数字信号处理器(DSP)易学通(附光盘)

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出版者:第1版 (2006年7月1日)
作者:三恒星科技
出品人:
页数:252
译者:
出版时间:2006-7
价格:32.00
装帧:平装
isbn号码:9787115147417
丛书系列:
图书标签:
  • 数字信号处理
  • DSP
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  • 通信工程
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具体描述

本书是指导初学者学习数字信号处理器的入门书籍。本书通过TMS320LF2407的开发过程阐述了数字信号处理器的相关知识。全书系统地介绍了数字信号处理器的各个知识点的内容,最后精选了几个具有代表性的实验,并给出详细的实验过程,以加深读者对知识点的理解,提高读者自学能力。  本书内容丰富、结构清晰、语言简练、实例众多,不仅可以作为数字信号处理器初学者的学习和参考用书,也可作为各大、中专院校相关专业和数字信号处理器培训班的教材。  本书配套光盘包括所有实例的素材和多媒体教学软件,并配以语音同步讲解,能够更好地帮助读者快速掌握数字信号处理器的应用方法。

信号处理基础理论与实践指南 深入浅出,构建数字信号处理的坚实基石 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的信号处理基础理论与应用框架。我们聚焦于构建清晰、易于理解的知识体系,特别关注从经典理论到现代工程实践的平滑过渡。本书内容覆盖了信号与系统的核心概念、离散时间信号处理的数学基础、经典滤波器的设计与分析,以及初步涉及现代谱分析方法。 第一部分:信号与系统——世界的基础语言 本部分将听众带入信号处理世界的起点。我们首先定义了连续时间信号和离散时间信号,阐述了它们在物理世界中的代表意义。 1.1 信号的数学描述与表示: 详细介绍三角函数、指数函数在信号表示中的作用,并引入了复数概念在信号相位分析中的重要性。讨论了信号的能量与功率,为后续的分析奠定量化基础。 1.2 系统的基本性质与模型: 系统是处理信号的工具。我们系统地讲解了线性、时不变性(LTI)、因果性、稳定性的定义及其重要性。重点深入探讨了线性时不变(LTI)系统的核心——卷积运算。通过大量实例演示,确保读者能够熟练掌握卷积和积分(连续时间)/求和(离散时间)的计算方法,理解系统对信号的影响机制。 1.3 傅里叶分析的基石: 傅里叶分析是信号处理的“瑞士军刀”。本书以直观的方式引入连续时间傅里叶变换(CTFT),解释了频率域的物理意义,即信号的频谱构成。随后,我们将重点转向对实际工程系统更具指导意义的离散时间傅里叶变换(DTFT),分析了其周期性和收敛性。 第二部分:离散时间信号处理——数字化的核心 随着技术的发展,我们的大部分工作都集中在离散时间系统上。本部分是全书的核心。 2.1 离散化与采样理论: 详述了将连续信号转化为离散信号的过程——采样。严格阐述了奈奎斯特-香农采样定理,解释了欠采样导致的混叠现象及其对信号恢复的灾难性影响。提供了实际工程中选择采样率的指导原则。 2.2 Z变换——离散系统的分析工具: Z变换是离散时间系统的拉普拉斯变换的对应物。我们不仅定义了Z变换及其收敛域(ROC),更侧重于利用Z变换的性质(如时移、卷积对应乘法)来简化系统方程的求解。详细分析了系统的传递函数$H(z)$,并结合ROC分析系统的稳定性和因果性。 2.3 离散傅里叶变换(DFT)与快速傅里叶变换(FFT)的数学基础: DFT是连接时域和频域的关键桥梁。本书清晰地推导了DFT的定义,并解释了其与DTFT之间的关系。虽然本书不深入介绍FFT的蝶形运算细节,但会详细讲解FFT的原理、计算复杂度降低的意义,以及在实际应用中(如周期性、窗函数)需要注意的事项。 第三部分:滤波器设计与实现——重塑信号的工具箱 信号处理的最终目标往往是改变信号的某些特性,例如去除噪声、提取特定频率成分,这需要依赖滤波器。 3.1 滤波器分类与性能指标: 系统区分了IIR(无限冲激响应)和FIR(有限冲激响应)滤波器的结构、优缺点和适用场景。定义了理想滤波器的频率响应,并引入了通带、阻带、过渡带宽度、最大通带纹波和最小阻带衰减等关键性能指标。 3.2 FIR 滤波器设计: 重点讲解了窗函数法,这是实现FIR滤波器的最直接方法。详细分析了矩形窗、汉宁窗、汉明窗等常用窗函数的特性,解释了选择不同窗函数对滤波器过渡带宽度和旁瓣衰减的权衡取舍。提供了利用频域规格反推时域脉冲响应的完整设计流程。 3.3 IIR 滤波器设计基础: 介绍了将连续时间滤波器转换为离散时间滤波器的基本方法,特别是双线性变换法。此方法能够保证将稳定的连续系统映射为稳定的离散系统。我们辅以模拟巴特沃斯(Butterworth)滤波器和切比雪夫(Chebyshev)滤波器的设计步骤作为实例,展示如何利用它们获得特定的幅度响应。 第四部分:随机信号处理导论(基础概念) 工程中的信号大多包含随机成分,因此理解随机信号的特性至关重要。 4.1 随机过程基础: 引入了随机变量与随机过程的概念。重点讨论了平稳随机过程和宽平稳随机过程的定义。 4.2 自相关函数与功率谱密度(PSD): 阐述了自相关函数在描述随机信号内部统计结构中的作用。随后,通过维纳-辛钦定理,将自相关函数与信号的功率谱密度联系起来,解释了PSD在频域中描述随机信号能量分布的物理意义。 本书结构严谨,理论推导详尽,并配有丰富的工程背景案例分析,帮助读者将抽象的数学工具转化为解决实际问题的能力。它不仅是信号处理初学者的理想入门读物,也是需要巩固基础理论的工程技术人员的优秀参考手册。

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