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DSP数字信号处理基础全解

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简介:
《DSP数字信号处理基础全解》是一本全面介绍数字信号处理基本原理与技术的书籍,适合初学者和专业人士阅读。书中详细讲解了离散时间系统、傅立叶变换及滤波器设计等内容,并提供大量实例帮助读者深入理解理论知识的应用。 数字信号处理的实现方法主要包括以下几种:第一种是在通用计算机(如PC机)上使用软件(例如Fortran、C语言)进行;第二种是通过在通用计算机系统中添加专用加速处理器来实施;第三种则是采用MCS-51或96系列等通用单片机,这种方法适用于一些相对简单的数字信号处理任务,比如数字控制。第四种方法是利用可编程DSP芯片实现,相比单片机而言,这类芯片具备更丰富的软硬件资源以支持复杂的算法需求。第五种方式则是使用专门的DSP芯片,在需要极高速度进行特定类型运算(例如FFT、数字滤波等)的情况下尤为适用,因为这些专用芯片内部集成了相应的处理逻辑,无需编程即可完成任务。

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客服
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  • DSP
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    《DSP数字信号处理基础全解》是一本全面介绍数字信号处理基本原理与技术的书籍,适合初学者和专业人士阅读。书中详细讲解了离散时间系统、傅立叶变换及滤波器设计等内容,并提供大量实例帮助读者深入理解理论知识的应用。 数字信号处理的实现方法主要包括以下几种:第一种是在通用计算机(如PC机)上使用软件(例如Fortran、C语言)进行;第二种是通过在通用计算机系统中添加专用加速处理器来实施;第三种则是采用MCS-51或96系列等通用单片机,这种方法适用于一些相对简单的数字信号处理任务,比如数字控制。第四种方法是利用可编程DSP芯片实现,相比单片机而言,这类芯片具备更丰富的软硬件资源以支持复杂的算法需求。第五种方式则是使用专门的DSP芯片,在需要极高速度进行特定类型运算(例如FFT、数字滤波等)的情况下尤为适用,因为这些专用芯片内部集成了相应的处理逻辑,无需编程即可完成任务。
  • 关于(DSP)的分享
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    本文章将深入浅出地探讨数字信号处理(DSP)的基础概念、技术原理及其在通信工程中的应用,并分享作者的学习经验和见解。 关于数字信号处理(DSP),可以提供其中英文对照的翻译版本用于文献引用,在论文中直接使用。
  • DSP试卷:试题
    优质
    本资料为《DSP试卷:数字信号处理试题》,包含多套针对数字信号处理课程设计的测试题,适用于学生复习与自测使用。 数字信号处理(DSP)试卷 希望这符合您的要求。由于原句重复了三次“数字信号处理,dsp试卷”,我将这句话简化为一句,并加上了括号以表示课程名称。如果有其他特定的要求或需要进一步修改,请告诉我!
  • 研究生DSP题目
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    本研究专注于DSP(数字信号处理)领域内的关键问题和技术挑战,通过理论分析和实验验证相结合的方法,探索创新解决方案。旨在提升信号处理效率与精度,推动相关技术的发展与应用。 数字信号处理的经典题目涵盖了离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、希尔伯特变换以及功率谱估计等内容。
  • (DSP)课程设计论文
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    本论文为《数字信号处理》课程设计作品,系统阐述了DSP理论与实践结合的应用案例,深入探讨了滤波器设计、频谱分析等关键技术。 数字信号处理(简称DSP)是一门涉及多个学科并在众多科学与工程领域广泛应用的新兴学科。它利用计算机或专用设备以数字化方式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩及识别等操作,以便提取有用信息并实现有效传输和应用。数字信号处理建立在多种理论基础之上,并涵盖广泛的范围,包括数学领域的微积分学、概率统计学、随机过程以及数字分析等工具;同时它还与网络理论、信号系统理论、控制理论、通信理论及故障诊断等领域紧密相关。
  • DSP中的原及应用
    优质
    《数字信号处理在DSP中的原理及应用》一书深入浅出地介绍了数字信号处理的基本理论及其在数字信号处理器(DSP)上的实现方法与技巧。 数字信号处理(DSP)是一门结合多个学科并在众多领域广泛应用的新兴技术。自20世纪60年代以来,随着计算机技术和信息技术的快速发展,数字信号处理应运而生并迅速成长。它是一种通过数学方法对现实世界的信号进行转换或信息提取的技术,这些信号以数字化的形式表示和存储。 在过去的二十多年里,DSP已经在通信等多个领域得到了广泛应用。其基本原理是使用计算机或其他专用设备来实现基于数值的信号处理技术。
  • 析.rar
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    《数字信号处理解析》是一份深入探讨数字信号处理理论与应用的学习资料,涵盖基础概念、算法及实践案例分析。 通过MATLAB中的GUI制作了一个界面。主要功能包括产生数字信号(如2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、8PSK等)、读取wav文件,绘制信号的功率谱和频谱图,生成语图,计算信号的瞬时参数(如瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率),绘制矢量图(星座图)以及循环自相关。此外还支持小波变换与分解,能够估计信号的载波频率、带宽及码元速率,并具备调制方式识别等功能。
  • 程序(DSP,MATLAB,FORTRAN,C语言)
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    本项目聚焦于利用MATLAB、FORTRAN及C语言开发数字信号处理(DSP)程序,涵盖滤波器设计、频谱分析等多个领域,旨在优化算法性能与应用效率。 该内容包含三个子目录:DSP_FORTRAN、DSP_C 和 DSP_MATLAB。其中,DSP_FORTRAN 和 DSP_C 分别含有约40个信号处理的子程序,涵盖了书中大部分算法。这些程序分别使用 FORTRAN 语言和 C 语言编写(MA 模型、ARMA 模型及最小方差谱估计三个算法仅提供用 C 编写的代码,未给出相应的 FORTRAN 子程序),并在 PC 机上调试通过。编译环境为FORTRAN77 V5.10 和 TURBO C2.0。DSP_MATLAB 目录包含近100个使用 MATLAB 编写的信号处理程序,这些程序涵盖了本书各章节的大部分例题,并且使用的MATLAB版本是6.1。
  • 详尽的(DSP)复习笔记
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    这本详细的DSP复习笔记涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容,包括离散时间系统、傅里叶变换和滤波器设计等核心主题。 数字信号处理(DSP)课程复习笔记参考教材为钱玲、谷亚林、王海青编著的《数字信号处理》,由电子工业出版社于2018年8月出版。该复习资料适用于南京理工大学本科生期末考试备考,同时也适合准备考研并计划复试进入南京理工大学的学生。 主要内容依据参考教材进行详细梳理,并对重点部分进行了深入分析。此外,还补充了书中未完善的证明和推导过程,以便更清晰地理解数字信号处理的相关知识。全部内容均为干货信息。
  • DSP课程设计作业().zip
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    本资料为《DSP课程设计作业》压缩包,内容涵盖数字信号处理相关实验与项目的设计和实现。适合学习或复习DSP原理及应用的学生使用。 本段落介绍了基于TI公司TMS320DM642核心芯片的DSP车牌识别系统的设计、实现与优化过程。该系统首先通过摄像机获取车辆视频信号,并将其输入到DSP板卡;接着从视频信号中捕捉图像,识别出其中车牌的类型、颜色和号码信息;最后将这些识别结果通过串口传输至PC机进行进一步处理或展示。此外,还包含基于DSP技术设计的直流电机调速系统等五个不同课程作业及三篇相关参考论文,可为有需要的人士提供有效帮助。