具体描述
《DSP芯片技术及工程实例》从工程的角度对DSP系统所涉及的硬件和软件技术进行了系统的介绍，并从初学者的角度入手，总结了数字信号处理技术与高性能微处理器融合的应用要求。全书共分8章，第1～2章以DSP系统应用开发为核心，从DSP入门开始，介绍从初次接触DSP到成为DSP应用工程师所需要的基本理论知识、硬软件开发平台和工具以及DSP系统设计的流程。第3～4章以C54x系列DSP器件为对象，介绍DSP芯片的硬软件架构、特性和使用方法。第5章重点介绍DSP应用程序的设计方法。第6章介绍C54x DSP片内外设的设计和应用方法。第7～8章列举了工程开发实例和应用实验指导，并给出较为详细的设计过程、参考电路和参考程序，便于读者边学习边实践，加快掌握DSP应用的进程。
DSP技术是一种实用性很强的技术。作者在编写《DSP芯片技术及工程实例》时力求理论联系实际，在介绍DSP芯片基本结构的基础上，着重介绍它的应用技术。在选材上力求循序渐进、由浅入深、通俗易懂，使读者能够尽快地理解和掌握DSP芯片的基本概念和应用，并引导读者作进一步思考。
《DSP芯片技术及工程实例》是作者在多年从事DSP本科教学和DSP系统的研究开发的基础上，结合当前流行的DSP系统设计方法及其应用发展趋势编写而成的。《DSP芯片技术及工程实例》适合作为应用型高等院校的教材，也适合从事DSP技术开发的工程技术人员作为参考。
信号处理的基石：现代通信系统中的数字信号处理技术 图书简介： 本书旨在深入剖析数字信号处理（DSP）技术在当代通信系统中的核心地位与关键应用。全书以理论基础的严谨构建为先导，逐步深入到复杂系统的设计与优化层面，为读者提供一套全面、实用的DSP知识体系。 第一部分：数字信号处理基础理论的重塑与深化 本部分聚焦于构建坚实的理论基石。我们摒弃了对初级概念的简单重复，而是侧重于对核心理论进行更深层次的探究与现代化的视角重塑。 1. 离散时间信号与系统分析： 本章首先回顾了Z变换、离散傅里叶变换（DFT）的核心性质，重点阐述了如何利用这些变换工具对非线性、时变系统进行精确建模。特别地，我们将引入随机过程理论在信号分析中的应用，探讨维纳-霍夫曼方程在最优线性预测中的实际意义，为后续的滤波设计奠定随机信号处理的基础。我们详细分析了周期延拓和泄漏效应，并探讨了在有限数据长度下如何通过不同的窗函数优化频谱分析的性能，例如针对低频信号的克兰兹衰减特性进行补偿的Kaiser窗优化方法。 2. 线性时不变（LTI）系统的深度剖析与稳定性判据： 除了传统的幅频响应分析，本章着重讲解了群延迟失真在高速数据传输中的影响，并引入了最小相位、非最小相位系统的概念及其在因果约束下的设计挑战。对于稳定性分析，我们不再局限于朱瑞判据（Jury Criterion）的机械应用，而是深入探讨了李雅普诺夫稳定性理论在离散系统中的推广应用，以及如何利用状态空间表示法来判断系统的鲁棒稳定性。 3. 傅里叶分析的工程实践： 本章着眼于快速傅里叶变换（FFT）算法的工程实现细节。内容涵盖了FFT的蝶形运算优化、内存访问模式对硬件实现效率的影响，以及适用于非标准点数DFT的混合算法（如Rader算法或Chirp-Z变换）的选择依据。此外，我们详细对比了直接DFT计算与基于快速算法的计算复杂度差异，并探讨了在嵌入式系统中进行定点数FFT运算时，如何精确控制量化噪声和溢出风险。 第二部分：自适应滤波与现代估计理论 本部分将数字信号处理的视角从固定的系统模型转向动态、不确定的环境，侧重于自适应处理技术的最新发展及其在复杂信道中的应用。 4. 随机过程与最优滤波： 本章是连接理论与实际的桥梁。详细阐述了维纳滤波器（Wiener Filter）的推导过程，并特别关注其在平稳信道条件下的性能极限。随后，我们将重点讨论卡尔曼滤波（Kalman Filter）的递推算法。卡尔曼滤波的讲解将超越标准线性模型的范畴，深入探讨扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在非线性状态估计（如MIMO信道参数跟踪）中的适用性、收敛速度与计算负担的权衡。 5. 自适应滤波算法的收敛性与复杂度： 本章聚焦于最小均方误差（LMS）及其变种。我们不仅分析了标准LMS算法的收敛速度与步长选择的鲁棒性问题，还将详细介绍快速收敛算法，如归一化LMS（NLMS）和递归最小二乘（RLS）算法。对于RLS，重点在于其矩阵求逆的计算效率优化，例如因子分解法（QR分解）在实际实现中的应用，以及如何通过“遗忘因子”控制算法对历史数据的敏感程度，以适应快速变化的信道环境。 第三部分：高速实现与系统级优化 本部分将理论转化为可执行的硬件/软件架构，关注高性能、低功耗的数字信号处理实现策略。 6. 有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器的高效设计： 设计部分侧重于实际工程中的约束处理。对于FIR滤波器，我们将讨论如何利用频率采样法和窗口法进行低阶近似，并重点分析了等波纹滤波器（Parks-McClellan算法）在给定过渡带宽和阻带衰减要求下的最优阶数选择。对于IIR滤波器，我们将深入研究双线性变换法，并详细分析其引入的频率压缩（Warpage）效应及其在设计IIR陷波滤波器时的补偿措施。 7. 数字滤波器结构的硬件加速： 本章探讨了将滤波器算法映射到特定硬件平台的策略。内容包括直接型、级联型和并行型结构的计算量对比，以及如何在有限精度运算中实现高效的定点数（Fixed-Point）运算。我们将介绍多速率信号处理技术，例如抽取（Decimation）和插值（Interpolation）滤波器在信道带宽压缩和采样率转换中的关键作用，及其对降低后续DSP模块计算量的工程价值。 第四部分：现代通信与感知系统中的DSP应用前沿 本部分将视角投向前沿领域，展示DSP技术如何驱动下一代通信和感知技术的实现。 8. OFDM系统中的关键DSP挑战： 正交频分复用（OFDM）是现代无线通信的基石。本章将详尽分析OFDM系统中的核心DSP环节：同步（定时和频率偏移估计）、循环前缀（CP）的消除、信道均衡（如迫零均衡和MMSE均衡）的计算复杂度分析，以及如何在存在载波间干扰（ICI）的情况下，通过精确的频率同步算法来恢复数据。我们将重点研究基于盲估计的同步方法，避免对导频序列的过度依赖。 9. 波束形成与空间信号处理： 针对大规模MIMO和5G/6G技术，本章深入探讨了数字波束形成技术。内容包括基于相控阵列的天线模型、空间相关矩阵的估计，以及常规波束形成（如最大信噪比波束形成）与自适应波束形成（如LCMV和MVDR）的性能差异。我们将分析在有限数量的射频链和均匀/非均匀阵列构型下，如何通过数字预编码和后处理实现空间复用和干扰抑制。 10. 语音与图像编码的压缩原理： 尽管不是核心通信，但作为DSP的重要分支，本章探讨了压缩标准的底层数学原理。对于语音编码，我们将分析线性预测编码（LPC）的迭代求解过程及其在感知编码中的地位。对于图像处理，我们将关注离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的角色，侧重于如何通过量化矩阵的差异化设计实现视觉信息的高效表示。 全书的编排旨在引导读者从理解信号的本质开始，逐步掌握从算法设计到高效硬件实现的完整工程链条，最终能够独立解决现代通信、雷达和传感系统中遇到的复杂信号处理难题。
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