DSP技术原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘向东 著

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 算法
• MATLAB
• 滤波器
• 傅里叶变换
• 实用教程

店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787508353708

商品编码：29729846472

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

定价：32.00元

售价：21.8元,便宜10.2元,折扣68

作者:刘向东

出版社：中国电力出版社

出版日期：2007-05-01

ISBN：9787508353708

字数：

页码：320

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.440kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《DSP技术原理与应用》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。《DSP技术原理与应用》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。
《DSP技术原理与应用》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。《DSP技术原理与应用》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

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

跨越数字边界：解析信息世界底层逻辑的探索之旅 当信息以数字的形态在世界中流转，我们如何捕捉、处理、理解并最终将其转化为有价值的洞察？这不仅仅是简单的数据存储或传输，而是一场关于信号的深刻变革，一次对现实世界信息载体进行重塑与优化的艺术。本书将带领读者踏上一段深入数字信号处理（DSP）核心的探索之旅，揭示那些驱动现代科技进步的基石原理，并展望其在各个领域激荡的无限可能。 我们生活在一个被信息包围的时代，从智能手机上的每一次语音通话，到医疗影像中捕捉的微小病灶，再到宇宙深处传来的微弱信号，无一不依赖于数字信号处理技术。DSP，顾名思义，即对数字形式表示的信号进行一系列数学运算和变换，以达到增强、滤波、压缩、识别、分析等目的。它并非高高在上的理论学术，而是渗透在我们日常生活方方面面的幕后英雄。 本书的出发点，是建立一种清晰而坚实的理解：为什么我们需要DSP？现实世界的信号，如声音、光、温度、压力等，本质上是模拟的、连续的，它们在时间和幅度上都可以无限细分。然而，计算机和数字系统只能处理离散的、量化的信息。因此，将模拟信号转化为数字信号（采样与量化）是DSP的首要环节。这一转化过程的精度和效率，直接影响到后续处理的质量。我们将深入探讨奈奎斯特定理，理解采样率选择的奥秘，以及量化误差如何影响信号的保真度。反之，将处理过的数字信号还原为模拟信号（重构）也同样关键，无论是驱动扬声器发声，还是在屏幕上显示图像，都需要这一过程。 核心的DSP技术，则围绕着对数字信号的数学运算展开。傅里叶变换，无疑是DSP领域的“瑞士军刀”。它能够将信号从时域（信号随时间的变化）转换到频域（信号包含哪些频率成分），就像把一首交响乐拆解成各个乐器的独奏。理解傅里叶变换，我们就能洞察信号的频率特性，从而进行有效的滤波——滤除不想要的噪声，保留有用的信息。本书将详细介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT），解析其数学原理，并展示如何在实际应用中利用它们分析信号频谱，识别特定频率成分。 除了傅里叶变换，卷积运算也是DSP中的另一项核心技能。它描述了一个系统对输入信号的响应，能够用于滤波、去模糊、模式识别等多种场景。我们将剖析卷积的数学本质，理解其在信号系统中的作用，并探讨其在图像处理、通信系统等领域的应用。 滤波器的设计与实现，是DSP技术实践中的重要环节。根据滤波器的特性，它们可以分为低通、高通、带通、带阻等类型，用于去除特定频率范围的信号。我们将学习如何根据应用需求，设计和选择数字滤波器，了解FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器的区别与优劣，以及它们在信号去噪、信号整形等方面的具体应用。 更进一步，本书将触及更高级的DSP概念。自适应滤波技术，能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数，实现更智能的噪声消除和信号跟踪。例如，在通信系统中，自适应滤波器可以补偿信道失真；在音频处理中，它可以动态消除回声。我们将探讨自适应算法的原理，如LMS（最小均方）算法，理解其如何实现“自我学习”和优化。 模式识别与信号检测，是DSP技术实现智能化的关键。通过分析信号的特征，DSP可以识别出预设的模式，或者检测出特定的信号事件。这在语音识别、图像识别、雷达目标检测、医学诊断等领域有着广泛的应用。我们将介绍常用的特征提取方法，以及基于这些特征的分类与识别技术。 在信息爆炸的时代，数据压缩技术也显得尤为重要。DSP在音频、视频编码压缩中扮演着至高无上的角色。通过去除信号中的冗余信息和人耳、人眼不敏感的部分，DSP能够极大地减小数据量，提高存储和传输效率。例如，MP3音频格式和JPEG图像格式的压缩，都离不开精妙的DSP算法。 DSP的应用领域，几乎覆盖了现代科技的每一个角落。在通信领域，DSP是实现高效调制解调、信道编码、抗干扰的关键；在音频领域，它成就了高保真音响、数字音乐创作、语音合成；在图像与视频领域，DSP负责图像增强、特征提取、视频编解码；在医学领域，CT、MRI等成像技术，以及心电图、脑电图的分析，都离不开DSP的强大支撑；在工业控制、仪器仪表、导航系统，乃至科学研究的各个前沿，DSP都扮演着不可或缺的角色。 本书的目标，不仅仅是罗列枯燥的公式和算法，而是要引导读者深入理解这些技术背后的逻辑和思想。我们将通过清晰的图示、生动的比喻，以及贴近实际的应用场景，来阐释复杂的DSP概念。我们相信，只有真正理解了原理，才能灵活地运用这些工具，解决现实世界中的各种挑战。 从理解模拟信号的本质，到掌握数字信号的转换，从深入剖析傅里叶变换和卷积的数学之美，到设计实用的数字滤波器，再到探索自适应滤波、模式识别等前沿领域，本书将逐步构建起您对DSP技术的全景认知。我们鼓励读者在学习过程中，主动思考，动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 数字信号处理，是连接现实世界与数字世界的桥梁，是理解和操控信息流动的钥匙。无论您是希望深入理解现代通信系统，还是想掌握数字图像处理的精髓，亦或是对智能识别技术充满好奇，本书都将为您提供坚实的基础和广阔的视野。这是一场关于信息奥秘的解码之旅，一次关于数字智慧的启迪之旅，等待着您去开启。

评分☆☆☆☆☆

初读这本《数字信号处理：从理论到实践》时，我满怀期待，希望能在其中找到对傅里叶变换、Z变换等核心概念的深入剖析，以及它们在实际工程问题中的应用。然而，这本书的内容似乎更侧重于一种宏观的、近乎哲学层面的讨论，而非我所期望的那些扎实的数学工具和算法细节。它花了大篇幅去探讨信息论的边界，甚至涉及到了人脑处理信号的类比，这虽然引人深思，却让我这位急需解决滤波器设计难题的工程师感到有些力不从心。书中虽然提到了“采样”这个词，但对其背后的奈奎斯特-香农采样定理的数学推导和实际操作中的抗混叠技术讲解得相当含糊，更像是点到为止的引用，而非系统的教学。我尝试着寻找关于FIR和IIR滤波器设计准则的详细对比，比如如何根据特定应用场景选择最佳的窗函数，或者如何用双线性变换法将模拟滤波器转换为数字滤波器，但这些关键的工程实现细节几乎没有提及。整本书读下来，感觉像是在一个风景优美的山顶上观景，景色壮丽，但脚下的路却不知该如何走。它更像是一本信号处理领域的“散文集”，而不是一本实用的“工具箱”。这种取向让我不禁怀疑，这本书是否真正覆盖了现代DSP应用所需的那些硬核技术。

评分☆☆☆☆☆

关于《高级图像处理算法解析》，我希望能深入了解卷积核的构造、小波变换在图像去噪中的应用，或者卡尔曼滤波在目标跟踪中的精确迭代过程。这本书的封面设计极具诱惑力，承诺要“解析”算法，但实际内容却更像是一场关于“光影美学”的鉴赏会。书中收录了大量精美的艺术化处理过的图像，并用非常抒情的笔调描述了色彩的心理学效应。例如，在讲解边缘检测时，它首先引用了文艺复兴时期画家对透视法的运用，然后才象征性地提到了梯度概念，但对于Sobel算子或Canny算子的实际计算步骤，却轻描淡写地一笔带过，仿佛这些枯燥的数学推导会玷污艺术的纯洁性。关于傅里叶域的滤波，书中只展示了在频域中用一个圆形掩模“切掉”高频分量后的视觉效果，却完全没有给出如何进行二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的具体流程，更别提如何处理周期延拓带来的边界伪影了。读者如果想知道如何在实际代码中实现这些功能，这本书提供的帮助是极其有限的，它更适合想了解图像处理在艺术领域应用的美术工作者，而不是需要优化算法性能的计算机视觉工程师。

评分☆☆☆☆☆

我本以为《嵌入式系统与实时操作系统》会是理解如何将复杂的算法固化到硬件上的关键指南。我期待着详细讲解中断处理流程、任务调度算法（比如EDF或RM）、以及如何有效地使用内存保护单元（MPU）。然而，这本书的重点似乎完全跑偏了。它花了相当大的篇幅去描述历史上著名操作系统的诞生故事，比如Unix的起源，以及不同GUI界面设计理念的演变，这些内容充满了怀旧色彩，但对理解如何用C语言高效地编写驱动程序或优化中断延迟没有任何实质性的帮助。当谈到硬件接口时，书中的描述停留在对I2C和SPI总线概念的简单罗列，完全没有涉及时序图的精确解读，更没有讨论在高速数据传输中如何处理总线仲裁和冲突检测的底层细节。甚至在讲解DMA（直接内存访问）时，也只是抽象地描述了它“可以解放CPU”，而没有深入到寄存器级别的编程范例，或者如何配置目标地址和传输计数器来完成一块数据的无缝搬运。读完后，我依然不知道如何才能写出一个既快速又健壮的实时任务管理器，这本书更像是一本“嵌入式发展史”，而非“嵌入式系统实践手册”。

评分☆☆☆☆☆

翻开《现代通信系统中的信号调制技术》，我本来是冲着各种复杂的调制解调方案去的——QPSK、QAM、OFDM，这些都是我工作中最常打交道的“硬骨头”。这本书的开篇确实提到了信道编码和扩频技术，让我略感欣慰，心想也许后面会进入正题。然而，随着阅读的深入，我发现作者的笔锋更多地转向了社会学和经济学对通信基础设施建设的影响，探讨了频谱资源的稀缺性与政策法规之间的博弈。例如，书中花了大量的篇幅来分析3G到5G演进中的商业决策过程，以及不同国家在频谱拍卖中采用的策略，这些内容虽然具有一定的背景知识价值，但与我急需掌握的如何通过优化星座图边缘点的功率分配来提升信噪比的实际问题，完全是风马牛不相及。更令人沮丧的是，关于MIMO（多输入多输出）技术的部分，只是一笔带过地提到了“空间复用”的概念，却没有给出任何关于波束赋形（Beamforming）的数学模型，更别提如何用矩阵运算来解耦多径信道了。对于一个需要在实时系统中部署高效频谱利用率方案的读者来说，这本书提供的帮助微乎其微，它更像是一本面向政策制定者或市场分析师的读物，而不是面向底层硬件或算法工程师的教科书。

评分☆☆☆☆☆

最后，我带着对《机器学习中的概率统计基础》的期待翻开了它，希望找到关于最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）以及贝叶斯定理在模型选择中应用的详尽推导。这本书的标题听起来非常专业，内容也确实充斥着大量的希腊字母和积分符号，但当我试图跟着推导去理解一个简单的逻辑回归模型是如何从概率视角推导出来的时，我发现书中跳过了太多关键的步骤。它直接给出了最终的损失函数形式，然后便开始讨论如何使用梯度下降法去求解，但关于梯度向量的具体计算过程、收敛性的讨论，以及不同优化器（如Adam或RMSprop）背后的统计学动机，都被一笔带过了。更令人费解的是，书中花了大量篇幅去探讨“概率哲学”——即频率学派和贝叶斯学派在解释随机性时的根本分歧，并引用了大量的哲学论断来支持某一方的观点，这使得原本应该清晰的数学推导变得模糊不清。对于我这种需要用统计学来严谨地验证模型假设和评估不确定性的实践者来说，这本书提供的理论深度不够扎实，它更像是一本“概率论在生活中的哲学体现”，而非一本能够指导我构建稳定、可解释的统计模型的教科书。