DSP基础与应用系统设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:王念旭

出品人:

页数:652

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:62.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810770316

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 系统设计
• 嵌入式系统
• 算法实现
• 滤波
• FFT
• 通信系统
• 图像处理
• MATLAB
• C语言

深入探索信号处理的理论与实践：数字信号处理前沿技术及系统实现 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的数字信号处理（DSP）学习路径，重点关注现代DSP理论的基石、核心算法的实现，以及在复杂工程领域中的系统级设计与应用。本书的撰写风格严谨而务实，侧重于从基础原理出发，逐步过渡到尖端技术，最终落脚于可操作的工程系统搭建。 第一部分：信号处理的数学基础与离散系统分析 本部分是构建DSP知识体系的坚实地基。我们将从连续时间信号的离散化过程入手，详尽讨论采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的严格推导及其在实际系统中的应用限制与应对策略，如抗混叠滤波器的设计准则。 1. 离散时间信号与系统（DT Signals and Systems）： 深入剖析离散时间信号的表示方法，包括序列、向量和矩阵形式。系统分析的核心在于Z变换。本书将详尽阐述单边和双边Z变换的性质、收敛域（ROC）的确定，以及如何利用Z变换来求解线性常系数差分方程（LCCDE）。特别地，我们将用大量实例展示如何通过Z域的零极点分布图来直观理解系统的稳定性、因果性和频率响应特性。 2. 离散傅里叶分析（Discrete Fourier Analysis）： 快速傅里叶变换（FFT）是现代DSP的“引擎”。本书不仅介绍FFT的原理（如Cooley-Tukey算法的蝶形结构），更重要的是探讨不同FFT算法的适用场景、计算复杂度分析，以及量化误差对结果的影响。我们将详细对比DFT、FFT、及其在有限长序列处理中的周期延拓效应，并提供高效的窗函数（Window Functions）选择指南，包括但不限于汉宁窗、海明窗、Blackman窗等，以最小化频谱泄漏。 3. 有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： 本章是滤波理论的精髓。对于FIR滤波器，我们将深入讲解频率采样法、窗函数法（重点分析窗函数长度对过渡带宽度和阻带衰减的权衡）以及Parks-McClellan等优化算法。对于IIR滤波器，我们将详细解析从连续时间滤波器（如Butterworth, Chebyshev, Elliptic）到离散时间滤波器的双线性变换（Bilinear Transform）和脉冲不变法的数学推导与实践选择。重点强调IIR滤波器在实现复杂度与相位线性度之间的矛盾处理。 第二部分：自适应滤波与统计信号处理 在处理非平稳信号或未知环境时，固定系数的滤波器往往力不从心。本部分将引入统计学原理，构建能够根据输入数据自我调整的智能滤波系统。 1. 随机信号处理基础： 从随机过程的基本定义（宽平稳、窄平稳）开始，介绍自相关函数、互相关函数以及功率谱密度（PSD）的概念。重点阐述Wiener-Khinchin定理及其在功率谱估计中的应用。 2. 维纳滤波理论（Wiener Filtering）： 详尽推导维纳滤波器的最优解，即最小均方误差（MMSE）准则。书中将通过大量的数学推导，展示如何利用输入信号和噪声的自相关矩阵来计算最优的滤波器系数。这为后续的自适应算法奠定了理论基础。 3. 自适应线性估计器（LMS与NLMS算法）： 最小均方（LMS）算法因其简单和鲁棒性而广受欢迎。我们将深入分析LMS算法的收敛性分析、步长参数的选择对算法性能（收敛速度与稳态误差）的影响。随后，介绍归一化LMS（NLMS）算法，探讨其如何解决步长依赖于输入信号功率的问题，并分析其在回声消除和噪声消除系统中的应用案例。更高级的算法如递归最小二乘（RLS）及其在快速收敛场景下的应用也将被提及。 第三部分：多速率信号处理与信道编码基础 随着通信和多媒体技术的发展，信号处理不再局限于单一采样率，多速率系统成为必然。 1. 采样率转换技术： 详细介绍如何高效地进行采样率的提高（升采样）和降低（降采样）。重点解析使用抽取（Decimation）和插值（Interpolation）滤波器组实现完美重建（Perfect Reconstruction）的原理，特别是使用半带滤波器（Half-Band Filters）的工程实现技巧。 2. 小波变换（Wavelet Transform）导论： 本书将小波分析定位为时频联合分析的有力工具。区别于傅里叶分析只提供全局频率信息，小波变换提供了局部分析能力。我们将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并着重讲解正交多分辨率分析（MRA）框架，包括尺度函数、小波函数以及Mallat算法在信号去噪和压缩中的实际应用。 第四部分：硬件加速与系统级设计 理论的价值最终体现在硬件的实现上。本部分聚焦于如何将DSP算法转化为高效、可靠的工程系统。 1. 定点数运算与量化效应分析： 在实际DSP芯片或FPGA中，浮点运算成本高昂。本书将详细讲解定点运算的原理，包括补码表示、溢出处理和截断误差。重点分析固定点系数和信号的量化噪声对滤波器性能（如噪声整形、信噪比下降）的影响，并提供量化感知设计（QSD）的初步方法。 2. DSP处理器架构与流水线优化： 介绍主流DSP芯片（如TI C6000系列或类似架构）的关键特性，如哈佛/冯·诺依曼结构、MAC（乘累加）单元的并行处理能力。讨论如何根据算法特性（如矩阵运算、卷积操作）来设计高效的软件流水线，最大限度地利用硬件并行性，避免数据依赖停顿。 3. 嵌入式系统中的实时性保证： 实时系统设计是DSP应用的核心挑战。我们将探讨如何通过分析算法的计算强度（MIPS需求）来选择合适的硬件平台。实时性保证策略，如中断服务程序（ISR）的设计、任务优先级调度以及确定性延迟的实现方法，将通过案例进行阐述。 总结与展望： 本书内容结构紧凑，理论推导详尽，并始终贯穿着“如何实现”的工程思维。它不仅是深入理解数字信号处理核心理论的必备参考，更是指导工程师将复杂算法转化为稳定、高效实时系统的实践手册。读者在完成本书的学习后，将能够独立完成从算法选择、数学建模、到硬件加速实现的完整DSP系统设计任务。

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