| 《DSP算法与体系结构实现技术》是由国防工业出版社出版的。 |
| 第1章 dsp技术概论 1.1 信号处理学科的历史、现状与未来 1.1.1 通信中的数字信号处理 1.1.2 话音处理中的数字信号处理 1.1.3 回波定位中的数字信号处理 1.2 数字信号处理技术的概念及其发展 1.3 dsp技术的优势 1.4 dsp的主要结构特点 1.5 专用dsp 1.5.1 高性能通用数字信号处理器 1.5.2 专用指令集处理器 1.5.3 现场可编程门阵列 1.5.4 阵列数字信号处理器 1.5.5 嵌入式向量处理器 1.5.6 流处理器 1.5.7 专用数字信号处理器比较 1.6 小结 参考文献 第2章 dsp的基本理论 2.1 离散时间信号 2.2 离散时间系统 2.3 脉冲响应及卷积的概念 2.4 差分方程 2.5 连续时间信号的采样 2.5.1 相关理论 2.5.2 采样定理 2.6 z变换 2.6.1 z变换的来源及定义 2.6.2 z反变换 2.6.3 z变换的性质 2.6.4 传输函数 2.7 傅里叶变换 2.7.1 系统的频率响应 2.7.2 离散信号傅里叶变换的概念 2.7.3 离散信号傅里叶变换的性质 2.8 数字信号处理系统的模拟接口问题 2.9 抗混叠滤波器 2.10 抽样率选择和混叠控制举例 2.11 过抽样和adc分辨力问题 2.12 小结 参考文献 第3章 dsp中的经典数字滤波算法 3.1 概述 3.1.1 滤波原理 3.1.2 理想数字滤波器 3.2 fir数字滤波器的设计 3.2.1 线性相位fir滤波器 3.2.2 fir滤波器的设计方法——频率取样法 3.2.3 fir滤波器的设计法——窗函数法 3.2.4 fir滤波器的优化设计方法 3.2.5 fir滤波器设计方法的matlab实现 3.3 iir数字滤波器的设计 3.3.1 模拟滤波器的设计 3.3.2 模拟滤波器到数字滤波器的变换 3.3.3 iir滤波器的数值优化设计方法 3.3.4 iir滤波器设计方法的matlab实现 3.4 小结 参考文献 第4章 dsp中的现代数字滤波算法 4.1 概述 4.2 自适应线性组合器 4.3 lms自适应算法 4.3.1 lms算法的性能函数 4.3.2 lms算法中的梯度与最小均方误差 4.3.3 lms算法中性能表面的搜索 4.3.4 lms自适应算法 4.4 rls自适应算法 4.4.1 线性最小二乘滤波器的概念 4.4.2 线性最小二乘的数据加窗问题 4.4.3 线性最小二乘的正则方程解 4.4.4 时间平均相关矩阵的性质 4.4.5 线性最小二乘的完全矩阵求解 4.4.6 线性最小二乘求解的奇异值分解算法 4.4.7 rls滤波器的原始概念 4.4.8 基本rls算法 4.4.9 基于ldu分解的改进rls算法 4.4.10 基于qr分解的改进rls算法 4.5 自适应信号处理的应用 4.6 小结 参考文献 第5章 dsp中的快速算法 第6章 dsp中的算法表示及vlsi结构 第7章 dsp中的算术算法 第8章 dsp中的指令系统 第9章 dsp中的关键计算部件 第10章 dsp中的典型接口部件 第11章 面向图像信号处理的dsp结构 第12章 面向视频信号处理的dsp结构 |
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