DIGITAL SIGNAL PROCESSORS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:7-09999

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页数:624

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出版时间:2004-4

价格:300.0

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isbn号码:9780131277663

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• 数字信号处理
• DSP
• 处理器
• 嵌入式系统
• 算法
• 通信
• 电子工程
• 计算机工程
• 微电子
• 控制系统

《数字信号处理》 一、 导言 数字信号处理（DSP）是信息技术领域的一门核心学科，它涉及将现实世界中的模拟信号转换为数字形式，并对其进行各种数学运算和变换，以提取有用信息、增强信号质量、实现特定功能。本书将深入探讨数字信号处理的基本原理、核心技术、关键算法以及实际应用，旨在为读者提供一个全面而深入的学习体验。 二、 模拟信号与数字信号 在深入数字信号处理之前，我们首先需要理解模拟信号和数字信号的本质区别。 模拟信号： 模拟信号是连续变化的，其幅度和时间上的取值可以是任意的，例如声音、温度、压力等。模拟信号具有丰富的表现力，但也容易受到噪声的干扰，且在存储、传输和处理方面存在诸多不便。 数字信号： 数字信号是将模拟信号经过采样、量化和编码后得到的离散序列。采样是将连续时间信号在离散时间点上进行测量；量化是将采样后的连续幅度值映射到有限的离散数值集合；编码则是将量化后的数值转换为二进制代码。数字信号具有抗干扰能力强、易于存储和传输、便于计算和处理等优点，是现代信息处理的基础。 三、 离散时间信号与系统 数字信号处理主要研究离散时间信号和离散时间系统。 离散时间信号： 离散时间信号是定义在离散时间点上的信号，可以用序列来表示，例如 $x[n]$。 离散时间系统： 离散时间系统是将输入的离散时间信号转换为输出离散时间信号的映射关系。我们将重点介绍线性时不变（LTI）系统，这类系统因其数学上的良好性质而成为DSP理论和应用的基础。 LTI系统的表示： LTI系统可以用其脉冲响应 $h[n]$ 来完全表征。已知输入信号 $x[n]$ 和系统的脉冲响应 $h[n]$，系统的输出 $y[n]$ 可以通过卷积运算得到： $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$ LTI系统的特性： 线性（Linearity）： 对于任意输入信号 $x_1[n]$ 和 $x_2[n]$，以及任意常数 $a$ 和 $b$，系统满足 $T{ax_1[n] + bx_2[n]} = aT{x_1[n]} + bT{x_2[n]}$。 时不变（Time-Invariance）： 对于任意输入信号 $x[n]$，如果将其延时 $n_0$，则输出信号也相应延时 $n_0$，即 $T{x[n-n_0]} = y[n-n_0]$。 四、 傅里叶变换与频谱分析 傅里叶变换是分析信号频率特性的强大工具，在数字信号处理中至关重要。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： DTFT将离散时间信号 $x[n]$ 变换到连续的频率域，得到其频谱 $X(e^{jomega})$。 $X(e^{jomega}) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$ DTFT揭示了信号在不同频率成分上的分布情况，是理解信号频率特性的关键。 离散傅里叶变换（DFT）： DFT是对DTFT在有限个离散频率点上的采样，它将一个有限长度的离散时间信号 $x[n]$ 变换到有限个离散频率点上的离散频谱 $X[k]$。 $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-jfrac{2pi}{N}nk}$, $k = 0, 1, dots, N-1$ DFT是计算机进行信号分析和处理的基础，因为它可以在有限的采样点上计算出信号的频谱。 快速傅里叶变换（FFT）： FFT是一类高效计算DFT的算法。传统DFT的计算复杂度为 $O(N^2)$，而FFT算法（如Cooley-Tukey算法）可以将计算复杂度降低到 $O(N log N)$，极大地提高了DFT的计算效率，使得许多需要大规模傅里叶变换的DSP应用成为可能。 频谱分析： 通过傅里叶变换，我们可以分析信号的功率谱密度、幅值谱、相位谱等，从而识别信号的周期性、瞬态成分、噪声等，为信号的滤波、压缩、识别等应用提供依据。 五、 Z变换 Z变换是傅里叶变换的推广，它在分析离散时间系统，特别是因果系统和稳定性方面具有重要作用。 Z变换的定义： 离散时间信号 $x[n]$ 的Z变换定义为： $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$ 其中，$z$ 是一个复变量。Z变换的收敛域（ROC）对于确定信号的唯一性和系统的稳定性至关重要。 Z变换的性质： Z变换具有线性、时移、卷积等性质，这些性质使得它在系统分析和设计中非常方便。 系统函数： 对于LTI系统，其Z变换称为系统函数 $H(z)$。通过系统函数，我们可以方便地分析系统的频率响应、稳定性和阶数。 $H(z) = Y(z) / X(z)$ 对于因果LTI系统，其脉冲响应 $h[n]$ 的Z变换 $H(z)$ 的极点（$H(z)=0$ 的根）和零点（$H(z)$ 分母为0的点）的分布决定了系统的行为。 六、 数字滤波 数字滤波是数字信号处理中最基本和最重要的技术之一，其目的是去除信号中的噪声、提取特定频率成分或改变信号的特性。 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器使用递归结构，其冲激响应无限长。IIR滤波器可以用较少的阶数实现陡峭的过渡带，但设计和稳定性分析相对复杂，可能存在非线性相位。 IIR滤波器设计方法： 包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）等设计方法，这些方法通过将模拟滤波器原型映射到数字域来实现。 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器使用非递归结构，其冲激响应有限长。FIR滤波器具有线性相位特性，易于设计和实现，并且总是稳定。但为了达到相同的滤波性能，FIR滤波器通常需要更高的阶数。 FIR滤波器设计方法： 包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）、频率采样法、最优（Parks-McClellan）算法等。 滤波器类型： 低通滤波器： 允许低频信号通过，衰减高频信号。 高通滤波器： 允许高频信号通过，衰减低频信号。 带通滤波器： 允许特定频带内的信号通过，衰减其他频率的信号。 带阻滤波器： 衰减特定频带内的信号，允许其他频率的信号通过。 七、 采样理论 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤，其理论基础是奈奎斯特-香农采样定理。 奈奎斯特-香农采样定理： 为了能够无失真地从离散的样本中恢复原始连续时间信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍，即 $f_s ge 2f_{max}$。这个最低采样频率称为奈奎斯特速率。 欠采样（Under-sampling）： 如果采样频率低于奈奎斯特速率，将会发生频谱混叠（Aliasing），导致无法准确恢复原始信号。 抗混叠滤波器： 在实际采样过程中，为了避免欠采样带来的混叠，通常在模拟采样之前使用一个抗混叠滤波器（低通滤波器）来滤除高于奈奎斯特频率的成分。 八、 量化与编码 量化是将连续幅度值的信号映射到有限个离散值的过程，编码则是将这些离散值转换为二进制数字。 量化误差： 量化是不可避免的，它会引入量化误差，从而影响信号的精度。量化误差的大小与量化电平的数量（即字长）有关。字长越长，量化误差越小，信号的保真度越高。 量化噪声： 量化误差可以看作是添加到信号中的随机噪声。 九、 数字信号处理的实际应用 数字信号处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，并推动了众多领域的进步。 通信系统： 手机通信、Wi-Fi、卫星通信等都广泛应用DSP技术进行信号调制、解调、编码、解码、噪声抑制等。 音频处理： MP3/AAC音频压缩、语音识别、音频效果器、回声消除、降噪等。 图像和视频处理： 图像压缩（JPEG）、视频压缩（MPEG）、图像增强、特征提取、人脸识别、医学影像处理等。 控制系统： 工业自动化、机器人控制、航空航航天等领域的精确控制。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析、医学成像（MRI、CT）等。 雷达与声纳： 目标探测、跟踪、距离和速度测量。 金融工程： 信号分析、模式识别、风险评估。 十、 结论 数字信号处理是一门充满活力且应用广泛的学科。本书通过对基本原理、核心算法和实际应用的深入讲解，旨在帮助读者建立扎实的DSP理论基础，并掌握解决实际问题的能力。掌握数字信号处理技术，将为深入理解和开发现代信息技术产品奠定坚实的基础。

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这部大部头，我刚入手没多久，光是翻目录就感觉有点气喘吁吁。说实话，我买它主要还是听信了圈子里几位老前辈的推荐，他们都说这是理解现代电子系统底层逻辑的“圣经”。我目前的研究方向稍微偏向于底层硬件架构优化，所以对那些深入到晶体管级别、或者说对算法实现效率有极致要求的书籍特别敏感。《DIGITAL SIGNAL PROCESSORS》这个名字听起来就非常硬核，我期待它能在那些教科书上轻描淡写带过的那些具体DSP芯片的流水线优化、中断处理机制，以及如何手工编写高效的汇编代码来挤出每一个时钟周期的性能潜力方面，能给我带来醍醐灌顶的洞察。尤其是关于定点运算和浮点运算在资源受限环境下的权衡取舍，我希望这本书能提供大量的实际案例分析，而不是停留在纯粹的数学推导上。我还在观望，希望能尽快啃下这块硬骨头，看看它到底能不能解决我目前在实时音频处理中遇到的延迟瓶颈问题。

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我是一个独立的电子产品开发者，经常需要为一些特定的工业控制或专业音频设备设计定制化的固件。这类应用对可靠性和实时性能的要求近乎苛刻，任何微小的抖动或不可预测的延迟都可能导致产品失败。我购买《DIGITAL SIGNAL PROCESSORS》并非为了学习基础的傅里叶理论，那些我早已滚瓜烂熟。我真正需要的是关于“系统级可靠性”的知识。具体来说，我渴望了解高级的错误检测和纠正机制在DSP中的硬件实现细节，比如循环冗余校验（CRC）在数据流中的嵌入点，以及如何设计高效的看门狗定时器和异常处理流程，以应对突发的环境干扰。此外，对于电源管理和功耗优化，我希望书中能提供一些超越简单休眠模式的进阶策略，例如如何根据输入信号的复杂程度动态调整处理器的工作频率和电压。这本书如果能揭示那些让工业级产品稳定运行多年的“幕后秘籍”，那它就完全值回票价了。

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我是一名资深的软件工程师，但最近被临时调任到一个需要处理大量传感器数据融合的项目组。说实话，这对我来说是一个巨大的知识鸿沟，特别是当涉及到连续数据的实时采集和处理时。我的背景更侧重于操作系统和网络协议栈，对于那些与硬件紧密耦合的实时性要求高的领域感到力不从心。我购买这本书，抱着一种“从零开始”的心态，希望能找到一个逻辑清晰的脉络，把我从纯粹的软件思维导向嵌入式硬件的思维模式。我最看重的部分是它如何构建数字域与模拟域之间的桥梁，比如采样率的选择、量化误差的控制，以及如何避免混叠效应。如果书里能用生动的图示来解释那些看似复杂的时域和频域变换过程，并结合实际的硬件架构（比如流水线设计如何影响输出的准确性和延迟），那就太棒了。我希望能尽快掌握那些能让我自信地参与到硬件选型和初步系统架构设计中的核心知识。

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最近为了准备一个跨学科的项目提案，我被要求对现有信号处理流程进行一次彻底的性能评估和升级换代。手头上的参考资料大多是关于高级算法设计和理论证明的，但真正落地的部分，也就是如何将那些优雅的傅里叶变换或者小波分解模型，高效地映射到实际的嵌入式硬件上，却成了最大的障碍。我希望这本书能扮演一个“翻译官”的角色，将那些抽象的数学概念，用最接地气、最贴近硬件实现细节的语言重新表述一遍。我尤其关注其中关于并行处理单元和内存访问模式的章节，因为我们现在的瓶颈往往不在于计算量本身，而在于数据搬运和缓存一致性上。如果它能提供一些关于特定DSP系列——比如TI或者ADI的那些经典型号——的架构剖析，并对比它们在处理特定滤波矩阵时的性能差异，那对我来说就无价了。我需要的是那种能让我拿起烙铁和示波器，立马就能动手调试出结果的实战指南，而不是一堆只能在黑板上展示的优美公式。

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作为一个刚毕业的研究生，我发现理论知识和工程实践之间存在着巨大的鸿沟。我的毕业论文聚焦于深度学习模型的小型化部署，其中涉及到大量的量化和剪枝操作，这些操作的最终目标都是为了实现在低功耗、低成本的平台上进行推理。我购买这本书的初衷，是想深入理解那些“小型化”部署的终极目标——也就是专用的数字信号处理器——它们到底是如何设计来高效执行这些特定任务的。我希望书中能有关于乘累加器（MAC）单元的深度剖析，以及现代DSP如何通过特定的指令集扩展（如SIMD）来加速矩阵运算。更关键的是，我期望看到关于低精度浮点或者纯整数运算在保证模型精度可接受范围内的最佳实现策略。如果这本书能够提供一些关于不同DSP架构对特定AI算子（比如卷积层）性能差异的系统性对比，那将极大地帮助我确定后续研究的硬件平台方向。

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