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出版者:

作者:马永军

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2007-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787508358420

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 嵌入式系统
• 通信工程
• 电子工程
• 算法
• MATLAB
• 滤波器
• 应用技术

数字信号处理进阶与系统实现 本书面向具备数字信号处理（DSP）基础知识的工程师、研究人员和高年级本科生，旨在深入探讨现代DSP理论的前沿进展及其在复杂工程系统中的实际应用与实现细节。 本书摒弃了对基础概念的冗余介绍，直接切入高级理论模型、前沿算法的优化策略以及面向硬件的系统级实现挑战。全书内容围绕“从理论到实践的跨越”这一核心主线展开，旨在构建读者对当代信号处理系统设计、性能评估与优化的高级认知框架。 --- 第一部分：高级信号分析与变换理论 本部分聚焦于超越经典傅里叶分析的更精细化、更具鲁棒性的信号表征工具。 第一章：多分辨率分析与小波变换的深入研究 本章详述了小波分析在非平稳信号处理中的核心优势。我们将深入探讨连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）的数学构造，重点剖析正交小波基（如Haar、Daubechies系列）的选择标准及其对信号重构精度的影响。随后，我们将详细介绍提升方案（Lifting Scheme），这种非递归、无需乘法运算的设计范式如何极大地加速了小波变换的计算过程，使其能够实时应用于高带宽数据流。此外，还将涵盖双正交小波在图像压缩（如JPEG 2000）中的应用，以及基于分数傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）的小波分析在时频局部化上的优势。 第二章：高维信号与张量分解 随着传感器技术的发展，信号日益表现为高维张量结构。本章不再局限于一维或二维信号，而是将DSP理论扩展至多通道、多模态数据。重点讨论张量分解（Tensor Decomposition）技术，如CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解和Tucker分解。我们将详细分析这些分解在盲源分离（Blind Source Separation, BSS）中的应用，特别是如何利用张量代数来解耦混合信号，以及在多输入多输出（MIMO）雷达信号处理中的降维与特征提取。本章还涉及稀疏张量表示及其在医学影像（如MRI、fMRI）重建中的应用。 第三章：随机过程的高级建模与估计 本部分深入研究在噪声与不确定性环境下信号的统计特性。我们将从广义平稳（WSS）的概念出发，探讨近似平稳过程的建模方法。核心内容聚焦于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式：扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）以及粒子滤波器（Particle Filter）。这些非线性滤波器的推导过程、状态转移模型的建立、协方差矩阵的更新机制，以及它们在导航、跟踪系统中的实际性能瓶颈将被透彻分析。 --- 第二部分：自适应滤波与现代谱估计 本部分关注系统识别、自适应噪声消除以及更精确的频率成分估计方法。 第四章：现代谱估计的理论与实践 传统的周期图法存在方差大、分辨率低的问题。本章引入了参数化谱估计方法，如自回归（AR）、滑动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型。重点讲解Yule-Walker方程的求解及其在谱峰检测中的应用。此外，本书将详细介绍子空间方法，特别是多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间法（ESPRIT）。这些方法通过分离信号子空间和噪声子空间，实现了比经典方法高得多的频率分辨率，这对于雷达和声呐中的目标参数估计至关重要。 第五章：高级自适应滤波算法与收敛性分析 自适应滤波器是实时信号处理的核心。本章着重于最小均方（LMS）算法的变种，包括归一化LMS (NLMS)，分析其步长选择与收敛速度、稳态误差之间的权衡。随后，深入探讨递推最小二乘（RLS）算法，虽然计算复杂度高，但其快速收敛性在信道均衡和回声消除中仍有不可替代的地位。本章将通过严格的数学推导，分析这些算法的稳定性条件和收敛性的概率论基础。 第六章：盲均衡与源分离技术 在通信和声学领域，信号往往在未知的信道中发生失真或混合。本章介绍盲均衡（Blind Equalization）技术，重点讨论高阶统计量（HOS）方法，如双累积量（Bicovariance）在消除信道引起的相位失真中的应用。对于源分离，本书详述独立成分分析（ICA）的多种优化策略，不仅仅是FastICA，还包括基于最大似然估计和信息最大化准则的改进算法，并分析其在混合模型假设（如加性高斯噪声模型）下的性能边界。 --- 第三部分：高性能DSP系统实现与优化 本部分关注理论算法如何高效地转化为可执行的硬件或软件系统，是连接理论与工程的桥梁。 第七章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器的量化效应分析 在实际的定点处理器上实现滤波器时，量化误差是不可避免的。本章的核心在于量化误差建模与稳定性分析。我们将详细分析系数量化、运算舍入（Truncation/Rounding）对滤波器频率响应、噪声整形以及尤其重要的极限环振荡的影响。对于IIR滤波器，本章将引入结构选择的概念，对比直接型、二阶级联型和晶格型结构，评估它们在最小化量化噪声和保证溢出安全方面的优劣。 第八章：面向硬件的算法重构与并行化 高性能实时处理要求算法必须充分利用并行架构。本章探讨算法的结构重构，例如，如何将卷积运算重构为更适合流水线或SIMD执行的蝶形运算或直接形式结构。重点讨论快速傅里叶变换（FFT）在不同硬件平台（如GPU/FPGA）上的实现优化，包括内存访问模式优化（如位翻转的优化实现）、缓存局部性管理以及动态调度策略。 第九章：现代DSP处理器架构与指令集 本章不限于通用DSP芯片，而是深入探讨特定计算单元的设计哲学。分析VLIW（超长指令字）架构如何通过编译时调度实现指令级并行，以及乘累加单元（MAC）在吞吐量中的瓶颈作用。我们将研究现代DSP芯片中特有的循环缓存、零开销循环控制等机制如何服务于滤波器和FFT的迭代计算。此外，还将讨论片上系统（SoC）中DSP核与加速器（如专用DMA控制器）之间的协同工作模式，以实现数据传输与计算的解耦。 第十章：嵌入式系统中的实时操作系统与调度 DSP应用往往运行在严格的实时约束下。本章侧重于任务调度理论，特别是周期性任务的速率单调（Rate Monotonic）和截止时间单调（Deadline Monotonic）调度算法的适用性分析。我们将探讨如何利用软实时与硬实时操作系统的差异，来管理高优先级、低延迟的数据流任务。此外，还将涉及中断处理延迟、上下文切换开销对系统整体抖动的量化影响。 --- 总结： 本书提供了对数字信号处理领域中高级分析工具、自适应控制理论、随机过程估计以及面向低延迟硬件实现的关键技术进行全面且深入的探讨。它旨在培养读者在复杂工程项目中设计、分析和优化高性能信号处理系统的能力。

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《DSP基础与应用技术》这本书，给我的最大感受是“全面且有深度”。它不仅仅是讲解某个单一的DSP应用，而是从DSP的基本概念、原理，一路讲到各种重要的算法，再到具体的应用领域，构成了一个完整的知识体系。这对于我这种想要建立起对DSP技术整体认知的人来说，非常有帮助。 书中对DSP核心算法的讲解，可以说是面面俱到。它详细地介绍了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的原理和特性，并且深入探讨了卷积、相关等基本操作的数学意义和计算方法。更让我惊喜的是，书中还涉及了数字滤波器设计，包括FIR和IIR滤波器的设计原理、设计方法以及在实际中的应用。这些内容，让我对DSP技术在信号分析和处理中的核心作用有了更深刻的理解。 我特别欣赏书中对于不同应用场景的深入剖析。它不仅仅是简单地列举应用，而是会针对每个应用，深入讲解DSP在该领域所扮演的角色，以及需要解决的关键技术问题。例如，在通信领域，书中会讲解如何利用DSP实现调制解调、信道编码等；在音频处理领域，则会探讨如何利用DSP实现音频压缩、降噪等。这种深入的讲解，让我得以窥见DSP技术在各个行业中的强大能力。 而且，这本书在讲解过程中，也兼顾了理论与实践的结合。虽然它不像一些编程手册那样提供大量的代码示例，但它对算法的数学描述和流程的讲解都非常清晰，并且会提及一些实际应用中的注意事项和技巧。这对于我这种想要将理论知识应用到实际项目中的人来说，是非常有价值的指导。 总而言之，《DSP基础与应用技术》是一本兼具理论深度和应用广度的优秀书籍。它构建了一个扎实的DSP理论基础，并且将其与丰富的实际应用相结合，为读者提供了一个全面而深入的DSP知识体系。如果你想系统地学习DSP技术，并了解它在各个领域的应用，这本书绝对是不可多得的优质资源。

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这本《DSP基础与应用技术》简直是我近期阅读体验中的一股清流，尤其是对于我这种非科班出身，但又对信号处理技术充满好奇的读者来说，它提供了一个非常友好的切入点。书中并没有一开始就抛出晦涩难懂的数学公式和理论推导，而是从最基本的概念讲起，比如什么是信号，信号有哪些特性，以及为什么我们需要对信号进行处理。这些基础知识的铺垫做得非常扎实，让我这个门外汉也能轻松理解。 作者在讲解过程中，善于使用类比和生活化的例子，比如用听音乐来解释采样率，用拍照时的噪点来形象地说明噪声。这种方式极大地降低了理解门槛，让我觉得DSP技术并没有想象中那么高深莫测。而且，书中对于一些核心算法，比如傅里叶变换、卷积等，虽然也涉及了数学原理，但更多的是侧重于它们在实际应用中的作用和效果，而不是单纯的数学证明。这对于我这种更关心“能做什么”而不是“为什么能做”的读者来说，简直太贴心了。 书中在介绍完基础概念和核心算法之后，并没有就此打住，而是立刻将理论知识与实际应用紧密结合起来。它详细地讲解了DSP在通信、音频、图像处理等多个领域的应用实例，并通过一些伪代码或者流程图的形式，直观地展示了具体的实现思路。这一点非常吸引我，因为它让我看到了DSP技术不仅仅是停留在书本上的理论，而是能够实实在在地解决现实世界中的问题。 尤其让我印象深刻的是，书中还提到了一些当前DSP技术发展的前沿动态和未来趋势，比如机器学习与DSP的结合，以及在物联网、5G等新兴技术中的应用。这让我不仅了解了DSP的现在，也对它的未来发展有了更清晰的认识，感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，为我指明了学习的方向。 总的来说，《DSP基础与应用技术》这本书以其清晰的逻辑、生动的讲解和丰富的实例，成功地将复杂的DSP技术变得触手可及。它既适合初学者入门，也能够为有一定基础的读者提供更深入的理解和启发。阅读这本书的过程，就像是在探索一个充满奥秘但又极具实用价值的科学领域，我从中获益良多，也更加坚定了在DSP领域继续深入学习的决心。

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这本书《DSP基础与应用技术》给我留下最深刻的印象是其“前瞻性”和“视野拓展”。它不仅仅停留在传统的DSP理论和应用层面，而是将目光投向了更广阔的领域，并对未来发展趋势进行了探讨。这对于我这样希望紧跟技术潮流的读者来说，非常有启发意义。 书中在讲解经典DSP算法的同时，也引入了一些与现代技术紧密结合的内容。比如，它会讨论DSP在机器学习和人工智能中的应用，例如如何利用DSP进行特征提取、模型加速等。这让我意识到，DSP技术并不是孤立的，而是与其他前沿技术相互融合，共同推动着科技的进步。 此外，书中的“应用技术”部分，给我带来了很多意想不到的灵感。它详细介绍了DSP在嵌入式系统、物联网、以及新兴的通信技术（如5G）中的应用。这些内容，让我看到了DSP技术的无限潜力，也让我对未来的科技发展有了更清晰的认识。书中还会涉及一些关于DSP系统设计和优化的思考，这些内容对于我理解如何构建高效的DSP系统非常有帮助。 我尤其喜欢书中对于“前沿技术”的介绍。它会时不时地提到一些最新的研究成果和技术动态，并且对这些技术在未来可能产生的影响进行分析。这让我在阅读时，不仅能够学习到现有的知识，还能够对未来的发展趋势有所预判。这种“站在巨人肩膀上”的学习方式，让我觉得非常有价值。 总而言之，《DSP基础与应用技术》是一本充满智慧和前瞻性的书籍。它不仅为我打下了坚实的DSP基础，更重要的是，它拓展了我的视野，让我看到了DSP技术在未来无限的可能性。对于任何想要在DSP领域有所建树，并对技术发展保持敏锐洞察力的读者来说，这本书都是一本值得反复品读的宝贵财富。

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最近读了《DSP基础与应用技术》，这本书给我的感觉非常“实用主义”。它就像一个经验丰富的老师傅，直接告诉你怎么做，而且做得好。书中并没有花太多篇幅在抽象的数学理论上，而是开门见山地介绍了DSP的核心功能以及在各个行业的实际应用。例如，在讲到图像增强时，书中直接给出了各种滤波器的应用场景和参数选择建议，读起来就好像在翻阅一本解决方案手册。 我特别喜欢书中关于“工具箱”式的介绍。它列举了各种常用的DSP算法，比如傅里叶变换、相关、卷积等，然后详细解释了它们各自的适用范围和关键参数。最关键的是，它会告诉你“什么时候用这个，什么时候用那个”，以及“使用时要注意什么”。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我觉得 DSP 技术离我非常近，也很容易上手。 书中的案例分析也做得非常到位。它选取了通信系统中的信号调制解调、音频处理中的回声消除、生物医学信号处理中的特征提取等多个典型应用场景，并给出了一套完整的处理流程和关键步骤。通过这些案例，我不仅学习到了具体的算法应用，更重要的是，学习到了解决实际问题的思路和方法。 对于我这种更注重项目实践的读者来说，这本书简直就是“救星”。它提供了大量可以直接借鉴的思路和代码片段（虽然书中没有直接给出完整代码，但描述非常清晰），让我能够快速地将理论知识转化为实际的项目原型。而且，它还会提醒你在实际应用中可能遇到的坑，比如数值精度问题、计算复杂度问题等，这些经验之谈对于新手来说非常宝贵。 总的来说，《DSP基础与应用技术》这本书非常适合那些希望快速掌握DSP核心技术并应用于实际项目中的读者。它以实战为导向，内容聚焦于“怎么用”，并且提供了大量可操作的指导。如果你想在DSP领域快速上手，这本书绝对是你的不二之选，它能让你少走很多弯路。

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这本《DSP基础与应用技术》给我带来的感受，可以用“意想不到的深入”来形容。我原本以为这会是一本偏向科普读物，内容会比较浅显，但事实证明我的预判完全错误。作者在开篇就构建了一个严谨的理论框架，从离散信号的定义、采样定理的推导，到Z变换的性质和应用，每一个环节都处理得一丝不苟。对于那些希望从根源上理解DSP原理的读者来说，这本书无疑是一座宝藏。 我尤其欣赏书中对数学工具的运用。它并没有回避复杂的数学推导，而是有条不紊地展示了如何运用这些数学工具来分析和解决信号处理问题。例如，在讲解滤波器设计时，书中详细阐述了巴特沃斯、切比雪夫等不同滤波器类型的数学模型和设计思路，并且给出了清晰的计算步骤。这让我得以窥见DSP技术背后强大的数学支撑，也让我对这些抽象的数学概念有了更直观的认识。 书中的章节安排也相当巧妙，循序渐进，层层递进。从基础的信号分析，到高级的自适应滤波和谱估计，每一个主题都被赋予了足够的篇幅进行阐述。并且，在讲解过程中，作者还穿插了大量不同难度级别的例题，从简单的概念验证到复杂的工程问题模拟，都给出了详细的解答和分析。这对于我这样喜欢通过实践来巩固理论知识的读者来说，是极大的帮助。 此外，书中还涉及了一些DSP在特定硬件平台上的实现细节，比如TMS320系列DSP的架构特点和编程要点。虽然我对硬件实现并不是非常精通，但了解这些内容，让我对DSP技术在实际产品中的落地有了更深刻的认识。这部分内容，对于那些希望将DSP理论付诸实践的工程师来说，无疑是极具价值的参考。 总而言之，《DSP基础与应用技术》是一本内容翔实、理论扎实、讲解深入的书籍。它不仅仅满足了我对DSP基础知识的了解，更让我看到了DSP技术在理论和实践层面的深度与广度。对于有志于在信号处理领域深耕的读者，我强烈推荐这本书，它绝对是一本能够伴随你成长、不断为你提供新视角的优秀技术读物。

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