Hardware Implementation of Finite-field Arithmetic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Deschamps, Jean-Pierre

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 129.95

装帧:

isbn号码:9780071545815

丛书系列:

图书标签:

• and
• Computer
• CAS
• Arithmetic
• Finite Field Arithmetic
• Hardware Implementation
• Cryptography
• Digital Signal Processing
• VLSI
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• ASIC
• Error Correction Codes
• Computer Arithmetic
• Number Theory

《数字信号处理：理论与实践》 内容梗概： 《数字信号处理：理论与实践》一书深入探讨了数字信号处理（DSP）的核心概念、基本算法以及在实际工程中的应用。全书旨在为读者建立扎实的DSP理论基础，并提供丰富的实践指导，使其能够独立分析、设计和实现各种数字信号处理系统。本书特别强调理论与实践的紧密结合，通过大量的实例和代码示例，帮助读者将抽象的数学概念转化为可行的工程解决方案。 第一部分：数字信号处理基础 本部分为全书的理论基石，详细介绍了数字信号处理所必需的数学和信号理论。 第一章：信号与系统回顾： 连续时间信号与系统： 复习了连续时间信号的定义、分类（如指数信号、正弦信号、单位阶跃信号、冲激信号等）及其重要特性。深入讲解了线性时不变（LTI）系统的概念，包括卷积的概念及其在LTI系统分析中的核心作用。讨论了LTI系统的时域响应（单位冲激响应、单位阶跃响应）以及频域表示（傅里叶级数、傅里叶变换）。 离散时间信号与系统： 介绍了离散时间信号的定义、分类（如单位脉冲序列、单位阶跃序列、指数序列等）。重点讲解了离散时间LTI系统的概念，以及差分方程在描述和分析离散时间LTI系统中的应用。详细阐述了离散卷积的概念，并与连续卷积进行对比。介绍了离散时间傅里叶变换（DTFT）及其性质，为后续的频率分析打下基础。 采样理论： 详细阐述了信号采样的基本原理，包括奈奎斯特-香农采样定理。深入分析了采样频率、信号带宽与采样率之间的关系，以及欠采样和过采样的现象及其影响。讲解了混叠（aliasing）的产生原因，并介绍了抗混叠滤波器的作用和设计要点。讨论了理想采样、脉冲采样和框式采样等不同采样模型。 第二章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍了DFT的定义、计算方法及其在信号频谱分析中的重要性。详细讲解了DFT的周期性、对称性等性质。讨论了DFT与DTFT之间的关系。 傅里叶变换性质： 深入分析了DFT的各种重要性质，包括线性性、时移性、频移性、周期卷积、帕塞瓦尔定理等，这些性质在算法设计和信号处理中扮演着关键角色。 快速傅里叶变换（FFT）： 详细讲解了FFT算法的原理，重点介绍蝶形运算和按时间抽取的FFT（Cooley-Tukey算法）及其变种。阐述了FFT相对于直接计算DFT在计算效率上的巨大优势，以及其在实际应用中的不可或缺性。提供了FFT算法的实现伪代码和一些优化技巧。 第三章：Z变换： Z变换的定义与性质： 介绍了Z变换的定义，以及其在分析离散时间系统中的作用。详细讲解了Z变换的收敛域（ROC）的概念及其重要性，并分析了ROC与系统稳定性和因果性的关系。 重要性质： 深入分析了Z变换的线性性、时移性、时域卷积性质、微分性质、初值定理和终值定理等。这些性质为系统分析和设计提供了强大的数学工具。 逆Z变换： 介绍了求解逆Z变换的各种方法，包括部分分式展开法、长除法和留数定理法，并提供了具体的计算示例。 第二部分：数字滤波器设计 本部分聚焦于数字滤波器，这是数字信号处理中最核心的应用之一。 第四章：数字滤波器理论： 滤波器分类： 介绍了数字滤波器的基本分类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。详细对比了它们的特性、优缺点和适用场景。 理想滤波器与实际滤波器： 阐述了理想滤波器的频率响应特性，并分析了实际滤波器与理想滤波器的差距，引出了滤波器设计的目标是逼近理想特性。 滤波器的性能指标： 详细介绍了滤波器设计的关键性能指标，包括通带、阻带、过渡带、阻带衰减、通带纹波、滤波器阶数等。 第五章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计： 模拟滤波器原型： 详细讲解了巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev I和II）、椭圆（Cauer）等经典模拟滤波器原型的特性和设计方法。 模拟到数字域的变换： 重点介绍了双线性变换法（Bilinear Transform）和脉冲不变法（Impulse Invariance）等将连续时间模拟滤波器变换为离散时间数字滤波器的常用方法，并分析了各自的优缺点和适用性。 IIR滤波器设计步骤： 提供了基于模拟原型进行IIR滤波器设计的完整流程，包括确定滤波器的技术指标、选择合适的模拟滤波器原型、进行模拟到数字域的变换、以及最终得到数字滤波器的差分方程或传递函数。 第六章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器的优点： 强调了FIR滤波器线性相位、稳定性等关键优势，这使其在某些应用中成为首选。 窗函数法： 详细介绍了利用窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）截断理想滤波器的冲激响应来设计FIR滤波器的原理。分析了不同窗函数的特性及其对滤波器性能的影响，如过渡带宽度和阻带衰减。 频率采样法： 介绍了另一种FIR滤波器设计方法，通过直接指定滤波器在特定频率点的频率响应来设计滤波器。 优化设计法（Parks-McClellan算法）： 深入讲解了Parks-McClellan算法，也称为最优等纹波（Equiripple）设计方法，这是设计性能最优的FIR滤波器的强大工具。阐述了该算法的迭代原理和收敛性，以及如何利用其设计具有特定通带和阻带纹波的FIR滤波器。 第三部分：数字信号处理应用 本部分将理论知识与实际应用相结合，展示DSP在不同领域的具体实现。 第七章：信号的采样与量化： 采样过程的深入讨论： 进一步探讨了采样率选择的实际考量，如硬件限制、处理能力和抗混叠滤波器的实际性能。 量化误差： 详细分析了信号量化过程中引入的量化误差，包括量化噪声的统计特性（如均匀分布、均值为零）、量化噪声与信号的关系，以及量化位数对精度的影响。 量化方法： 介绍了舍入（Rounding）和截断（Truncation）等量化方法，并分析了它们对量化误差的影响。 平均信号功率与量化噪声功率比（SQNR）： 推导并分析了SQNR的表达式，解释了提高SQNR（即改善量化信噪比）的方法，如增加量化位数或采用过采样和噪声整形技术。 第八章：自适应信号处理： 自适应滤波器的基本概念： 介绍了自适应滤波器的核心思想，即滤波器系数能够根据输入信号的统计特性进行自动调整，以达到某种最优目标。 最小均方（LMS）算法： 详细讲解了LMS算法的原理、收敛特性和计算复杂度。提供了LMS算法的详细步骤和实现伪代码，并讨论了其在噪声消除、信号均衡等方面的应用。 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍了RLS算法，它比LMS算法收敛更快，但在计算复杂度上更高。分析了RLS算法的更新机制和性能特点。 自适应滤波器的应用： 探讨了自适应滤波器在回声消除、噪声抑制、信道均衡、模式识别等领域的广泛应用。 第九章：相关与卷积在信号分析中的应用： 自相关与互相关： 详细介绍了自相关函数（ACF）和互相关函数（CCF）的定义、性质和计算方法。阐述了它们在信号检测、系统辨识、周期性信号识别等方面的应用。 卷积定理的应用： 再次强调了卷积定理在LTI系统分析中的核心地位，并结合DFT/FFT，展示如何高效计算线性卷积。 相关与卷积的实际例子： 通过实际例子，如脉冲响应测量、模式匹配、信号同步等，直观地展示了相关和卷积在DSP应用中的威力。 第十章：多速率信号处理： 采样率的改变： 详细讲解了信号采样率升高（插值，upsampling）和降低（抽取，downsampling）的基本原理和方法。 插值与抽取滤波器： 介绍了在插值和抽取过程中必须使用的滤波器（如插值滤波器和抽取滤波器），以及它们的设计原则和作用，以避免混叠和保持信号质量。 多速率信号处理的结构： 讲解了常见的并联结构、串联结构和交叉结构等，并分析了其在提高计算效率和系统性能方面的作用。 应用： 探讨了多速率信号处理在通信系统（如数字调制解调）、音频处理、图像处理等领域的应用。 第十一章：傅里叶分析在工程中的应用： 频谱泄漏与窗函数： 再次深入讨论了频谱泄漏现象，并结合FFT，详细分析了不同窗函数如何缓解频谱泄漏，以及如何根据应用场景选择合适的窗函数。 功率谱密度（PSD）估计： 介绍了估计信号功率谱密度的方法，如周期图法、Welch法等，并分析了它们在信号分析和系统建模中的作用。 谱分析在实际问题中的应用： 通过实例，如振动分析、故障诊断、语音识别、生物信号分析（如脑电图EEG、心电图ECG）等，展示傅里叶分析在解决实际工程问题中的强大能力。 本书特色： 理论严谨，逻辑清晰： 各章节内容循序渐进，从基础理论到高级应用，构建了一个完整的DSP知识体系。 实践导向，代码丰富： 大量提供MATLAB/Python等常用开发语言的实现代码，并附带详细的解释，方便读者动手实践，快速掌握算法。 实例驱动，应用广泛： 选取了通信、音频、图像、控制等多个工程领域的典型应用案例，让读者在解决实际问题的过程中深化对DSP原理的理解。 数学工具辅助： 适时引入必要的数学工具和概念，如复数、矩阵、概率统计等，并解释其在DSP中的作用。 注重工程细节： 不仅讲解算法原理，还关注工程实现中的细节问题，如数值精度、计算复杂度、硬件实现考量等。 《数字信号处理：理论与实践》是一本集理论深度、实践指导和广泛应用为一体的DSP教材，适合高等院校相关专业本科生、研究生，以及从事信号处理、通信、控制、仪器仪表等领域工程技术人员阅读和参考。通过本书的学习，读者将能够熟练掌握数字信号处理的基本原理和常用算法，并具备独立解决工程实际问题的能力。

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