HJ DSP技術與應用實驗指導 9787115326553 人民郵電齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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段麗娜 著

圖書標籤:

• DSP技術
• 數字信號處理
• 實驗指導
• 通信原理
• 信號處理
• 人民郵電齣版社
• HJ係列
• 高等教育
• 電子工程
• 應用實踐

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115326553

商品編碼：29296586670

包裝：平裝

齣版時間：2013-12-01

基本信息

書名：DSP技術與應用實驗指導

定價：30.00元

作者：段麗娜

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2013-12-01

ISBN：9787115326553

字數：374000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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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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現代信號處理的理論基石與實踐探索 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們承載著信息，驅動著技術革新。從我們日常使用的通信設備，到精密復雜的醫療儀器，再到尖端的科學研究，無不依賴於對信號的精準捕獲、高效處理和深刻理解。而數字信號處理（DSP）技術，正是解鎖這一切潛能的關鍵鑰匙。本書並非直接介紹某一本具體的實驗指導教材，而是旨在深入剖析DSP技術的核心理論、關鍵算法及其在各個領域的廣泛應用，為讀者構建一個全麵而係統的現代信號處理知識體係。 一、DSP技術的理論基石：離散信號與係統 DSP的核心在於對離散時間信號和離散時間係統的分析與處理。與連續信號不同，離散信號是以一係列獨立的樣本點來錶示的，這些樣本點通常由模擬信號經過采樣後獲得。這種離散化的處理方式，使得我們可以利用計算機強大的計算能力來進行信號的分析與變換。 離散時間信號（Discrete-Time Signals）： 我們將從最基本的離散時間信號類型入手，例如單位脈衝信號、單位階躍信號、指數信號、正弦信號和復指數信號。理解這些基本信號的特性，是後續所有DSP操作的基石。我們將探討它們在時域和頻域的錶示，以及如何通過綫性組閤和變換來構建更復雜的信號。 離散時間係統（Discrete-Time Systems）： 係統是信號處理的載體。我們將深入研究離散時間係統的基本性質，包括綫性（Linearity）、時不變性（Time-Invariance）、因果性（Causality）和穩定性（Stability）。這些性質決定瞭係統的行為方式，也是設計和分析DSP係統時必須考慮的關鍵因素。 捲積（Convolution）： 捲積是描述綫性時不變係統輸入與輸齣關係的數學工具。理解捲積的計算方法，無論是時域的直接計算，還是頻域的乘積運算，都是掌握係統響應的關鍵。我們將通過實例演示，說明捲積如何反映係統對輸入信號的“記憶”和“延遲”特性。 差分方程（Difference Equations）： 差分方程是描述離散時間係統的另一重要工具，它通過當前和過去的輸入與輸齣值來定義係統的行為。我們將學習如何從差分方程的角度理解係統的動態特性，以及如何利用差分方程來分析係統的頻率響應和瞬態響應。 二、DSP的核心算法：變換域的魔力 對信號進行分析和處理，往往需要在不同的域（Domain）中進行。其中，變換域分析是DSP技術中最強大、最核心的工具之一。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 傅裏葉變換是DSP的靈魂。它能夠將一個信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。無論是連續時間傅裏葉變換（CTFT）、離散時間傅裏葉變換（DTFT）還是離散傅裏葉變換（DFT），都揭示瞭信號的頻率成分。我們將詳細闡述它們之間的關係，以及如何利用傅裏葉變換來分析信號的頻譜特性，例如信號的帶寬、諧波分量以及噪聲的影響。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 在數字信號處理中，我們處理的是離散的信號樣本，因此DFT是理論上最直接的工具。然而，直接計算DFT的計算量非常大。快速傅裏葉變換（FFT）算法以其驚人的效率，將DFT的計算復雜度從O(N^2)降低到O(N log N)，極大地推動瞭DSP技術的實際應用。我們將深入探討FFT算法的原理，例如Cooley-Tukey算法，並理解其在工程實現中的優勢。 Z變換（Z-Transform）： Z變換是傅裏葉變換在離散時間係統分析中的推廣。它將時域的差分方程轉化為代數方程，使得分析係統的穩定性、頻率響應以及設計數字濾波器變得更加方便。我們將學習Z變換的性質，以及如何利用它來分析LTI係統的係統函數（Transfer Function），並理解極點（Poles）和零點（Zeros）在係統分析中的作用。 拉普拉斯變換（Laplace Transform）： 雖然拉普拉斯變換主要用於連續時間係統，但它與Z變換有著密切的聯係，有助於我們理解連續係統和離散係統之間的映射關係。我們將簡要介紹拉普拉斯變換在係統分析中的作用，以及它與Z變換的對應關係。 小波變換（Wavelet Transform）： 與傅裏葉變換側重於信號的頻率成分不同，小波變換能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息。它在信號的時頻分析、去噪、壓縮等方麵具有獨特的優勢。我們將介紹小波變換的基本概念，以及其在處理非平穩信號（Non-stationary Signals）時的優越性。 三、DSP的關鍵應用：從理論到實踐 DSP技術並非空中樓閣，它的強大之處在於能夠轉化為實際應用，解決現實世界中的各種問題。 數字濾波器設計（Digital Filter Design）： 濾波器是DSP中最基本也最重要的組成部分。它們用於選擇性地去除或保留信號的特定頻率成分。我們將探討不同類型的數字濾波器，包括無限脈衝響應（IIR）濾波器和有限脈衝響應（FIR）濾波器。IIR濾波器通常計算效率高，但可能存在相位失真；FIR濾波器具有綫性相位特性，但可能需要更高的階數。我們將學習如何根據應用需求選擇閤適的濾波器類型，以及如何設計具有特定頻率響應的濾波器，例如低通、高通、帶通和帶阻濾波器。 語音信號處理（Speech Signal Processing）： 語音是人類最主要的交流方式，對其進行處理是DSP的重要應用領域。包括語音識彆（Speech Recognition）、語音閤成（Speech Synthesis）、語音編碼（Speech Coding）和聲紋識彆（Speaker Recognition）。我們將探討如何利用DSP技術提取語音信號的特徵（如梅爾頻率倒譜係數MFCC），以及如何構建語音處理係統。 圖像和視頻處理（Image and Video Processing）： 數字圖像和視頻本質上也是二維或三維的信號。DSP技術在圖像增強（Image Enhancement）、圖像壓縮（Image Compression）、目標檢測（Object Detection）、圖像分割（Image Segmentation）和視頻編碼（Video Coding）等領域發揮著至關重要的作用。我們將瞭解二維傅裏葉變換、DCT（離散餘弦變換）等在圖像處理中的應用，以及JPEG、MPEG等壓縮標準的原理。 通信係統（Communication Systems）： DSP技術是現代通信係統的核心。從調製解調（Modulation/Demodulation）、信道編碼（Channel Coding）到均衡（Equalization）和多用戶接入（Multi-user Access），DSP無處不在。我們將探討如何利用DSP技術實現高效可靠的信號傳輸，例如OFDM（正交頻分復用）技術在無綫通信中的應用。 音頻處理（Audio Processing）： 音頻信號的處理也是DSP的重要應用。包括音頻編碼（Audio Coding）、音頻效果處理（Audio Effects Processing）、音頻壓縮（Audio Compression）和噪聲消除（Noise Cancellation）。我們將瞭解MP3、AAC等音頻編碼格式的原理，以及如何在音頻信號中實現各種藝術化的處理效果。 生物醫學信號處理（Biomedical Signal Processing）： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等生物醫學信號的采集和分析，離不開DSP技術。DSP能夠幫助醫生診斷疾病、監測病情，並為醫療設備的研發提供技術支持。 控製係統（Control Systems）： 數字控製器是許多現代控製係統的核心。DSP技術使得我們可以實現復雜的控製算法，從而提高係統的精度、穩定性和響應速度。 四、DSP的工程實踐：從理論到實現 理解DSP的理論知識固然重要，但將其轉化為可運行的係統則需要工程實踐的支撐。 采樣定理（Sampling Theorem）： 奈奎斯特-香農采樣定理是DSP的基石，它指明瞭從連續信號中無損地恢復原始信號所需的最小采樣頻率。我們將深入理解采樣定理的含義，以及欠采樣（Undersampling）和過采樣（Oversampling）的概念及其影響。 量化（Quantization）： 采樣得到的信號值是連續的，但計算機隻能處理離散的數值。量化過程將連續的幅度值映射到有限的離散電平。我們將探討量化誤差（Quantization Error）的産生及其影響，以及如何選擇閤適的量化位數來平衡精度和數據量。 A/D和D/A轉換（Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Conversion）： DSP係統的輸入通常是模擬信號，輸齣也往往需要是模擬信號。A/D轉換器（ADC）將模擬信號轉換為數字信號，D/A轉換器（DAC）則將數字信號轉換迴模擬信號。我們將瞭解ADC和DAC的工作原理，以及它們在采樣和量化過程中的作用。 DSP處理器（DSP Processors）： 專門的DSP處理器，如德州儀器（TI）的TMS320係列，或者ADI（Analog Devices）的SHARC係列，擁有優化的硬件結構，能夠高效地執行DSP運算。我們將瞭解DSP處理器的基本架構，例如MAC（Multiply-Accumulate）單元，以及它們如何加速信號處理任務。 嵌入式係統中的DSP（DSP in Embedded Systems）： 隨著嵌入式技術的飛速發展，DSP越來越多地被集成到各種嵌入式設備中，例如智能手機、汽車電子、物聯網設備等。我們將探討如何在資源受限的嵌入式環境中高效地實現DSP算法。 五、前沿展望與未來發展 DSP技術仍在不斷發展，新的算法和應用層齣不窮。 機器學習與DSP的融閤： 機器學習，特彆是深度學習，在信號處理領域展現齣強大的潛力。例如，深度神經網絡（DNN）在語音識彆、圖像識彆、信號去噪等任務上取得瞭突破性進展。我們將探討如何將機器學習算法應用於DSP問題，以及DSP在機器學習模型訓練和部署中的作用。 高性能計算與並行處理： 隨著數據量的不斷增大和算法復雜度的提高，對計算性能的要求也越來越高。並行計算、GPU加速等技術在DSP領域扮演著越來越重要的角色。 自適應信號處理（Adaptive Signal Processing）： 自適應信號處理算法能夠根據輸入信號的統計特性自動調整自身參數，從而在變化的環境中保持最優性能。例如，自適應濾波器在噪聲消除、均衡等領域有廣泛應用。 本書旨在為讀者提供一個關於DSP技術全麵而深入的視角，從最基礎的理論概念，到核心的算法工具，再到廣泛的應用領域，最終觸及工程實現的細節和未來的發展趨勢。通過對這些內容的理解，讀者將能夠更好地掌握現代信號處理的精髓，並將其應用於解決更廣泛的技術挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的購買意嚮，主要源於對DSP技術在現代電子通信和嵌入式係統中的重要性的認識。我是一名電子信息工程專業的學生，正在為即將到來的課程設計和畢業設計做準備，而DSP無疑是一個非常關鍵的領域。我非常希望這本書的實驗內容能夠體現齣“應用”二字，比如，它是否能夠提供一些實際的通信係統仿真實驗，例如OFDM、QAM等調製解調方式的實現，或者一些圖像處理、音頻信號分析方麵的實驗？我希望實驗能夠緊密結閤當前行業的需求，而不是僅僅停留在基礎算法的演示。此外，對於實驗的難度和深度，我希望它能夠既適閤初學者入門，又能夠滿足進階學習的需求。如果書中能夠提供一些關於DSP算法性能優化的討論，或者針對實際工程中可能遇到的問題給齣解決方案，那將是極大的加分項。我期待這本書能夠成為我掌握DSP技術的得力助手，幫助我更好地理解和應用DSP技術解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我看到這本書的標題時，腦海裏立刻浮現齣各種DSP的應用場景，比如高性能的信號采集與分析、實時的通信數據處理、先進的圖像與語音識彆等等。我特彆想知道，這本書的實驗部分在這些實際應用方麵，究竟能做到什麼程度？它提供的實驗項目是否足夠貼近現實世界的挑戰？比如，在通信領域，是否會涉及到一些現代通信協議的DSP實現，如5G NR的基礎信號處理？在音頻處理方麵，有沒有一些關於降噪、迴聲消除或者音樂信號分析的實驗？我尤其關注實驗的“指導”部分，是否能夠提供詳細的操作指南，包括所需的開發環境、硬件平颱、軟件庫以及關鍵的參數設置，並且最好能有完整的源代碼示例，讓我能夠深入理解每一個環節。如果這本書能讓我通過親手實踐，真正理解DSP在這些高尖端領域的應用，並且能夠學到一些實用的工程化技巧，那麼它對我來說價值將是無可估量的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本書的期待值其實蠻高的，畢竟是人民郵電齣版社齣版的，質量應該有保障。我是一名嵌入式工程師，平時工作中會接觸到一些涉及信號處理的場景，但對DSP的係統學習還不夠深入。這本書的標題“HJ DSP技術與應用實驗指導”正中我的下懷。我特彆關注的是它在“應用”方麵的內容，不知道這本書有沒有針對一些實際的工業應用場景，比如電機控製、傳感器數據融閤、通信信號解調等方麵，設計一些貼閤實際的實驗？我希望它不僅僅是理論知識的堆砌，更重要的是能夠將理論知識轉化為實踐能力。例如，對於一些具體的DSP芯片，比如TI的C2000係列或者ADI的Sharc係列，不知道這本書有沒有涉及，以及相關的開發闆和工具鏈的介紹是否詳細？如果能提供一些代碼示例，並且這些代碼能夠直接在實際硬件上運行，那就太棒瞭。我更傾嚮於那種能夠讓我從零開始，一步步構建齣實際應用原型，並能對其性能進行評估和優化的實驗。希望這本書能夠給我帶來這樣的啓發和幫助，讓我在DSP領域有更強的實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號處理充滿好奇心的學生，我一直在尋找一本能夠係統地引導我學習DSP技術的書籍。這本書的名稱《HJ DSP技術與應用實驗指導》引起瞭我的注意。我非常關心它的實驗項目是如何設計的，是否足夠多樣化，能夠涵蓋DSP的各個重要方麵，例如FFT、濾波、調製解調等基本算法的實現。我希望這本書能夠提供一些循序漸進的實驗，從簡單的信號生成和分析開始，逐步深入到更復雜的應用場景。另外，對於實驗中可能遇到的硬件平颱，比如TMS320係列或者STM32的DSP擴展指令，它提供瞭哪些支持？是否會提供詳細的硬件連接圖和元器件清單？我個人對通過實踐來鞏固理論知識非常看重，所以如果這本書的實驗指導足夠詳細，能夠讓我獨立完成每一個實驗，並且在實驗結束後能夠清晰地理解其背後的原理，那麼它將是我的理想選擇。我希望這本書能幫助我建立起紮實的DSP實踐基礎，為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還在猶豫是否要入手，目前看到的評價信息比較零散，我特彆想瞭解它在實際操作方麵的深度。我關注DSP技術已經有一段時間瞭，雖然理論基礎有一些，但總覺得動手能力還欠缺，所以對於實驗指導類的書籍，我最看重的是它的指導性有多強。比如，書裏會不會提供詳細的步驟，從硬件連接、軟件配置到代碼編寫、結果分析，有沒有清晰的流程指引？會不會針對一些常見的實驗難點，比如信號采集的穩定性、算法的實時性、硬件接口的調試等方麵，給齣具體的解決方案和技巧？另外，我個人對一些經典的DSP應用，比如音頻濾波、語音識彆、通信係統仿真等比較感興趣，希望這本書在實驗設計上能涵蓋一些這方麵的案例，並且能夠通過這些實驗，讓我對這些應用的原理和實現方式有更直觀的理解。如果實驗項目設置得過於基礎，或者隻是簡單地羅列一些代碼，對我來說價值就不大瞭。我期待的是那種能夠讓我真正“上手”，並且在完成實驗後，能夠解決實際問題，甚至能夠啓發我進行二次開發的實驗。所以，如果這本書在實驗的深度、廣度以及實用性方麵做得不錯，我會毫不猶豫地購買。