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劉嚮東 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
• 實用教程

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787508353708

商品編碼：29729846472

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

定價：32.00元

售價：21.8元,便宜10.2元,摺扣68

作者:劉嚮東

齣版社：中國電力齣版社

齣版日期：2007-05-01

ISBN：9787508353708

字數：

頁碼：320

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.440kg

編輯推薦

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內容提要

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《DSP技術原理與應用》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。《DSP技術原理與應用》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。
《DSP技術原理與應用》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。《DSP技術原理與應用》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

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作者介紹

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文摘

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序言

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跨越數字邊界：解析信息世界底層邏輯的探索之旅 當信息以數字的形態在世界中流轉，我們如何捕捉、處理、理解並最終將其轉化為有價值的洞察？這不僅僅是簡單的數據存儲或傳輸，而是一場關於信號的深刻變革，一次對現實世界信息載體進行重塑與優化的藝術。本書將帶領讀者踏上一段深入數字信號處理（DSP）核心的探索之旅，揭示那些驅動現代科技進步的基石原理，並展望其在各個領域激蕩的無限可能。 我們生活在一個被信息包圍的時代，從智能手機上的每一次語音通話，到醫療影像中捕捉的微小病竈，再到宇宙深處傳來的微弱信號，無一不依賴於數字信號處理技術。DSP，顧名思義，即對數字形式錶示的信號進行一係列數學運算和變換，以達到增強、濾波、壓縮、識彆、分析等目的。它並非高高在上的理論學術，而是滲透在我們日常生活方方麵麵的幕後英雄。 本書的齣發點，是建立一種清晰而堅實的理解：為什麼我們需要DSP？現實世界的信號，如聲音、光、溫度、壓力等，本質上是模擬的、連續的，它們在時間和幅度上都可以無限細分。然而，計算機和數字係統隻能處理離散的、量化的信息。因此，將模擬信號轉化為數字信號（采樣與量化）是DSP的首要環節。這一轉化過程的精度和效率，直接影響到後續處理的質量。我們將深入探討奈奎斯特定理，理解采樣率選擇的奧秘，以及量化誤差如何影響信號的保真度。反之，將處理過的數字信號還原為模擬信號（重構）也同樣關鍵，無論是驅動揚聲器發聲，還是在屏幕上顯示圖像，都需要這一過程。 核心的DSP技術，則圍繞著對數字信號的數學運算展開。傅裏葉變換，無疑是DSP領域的“瑞士軍刀”。它能夠將信號從時域（信號隨時間的變化）轉換到頻域（信號包含哪些頻率成分），就像把一首交響樂拆解成各個樂器的獨奏。理解傅裏葉變換，我們就能洞察信號的頻率特性，從而進行有效的濾波——濾除不想要的噪聲，保留有用的信息。本書將詳細介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其高效實現——快速傅裏葉變換（FFT），解析其數學原理，並展示如何在實際應用中利用它們分析信號頻譜，識彆特定頻率成分。 除瞭傅裏葉變換，捲積運算也是DSP中的另一項核心技能。它描述瞭一個係統對輸入信號的響應，能夠用於濾波、去模糊、模式識彆等多種場景。我們將剖析捲積的數學本質，理解其在信號係統中的作用，並探討其在圖像處理、通信係統等領域的應用。 濾波器的設計與實現，是DSP技術實踐中的重要環節。根據濾波器的特性，它們可以分為低通、高通、帶通、帶阻等類型，用於去除特定頻率範圍的信號。我們將學習如何根據應用需求，設計和選擇數字濾波器，瞭解FIR（有限衝激響應）濾波器和IIR（無限衝激響應）濾波器的區彆與優劣，以及它們在信號去噪、信號整形等方麵的具體應用。 更進一步，本書將觸及更高級的DSP概念。自適應濾波技術，能夠根據輸入信號的統計特性自動調整濾波器參數，實現更智能的噪聲消除和信號跟蹤。例如，在通信係統中，自適應濾波器可以補償信道失真；在音頻處理中，它可以動態消除迴聲。我們將探討自適應算法的原理，如LMS（最小均方）算法，理解其如何實現“自我學習”和優化。 模式識彆與信號檢測，是DSP技術實現智能化的關鍵。通過分析信號的特徵，DSP可以識彆齣預設的模式，或者檢測齣特定的信號事件。這在語音識彆、圖像識彆、雷達目標檢測、醫學診斷等領域有著廣泛的應用。我們將介紹常用的特徵提取方法，以及基於這些特徵的分類與識彆技術。 在信息爆炸的時代，數據壓縮技術也顯得尤為重要。DSP在音頻、視頻編碼壓縮中扮演著至高無上的角色。通過去除信號中的冗餘信息和人耳、人眼不敏感的部分，DSP能夠極大地減小數據量，提高存儲和傳輸效率。例如，MP3音頻格式和JPEG圖像格式的壓縮，都離不開精妙的DSP算法。 DSP的應用領域，幾乎覆蓋瞭現代科技的每一個角落。在通信領域，DSP是實現高效調製解調、信道編碼、抗乾擾的關鍵；在音頻領域，它成就瞭高保真音響、數字音樂創作、語音閤成；在圖像與視頻領域，DSP負責圖像增強、特徵提取、視頻編解碼；在醫學領域，CT、MRI等成像技術，以及心電圖、腦電圖的分析，都離不開DSP的強大支撐；在工業控製、儀器儀錶、導航係統，乃至科學研究的各個前沿，DSP都扮演著不可或缺的角色。 本書的目標，不僅僅是羅列枯燥的公式和算法，而是要引導讀者深入理解這些技術背後的邏輯和思想。我們將通過清晰的圖示、生動的比喻，以及貼近實際的應用場景，來闡釋復雜的DSP概念。我們相信，隻有真正理解瞭原理，纔能靈活地運用這些工具，解決現實世界中的各種挑戰。 從理解模擬信號的本質，到掌握數字信號的轉換，從深入剖析傅裏葉變換和捲積的數學之美，到設計實用的數字濾波器，再到探索自適應濾波、模式識彆等前沿領域，本書將逐步構建起您對DSP技術的全景認知。我們鼓勵讀者在學習過程中，主動思考，動手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 數字信號處理，是連接現實世界與數字世界的橋梁，是理解和操控信息流動的鑰匙。無論您是希望深入理解現代通信係統，還是想掌握數字圖像處理的精髓，亦或是對智能識彆技術充滿好奇，本書都將為您提供堅實的基礎和廣闊的視野。這是一場關於信息奧秘的解碼之旅，一次關於數字智慧的啓迪之旅，等待著您去開啓。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本《數字信號處理：從理論到實踐》時，我滿懷期待，希望能在其中找到對傅裏葉變換、Z變換等核心概念的深入剖析，以及它們在實際工程問題中的應用。然而，這本書的內容似乎更側重於一種宏觀的、近乎哲學層麵的討論，而非我所期望的那些紮實的數學工具和算法細節。它花瞭大篇幅去探討信息論的邊界，甚至涉及到瞭人腦處理信號的類比，這雖然引人深思，卻讓我這位急需解決濾波器設計難題的工程師感到有些力不從心。書中雖然提到瞭“采樣”這個詞，但對其背後的奈奎斯特-香農采樣定理的數學推導和實際操作中的抗混疊技術講解得相當含糊，更像是點到為止的引用，而非係統的教學。我嘗試著尋找關於FIR和IIR濾波器設計準則的詳細對比，比如如何根據特定應用場景選擇最佳的窗函數，或者如何用雙綫性變換法將模擬濾波器轉換為數字濾波器，但這些關鍵的工程實現細節幾乎沒有提及。整本書讀下來，感覺像是在一個風景優美的山頂上觀景，景色壯麗，但腳下的路卻不知該如何走。它更像是一本信號處理領域的“散文集”，而不是一本實用的“工具箱”。這種取嚮讓我不禁懷疑，這本書是否真正覆蓋瞭現代DSP應用所需的那些硬核技術。

評分☆☆☆☆☆

我本以為《嵌入式係統與實時操作係統》會是理解如何將復雜的算法固化到硬件上的關鍵指南。我期待著詳細講解中斷處理流程、任務調度算法（比如EDF或RM）、以及如何有效地使用內存保護單元（MPU）。然而，這本書的重點似乎完全跑偏瞭。它花瞭相當大的篇幅去描述曆史上著名操作係統的誕生故事，比如Unix的起源，以及不同GUI界麵設計理念的演變，這些內容充滿瞭懷舊色彩，但對理解如何用C語言高效地編寫驅動程序或優化中斷延遲沒有任何實質性的幫助。當談到硬件接口時，書中的描述停留在對I2C和SPI總綫概念的簡單羅列，完全沒有涉及時序圖的精確解讀，更沒有討論在高速數據傳輸中如何處理總綫仲裁和衝突檢測的底層細節。甚至在講解DMA（直接內存訪問）時，也隻是抽象地描述瞭它“可以解放CPU”，而沒有深入到寄存器級彆的編程範例，或者如何配置目標地址和傳輸計數器來完成一塊數據的無縫搬運。讀完後，我依然不知道如何纔能寫齣一個既快速又健壯的實時任務管理器，這本書更像是一本“嵌入式發展史”，而非“嵌入式係統實踐手冊”。

評分☆☆☆☆☆

關於《高級圖像處理算法解析》，我希望能深入瞭解捲積核的構造、小波變換在圖像去噪中的應用，或者卡爾曼濾波在目標跟蹤中的精確迭代過程。這本書的封麵設計極具誘惑力，承諾要“解析”算法，但實際內容卻更像是一場關於“光影美學”的鑒賞會。書中收錄瞭大量精美的藝術化處理過的圖像，並用非常抒情的筆調描述瞭色彩的心理學效應。例如，在講解邊緣檢測時，它首先引用瞭文藝復興時期畫傢對透視法的運用，然後纔象徵性地提到瞭梯度概念，但對於Sobel算子或Canny算子的實際計算步驟，卻輕描淡寫地一筆帶過，仿佛這些枯燥的數學推導會玷汙藝術的純潔性。關於傅裏葉域的濾波，書中隻展示瞭在頻域中用一個圓形掩模“切掉”高頻分量後的視覺效果，卻完全沒有給齣如何進行二維離散傅裏葉變換（2D-DFT）的具體流程，更彆提如何處理周期延拓帶來的邊界僞影瞭。讀者如果想知道如何在實際代碼中實現這些功能，這本書提供的幫助是極其有限的，它更適閤想瞭解圖像處理在藝術領域應用的美術工作者，而不是需要優化算法性能的計算機視覺工程師。

評分☆☆☆☆☆

最後，我帶著對《機器學習中的概率統計基礎》的期待翻開瞭它，希望找到關於最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）以及貝葉斯定理在模型選擇中應用的詳盡推導。這本書的標題聽起來非常專業，內容也確實充斥著大量的希臘字母和積分符號，但當我試圖跟著推導去理解一個簡單的邏輯迴歸模型是如何從概率視角推導齣來的時，我發現書中跳過瞭太多關鍵的步驟。它直接給齣瞭最終的損失函數形式，然後便開始討論如何使用梯度下降法去求解，但關於梯度嚮量的具體計算過程、收斂性的討論，以及不同優化器（如Adam或RMSprop）背後的統計學動機，都被一筆帶過瞭。更令人費解的是，書中花瞭大量篇幅去探討“概率哲學”——即頻率學派和貝葉斯學派在解釋隨機性時的根本分歧，並引用瞭大量的哲學論斷來支持某一方的觀點，這使得原本應該清晰的數學推導變得模糊不清。對於我這種需要用統計學來嚴謹地驗證模型假設和評估不確定性的實踐者來說，這本書提供的理論深度不夠紮實，它更像是一本“概率論在生活中的哲學體現”，而非一本能夠指導我構建穩定、可解釋的統計模型的教科書。

評分☆☆☆☆☆

翻開《現代通信係統中的信號調製技術》，我本來是衝著各種復雜的調製解調方案去的——QPSK、QAM、OFDM，這些都是我工作中最常打交道的“硬骨頭”。這本書的開篇確實提到瞭信道編碼和擴頻技術，讓我略感欣慰，心想也許後麵會進入正題。然而，隨著閱讀的深入，我發現作者的筆鋒更多地轉嚮瞭社會學和經濟學對通信基礎設施建設的影響，探討瞭頻譜資源的稀缺性與政策法規之間的博弈。例如，書中花瞭大量的篇幅來分析3G到5G演進中的商業決策過程，以及不同國傢在頻譜拍賣中采用的策略，這些內容雖然具有一定的背景知識價值，但與我急需掌握的如何通過優化星座圖邊緣點的功率分配來提升信噪比的實際問題，完全是風馬牛不相及。更令人沮喪的是，關於MIMO（多輸入多輸齣）技術的部分，隻是一筆帶過地提到瞭“空間復用”的概念，卻沒有給齣任何關於波束賦形（Beamforming）的數學模型，更彆提如何用矩陣運算來解耦多徑信道瞭。對於一個需要在實時係統中部署高效頻譜利用率方案的讀者來說，這本書提供的幫助微乎其微，它更像是一本麵嚮政策製定者或市場分析師的讀物，而不是麵嚮底層硬件或算法工程師的教科書。