Главная » 2014»Август»5 » Цифровая обработка сигналов. Практический подход (2-е изд.)
00:27
Цифровая обработка сигналов. Практический подход (2-е изд.)
Цифровая обработка сигналов. Практический подход (2-е изд.) - Данная книга предназначена в первую очередь для практиков — инженеров-электронщиков, программистов, людей, занимающихся техникой связи, вычислительными и электронными устройствами. Хотя теоретические основы и изложены в необходимом объеме (не зная основных принципов, работать с цифровыми системами невозможно), основной акцент все же делается на практической разработке современных цифровых устройств, которые можно будет использовать в военной сфере и биомедицине, телекоммуникациях и проигрывателях компакт-дисков, обработке изображений и цифровом телевидении. Для более полного усвоения излагаемого материала в книге подробно разбираются примеры, приводится справочная информация и предлагаются задачи для самостоятельного решения. Данную книгу можно использовать как учебник при подготовке прикладных специалистов.
Название: Цифровая обработка сигналов. Практический подход (2-е изд.) Автор: Айфичер Э., Джервис Б. Издательство: Вильямс Год: 2008 Страниц: 992 Формат: PDF Размер: 111 МБ ISBN: 978-5-8459-0710-3 Качество: Отличное Язык: Русский
Содержание:
Предисловие 1. Введение 1.1. Цифровая обработка сигналов и ее преимущества 1.2. Области применения 1.3. Ключевые операции ЦОС 1.3.1. Свертка 1.3.2. Корреляция 1.3.3. Цифровая фильтрация 1.3.4. Дискретные преобразования 1.3.5. Модуляция 1.4. Процессоры для цифровой обработки сигнала 1.5. Обзор реальных областей применения ЦОС 1.6. Применение ЦОС при записи и воспроизведении звука 1.6.1. Цифровое микширование 1.6.2. Синтез и распознавание речи 1.6.3. Цифровая аудиосистема воспроизведения компакт-дисков 1.7. Применение ЦОС в телекоммуникации 1.7.1. Цифровые сотовые мобильные телефоны 1.7.2. Приставка для приема цифрового телевизионного сигнала 1.7.3. Адаптивное телефонное эхоподавление 1.8. Применение ЦОС в биомедицине 1.8.1. Изучение ЭКГ плода 1.8.2. Анестезия с регулированием по замкнутому циклу на основе ЦОС 1.9. Резюме 2. Аналоговый интерфейс ввода-вывода для систем ЦОС реального времени 2.1. Характерные системы ЦОС реального времени 2.2. Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой 2.3. Дискретизация - низкочастотные и полосовые сигналы 2.3.1. Дискретизация низкочастотных сигналов 2.3.2. Дискретизация полосовых сигналов 2.4. Однородное и неоднородное квантование и кодирование 2.4.1. Однородное квантование и кодирование (линейная импульснокодовая модуляция, ИКМ) 2.4.2. Неоднородное квантование и кодирование (нелинейная ИКМ) 2.5. Выборка с запасом по частоте при аналого-цифровом преобразовании 2.5.1. Введение 2.5.2. Выборка с запасом по частоте и фильтры защиты от наложения спектров 2.5.3. Выборка с запасом по частоте и разрешающая способность АЦП 2.5.4. Применение выборки с запасом по частоте - однобитовый АЦП 2.6. Процесс цифроаналогового преобразования: восстановление сигнала 2.7. Цифроаналоговый преобразователь 2.8. Фильтры защиты от зеркальных частот 2.9. Выборка с запасом по частоте при цифроаналоговом преобразовании 2.9.1. Цифроаналоговое преобразование с запасом по частоте в проигрывателе компакт-дисков 2.10. Ограничения обработки сигналов в реальном времени с аналоговыми входными/выходными сигналами 2.11. Примеры применения 2.12. Резюме 3. Дискретные преобразования 3.1. Введение 3.1.1. Ряд Фурье 3.1.2. Преобразование Фурье 3.2. ДПФ и обратное ДПФ 3.3. Свойства ДПФ 3.4. Вычислительная сложность ДПФ 3.5. Алгоритм быстрого преобразования Фурье с децимацией во временной области 3.5.1. «Бабочка» 3.5.2. Выполнение алгоритма 3.5.3. Вычислительные преимущества БПФ 3.6. Обратное быстрое преобразование Фурье 3.7. Реализация БПФ 3.7.1. БПФ с частотной децимацией 3.7.2. Сравнение алгоритмов ВД и ЧД 3.7.3. Модификации для увеличения скорости 3.8. Другие дискретные преобразования 3.8.1. Дискретное косинус-преобразование 3.8.2. Преобразование Уолша 3.8.3. Преобразование Адамара 3.8.4. Вейвлетное преобразование 3.8.5. Вейвлетный метод кратномасштабного анализа 3.8.6. Представление сигнала с помощью сингулярностей: метод вейвлетного преобразования 3.9. Применение ДКП: сжатие изображений 3.9.1. Дискретное косинус-преобразование 3.9.2. Квантование коэффициентов двумерного ДКП 3.9.3. Кодирование 3.10. Примеры Приложения 3.А. Программа на С для прямого вычисления ДПФ 3. Б. Программа на С для двоичного БПФ с временной децимацией 3.В. ДПФ и БПФ в программном пакете MATLAB 4. Применение z-преобразования в обработке сигналов 4.1. Сигналы и системы дискретного времени 4.2. z-преобразование 4.3. Обратное z-преобразование 4.3.1. Метод степенных рядов 4.3.2. Метод разложения на элементарные дроби 4.3.3. Метод вычетов 4.3.4. Сравнение различных методов обратного z-преобразования 4.4. Свойства z-преобразования 4.5. Некоторые области применения z-преобразования в обработке сигналов 4.5.1. Описание систем дискретного времени с помощью полюсов и нулей 4.5.2. Оценка частотной характеристики 4.5.3. Геометрическая оценка 4.5.4. Непосредственный компьютерный расчет частотной характеристики 4.5.5. Вычисление частотной характеристики с помощью БПФ 4.5.6. Единицы измерения частоты, которые используются в системах дискретного времени 4.5.7. Исследование устойчивости 4.5.8. Разностные уравнения 4.5.9. Оценка импульсной характеристики 4.5.10. Применение в проектировании цифровых фильтров 4.5.11. Структуры реализации цифровых фильтров 4.6. Резюме Приложения 4.А. Рекурсивный алгоритм вычисления обратного z-преобразования 4.Б. Программа на С для оценки обратного z-преобразования и превращения последовательной структуры в параллельную 4.В. Программа на языке С для вычисления частотной характеристики 4.Г. Операции z-преобразования с помощью программного пакета MATLAB 5. Корреляция и свертка 5.1. Введение 5.2. Описание корреляции 5.2.1. Взаимная корреляция и автокорреляция 5.2.2. Применение корреляции 5.2.3. Быстрая корреляция 5.3. Описание свертки 5.3.1. Свойства свертки 5.3.2. Круговая свертка 5.3.3. Идентификация систем 5.3.4. Обращение свертки 5.3.5. Слепое обращение свертки 5.3.6. Быстрая линейная свертка 5.3.7. Вычислительные преимущества быстрой линейной свертки 5.3.8. Свертка и корреляция путем сегментации 5.3.9. Метод наложения-сложения 5.3.10. Метод наложения-записи 5.3.11. Вычислительные преимущества быстрой свертки через сегментацию 5.3.12. Связь между сверткой и корреляцией 5.4. Реализация корреляции и свертки 5.5. Примеры применения 5.5.1. Корреляция 5.5.2. Свертка 5.6. Резюме Приложение 5.А. Программа на языке С для расчета взаимной корреляции и автокорреляции 6. Схема разработки цифровых фильтров 6.1. Введение в цифровые фильтры 6.2. Типы цифровых фильтров: КИХ- и БИХ-фильтры 6.3. Выбор между КИХ- и БИХ-фильтрами 6.4. Этапы разработки фильтра 6.4.1. Спецификация требований 6.4.2. Расчет коэффициентов 6.4.3. Представление фильтра подходящей структурой 6.4.4. Анализ влияния конечной разрядности 6.4.5. Реализация фильтра 6.5. Примеры 6.6. Резюме 7. Разработка фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтров) 7.1. Вступление 7.1.1. Резюме по ключевым особенностям КИХ-фильтров 7.1.2. Линейная фазовая характеристика и ее следствия 7.1.3. Типы КИХ-фильтров с линейной фазовой характеристикой 7.2. Разработка КИХ-фильтров 7.3. Спецификации КИХ-фильтра 7.4. Методы расчета коэффициентов КИХ-фильтров 7.5. Метод взвешивания 7.5.1. Некоторые распространенные весовые функции 7.5.2. Метод взвешивания: резюме 7.5.3. Плюсы и минусы метода взвешивания 7.6. Оптимизационные методы 7.6.1. Основные концепции 7.6.2. Параметры, требуемые для использования оптимальной программы 7.6.3. Соотношения для оценки длины фильтра N 7.6.4. Резюме по процедуре вычисления коэффициентов фильтра с помощью оптимального метода 7.6.5. Примеры 7.7. Метод частотной выборки 7.7.1. Нерекурсивные фильтры частотной выборки 7.7.2. Рекурсивные фильтры частотной выборки 7.7.3. Фильтры частотной выборки с простыми коэффициентами 7.7.4. Метод частотной выборки: резюме 7.8. Сравнение метода взвешивания, оптимального метода и метода частотной выборки 7.9. Разработка КИХ-фильтров - специальные вопросы 7.9.1. Полуполосные КИХ-фильтры 7.9.2. Преобразование частоты 7.9.3. Вычислительно эффективные КИХ-фильтры 7.10. Структуры реализаций КИХ-фильтров 7.10.1. Трансверсальная структура 7.10.2. Структура с линейной фазовой характеристикой 7.10.3. Другие структуры 7.10.4. Выбор структуры 7.11. Влияние конечной разрядности на цифровые КИХ-фильтры 7.11.1. Ошибки квантования коэффициентов 7.11.2. Ошибки округления 7.11.3. Ошибки переполнения 7.12. Методы реализации КИХ-фильтров 7.13. Пример разработки 7.14. Резюме 7.15. Примеры применения КИХ-фильтров Приложения 7.А. Программы на С для разработки КИХ-фильтров 7.Б. Разработка КИХ-фильтра с помощью MATLAB 7.Б.1. Метод взвешивания 7.Б.2. Оптимизационные методы 7.Б. З. Метод частотной выборки 8. Разработка фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтров) 8.1. Вступление: резюме по основным характеристикам БИХ-фильтров 8.2. Этапы разработки цифровых БИХ-фильтров 8.3. Спецификация производительности 8.4. Методы расчета коэффициентов БИХ-фильтров 8.5. Расчет коэффициентов фильтра путем размещения нулей и полюсов 8.5.1. Основные концепции и пример разработки 8.6. Расчет коэффициентов методом инвариантного преобразования импульсной характеристики 8.6.1. Основные концепции и пример разработки 8.6.2. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристики: резюме 8.6.3. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристики: замечания 8.7. Расчет коэффициентов с помощью согласованного z-преобразования 8.7.1. Основные концепции и примеры разработки 8.7.2. Метод согласованного z-преобразования: резюме 8.7.3. Метод согласованного z-преобразования: замечания 8.8. Расчет коэффициентов с помощью билинейного z-преобразования 8.8.1. Основные концепции и примеры разработки 8.8.2. Метод билинейного z-преобразования: резюме 8.8.3. Метод билинейного z-преобразования: замечания 8.9. Использование для разработки БИХ-фильтров билинейного z-преобразования и классических аналоговых фильтров 8.9.1. Характерные особенности классических аналоговых фильтров 8.9.2. Методология билинейного z-преобразования с использованием классических аналоговых фильтров 8.9.3. Примеры разработки фильтров нижних частот, верхних частот, полосовых и режекторных 8.10. Расчет коэффициентов БИХ-фильтра путем отображения полюсов и нулей s-плоскости 8.10.1. Основные концепции 8.10.2. Примеры 8.11. Использование программ разработки БИХ-фильтров 8.12. Выбор метода расчета коэффициентов БИХ-фильтров 8.12.1. Эффект Найквиста 8.13. Структуры реализации цифровых БИХ-фильтров 8.13.1. Практические стандартные блоки БИХ-фильтров 8.13.2. Каскадная и параллельная реализации БИХ-фильтров больших порядков 8.14. Влияние конечной разрядности на БИХ-фильтры 8.14.1. Ошибки квантования коэффициентов 8.15. Реализация БИХ-фильтров 8.15.1. Требования к вычислениям 8.16. Подробный пример разработки цифрового БИХ-фильтра 8.17. Резюме 8.18. Примеры использования БИХ-фильтров в цифровых аудиосистемах и измерительных приборах 8.18.1. Цифровые аудиосистемы 8.18.2. Цифровое управление 8.18.3. Цифровые частотные осцилляторы 8.19. Примеры применения БИХ-фильтров в связи 8.19.1. Генерация и прием сигналов в цифровых кнопочных телефонах 8.19.2. Цифровая телефония: детектирование двухтонального многочастотного сигнала с использованием алгоритма Горцеля 8.19.3. Восстановление тактовой частоты в сфере передачи данных Приложения 8.А. Программы на С для разработки БИХ-фильтров 8.А.1. Реализации на С инвариантного преобразования импульсной характеристики 8.Б. Разработка БИХ-фильтров с помощью MATLAB 8.В.1. Вычисление квадратных корней из комплексных величин с использованием действительной арифметики 9. Цифровая обработка сигналов при нескольких скоростях 9.1. Введение 9.1.1. Некоторые области промышленного применения обработки данных при нескольких скоростях 9.2. Концепции обработки при нескольких скоростях 9.2.1. Уменьшение частоты дискретизации: децимация с целым шагом 9.2.2. Увеличение частоты дискретизации: интерполяция с целым шагом 9.2.3. Преобразование частоты дискретизации с нецелым шагом 9.2.4. Многокаскадное преобразование частоты дискретизации 9.3. Разработка практических конвертеров частоты дискретизации 9.3.1. Спецификация фильтра 9.3.2. Требования к фильтрам отдельных каскадов 9.3.3. Определение числа каскадов и шагов децимации 9.3.4. Примеры разработки 9.4. Программная реализация дециматоров 9.4.1. Программа многокаскадной децимации 9.4.2. Тестовый пример использования программы децимации 9.5. Программная реализация интерполяторов 9.5.1. Программа многокаскадной интерполяции 9.5.2. Тестовый пример 9.6. Преобразование частоты дискретизации с использованием многофазного фильтра 9.6.1. Многофазная реализация интерполяторов 9.7. Примеры применения 9.7.1. Высококачественное аналого-цифровое преобразование в цифровом аудио 9.7.2. Эффективное аналого-цифровое преобразование в высококачественных системах воспроизведения компакт-дисков 9.7.3. Сбор высококачественных данных 9.7.4. Узкополосная цифровая фильтрация с обработкой при нескольких скоростях 9.7.5. Узкополосный спектральный анализ с высоким разрешением 9.8. Резюме Приложения 9.А. Программы на С для разработки и реализации систем обработки при нескольких скоростях 9.Б. Цифровая обработка сигналов с помощью MATLAB 10. Адаптивные цифровые фильтры 10.1. Когда и где стоит использовать адаптивные фильтры 10.2. Концепции адаптивной фильтрации 10.2.1. Адаптивные фильтры как средство подавления шума 10.2.2. Другие конфигурации адаптивного фильтра 10.2.3. Основные компоненты адаптивного фильтра 10.2.4. Адаптивные алгоритмы 10.3. Основы теории фильтров Винера 10.4. Стандартный адаптивный алгоритм наименьших квадратов 10.4.1. Реализация стандартного алгоритма наименьших квадратов 10.4.2. Практические ограничения стандартного алгоритма наименьших квадратов 10.4.3. Другие алгоритмы на основе схемы наименьших квадратов 10.5. Рекурсивный алгоритм наименьших квадратов 10.5.1. Рекурсивный алгоритм наименьших квадратов 10.5.2. Ограничения рекурсивного алгоритма наименьших квадратов 10.5.3. Алгоритмы факторизации 10.6. Сфера приложения 1 - адаптивная фильтрация окулярных артефактов на ЭЭГ человека 10.6.1. Физиологическая задача 10.6.2. Алгоритм обработки артефактов 10.6.3. Реализация в реальном времени 10.7. Сфера приложения 2 - адаптивное телефонное эхоподавление 10.8. Другие приложения 10.8.1. Громкоговорящие телефоны 10.8.2. Компенсация многолучевого распространения 10.8.3. Адаптивное подавление преднамеренной помехи 10.8.4. Обработка сигналов с радаров 10.8.5. Отделение сигналов речи от фонового шума 10.8.6. Наблюдение за плодом - подавление ЭКГ матери при родах Приложения 10.А. Программа на С для адаптивной фильтрации 10.А.1. Адаптивное выделение узкополосных сигналов, спрятанных в шуме 10.Б. Программы MATLAB для адаптивной фильтрации 11. Оценка и анализ спектра 11.1. Введение 11.2. Принципы оценки спектра 11.3. Традиционные методы 11.3.1. Подводные камни 11.3.2. Взвешивание 11.3.3. Метод и свойства периодограмм 11.3.4. Методы модифицированных периодограмм 11.3.5. Метод Блэкмена-Тьюки 11.3.6. Метод быстрой корреляции 11.3.7. Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности 11.4. Современные параметрические методы оценки 11.5. Авторегрессионная оценка спектра 11.5.1. Авторегрессионная модель и авторегрессионный фильтр 11.5.2. Спектральная плотность мощности авторегрессионного ряда 11.5.3. Расчет параметров модели - уравнения Юла-Уокера 11.5.4. Решение уравнений Юла-Уокера 11.5.5. Порядок модели 11.6. Сравнение методов оценки 11.7. Примеры применения 11.7.1. Использование спектрального анализа с помощью ДПФ для различения болезней мозга 11.7.2. Спектральный анализ ЭЭГ с использованием авторегрессионного моделирования 11.8. Резюме 11.9. Разобранный пример Приложение 11.А. Программы MATLAB для оценки и анализа спектра 12. Универсальные и специализированные процессоры ЦОС 12.1. Вступление 12.2. Компьютерные архитектуры обработки сигналов 12.2.1. Гарвардская архитектура 12.2.2. Конвейерная обработка 12.2.3. Аппаратный умножитель-накопитель 12.2.4. Специальные команды 12.2.5. Средства дублирования 12.2.6. Встроенная память/кэш 12.2.7. Расширенный параллелизм - SIMD, VLIW и статическая суперскалярная обработка 12.3. Универсальные процессоры ЦОС 12.3.1. Процессоры ЦОС с фиксированной запятой 12.3.2. Процессоры ЦОС с плавающей запятой 12.4. Выбор цифрового процессора сигналов 12.5. Реализация алгоритмов ЦОС на универсальных процессорах ЦОС 12.5.1. Цифровая КИХ-фильтрация 12.5.2. Цифровая БИХ-фильтрация 12.5.3. Расчет БПФ 12.5.4. Обработка при нескольких скоростях 12.5.5. Адаптивная фильтрация 12.6. Специализированная аппаратура ЦОС 12.6.1. Аппаратные цифровые фильтры 12.6.2. Аппаратные процессоры БПФ 12.7. Резюме Приложение 12.А. Программы на языке ассемблера TMS320 для обработки сигналов в реальном времени и программа на языке С для двоичного БПФ с постоянной геометрией 13. Анализ эффектов конечной разрядности в системах ЦОС с фиксированной запятой 13.1. Вступление 13.2. Арифметика ЦОС 13.2.1. Арифметика с фиксированной запятой 13.2.2. Арифметика с плавающей запятой 13.3. Шум квантования АЦП и качество сигнала 13.4. Эффекты конечной разрядности в цифровых БИХ-фильтрах 13.4.1. Влияние структуры фильтра на эффекты конечной разрядности 13.4.2. Ошибки квантования коэффициентов 13.4.3. Требования к длинам коэффициентов с точки зрения устойчивости и желаемой частотной характеристики 13.4.4. Ошибки переполнения при сложении 13.4.5. Принципы масштабирования 13.4.6. Масштабирование при каскадной реализации 13.4.7. Масштабирование в параллельной реализации 13.4.8. Детектирование и предотвращение переполнения на выходе 13.4.9. Ошибки округления произведения в цифровых БИХ-фильтрах 13.4.10. Влияние ошибок квантования на производительность фильтра 13.4.11. Шум округления в каскадных и параллельных реализациях 13.4.12. Влияние шума округления произведения в современных системах ЦОС 13.4.13. Схемы снижения шума округления 13.4.14. Определение практических значений коэффициентов обратной связи по ошибке 13.4.15. Граничный цикл вследствие ошибок округления произведений 13.4.16. Другие нелинейные явления 13.5. Эффекты конечной разрядности в алгоритмах БПФ 13.5.1. Ошибки округления в БПФ 13.5.2. Ошибки переполнения и масштабирование в БПФ 13.5.3. Квантование коэффициентов в БПФ 13.6. Резюме Приложения 13.А. Программа анализа эффектов конечной разрядности для БИХ-фильтров 13.Б. Уравнения масштабных множителей Ь2 14. Приложения и разобранные примеры 14.1. Платы для демонстрации обработки сигналов в реальном времени 14.1.1. Основы 14.1.2. Целевая плата TMS320C10 14.1.3. Демонстрационный модуль для ЦОС реального времени 14.1.4. Демонстрационные платы TMS320C54 и DSP56300 14.2. Приложения ЦОС 14.2.1. Детектирование сердцебиения плода во время родов 14.2.2. Адаптивное устранение окулярных артефактов с ЭКГ человека 14.2.3. Выравнивание цифровых аудиосигналов 14.3. Модельные задачи 14.4. Вопросы по ЦОС для компьютерных тестов 14.5. Резюме Приложение 14.А. Модифицированный алгоритм UD-факторизации Предметный указатель
