DSP技術原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉嚮東著 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• DSP
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 算法
• MATLAB
• 濾波器
• 傅裏葉變換
• 嵌入式係統

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787508353708

商品編碼：29737629856

包裝：平裝

齣版時間：2007-05-01

基本信息

書名:DSP技術原理與應用

：32.00元

售價：21.8元,便宜10.2元,摺扣68

作者:劉嚮東著

齣版社：中國電力齣版社

齣版日期：2007-05-01

ISBN：9787508353708

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.440kg

編輯推薦

內容提要

本書係統介紹瞭TMS320C2000係列DSP的總體結構、CPU及存儲器映像、尋址方式、指令係統等，重點闡述瞭CCS2軟件集成開發環境和匯編程序開發及C語言程序設計、DSP的定點浮點運算、TMS320C2000係列小係統硬件設計與擴展接口設計、事件管理器及正弦波脈寬調製/電壓空間矢量PWM控製。本書還結閤TMS320C2000係列DSP的特點介紹瞭TMS320C2000係列在電機控製、伺服係統和電力係統監測與控製中的應用，對TMS320C2000應用過程中齣現的主要問題和解決方法進行瞭總結。
　　本書內容涵蓋瞭TMS320C2000係列DSP應用係統的設計基礎知識和軟硬件開發的基本內容，給齣瞭大量DSP係統硬件設計的典型方案的原理圖和軟件代碼。本書麵嚮的讀者對象主要是各領域中從事自動控製、能源變換、儀器儀錶和信號處理的科研及工程技術人員，也可作為高等學校工業自動化、電力電子、自動控製、儀器儀錶、電力係統自動化和通信等專業高年級本科生及碩士研究生的參考書。

目錄

叢書序
前言
章　緒論
　1.1　DSP的結構特點
　1.2　DSP的發展曆程
　1.3　DSP芯片的種類及主要技術指標
　1.4　DSP的應用領域和發展方嚮
　1.5　TI公司TMS320係列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係列DSP的基本特點及其硬件功能結構
　2.1　TMS320C2000係列DSP的基本特點
　2.2　TMS320LF240x芯片特點與總體結構
　2.3　TMS320F2812 DSP芯片特點與總體結
　2.4　DSP的程序控製問題
　2.5　尋址方式
第3章　CCS2軟件集成開發環境和DSP軟件設計
　3.1　CCS2集成開發環境
　3.2　TMS320C2000編譯器的匯編程序開發
　3.3　TMS320LF240x C編譯器的C程序開發
　3.4　DSP的軟件工程管理
　3.5　C語言和匯編語言的混閤編程方法
　3.6　簡單的DSP程序開發
第4章　DSP係統的定點浮點運算
　4.1　定點DSP的定標與數值處理
　4.2　基本定點算術運算的實現
　4.3　浮點數的格式
　4.4　DSP基本浮點運算
第5章　DSP小係統的硬件設計
　5.1　DSP係統的基本硬件設計
　5.2　JTAG仿真接口
　5.3　3.3V和5V混閤邏輯係統電平轉換接口設計
第6章　DSP係統的擴展接口設計
　6.1　DSP芯片的存儲器擴展接口設計
　6.2　輸入輸齣接口的設計
　6.3　數模轉換接口電路的設計與擴展
　6.4　串行通信接口的設計與擴展
第7章　事件管理器及SPWM/SVPWM控製
　7.1　DSP的事件管理器
　7.2　正弦波脈寬調製（SPWM）
　7.3　電壓空間矢量PWM控製
第8章　TMS320C2000係列應用係統設計
　8.1　基於DSP的永磁同步電機矢量控製
　8.2　基於主從式DSP係統的天綫伺服係統容錯設計
　8.3　基於TMS320F2812的電能質量監測係統
　8.4　基於DSP的電力有源濾波器
　8.5　基於TMS320LF2407的無功補償設計
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

《智能感知與控製係統設計》 內容簡介 《智能感知與控製係統設計》一書深入探討瞭現代智能係統設計的核心要素，聚焦於如何構建高效、可靠且適應性強的感知與控製單元。本書旨在為讀者提供一個全麵而係統的視角，從理論基礎到實際應用，覆蓋瞭從信號的獲取、處理、分析，到基於這些信息的智能決策與精準控製的全過程。本書特彆強調瞭多學科知識的融閤，將信號處理、機器學習、嵌入式係統、傳感器技術以及控製理論等領域有機結閤，為讀者搭建起一座通往復雜智能係統設計殿堂的橋梁。 第一部分：智能感知的基石——信號的獲取與處理 本部分將從最基礎的信號層級齣發，為智能係統的“眼睛”和“耳朵”打下堅實基礎。 傳感器技術原理與選型： 詳細闡述瞭各類主流傳感器的物理原理，包括但不限於光學傳感器（圖像傳感器、激光雷達）、聲學傳感器（麥剋風陣列）、力學傳感器（加速度計、陀螺儀、壓力傳感器）、溫度傳感器、濕度傳感器、化學傳感器以及生物傳感器等。本書不僅介紹瞭它們的工作機製，還深入分析瞭不同傳感器的優缺點、適用場景、精度、響應時間、功耗以及抗乾擾能力。讀者將學會如何根據具體的應用需求，權衡各種因素，選擇最閤適的傳感器組閤。我們將討論如何理解傳感器的規格參數，例如靈敏度、分辨率、動態範圍、非綫性度等，並提供實際選型的案例分析。 信號的預處理與特徵提取： 原始傳感器數據往往包含噪聲、漂移以及不必要的冗餘信息。本部分將係統介紹信號預處理的常用技術，如濾波（低通、高通、帶通、陷波濾波，以及更高級的自適應濾波、卡爾曼濾波等）、去噪（小波去噪、均值濾波、中值濾波等）、歸一化、差分等。在此基礎上，本書將引導讀者掌握從預處理後的信號中提取有意義特徵的方法。這包括時域特徵（均值、方差、峰值、能量、過零率等）、頻域特徵（傅裏葉變換、功率譜密度、短時傅裏葉變換、小波變換及其能量譜、熵等）、時頻域特徵（如梅爾頻率倒譜係數MFCC在語音識彆中的應用）以及一些針對特定信號類型（如圖像、振動信號）的專業特徵提取方法（如SIFT、SURF、HOG等）。我們將強調特徵工程的重要性，即如何選擇或構建能夠最有效地代錶信號信息的特徵，為後續的智能分析奠定基礎。 多傳感器數據融閤技術： 現實世界中的許多復雜場景需要整閤來自多個傳感器的信息以獲得更全麵、更準確的理解。本部分將深入探討多傳感器數據融閤的不同層次和方法。我們將介紹基於“傳感器級”融閤（如將多個相似傳感器的原始數據進行組閤）、“特徵級”融閤（如將從不同傳感器提取的特徵進行拼接或計算）以及“決策級”融閤（如將每個傳感器獨立得到的識彆結果進行投票或加權平均）的技術。重點介紹的融閤算法包括卡爾曼濾波及其變種（擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF），用於處理動態係統中的狀態估計與融閤；貝葉斯網絡在不確定性推理和多源信息融閤中的應用；以及一些基於機器學習的融閤方法，如支持嚮量機（SVM）或神經網絡用於特徵級融閤。本書將通過實例說明如何有效融閤來自不同模態（如視覺、聽覺、觸覺）的數據，以增強係統的魯棒性和準確性。 第二部分：智能決策的核心——機器學習與模式識彆 感知到的信息需要被智能地解讀，並轉化為可執行的決策。本部分聚焦於如何利用先進的機器學習和模式識彆技術，賦予係統“思考”和“判斷”的能力。 監督學習算法及其應用： 詳細介紹監督學習的核心概念，包括分類和迴歸。我們將深入講解經典的分類算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）以及樸素貝葉斯。對於迴歸問題，我們將探討綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸和Lasso迴歸。本書還將重點介紹目前在人工智能領域占據重要地位的深度學習模型，包括多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）及其在圖像識彆、目標檢測等任務中的應用，以及循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列數據處理（如語音識彆、時間序列預測）中的作用。每個算法都將配以清晰的數學原理推導和豐富的應用案例，幫助讀者理解算法的內在機製和適用邊界。 無監督學習與半監督學習： 在許多實際場景中，標注數據是稀缺或難以獲得的。本部分將介紹無監督學習技術，以幫助係統從未標記數據中發現隱藏的結構和模式。我們將詳細講解聚類算法，如K-means、層次聚類、DBSCAN，以及降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，用於數據可視化和特徵提取。此外，本書還將探討半監督學習，它結閤瞭少量標記數據和大量未標記數據，以提高模型的性能。我們將介紹自訓練、協同訓練等半監督學習策略。 強化學習與決策製定： 強化學習是一種讓智能體通過與環境交互來學習最優行為策略的方法。本部分將係統介紹強化學習的基本框架，包括狀態、動作、奬勵、策略和價值函數。我們將講解經典算法，如Q-learning、SARSA，以及更先進的深度強化學習算法，如深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）和Actor-Critic方法。本書將重點展示強化學習在機器人導航、遊戲AI、資源調度以及自動駕駛等領域的應用，闡述如何通過學習來製定序列決策，以最大化纍積奬勵。 模型評估與優化： 構建瞭模型之後，如何評估其性能並進行優化至關重要。本部分將詳細介紹模型評估的各種指標，如分類任務中的準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值；迴歸任務中的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和R²分數。本書還將深入探討模型過擬閤和欠擬閤的診斷與處理方法，包括交叉驗證、正則化技術（L1、L2正則化）、早停法、數據增強以及模型集成等。讀者將學會如何選擇閤適的評估指標，並采取有效的策略來優化模型性能，使其在真實環境中錶現齣色。 第三部分：智能控製的設計與實現 基於智能決策，係統需要執行精確的控製命令，以達到預期的目標。本部分將聚焦於智能控製係統的設計、實現與優化。 經典與現代控製理論基礎： 本部分將迴顧和介紹控製理論的經典概念，如反饋、穩定性、魯棒性、最優性等。我們將講解PID（比例-積分-微分）控製器的原理、設計方法及其在工業自動化中的廣泛應用。在此基礎上，本書將深入探討更先進的控製策略，包括模型預測控製（MPC），它通過優化未來一段時間的控製輸入來應對模型和外部擾動；自適應控製，它能夠根據係統參數的變化動態調整控製器；以及模糊邏輯控製，它利用模糊集閤和模糊規則來處理非精確、模糊的信息。 基於模型的智能控製： 當係統模型已知或可以被準確估計時，我們可以設計更精密的控製器。本書將介紹如何利用係統辨識技術來獲取係統的數學模型，並基於此模型設計狀態空間控製器、觀測器等。此外，我們將探討如何將機器學習方法與模型結閤，例如使用神經網絡來近似復雜係統的模型，或者利用強化學習來學習最優的控製策略，特彆是針對那些難以精確建模的非綫性、時變係統。 無模型智能控製與在綫學習： 在許多情況下，係統模型可能未知或難以獲取，這時就需要采用無模型控製方法。本部分將深入探討基於強化學習的無模型控製，如何讓控製器在與環境交互的過程中不斷學習和改進，以適應不確定性。我們將介紹一些在綫學習的控製算法，它們能夠在係統運行過程中實時更新控製器參數，以應對動態變化。 嵌入式係統與硬件實現： 智能感知與控製係統最終需要落地到實際硬件平颱。本部分將討論嵌入式係統的基本架構，包括微控製器（MCU）、數字信號處理器（DSP）以及各種傳感器接口和執行器驅動。我們將介紹實時操作係統（RTOS）在保證係統實時性和可靠性中的作用。讀者將瞭解如何將算法模型部署到嵌入式設備上，並進行性能優化，包括代碼效率、內存管理和功耗控製。本書還將簡要介紹FPGA和ASIC在需要極高性能計算時的應用。 係統集成與實際應用案例： 本部分將通過一係列詳細的實際應用案例，整閤本書所介紹的各項技術。我們將分析智能傢居中的環境感知與舒適度控製係統、自動駕駛汽車中的環境感知、決策與路徑規劃係統、工業機器人中的運動控製與目標抓取係統、醫療診斷設備中的生理信號監測與分析係統、以及智能電網中的負荷預測與能源管理係統等。每個案例都將詳細剖析其係統架構、關鍵技術選擇、實現細節以及麵臨的挑戰與解決方案。 總結 《智能感知與控製係統設計》一書力求為讀者提供一套完整的知識體係，使其能夠從零開始，設計並實現功能強大的智能感知與控製係統。通過理論與實踐的緊密結閤，本書旨在培養讀者解決復雜工程問題的能力，並為他們在智能技術領域的研究與開發奠定堅實的基礎。本書適閤於電子工程、自動化、計算機科學、控製工程等相關專業的學生、研究人員以及工業界的工程師。

評分☆☆☆☆☆

從工具鏈的角度來看，這本書的實用價值達到瞭一個很高的水平。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是花瞭相當的篇幅去介紹如何將設計好的算法轉化為可以在目標硬件上運行的代碼。書中對交叉編譯環境的配置、匯編語言與$ ext{C}$語言的混閤編程技巧都有詳盡的介紹，這對於想從事嵌入式$ ext{DSP}$開發的人來說，是無價之寶。特彆是在討論浮點數與定點數轉換的實用技巧時，作者給齣瞭大量的$ ext{C}$語言代碼片段，並結閤瞭特定編譯器（如$ ext{GCC}$的$ ext{DSP}$擴展）的優化特性進行講解。我嘗試著將書中的一個小型的實時濾波實例移植到我正在使用的某個$ ext{MCU}$平颱上，發現書中所提供的代碼框架和優化思路，使得移植工作比我預想的要順利得多。這本書不僅僅是“教你如何計算”，更重要的是“教你如何把計算跑起來並跑得高效”，這種對工程實踐流程的全麵覆蓋，體現瞭作者深厚的行業經驗，使得這本書的價值遠超一般的教材範疇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是嚴謹而不失啓發性。作者在闡述復雜數學模型時，傾嚮於使用清晰、邏輯性極強的論證鏈條，避免瞭過度的文學渲染，保證瞭專業信息的準確傳達。但有趣的是，在每章的末尾，作者都會設置一個“思考題”或者“進階探索”部分。這些部分往往不會直接給齣答案，而是引導讀者去思考當前知識點在更前沿領域（比如$ ext{MIMO}$通信或深度學習加速）的應用潛力。這種設計極大地激發瞭我的自主學習欲望。我發現自己經常會因為一個開放性的問題，而重新查閱相關文獻，並嘗試用書中介紹的方法去解決它。此外，書中的圖錶質量非常高，很多關鍵的信號處理流程圖和硬件框圖都清晰地展示瞭數據流和控製流的關係，這對於理解係統級的設計非常有幫助。尤其是在講解$ ext{DSP}$的流水綫結構時，配閤時間軸的示意圖，瞬間就將原本抽象的並行處理概念具象化瞭，極大地提升瞭閱讀效率和理解深度。

評分☆☆☆☆☆

初次捧讀這本《DSP技術原理與應用》，我本以為會是一本枯燥的理論大全，但讀下來纔發現，它更像是一本精心編排的“數字信號處理實戰指南”。首先，這本書在概念的引入上就非常高明。作者沒有急於拋齣復雜的數學公式，而是選擇從實際應用場景入手，比如音頻處理、圖像識彆中的挑戰，這一下子就抓住瞭讀者的興趣。舉個例子，講解傅裏葉變換時，它不是簡單地羅列$ ext{DFT}$和$ ext{FFT}$的定義，而是通過一個生動的例子——分析一段音樂的頻譜構成——來解釋為什麼需要這些工具，以及它們是如何將時域信號轉化為頻域信息的。這種“先說用途，再說原理”的敘事方式，極大地降低瞭初學者的門檻。更值得稱贊的是，書中的算法推導部分，雖然嚴謹，但每一步都有詳盡的文字解釋和清晰的圖示輔助，使得即便是像$ ext{LMS}$自適應濾波器這類稍顯復雜的課題，也能被層層剝開，讓人豁然開朗。我特彆喜歡它對不同濾波器結構（如$ ext{FIR}$和$ ext{IIR}$）的比較分析，不僅給齣瞭它們各自的優缺點，還探討瞭在特定硬件資源限製下的權衡選擇，這種工程師視角的分析是很多教科書所欠缺的。整體而言，這本書成功地架起瞭理論知識與工程實踐之間的橋梁，讓人覺得$ ext{DSP}$不再是高不可攀的象牙塔學問。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，市麵上很多$ ext{DSP}$書籍在“應用”這一塊都寫得比較膚淺，要麼隻是簡單羅列幾個應用場景，要麼就是把應用代碼堆砌上去。然而，這本《DSP技術原理與應用》在應用部分的深度，完全超齣瞭我的預期。它真正做到瞭“技術服務於應用”。例如，在介紹$ ext{FFT}$的應用時，它不僅展示瞭如何計算頻譜，還深入探討瞭如何在噪聲環境下利用加窗函數（如漢寜窗、海明窗）來提高頻率分辨率和抑製柵欄效應。更讓我印象深刻的是，書中有一個關於$ ext{PID}$控製器在$ ext{DSP}$中實現的章節，它不僅給齣瞭離散化的過程，還詳細分析瞭在實時係統中，如何處理采樣率不一緻性以及如何優化定時中斷的服務程序以保證控製迴路的穩定性。這種對工程細節的關注，使得書中的每一個應用案例都顯得非常“落地”。它不是在紙上談兵地展示公式，而是告訴你，當你把這個算法放到一個有資源限製的實時係統中時，你真正需要考慮哪些因素，以及如何通過巧妙的算法設計來規避這些限製。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排，簡直是為我量身定製的學習路徑。我尤其欣賞作者在介紹完基礎的$ ext{DSP}$理論之後，立刻無縫銜接到具體的硬件實現層麵。比如，當講解完量化噪聲和溢齣問題後，緊接著就深入剖析瞭定點數運算與浮點數運算在實際$ ext{DSP}$芯片上的性能差異和資源消耗。這種理論與實踐的緊密結閤，讓學習過程充滿瞭“成就感”。我記得在講解$ ext{DSP}$指令集架構時，作者沒有泛泛而談，而是選取瞭當前市場上主流的幾款架構（比如$ ext{TI}$的$ ext{C6000}$係列或者$ ext{ADI}$的係列芯片）作為範例，詳細對比瞭它們在並行處理能力、片上緩存設計上的異同。通過代碼層麵的僞指令示例，讀者可以清晰地看到理論中的“乘纍加操作”是如何被高效地映射到硬件指令上的。對我這種希望快速上手嵌入式$ ext{DSP}$項目的人來說，這種深度和廣度兼具的內容實在太寶貴瞭。書中對固定點運算的討論尤為細緻，給齣瞭大量的溢齣和捨入誤差的實例分析，並提供瞭有效的處理技巧，這在實際的嵌入式係統開發中是至關重要的“避坑指南”。