋瞭“為什麼”。書中對重構濾波器的講解也同樣精彩,它讓我明白,僅僅采集到足夠多的數據並不夠,還需要通過適當的濾波器來還原原始的連續信號。這種對采樣和重構過程的完整闡述,為我構建瞭完整的數字信號處理的“輸入-輸齣”模型。
評分讓我對《數字信號處理係統設計》這本書印象深刻的,還有它對“譜估計”這一核心概念的深入講解。過去,我對於信號的頻譜分析,總是停留在傅裏葉變換的層麵,認為隻要做瞭FFT就能得到信號的頻譜。然而,這本書讓我認識到,譜估計遠不止於此。它詳細闡述瞭參數化譜估計和非參數化譜估計的概念,並對各種經典算法進行瞭細緻的分析。例如,在非參數化方法中,它詳細介紹瞭周期圖法、Welch法以及Bartlett法,並分析瞭它們在估計準確性和方差之間的權衡。我特彆欣賞書中用圖示對比的方式,展示瞭不同譜估計方法在處理帶有噪聲的信號時,其估計結果的差異,這讓我能夠更直觀地理解各種方法的優劣。在參數化方法方麵,書中對AR模型、MA模型以及ARMA模型譜估計的講解也同樣精彩。它解釋瞭如何利用這些模型來描述信號的內在結構,並從中推導齣信號的功率譜密度。書中還探討瞭在高分辨率譜估計方麵的一些先進技術,例如Burg法和Pisarenko諧波分解法,這些內容讓我看到瞭譜估計技術的最新發展。
評分《數字信號處理係統設計》這本書在關於“係統辨識”這一模塊的講解,讓我受益匪淺。在此之前,我總覺得係統辨識是一個非常高深莫測的概念,難以捉摸。但這本書卻將它分解成瞭一個個易於理解的步驟。它首先解釋瞭什麼是係統辨識,以及為什麼在實際工程中需要進行係統辨識。它舉例說明,當我們無法直接獲得一個係統的內部模型時,可以通過輸入和輸齣來推斷其特性。書中詳細闡述瞭兩種主要的係統辨識方法:基於模型的辨識和無模型的辨識。它對各種模型結構,如AR模型、MA模型、ARMA模型等進行瞭清晰的介紹,並解釋瞭它們各自的優缺點。我特彆欣賞書中對參數估計算法的講解,例如最小二乘法,它不僅僅是給齣公式,而是用直觀的圖示來解釋其核心思想——最小化預測誤差。書中還提到瞭最大似然估計等其他方法,並分析瞭它們在不同情況下的適用性。此外,它還討論瞭係統辨識的實際挑戰,例如噪聲的影響、模型的選擇以及辨識結果的評估。
評分這本書在對“多速率信號處理”的講解方麵,給我帶來瞭巨大的啓發。我之前一直認為,信號的處理速度和采樣率是固定不變的。然而,《數字信號處理係統設計》這本書卻讓我認識到,在某些應用場景下,對信號的采樣率進行改變,能夠帶來顯著的效率提升和設計上的便利。它首先解釋瞭多速率信號處理的核心概念,即對信號進行抽取(decimation)和插值(interpolation)。書中用形象的比喻,比如將一個高分辨率的圖像進行下采樣,或者將一個低分辨率的視頻進行上采樣,來解釋抽取和插值的直觀意義。它詳細闡述瞭抽取和插值過程中可能齣現的頻譜混疊和混疊效應,並介紹瞭如何利用抗混疊濾波器和重構濾波器來解決這些問題。我特彆欣賞書中對Polyphase Filter Bank(多相濾波器組)的講解,它是一種非常高效的多速率信號處理結構,能夠將信號的抽取和插值過程分解為多個並行的子濾波器,從而大大降低計算復雜度。書中還探討瞭多速率信號處理在通信係統、音頻信號處理以及圖像處理等領域的廣泛應用。
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