数字信号处理的FPGA实现

数字信号处理的FPGA实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学
作者:贝耶尔
出品人:
页数:592
译者:刘凌
出版时间:2011-3
价格:69.00元
装帧:
isbn号码:9787302246176
丛书系列:
图书标签:
  • FPGA
  • DSP
  • 计算机技术
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具体描述

《数字信号处理的FPGA实现(第3版)》内容简介:可编程门阵列(FPGA)正在掀起一场数字信号处理的变革,因为新颖的FPGA系列正在为前端数字信号处理算法取代ASIC和PDSP。于是这些算法的高效实现非常关键,这正是《数字信号处理的FPGA实现(第3版)》的主旨。

《数字信号处理的FPGA实现(第3版)》首先概述了当前的FPGA技术、器件,以及用于设计先进的DSP系统的工具。第1章的案例研究是40多个设计示例的基础。随后几章阐述了计算机算法的概念、理论、FIR和IIR滤波器的实现、多抽样率数字信号系统、DFT和FFT算法、未来很可能实现的高级算法,以及高级滤波器等。每一章都包含练习。随书附赠的光盘不仅包含Verilog源代码和术语,而且包含Vetilog代码示例和VHDL代码示例,以及AItera最新的Quartus II软件。该版本的新增内容包括:微处理器、使用MAC调用特殊函数、知识产权核心设计、任意采样速率转化器,以及100多个新示例。

计算机视觉中的深度学习应用 第一章 绪论:计算机视觉与深度学习的交汇 本章旨在为读者构建一个坚实的背景知识基础,探讨计算机视觉领域的发展历程,以及深度学习技术如何在近十年中彻底革新了该领域的研究范式。我们将首先回顾经典的图像处理与模式识别方法,例如基于特征工程(如SIFT、HOG)的识别框架,并分析其在复杂场景下的局限性。随后,重点介绍人工神经网络(ANN)的演变,从感知机到多层感知机(MLP)。随后,引入深度学习(Deep Learning)的核心概念,解释“深度”的含义及其带来的优势,如自动特征提取能力。本章还将概述深度学习在计算机视觉中的主要应用方向,为后续章节的学习做好铺垫,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型等方面。最后,对现代深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)进行简要介绍,说明它们如何加速了研究与开发的进程。 第二章 核心理论基础:卷积神经网络(CNN)的机制 卷积神经网络(CNN)是当前计算机视觉领域毋庸置疑的核心驱动力。本章将深入剖析CNN的构建模块和工作原理。首先,详细阐述卷积层(Convolutional Layer)的数学原理,包括滤波器(核)的滑动、填充(Padding)策略(如Valid, Same)以及步长(Stride)的设置。接着,讨论激活函数(如ReLU, Sigmoid, Tanh)在引入非线性方面的关键作用。池化层(Pooling Layer,如Max Pooling, Average Pooling)的作用将被清晰界定,着重分析其在降维和增强平移不变性方面的贡献。随后,我们将探讨全连接层(Fully Connected Layer)在最终分类或回归任务中的角色。本章后续内容将聚焦于经典CNN架构的演进,从LeNet-5的开创性设计,到AlexNet在ImageNet上的突破,再到VGG网络对网络深度的探索,以及GoogleNet(Inception结构)在计算效率上的创新。每种架构的独特之处及其对后续研究的影响都将进行详细的对比分析。 第三章 进阶CNN架构与优化策略 在掌握了基础CNN结构后,本章转向更复杂、性能更优越的网络设计。我们将重点研究残差网络(ResNet)及其核心思想——残差连接(Residual Connection),解释它如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题,使得训练数百层的网络成为可能。随后,讲解了稠密连接网络(DenseNet)的设计理念,即如何最大限度地实现特征重用。此外,还将涵盖注意力机制(Attention Mechanism)在视觉任务中的应用,特别是通道注意力(如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net)和空间注意力模块,说明它们如何使网络更专注于关键信息。训练过程中的优化策略是本章的另一重点,包括动量(Momentum)、自适应学习率方法(如Adam, RMSProp)的详细比较。同时,会探讨正则化技术(如Dropout、批量归一化Batch Normalization)在防止过拟合、加速收敛中的重要作用。 第四章 目标检测:定位与识别的挑战 目标检测是计算机视觉中一个关键且极具挑战性的任务,要求模型不仅要识别图像中存在哪些物体,还要精确定位它们的位置。本章将全面覆盖当前主流的目标检测框架。首先,介绍基于区域提议(Region Proposal)的两阶段检测器,详述R-CNN家族(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)的迭代发展,特别是Faster R-CNN中区域提议网络(RPN)的工作流程。随后,深入探讨一阶段检测器,如YOLO(You Only Look Once)系列和SSD(Single Shot MultiBox Detector),分析它们如何通过一次性预测边框和类别来实现实时处理速度的飞跃。本章将对不同检测器的性能指标(如mAP, IoU, 帧率)进行量化比较,并讨论在小目标检测、密集目标检测等特定场景下的难点与解决方案。 第五章 图像分割技术:像素级的理解 图像分割要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签,是实现场景理解的基础。本章将区分并详细介绍两种主要的分割任务:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation)。在语义分割部分,重点分析全卷积网络(FCN)的工作原理,说明如何将传统分类网络转换为端到端的像素级预测器。随后,深入研究U-Net架构,该网络在医学图像分割中表现出色,其编码器-解码器结构和跳跃连接(Skip Connections)的设计精妙之处将被详细解析。对于实例分割,本章将介绍Mask R-CNN,该方法在Faster R-CNN的基础上增加了并行输出的掩膜预测分支,实现了对不同实例的精确区分。本章还将讨论损失函数的设计,例如Dice Loss在处理类别不平衡问题时的应用。 第六章 生成模型与对抗学习 生成模型旨在学习数据的内在分布,从而生成新的、逼真的数据样本。本章首先介绍变分自编码器(VAE),从概率角度解释其编码器和解码器的结构,以及如何通过重参数化技巧进行有效训练。随后,将核心焦点放在生成对抗网络(GANs)上。详细阐述生成器(Generator)和判别器(Discriminator)之间的博弈过程,以及纳什均衡的概念。本章将涵盖GANs的多种变体,如DCGAN(用于稳定训练)、WGAN(Wasserstein GAN,用于解决模式崩溃问题),以及StyleGAN系列在生成高分辨率、可控人脸图像方面的突破性进展。此外,还将讨论条件生成模型(Conditional Generation)的应用,例如图像到图像的转换(Pix2Pix, CycleGAN)。 第七章 迁移学习、模型部署与未来展望 在实际应用中,从零开始训练大型模型往往不切实际。本章探讨迁移学习(Transfer Learning)策略,包括预训练模型的选择(如ImageNet上的权重)、特征提取和微调(Fine-tuning)方法的对比。对于模型的部署,我们将讨论量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)等技术,以适应资源受限的边缘设备(如嵌入式系统或移动端)。最后,本章将对计算机视觉领域的最新研究热点进行综述,包括自监督学习(Self-Supervised Learning)如何减少对人工标注数据的依赖,以及多模态学习(如结合文本信息)对视觉理解的潜在影响。本章旨在引导读者思考如何将理论知识转化为高效、实用的工程解决方案。

作者简介

U.Meyer-Baese在德国南部的达姆施塔特技术大学讲授了多年的FPGA通信系统设计课程,过去10年中他在达姆施塔特技术大学和美国佛罗里达大学指导了60多篇硕士研究生毕业论文,基于丰富的教学经验,他曾经撰写过有关数字信号处理方面的两本教材。

目录信息

第1章 绪论 1.1 数字信号处理技术概述 1.2 FPGA技术 1.2.1 按颗粒度分类 1.2.2 按技术分类 1.2.3 FPL的基准 1.3 DSP的技术要求 1.4 设计实现 1.4.1 FPGA的结构 1.4.2 Altera EP2C35F672C6 1.4.3 案例研究:频率合成器 1.4.4 用知识产权内核进行设计 1.5 练习第2章 计算机算法 2.1 计算机算法概述 2.2 数字表示法 2.2.1 定点数 2.2.2 非传统定点数 2.2.3 浮点数 2.3 二进制加法器 2.3.1 流水线加法器 2.3.2 模加法器 2.4 二进制乘法器 2.5 二进制除法器 2.5.1 线性收敛的除法算法 2.5.2 快速除法器的设计 2.5.3 阵列除法器 2.6 浮点算法的实现 2.6.1 定点数到浮点数的格式转换 2.6.2 浮点数到定点数的格式转换 2.6.3 浮点数乘法 2.6.4 浮点数加法 2.6.5 浮点数除法 2.6.6 浮点数倒数 2.6.7 浮点数合成结果 2.7 MAC与SOP 2.7.1 分布式算法基础 2.7.2 有符号的DA系统 2.7.3 改进的DA解决方案 2.8 利用CORDIC计算特殊函数 2.9 用MAC调用计算特殊函数 2.9.1 切比雪夫逼近 2.9.2 三角函数的逼近 2.9.3 指数函数和对数函数的逼近 2.9.4 平方根函数的逼近 2.10 练习第3章 FIR数字滤波器 3.1 数字滤波器概述 3.2 FIR理论 3.2.1 具有转置结构的FIR滤波器 3.2.2 FIR滤波器的对称性 3.2.3 线性相位FIR滤波器 3.3 设计FIR滤波器 3.3.1 直接窗函数设计方法 3.3.2 等波纹设计方法 3.4 常系数FIR设计 3.4.1 直接FIR设计 3.4.2 具有转置结构的FIR滤波器 3.4.3 采用分布式算法的FIR.滤波器 3.4.4 IP内核FIR滤波器设计 3.4.5 基于DA和基于RAG的FIR滤波器的比较 3.5 练习第4章 IlR数字滤波器 4.1 IIR数字滤波器概述 4.2 IIR理论 4.3 IIR系数的计算 4.4 IIR滤波器的实现 4.4.1 有限字长效应 4.4.2 滤波器增益系数的优化 4.5 快速IIR滤波器 4.5.1 时域交叉 4.5.2 群集和分散预见的流水线技术 4.5.3 IIR抽取器设计 4.5.4 并行处理 4.5.5 采用RNS的IIR设计 4.6 练习第5章 多级信号处理 5.1 抽取和插值 5.1.1 Noble恒等式 5.1.2 用有理数因子进行采样速率转换 5.2 多相分解 5.2.1 递归IIR抽取器 5.2.2 快速FIR滤波器 5.3 Hogenauer CIC滤波器 5.3.1 单级CIC案例研究 5.3.2 多级CIC滤波器理论 5.3.3 幅值与混叠畸变 5.3.4 Hogenaur“剪除”理论 5.3.5 CIC RNS设计 5.4 多级抽取器 5.5 作为通频带抽取器的频率采样滤波器 5.6 任意采样速率转换器的设计 5.6.1 分数延迟速率变换 5.6.2 多项式分数延迟设计 5.6.3 基于B样条的分数速率变换器 5.6.4 MOMS分数速率变换器 5.7 滤波器组 5.7.1 均匀DFT滤波器组 5.7.2 双通道滤波器组 5.7.3 实现双通道滤波器组 5.8 小波 5.9 练习第6章 傅立叶变换 6.1 傅立叶变换概述 6.2 离散傅立叶变换算法 6.2.1 用DFT近似傅立叶变换 6.2.2 DFT的性质 6.2.3 Goertzel算法 6.2.4 Bluestein Chirp-z变换 6.2.5 Rader算法 6.2.6 Winograd DFT算法 6.3 快速傅立叶变换算法 6.3.1 Cooley—Tukey FFT算法 6.3.2 Good-Thomas FFT算法 6.3.3 Winograd FFT算法 6.3.4 DFT和FFT算法的比较 6.3.5 IP内核FFT设计 6.4 与傅立叶相关的变换 6.4.1 利用DFT计算DCT 6.4.2 快速直接DCT实现 6.5 练习第7章 前沿课题 7.1 算法应用概述 7.2 矩形变换和数论变换 7.2.1 算术模2□1 7.2.2 采用NTT的高效卷积 7.2.3 采用NTT的快速卷积 7.2.4 NTT的多维索引映射和Agarwal-Burms NTT 7.2.5 用NTT计算DFT矩阵 7.2.6 NTT的索引映射 7.2.7 用矩形变换计算DFT 7.3 差错控制和加密技术 7.3.1 编码理论的基本概念 7.3.2 分组码 7.3.3 卷积码 7.3.4 FPGA的加密算法 7.4 调制和解调 7.4.1 基本调制概念 7.4.2 非相干解调 7.4.3 相干解调 7.5 练习第8章 自适应滤波器 8.1 滤波器应用概述 8.2 自适应滤波器的应用 8.2.1 干扰的消除 8.2.2 预测 8.2.3 反演模拟 8.2.4 辨识 8.3 最优估计技术 8.4 Widrow-Hoff最小二乘法算法 8.4.1 学习曲线 8.4.2 标准化LMS 8.5 变换域LMS算法 8.5.1 快速卷积技术 8.5.2 应用正交变换 8.6 LMS算法的实现 8.6.1 量化效应 8.6.2 LMS算法的FPGA设计 8.6.3 流水线LMS滤波器 8.6.4 转置形式的LMS滤波器 8.6.5 DLMS算法的设计 8.6.6 应用SIGNUM函数的LMS设计 8.7 递归最小二乘法算法 8.7.1 有限记忆的RLS算法 8.7.2 快速RLS算法的卡尔曼实现 8.7.3 快速后验卡尔曼RLS算法 8.8 LMS与RLS参数的比较 8.9 练习第9章 微处理器设计 9.1 微处理器设计概述 9.2 微处理器发展史 9.2.1 多功能微处理器简史 9.2.2 RISC微处理器简史 9.2.3 PDSP简史 9.3 指令集设计 9.3.1 寻址模式 9.3.2 数据流:零、单、二和三地址设计 9.3.3 寄存器文件和存储器体系结构 9.3.4 操作支持 9.3.5 下一次操作的定位 9.4 软件工具 9.4.1 词法分析 9.4.2 分析程序的开发 9.5 FPGA微处理器内核 9.5.1 硬内核微处理器 9.5.2 软内核微处理器 9.6 案例研究 9.6.1 T-RISC栈处理器 9.6.2 LISA小波处理器的设计 9.6.3 Nios FFT设计 9.7 练习参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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在我看来,这本书的价值远不止于技术层面的指导,它更像是一次与一位经验丰富的导师的深度对话。我一直对数字信号处理与FPGA的结合充满好奇,但以往接触到的资料要么过于理论化,要么缺乏系统性。这本书以其独到的视角,将那些复杂的DSP算法,通过清晰的语言和生动的实例,转化为可以在FPGA上实现的硬件逻辑。我被书中关于算法优化的章节深深吸引,作者详细阐述了如何通过调整流水线深度、数据重组以及采用并行计算等方式来最大化FPGA的性能。尤其是在讲解FFT算法在FPGA上的实现时,作者不仅给出了高效的蝶形运算实现,还详细说明了如何进行流水线化设计,以及如何充分利用FPGA的DSP Slice资源来加速计算。书中对于定点化处理的详尽分析,也为我解决实际项目中遇到的量化误差问题提供了宝贵的参考。此外,书中还穿插了大量关于FPGA开发流程、时序约束以及调试技巧的实用建议,这些都是初学者容易忽略但又至关重要的内容。这本书的出版,无疑为我提供了一个全新的学习和实践的视角,让我对FPGA实现DSP技术有了更深层次的理解。

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这本书的出版,无疑填补了数字信号处理领域中一个至关重要的空白。在我多年的工程实践中,我深切体会到理论知识与实际落地之间的鸿沟,尤其是在高速、复杂的数字信号处理算法迁移到硬件平台时,这种挑战尤为突出。这本书以其独特的视角,将抽象的DSP理论与具体的FPGA实现紧密结合,为我提供了一个前所未有的学习框架。我被它深入浅出的讲解方式深深吸引,作者并没有停留在泛泛而谈的层面,而是通过大量的实例和代码片段,将那些看似晦涩的数学公式和算法逻辑,一步步转化为清晰可见的硬件电路。阅读过程中,我常常会停下来,对照自己正在进行的项目,思考书中提出的解决方案是否能为我提供新的思路。尤其是在我遇到一些难以解决的性能瓶颈时,书中关于流水线设计、并行处理以及资源优化等章节,如同指路明灯,为我指明了方向。书中的图示也非常清晰,将复杂的信号流程和硬件架构可视化,极大地降低了理解难度。此外,作者在讲解过程中,还穿插了许多业界常用的FPGA开发流程和调试技巧,这对于像我这样的实践者来说,无疑是宝贵的财富。总而言之,这本书不仅是一本技术手册,更是一位经验丰富的导师,它引导我跨越了理论与实践的界限,让我对数字信号处理和FPGA技术有了更深刻、更全面的认识。

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这本书所带来的震撼,源于它将我多年来在DSP算法与FPGA硬件实现之间摸索的经验,进行了系统性的梳理和升华。我曾为如何将一个复杂的DSP算法,从数学模型转化为高效的FPGA代码而苦恼。这本书的出现,如同为我点亮了一盏明灯。它不仅仅是罗列了各种DSP算法和FPGA的实现细节,而是深入地探讨了算法在硬件上的映射机制。我尤其欣赏书中对于流水线设计的精辟分析,它详细阐述了如何通过合理的流水线划分来提高FPGA的吞吐量,以及如何进行时序的精确控制。书中关于定点化处理的章节,更是对我帮助巨大,它详细讲解了定点化带来的量化误差问题,以及如何在FPGA上进行有效的误差抑制。我曾为如何实现一个高效的FIR滤波器而费尽心思,而书中提供的基于CORDIC算法的滤波器实现,以及其对资源利用的优化,让我眼前一亮。此外,书中还涉及了如何设计高效的存储器接口,如何处理高速数据流,以及如何进行FPGA的IP核复用等关键技术,这些都是在实际项目中不可或缺的。这本书的价值在于,它不仅提供了技术知识,更重要的是,它塑造了我解决复杂工程问题的能力。

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我是一位在图像处理领域工作的工程师,长期以来,我都希望能够找到一本能够将DSP理论与FPGA硬件实现有机结合的书籍,以便于将复杂的图像处理算法高效地部署到FPGA平台上。这本书的出现,恰好满足了我的这一需求。它不仅仅停留在理论层面,而是通过大量的实例,将抽象的DSP概念转化为具体的FPGA设计。我特别喜欢书中关于图像滤波器(如Sobel算子、高斯滤波器)的FPGA实现讲解,作者详细地分析了如何在FPGA上实现这些二维卷积操作,并给出了优化的流水线设计方案。书中关于滑动窗口(sliding window)技术的讲解也对我非常有启发,它让我理解了如何在FPGA上高效地处理二维数据流,以实现实时图像处理。此外,书中关于存储器接口设计,如DDR SDRAM接口,以及如何将其与图像处理算法相结合,也为我处理高分辨率图像提供了解决方案。这本书的价值在于,它不仅教授了技术,更重要的是,它提供了一种系统性的工程思维,让我能够更好地理解和解决实际问题。

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坦白说,在我拿起这本书之前,我对FPGA在数字信号处理领域的应用,虽然有所了解,但总觉得缺乏系统性的指导。大多数时候,我都是在摸索中前进,遇到问题靠经验和大量的试错来解决。这本书的到来,彻底改变了我的学习路径。它不仅仅是一本书,更像是一个详尽的“操作手册”,为我描绘了一幅清晰的FPGA实现DSP算法的蓝图。我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性,每一个步骤,每一个细节,都经过了周密的思考和验证。例如,在讲解如何将一个卷积操作映射到FPGA时,书中的文字描述、时序图和HDL代码示例,形成了一个完整的知识闭环,让我能够清晰地理解其中的逻辑关系。我曾花费大量时间去理解定点运算带来的量化误差问题,而这本书中关于定点化策略的详尽分析,以及如何通过硬件实现来最小化这些误差,对我来说是极大的帮助。书中还涉及了许多高级的FPGA设计技巧,比如如何利用IP核加速开发,如何进行性能仿真和硬件调试,这些都是我之前在实践中急需但又难以获得的宝贵经验。这本书让我看到了一个完整的DSP系统从概念到实现的整个生命周期,它不仅提升了我的技术能力,更重要的是,它重塑了我对工程实现的理解。

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这本书的内容对我而言,简直是“及时雨”。我一直致力于在通信领域进行嵌入式系统开发,而数字信号处理在其中扮演着核心角色。然而,将那些复杂的信号处理算法,如OFDM、LMS自适应滤波器等,高效地映射到FPGA硬件上,一直是我面临的巨大挑战。这本书以其独特的视角,为我提供了系统性的解决方案。我被书中关于如何将浮点DSP算法转化为定点FPGA实现的过程深深吸引,作者详细地分析了量化误差的影响,并给出了多种降低误差的策略,这对我优化算法的精度和效率非常有帮助。书中关于流水线设计的讲解也十分到位,它让我理解了如何通过多级流水线来提高FPGA的吞吐量,并且给出了具体的时序分析方法。我尤其欣赏书中对FFT算法在FPGA上实现的详细描述,作者不仅给出了基于蝶形运算的FFT实现,还详细讲解了如何将其进行流水线化处理,以及如何利用FPGA的DSP Slice资源来加速计算。这本书的内容涵盖了从算法设计到硬件实现,再到性能优化的整个流程,为我提供了一个完整的知识框架。

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我是一名对数字信号处理和FPGA技术都充满热情的初学者,而这本书,恰好成为了我踏入这个领域的引路人。在阅读过程中,我常常会惊叹于作者的洞察力和表达能力。书中的内容从浅入深,循序渐进,让我能够轻松地理解那些原本看起来十分复杂的概念。例如,在讲解滤波器设计时,作者不仅介绍了各种滤波器类型(如巴特沃斯、切比雪夫),还详细阐述了如何在FPGA上实现这些滤波器,并通过具体的例子展示了如何进行量化和截位处理。我印象最深刻的是关于CORDIC算法的章节,作者用非常直观的方式解释了CORDIC算法的原理,并且给出了在FPGA上高效实现CORDIC算法的完整流程。这对于我理解一些复杂的数学函数(如正弦、余弦)的硬件实现非常有帮助。书中还涉及了许多关于FPGA时序约束和时钟域交叉处理的技巧,这些都是初学者容易忽略但却至关重要的内容。这本书就像一个百科全书,为我打开了通往FPGA实现DSP世界的大门,让我看到了更多的可能性。它不仅教授了技术,更重要的是,它激发了我继续深入学习和探索的兴趣。

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这本书的出版,对于我们这些长期在一线进行嵌入式系统开发的工程师来说,无疑是一份厚礼。我一直在寻找一本能够真正将DSP理论与FPGA硬件紧密联系起来的书籍,而这本书,正是我想象中的样子。它的内容非常扎实,从最基础的DSP单元,如加法器、乘法器,到更复杂的模块,如乘累加器(MAC)单元和FIR滤波器,都有非常详尽的FPGA实现方案。我尤其被书中关于如何优化乘法器和加法器结构以提高效率的部分所打动,这直接关系到FPGA的资源消耗和运算速度。书中还提供了大量的Verilog/VHDL代码示例,这些代码不仅能够直接用于学习,更重要的是,它们是经过优化的、可移植的,为我提供了宝贵的参考。我曾经为如何高效地实现一个FFT算法而头疼,而书中提供的基于蝶形运算的FFT实现,以及如何在FPGA上对其进行流水线化处理,彻底解决了我的难题。此外,书中关于存储器接口设计,如DDR SDRAM接口,以及如何将其与DSP算法相结合,也为我处理大数据量的信号提供了解决方案。这本书的语言风格也十分亲切,作者仿佛像一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我深入理解每一个概念。

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作为一个有着数年FPGA开发经验的工程师,我一直在寻找一本能够将DSP理论与FPGA硬件实现相结合的深度书籍。市面上不乏介绍DSP原理的书籍,也有很多关于FPGA开发的教程,但真正能够将两者融会贯通、提供实用解决方案的书籍却屈指可数。这本书的出现,弥补了这一市场的空白。它不是简单地罗列算法或者FPGA的特性,而是深入地探讨了如何将DSP算法高效地转化为FPGA硬件逻辑,以及如何在FPGA上优化这些算法的性能。我特别赞赏书中关于算法优化的章节,作者详细阐述了如何通过修改算法结构、调整流水线深度、以及采用并行计算等技术来提高DSP系统的吞吐量和降低延迟。书中关于乘法器阵列(systolic array)的讲解,以及如何利用FPGA的DSP Slice资源来加速乘法累加运算,对我来说是极具启发性的。此外,书中还涉及到如何处理大数据流、如何设计高效的存储器接口、以及如何进行FPGA的IP核复用,这些都是在实际项目中非常重要的考虑因素。这本书的价值在于,它不仅提供了理论指导,更重要的是,它提供了可行的实践方法和宝贵的经验。

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我之所以被这本书深深吸引,很大程度上是因为它解决了我长期以来在实际工作中所面临的一个核心痛点:如何将优美的DSP算法高效地移植到FPGA硬件上。以往,我接触到的很多DSP书籍,要么过于侧重理论,要么只是简单介绍FPGA的开发工具,而将两者有效融合的深度内容却寥寥无几。这本书的出现,恰好弥补了这一不足。它系统地讲解了从基础的DSP模块(如滤波器、FFT)到复杂的应用(如通信系统中的调制解调),如何在FPGA上进行高效实现。我特别喜欢书中对于算法到硬件转换过程的详细阐述,例如如何将浮点运算转化为定点运算,如何设计高效的算术单元,以及如何利用FPGA的并行性来加速计算。书中的每一个章节都像是在为我搭建一座桥梁,让我能够将脑海中的算法构思,一步步转化为实际可运行的硬件逻辑。我反复研读了关于流水线设计的章节,它详细讲解了如何通过优化数据通路来提高吞吐量,这对于我处理实时信号至关重要。另外,关于资源利用的章节也给了我很大的启发,作者通过具体的例子展示了如何权衡设计复杂度、功耗和性能,从而选择最合适的FPGA器件和实现策略。这本书的价值在于,它不仅传授了“怎么做”,更重要的是解释了“为什么这么做”,这种深入的洞察力,让我能够举一反三,解决更多更复杂的问题。

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好多错误,我想找的是适合学习了DSP的知识,但是不会用HDL写代码。。。这里面的好多代码根本都是错的,综合的时候编译都过不去。

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