DSP原理與實踐--基於TMS320F28x係列 周鵬許鋼 9787512414495 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周鵬許鋼 著

圖書標籤:

• DSP
• 數字信號處理
• TMS320F28x
• 周鵬
• 許鋼
• 嵌入式係統
• 控製係統
• 電機控製
• 濾波算法
• 通信原理
• 實踐應用

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512414495

商品編碼：29576847325

包裝：平裝

齣版時間：2014-07-01

基本信息

書名：DSP原理與實踐--基於TMS320F28x係列

定價：49.00元

作者：周鵬許鋼

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2014-07-01

ISBN：9787512414495

字數：511000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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周鵬、許鋼編寫的《DSP原理與實踐--基於 TMS320F28x係列(普通高校十二五規劃教材)》分為理論和實驗兩篇，共15章。理論篇包括～13章，在介紹DSP基本概念、特點和應用基礎上，詳細介紹瞭 TI公司TMS320C2000係列DSP的基本結構及性能，同時以TMS320F2812為例，介紹DSP的硬件結構、工作原理、軟件開發環境以及應用設計等。實驗篇包括4、 15章，該部分基於北京瑞泰創新科技有限責任公司推齣的ICETEK—F2812 DSP教學實驗箱，實驗內容涵蓋常規實驗、算法實驗以及控製應用實驗等，關鍵代碼都標注有詳細的中文注釋。
　　本書通俗易懂，例程豐富，注重原理與實驗實踐的結閤。每章後附有習題以配閤教學需要。
　　本書可作為高等院校電子信息工程、自動化以及測控等專業高年級本科生及研究生“DSP原理及應用 ”相關課程的教材或參考書，也可作為從事DSP的技術人員的參考書。

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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《數字信號處理：算法、架構與工程應用》 內容梗概： 本書係統深入地探討瞭數字信號處理（DSP）領域的核心理論、關鍵算法、硬件架構以及實際工程應用。全書分為三個主要部分：理論基礎、核心算法與實現技術、以及應用案例分析。旨在為讀者構建一個全麵而紮實的DSP知識體係，使其能夠理解並掌握信號處理的精髓，並將其應用於解決實際工程問題。 第一部分：數字信號處理理論基礎 本部分首先從信號的本質齣發，詳細闡述瞭連續時間信號與離散時間信號的區彆與聯係，引入瞭采樣定理，解釋瞭奈奎斯特頻率以及過采樣和欠采樣的概念，強調瞭采樣在將模擬信號轉化為數字信號過程中的關鍵作用。接著，深入探討瞭信號的頻譜分析，重點介紹瞭傅裏葉級數、傅裏葉變換（FT）和離散時間傅裏葉變換（DTFT），以及傅裏葉變換的性質。在此基礎上，引齣瞭離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法——快速傅裏葉變換（FFT），解釋瞭FFT的原理、優勢以及在實際中的應用價值，包括如何通過FFT高效地計算頻譜。 本部分還詳細介紹瞭綫性時不變（LTI）係統，這是DSP領域中最基本也最重要的係統模型。通過分析係統的衝擊響應和捲積運算，闡述瞭LTI係統在信號處理中的核心地位。在此基礎上，引入瞭係統函數的概念，並討論瞭其在分析係統頻率響應和穩定性方麵的作用。 濾波是DSP中的核心技術之一，本部分花費大量篇幅介紹瞭兩大類濾波器：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。對於IIR濾波器，講解瞭其設計思路，包括巴特沃茲、切比雪夫和橢圓濾波器等經典設計方法，以及如何通過模擬濾波器的遷移和雙綫性變換等方法設計數字IIR濾波器，並分析瞭其優點（計算量小）和缺點（可能存在穩定性問題和相位失真）。對於FIR濾波器，則重點介紹瞭窗函數法、頻率采樣法和最優逼近法（如Parks-McClellan算法）等設計方法，並分析瞭其優點（相位綫性、穩定性好）和缺點（階數較高，計算量大）。通過對這兩種濾波器的深入講解，讀者能夠理解不同濾波器在性能上的權衡，並根據具體應用需求選擇閤適的濾波器類型。 此外，本部分還涉及瞭概率論與隨機信號的基本概念，包括隨機變量、概率密度函數、期望、方差等，以及平穩過程、功率譜密度等概念，為理解和處理實際中遇到的噪聲和不確定性信號奠定瞭理論基礎。 第二部分：數字信號處理核心算法與實現技術 本部分將理論知識與實際工程緊密結閤，重點關注DSP算法的實現細節和效率優化。 首先，詳細介紹瞭各種常用的DSP算法。除瞭前麵提到的FFT算法，還包括瞭自適應濾波算法，例如最小均方（LMS）算法和歸一化最小均方（NLMS）算法。這些算法在噪聲消除、迴聲消除、信道均衡等領域具有廣泛應用，通過不斷調整濾波器係數來適應變化的信號特性。接著，深入探討瞭譜估計方法，包括經典的周期圖法、改進的周期圖法（如Welch法），以及更高階的譜估計方法，這些方法對於精確分析信號的頻率成分至關重要。 本部分還將重點放在DSP處理器（DSPs）的體係結構和指令集上。雖然本書不直接介紹某一特定係列DSP芯片，但會深入講解通用DSP處理器的關鍵特性，如哈佛結構（Harvard Architecture）和改進型哈佛結構，它們能同時訪問指令和數據，顯著提高處理速度。此外，還會講解DSP指令集中的特殊指令，如MAC（Multiply-Accumulate）指令，它能高效執行乘法纍加運算，這是DSP算法中最核心的操作。還會討論DSP處理器中內置的硬件加速器，例如DMA（Direct Memory Access）控製器，它能夠實現處理器與外設之間的數據傳輸，而無需CPU的乾預，從而釋放CPU資源，提高係統吞吐量。 在算法實現方麵，本部分將強調代碼優化技術。例如，如何利用DSP處理器的流水綫（Pipeline）和並行處理能力來加速算法的執行。會介紹循環展開（Loop Unrolling）、指令調度（Instruction Scheduling）等技巧，以及如何高效地利用處理器的高速緩存（Cache）來減少內存訪問延遲。還會討論定點運算與浮點運算的權衡，在某些DSP應用中，為瞭提高計算速度和降低功耗，會采用定點運算，這需要讀者理解定點數的錶示和溢齣處理。 此外，本部分還會涉及實時操作係統（RTOS）在DSP係統中的應用。RTOS能夠提供任務調度、中斷處理、信號量等功能，幫助開發者構建復雜、實時的DSP應用。還會討論嵌入式DSP係統的開發流程，包括代碼編寫、調試、性能分析以及最終的部署。 第三部分：數字信號處理應用案例分析 本部分通過一係列典型的DSP應用案例，展示瞭DSP技術在各個領域的強大威力。 首先，會深入分析數字通信係統中的DSP應用，例如數字調製解調（如QPSK、QAM）、信道編碼與解碼（如捲積碼、Turbo碼）、以及均衡技術。通過這些例子，讀者將理解DSP如何在提高通信係統的可靠性、數據傳輸速率和頻譜利用率方麵發揮關鍵作用。 其次，會探討音頻信號處理中的DSP技術。這包括音頻壓縮算法（如MP3）、音頻編碼與解碼、數字混響、均衡器、降噪處理以及語音識彆的基礎。讀者將瞭解DSP如何實現高質量的音頻播放、聲音增強和智能語音交互。 再者，本部分將深入研究圖像和視頻信號處理中的DSP應用。會介紹圖像的濾波（如高斯濾波、Sobel算子）、邊緣檢測、特徵提取、圖像壓縮（如JPEG），以及視頻的運動估計、幀間編碼等。這些技術是現代數字圖像處理、計算機視覺和多媒體技術的核心。 此外，還會涉及一些新興的DSP應用領域，例如生物醫學信號處理（如心電圖ECG、腦電圖EEG的分析）、雷達信號處理、以及工業控製和儀器儀錶中的信號測量與處理。通過這些案例，讀者將能夠看到DSP技術觸及的廣泛領域，並激發其將DSP知識應用於解決自身領域問題的靈感。 每一個應用案例的分析都會遵循“問題定義-理論基礎-算法選擇-實現細節-性能評估”的模式，力求讓讀者在具體的場景中理解DSP理論與實踐的結閤。 總結： 《數字信號處理：算法、架構與工程應用》是一本集理論深度、算法廣度、實現技巧和工程實踐於一體的DSP技術專著。本書不僅傳授瞭數字信號處理的基本原理和核心算法，更重要的是，它通過對DSP處理器架構的深入解析和豐富的工程應用案例分析，幫助讀者建立起將理論知識轉化為實際工程能力的橋梁。無論是從事通信、音頻、圖像、控製還是其他工程領域的專業人士，或是希望係統學習DSP技術的學生，本書都將是一本不可多得的參考指南。它將引導讀者理解信號的本質，掌握處理信號的強大工具，並最終能夠設計和實現創新的DSP解決方案，推動各行各業的技術進步。

評分☆☆☆☆☆

我最近接觸到一些關於嵌入式係統和實時信號處理的內容，雖然我手裏並沒有一本特定的書在讀，但這些學習經曆讓我對DSP的實際應用有瞭更深的感觸。特彆是在涉及實時性要求極高的場景下，比如音頻信號的處理、通信係統中的調製解調，或者工業控製中的傳感器數據采集與分析，DSP技術的重要性就體現得淋灕盡緻。我瞭解到，在這些應用中，對處理速度、功耗以及成本的要求都非常高，這就促使瞭專門的DSP芯片應運而生。這些芯片往往擁有高度並行的架構和專門的指令集，能夠高效地執行復雜的數學運算，如乘法纍加（MAC）操作，這在DSP算法中至關重要。我最近在學習一些經典的DSP算法，比如自適應濾波、FFT算法的實現，以及在實際項目中遇到的信號去噪、頻譜分析等問題，都讓我體會到瞭DSP技術解決實際問題的強大能力。雖然我並沒有在閱讀一本具體的書，但這些零散的學習和實踐經曆，讓我對DSP的整體輪廓有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我最近對嵌入式係統中的傳感器數據處理和控製算法産生瞭濃厚的興趣，雖然並沒有專注於某一本具體的DSP書籍，但這些方麵的學習讓我領略到瞭DSP技術的精妙之處。在一些自動化和物聯網的應用中，傳感器采集到的原始數據往往需要經過預處理纔能被有效地利用。這可能包括對噪聲的濾波、對信號的放大和調理，以及將模擬信號轉換為數字信號的過程。而DSP技術在這一過程中扮演著至關重要的角色。我瞭解到，通過精巧的算法設計，可以實現對傳感器信號的實時監測和分析，從而實現更智能的控製。例如，在機器人導航中，激光雷達或攝像頭采集到的數據需要快速準確地處理，纔能實現路徑規劃和避障。在智能傢居設備中，各種傳感器的數據需要被及時有效地分析，纔能實現個性化的場景控製。這些實際應用讓我深刻體會到DSP技術在連接物理世界和數字世界之間的橋梁作用。

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直對一些與通信係統相關的DSP應用非常著迷。盡管我並沒有在閱讀一本特定的DSP書籍，但我在學習相關課程和閱讀技術文檔時，對DSP在通信領域的強大作用有瞭更深的認識。從早期的模擬通信到現在的5G、6G，DSP技術一直是通信係統發展的核心驅動力之一。我瞭解到，在無綫通信中，信號的調製、解調、編碼、解碼、糾錯等關鍵過程，都離不開高效的DSP算法。例如，OFDM（正交頻分復用）技術，它通過將高速數據流分割成多個低速數據流，並在多個正交的子載波上傳輸，極大地提高瞭頻譜利用率和抗多徑乾擾能力，而FFT/IFFT算法是其核心。此外，在軟件定義無綫電（SDR）領域，DSP的作用更是無可替代，它使得無綫通信係統的功能可以通過軟件來靈活配置和升級。這些學習讓我對DSP在現代通信技術中的關鍵地位有瞭更深刻的理解，也激發瞭我進一步探索相關算法和實現的興趣。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完一本關於數字信號處理的書，雖然內容並非直接圍繞某一本具體的著作展開，但讓我對DSP這一領域有瞭更深的理解，感覺收獲頗豐。書中以一種非常清晰、循序漸進的方式，從DSP的基本概念講起，例如采樣定理、量化誤差、傅裏葉變換的原理等等。這些基礎知識的講解，沒有過多地堆砌復雜的數學公式，而是通過生動的比喻和圖示，讓我這個初學者也能很快領會。尤其讓我印象深刻的是，作者在講解離散時間傅裏葉變換（DTFT）和離散傅裏葉變換（DFT）時，花瞭大量的篇幅來解釋它們之間的關係以及各自的適用場景，這一點在很多教材中往往一帶而過。此外，書中還涉及瞭一些數字濾波器設計的基礎理論，比如FIR和IIR濾波器的區彆，以及如何根據不同的應用需求選擇閤適的濾波器類型。雖然沒有直接涉及具體的硬件平颱，但理論的紮實性足以讓我為後續的學習打下堅實的基礎，讓我對接下來的DSP應用開發充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

近期一直在探索更高級的信號處理技術，尤其是在機器學習和人工智能領域與DSP的結閤。我發現，很多先進的AI算法，比如捲積神經網絡（CNN）在圖像和語音識彆中的應用，其底層都離不開高效的信號處理。在這些算法中，捲積運算、特徵提取、數據降維等步驟，都大量依賴於DSP的思想和技術。雖然我並沒有在閱讀一本特定的DSP教材，但我在學習相關的AI課程和文獻時，經常會看到對DSP底層原理的引用和講解。例如，在處理音頻信號時，MFCC（梅爾頻率倒度量）特徵的提取，就涉及到FFT、濾波器組、對數運算等一係列DSP步驟。在圖像處理領域，邊緣檢測、特徵點提取等算法，也與捲積、傅裏葉變換等DSP概念緊密相關。這些學習經曆讓我意識到，DSP不僅僅是處理模擬信號的工具，更是現代智能係統不可或缺的基石，它為AI算法提供瞭強大的數據處理和特徵提取能力。