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刘向东著 著

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出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787508353708

商品编码：29737629856

包装：平装

出版时间：2007-05-01

基本信息

书名:DSP技术原理与应用

：32.00元

售价：21.8元,便宜10.2元,折扣68

作者:刘向东著

出版社：中国电力出版社

出版日期：2007-05-01

ISBN：9787508353708

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版次：1

装帧：平装

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商品重量：0.440kg

编辑推荐

内容提要

本书系统介绍了TMS320C2000系列DSP的总体结构、CPU及存储器映像、寻址方式、指令系统等，重点阐述了CCS2软件集成开发环境和汇编程序开发及C语言程序设计、DSP的定点浮点运算、TMS320C2000系列小系统硬件设计与扩展接口设计、事件管理器及正弦波脉宽调制/电压空间矢量PWM控制。本书还结合TMS320C2000系列DSP的特点介绍了TMS320C2000系列在电机控制、伺服系统和电力系统监测与控制中的应用，对TMS320C2000应用过程中出现的主要问题和解决方法进行了总结。
　　本书内容涵盖了TMS320C2000系列DSP应用系统的设计基础知识和软硬件开发的基本内容，给出了大量DSP系统硬件设计的典型方案的原理图和软件代码。本书面向的读者对象主要是各领域中从事自动控制、能源变换、仪器仪表和信号处理的科研及工程技术人员，也可作为高等学校工业自动化、电力电子、自动控制、仪器仪表、电力系统自动化和通信等专业高年级本科生及硕士研究生的参考书。

目录

丛书序
前言
章　绪论
　1.1　DSP的结构特点
　1.2　DSP的发展历程
　1.3　DSP芯片的种类及主要技术指标
　1.4　DSP的应用领域和发展方向
　1.5　TI公司TMS320系列DSP
　1.6　AD公司的DSP芯片
　1.7　AT＆T公司的DSP芯片
　1.8　Motorola公司的DSP芯片
第2章　TMS320C2000系列DSP的基本特点及其硬件功能结构
　2.1　TMS320C2000系列DSP的基本特点
　2.2　TMS320LF240x芯片特点与总体结构
　2.3　TMS320F2812 DSP芯片特点与总体结
　2.4　DSP的程序控制问题
　2.5　寻址方式
第3章　CCS2软件集成开发环境和DSP软件设计
　3.1　CCS2集成开发环境
　3.2　TMS320C2000编译器的汇编程序开发
　3.3　TMS320LF240x C编译器的C程序开发
　3.4　DSP的软件工程管理
　3.5　C语言和汇编语言的混合编程方法
　3.6　简单的DSP程序开发
第4章　DSP系统的定点浮点运算
　4.1　定点DSP的定标与数值处理
　4.2　基本定点算术运算的实现
　4.3　浮点数的格式
　4.4　DSP基本浮点运算
第5章　DSP小系统的硬件设计
　5.1　DSP系统的基本硬件设计
　5.2　JTAG仿真接口
　5.3　3.3V和5V混合逻辑系统电平转换接口设计
第6章　DSP系统的扩展接口设计
　6.1　DSP芯片的存储器扩展接口设计
　6.2　输入输出接口的设计
　6.3　数模转换接口电路的设计与扩展
　6.4　串行通信接口的设计与扩展
第7章　事件管理器及SPWM/SVPWM控制
　7.1　DSP的事件管理器
　7.2　正弦波脉宽调制（SPWM）
　7.3　电压空间矢量PWM控制
第8章　TMS320C2000系列应用系统设计
　8.1　基于DSP的永磁同步电机矢量控制
　8.2　基于主从式DSP系统的天线伺服系统容错设计
　8.3　基于TMS320F2812的电能质量监测系统
　8.4　基于DSP的电力有源滤波器
　8.5　基于TMS320LF2407的无功补偿设计
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《智能感知与控制系统设计》 内容简介 《智能感知与控制系统设计》一书深入探讨了现代智能系统设计的核心要素，聚焦于如何构建高效、可靠且适应性强的感知与控制单元。本书旨在为读者提供一个全面而系统的视角，从理论基础到实际应用，覆盖了从信号的获取、处理、分析，到基于这些信息的智能决策与精准控制的全过程。本书特别强调了多学科知识的融合，将信号处理、机器学习、嵌入式系统、传感器技术以及控制理论等领域有机结合，为读者搭建起一座通往复杂智能系统设计殿堂的桥梁。 第一部分：智能感知的基石——信号的获取与处理 本部分将从最基础的信号层级出发，为智能系统的“眼睛”和“耳朵”打下坚实基础。 传感器技术原理与选型： 详细阐述了各类主流传感器的物理原理，包括但不限于光学传感器（图像传感器、激光雷达）、声学传感器（麦克风阵列）、力学传感器（加速度计、陀螺仪、压力传感器）、温度传感器、湿度传感器、化学传感器以及生物传感器等。本书不仅介绍了它们的工作机制，还深入分析了不同传感器的优缺点、适用场景、精度、响应时间、功耗以及抗干扰能力。读者将学会如何根据具体的应用需求，权衡各种因素，选择最合适的传感器组合。我们将讨论如何理解传感器的规格参数，例如灵敏度、分辨率、动态范围、非线性度等，并提供实际选型的案例分析。 信号的预处理与特征提取： 原始传感器数据往往包含噪声、漂移以及不必要的冗余信息。本部分将系统介绍信号预处理的常用技术，如滤波（低通、高通、带通、陷波滤波，以及更高级的自适应滤波、卡尔曼滤波等）、去噪（小波去噪、均值滤波、中值滤波等）、归一化、差分等。在此基础上，本书将引导读者掌握从预处理后的信号中提取有意义特征的方法。这包括时域特征（均值、方差、峰值、能量、过零率等）、频域特征（傅里叶变换、功率谱密度、短时傅里叶变换、小波变换及其能量谱、熵等）、时频域特征（如梅尔频率倒谱系数MFCC在语音识别中的应用）以及一些针对特定信号类型（如图像、振动信号）的专业特征提取方法（如SIFT、SURF、HOG等）。我们将强调特征工程的重要性，即如何选择或构建能够最有效地代表信号信息的特征，为后续的智能分析奠定基础。 多传感器数据融合技术： 现实世界中的许多复杂场景需要整合来自多个传感器的信息以获得更全面、更准确的理解。本部分将深入探讨多传感器数据融合的不同层次和方法。我们将介绍基于“传感器级”融合（如将多个相似传感器的原始数据进行组合）、“特征级”融合（如将从不同传感器提取的特征进行拼接或计算）以及“决策级”融合（如将每个传感器独立得到的识别结果进行投票或加权平均）的技术。重点介绍的融合算法包括卡尔曼滤波及其变种（扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF），用于处理动态系统中的状态估计与融合；贝叶斯网络在不确定性推理和多源信息融合中的应用；以及一些基于机器学习的融合方法，如支持向量机（SVM）或神经网络用于特征级融合。本书将通过实例说明如何有效融合来自不同模态（如视觉、听觉、触觉）的数据，以增强系统的鲁棒性和准确性。 第二部分：智能决策的核心——机器学习与模式识别 感知到的信息需要被智能地解读，并转化为可执行的决策。本部分聚焦于如何利用先进的机器学习和模式识别技术，赋予系统“思考”和“判断”的能力。 监督学习算法及其应用： 详细介绍监督学习的核心概念，包括分类和回归。我们将深入讲解经典的分类算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）以及朴素贝叶斯。对于回归问题，我们将探讨线性回归、多项式回归、岭回归和Lasso回归。本书还将重点介绍目前在人工智能领域占据重要地位的深度学习模型，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）及其在图像识别、目标检测等任务中的应用，以及循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列数据处理（如语音识别、时间序列预测）中的作用。每个算法都将配以清晰的数学原理推导和丰富的应用案例，帮助读者理解算法的内在机制和适用边界。 无监督学习与半监督学习： 在许多实际场景中，标注数据是稀缺或难以获得的。本部分将介绍无监督学习技术，以帮助系统从未标记数据中发现隐藏的结构和模式。我们将详细讲解聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN，以及降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，用于数据可视化和特征提取。此外，本书还将探讨半监督学习，它结合了少量标记数据和大量未标记数据，以提高模型的性能。我们将介绍自训练、协同训练等半监督学习策略。 强化学习与决策制定： 强化学习是一种让智能体通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。本部分将系统介绍强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、策略和价值函数。我们将讲解经典算法，如Q-learning、SARSA，以及更先进的深度强化学习算法，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）和Actor-Critic方法。本书将重点展示强化学习在机器人导航、游戏AI、资源调度以及自动驾驶等领域的应用，阐述如何通过学习来制定序列决策，以最大化累积奖励。 模型评估与优化： 构建了模型之后，如何评估其性能并进行优化至关重要。本部分将详细介绍模型评估的各种指标，如分类任务中的准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值；回归任务中的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R²分数。本书还将深入探讨模型过拟合和欠拟合的诊断与处理方法，包括交叉验证、正则化技术（L1、L2正则化）、早停法、数据增强以及模型集成等。读者将学会如何选择合适的评估指标，并采取有效的策略来优化模型性能，使其在真实环境中表现出色。 第三部分：智能控制的设计与实现 基于智能决策，系统需要执行精确的控制命令，以达到预期的目标。本部分将聚焦于智能控制系统的设计、实现与优化。 经典与现代控制理论基础： 本部分将回顾和介绍控制理论的经典概念，如反馈、稳定性、鲁棒性、最优性等。我们将讲解PID（比例-积分-微分）控制器的原理、设计方法及其在工业自动化中的广泛应用。在此基础上，本书将深入探讨更先进的控制策略，包括模型预测控制（MPC），它通过优化未来一段时间的控制输入来应对模型和外部扰动；自适应控制，它能够根据系统参数的变化动态调整控制器；以及模糊逻辑控制，它利用模糊集合和模糊规则来处理非精确、模糊的信息。 基于模型的智能控制： 当系统模型已知或可以被准确估计时，我们可以设计更精密的控制器。本书将介绍如何利用系统辨识技术来获取系统的数学模型，并基于此模型设计状态空间控制器、观测器等。此外，我们将探讨如何将机器学习方法与模型结合，例如使用神经网络来近似复杂系统的模型，或者利用强化学习来学习最优的控制策略，特别是针对那些难以精确建模的非线性、时变系统。 无模型智能控制与在线学习： 在许多情况下，系统模型可能未知或难以获取，这时就需要采用无模型控制方法。本部分将深入探讨基于强化学习的无模型控制，如何让控制器在与环境交互的过程中不断学习和改进，以适应不确定性。我们将介绍一些在线学习的控制算法，它们能够在系统运行过程中实时更新控制器参数，以应对动态变化。 嵌入式系统与硬件实现： 智能感知与控制系统最终需要落地到实际硬件平台。本部分将讨论嵌入式系统的基本架构，包括微控制器（MCU）、数字信号处理器（DSP）以及各种传感器接口和执行器驱动。我们将介绍实时操作系统（RTOS）在保证系统实时性和可靠性中的作用。读者将了解如何将算法模型部署到嵌入式设备上，并进行性能优化，包括代码效率、内存管理和功耗控制。本书还将简要介绍FPGA和ASIC在需要极高性能计算时的应用。 系统集成与实际应用案例： 本部分将通过一系列详细的实际应用案例，整合本书所介绍的各项技术。我们将分析智能家居中的环境感知与舒适度控制系统、自动驾驶汽车中的环境感知、决策与路径规划系统、工业机器人中的运动控制与目标抓取系统、医疗诊断设备中的生理信号监测与分析系统、以及智能电网中的负荷预测与能源管理系统等。每个案例都将详细剖析其系统架构、关键技术选择、实现细节以及面临的挑战与解决方案。 总结 《智能感知与控制系统设计》一书力求为读者提供一套完整的知识体系，使其能够从零开始，设计并实现功能强大的智能感知与控制系统。通过理论与实践的紧密结合，本书旨在培养读者解决复杂工程问题的能力，并为他们在智能技术领域的研究与开发奠定坚实的基础。本书适合于电子工程、自动化、计算机科学、控制工程等相关专业的学生、研究人员以及工业界的工程师。

评分☆☆☆☆☆

初次捧读这本《DSP技术原理与应用》，我本以为会是一本枯燥的理论大全，但读下来才发现，它更像是一本精心编排的“数字信号处理实战指南”。首先，这本书在概念的引入上就非常高明。作者没有急于抛出复杂的数学公式，而是选择从实际应用场景入手，比如音频处理、图像识别中的挑战，这一下子就抓住了读者的兴趣。举个例子，讲解傅里叶变换时，它不是简单地罗列$ ext{DFT}$和$ ext{FFT}$的定义，而是通过一个生动的例子——分析一段音乐的频谱构成——来解释为什么需要这些工具，以及它们是如何将时域信号转化为频域信息的。这种“先说用途，再说原理”的叙事方式，极大地降低了初学者的门槛。更值得称赞的是，书中的算法推导部分，虽然严谨，但每一步都有详尽的文字解释和清晰的图示辅助，使得即便是像$ ext{LMS}$自适应滤波器这类稍显复杂的课题，也能被层层剥开，让人豁然开朗。我特别喜欢它对不同滤波器结构（如$ ext{FIR}$和$ ext{IIR}$）的比较分析，不仅给出了它们各自的优缺点，还探讨了在特定硬件资源限制下的权衡选择，这种工程师视角的分析是很多教科书所欠缺的。整体而言，这本书成功地架起了理论知识与工程实践之间的桥梁，让人觉得$ ext{DSP}$不再是高不可攀的象牙塔学问。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上很多$ ext{DSP}$书籍在“应用”这一块都写得比较肤浅，要么只是简单罗列几个应用场景，要么就是把应用代码堆砌上去。然而，这本《DSP技术原理与应用》在应用部分的深度，完全超出了我的预期。它真正做到了“技术服务于应用”。例如，在介绍$ ext{FFT}$的应用时，它不仅展示了如何计算频谱，还深入探讨了如何在噪声环境下利用加窗函数（如汉宁窗、海明窗）来提高频率分辨率和抑制栅栏效应。更让我印象深刻的是，书中有一个关于$ ext{PID}$控制器在$ ext{DSP}$中实现的章节，它不仅给出了离散化的过程，还详细分析了在实时系统中，如何处理采样率不一致性以及如何优化定时中断的服务程序以保证控制回路的稳定性。这种对工程细节的关注，使得书中的每一个应用案例都显得非常“落地”。它不是在纸上谈兵地展示公式，而是告诉你，当你把这个算法放到一个有资源限制的实时系统中时，你真正需要考虑哪些因素，以及如何通过巧妙的算法设计来规避这些限制。

评分☆☆☆☆☆

从工具链的角度来看，这本书的实用价值达到了一个很高的水平。它并没有仅仅停留在理论层面，而是花了相当的篇幅去介绍如何将设计好的算法转化为可以在目标硬件上运行的代码。书中对交叉编译环境的配置、汇编语言与$ ext{C}$语言的混合编程技巧都有详尽的介绍，这对于想从事嵌入式$ ext{DSP}$开发的人来说，是无价之宝。特别是在讨论浮点数与定点数转换的实用技巧时，作者给出了大量的$ ext{C}$语言代码片段，并结合了特定编译器（如$ ext{GCC}$的$ ext{DSP}$扩展）的优化特性进行讲解。我尝试着将书中的一个小型的实时滤波实例移植到我正在使用的某个$ ext{MCU}$平台上，发现书中所提供的代码框架和优化思路，使得移植工作比我预想的要顺利得多。这本书不仅仅是“教你如何计算”，更重要的是“教你如何把计算跑起来并跑得高效”，这种对工程实践流程的全面覆盖，体现了作者深厚的行业经验，使得这本书的价值远超一般的教材范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是严谨而不失启发性。作者在阐述复杂数学模型时，倾向于使用清晰、逻辑性极强的论证链条，避免了过度的文学渲染，保证了专业信息的准确传达。但有趣的是，在每章的末尾，作者都会设置一个“思考题”或者“进阶探索”部分。这些部分往往不会直接给出答案，而是引导读者去思考当前知识点在更前沿领域（比如$ ext{MIMO}$通信或深度学习加速）的应用潜力。这种设计极大地激发了我的自主学习欲望。我发现自己经常会因为一个开放性的问题，而重新查阅相关文献，并尝试用书中介绍的方法去解决它。此外，书中的图表质量非常高，很多关键的信号处理流程图和硬件框图都清晰地展示了数据流和控制流的关系，这对于理解系统级的设计非常有帮助。尤其是在讲解$ ext{DSP}$的流水线结构时，配合时间轴的示意图，瞬间就将原本抽象的并行处理概念具象化了，极大地提升了阅读效率和理解深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排，简直是为我量身定制的学习路径。我尤其欣赏作者在介绍完基础的$ ext{DSP}$理论之后，立刻无缝衔接到具体的硬件实现层面。比如，当讲解完量化噪声和溢出问题后，紧接着就深入剖析了定点数运算与浮点数运算在实际$ ext{DSP}$芯片上的性能差异和资源消耗。这种理论与实践的紧密结合，让学习过程充满了“成就感”。我记得在讲解$ ext{DSP}$指令集架构时，作者没有泛泛而谈，而是选取了当前市场上主流的几款架构（比如$ ext{TI}$的$ ext{C6000}$系列或者$ ext{ADI}$的系列芯片）作为范例，详细对比了它们在并行处理能力、片上缓存设计上的异同。通过代码层面的伪指令示例，读者可以清晰地看到理论中的“乘累加操作”是如何被高效地映射到硬件指令上的。对我这种希望快速上手嵌入式$ ext{DSP}$项目的人来说，这种深度和广度兼具的内容实在太宝贵了。书中对固定点运算的讨论尤为细致，给出了大量的溢出和舍入误差的实例分析，并提供了有效的处理技巧，这在实际的嵌入式系统开发中是至关重要的“避坑指南”。