《DSP算法與體系結構實現(xiàn)技術》主要依據(jù)數(shù)字信號處理的原理和一些經(jīng)典算法，并結合作者多年從事“計算機和集成電路設計”專業(yè)“數(shù)字信號處理”研究生課程的教學體會，以及多年從事實際DSP芯片設計的研究成果，來討論數(shù)字信號處理的各種算法原理及其對應VLSI和DSP處理器硬件實現(xiàn)時的結構問題。其中包括數(shù)字信號處理主要常見算法的原理、數(shù)字信號處理算法到硬件實現(xiàn)之間的轉換和映射、VLSI和DSP實現(xiàn)的邏輯和結構設計等。
《DSP算法與體系結構實現(xiàn)技術》特別適合于電子、計算機、集成電路設計、自動控制等專業(yè)有關教師、研究生、本科生和技術人員教學、自學、進修之用。
數(shù)字信號處理理論和實現(xiàn)技術是現(xiàn)代電子科學技術的重要基礎。
國內(nèi)目前已經(jīng)出版了很多深受讀者喜愛的數(shù)字信號處理理論和算法方面的書籍。與國內(nèi)外已出版的同類書籍比較，本書試圖從一些新的視角來闡述DSP的問題。這些新視角包括：
�。�1）全面融入DSP體系結構的知識。
對于非電子專業(yè)的學生來說，過強的理論闡述不僅難以激發(fā)他們的學習興趣，反而會讓他們對DSP知識望而生畏。本書將數(shù)字信號處理的算法原理與實際DSP電路設計實現(xiàn)結合起來考慮，擺脫了國內(nèi)同類著作一般只討論算法，而未能將算法與其DSP硬件實現(xiàn)技術結合起來討論的缺點。對于計算機和集成電路設計專業(yè)的學生而言，很容易將計算機體系結構的知識與本書的內(nèi)容結合起來。因此，本書中的知識系統(tǒng)性較強，特別適合于從事數(shù)字信號處理ASIC芯片和DSP研究和開發(fā)的人員閱讀。
�。�2）比較全面的算法介紹。
目前，國內(nèi)外出版的數(shù)字信號處理著作的內(nèi)容范圍普遍比較窄，一般只包含了理論基礎、DFT理論和算法、數(shù)字濾波器設計這幾個方面。但實際上，數(shù)字信號處理是一門實踐性學科，讀者迫切希望了解常見的視頻、通信等方面的常見算法。特別是計算機、自動控制等非電子專業(yè)的讀者，更希望這類書能比較全面、淺顯易懂地描述各種典型應用算法。因此，本書在內(nèi)容方面除了增加國內(nèi)外同類書籍都缺乏的。算術算法（從事VLSI數(shù)字信號處理系統(tǒng)設計人員特別需要補充此類算法知識）之外，又著重增加了快速信號處理算法、視頻處理算法、DSP關鍵部件的實現(xiàn)算法這幾類工程技術人員和相關專業(yè)本科、研究生迫切希望了解的典型算法知識。
�。�3）寫作特點。
本書的寫作遵循淺顯易懂的大原則。考慮到最大范圍讀者的情況，本書對于各種理論和算法的介紹都簡單扼要，不會糾纏于深奧的理論分析和推導，以最大程度地降低閱讀的難度。
第1章 DSP技術概論
1.1 信號處理學科的歷史、現(xiàn)狀與未來
1.1.1 通信中的數(shù)字信號處理
1.1.2 話音處理中的數(shù)字信號處理
1.1.3 回波定位中的數(shù)字信號處理
1.2 數(shù)字信號處理技術的概念及其發(fā)展
1.3 DSP技術的優(yōu)勢
1.4 DSP的主要結構特點
1.5 專用DSP
1.5.1 高性能通用數(shù)字信號處理器
1.5.2 專用指令集處理器
1.5.3 現(xiàn)場可編程門陣列
1.5.4 陣列數(shù)字信號處理器
1.5.5 嵌入式向量處理器
1.5.6 流處理器
1.5.7 專用數(shù)字信號處理器比較
1.6 小結
參考文獻
第2章 DSP的基本理論
2.1 離散時間信號
2.2 離散時間系統(tǒng)
2.3 脈沖響應及卷積的概念
2.4 差分方程
2.5 連續(xù)時間信號的采樣
2.5.1 相關理論
2.5.2 采樣定理
2.6 z變換
2.6.1 z變換的來源及定義
2.6.2 z反變換
2.6.3 z變換的性質(zhì)
2.6.4 傳輸函數(shù)
2.7 傅里葉變換
2.7.1 系統(tǒng)的頻率響應
2.7.2 離散信號傅里葉變換的概念
2.7.3 離散信號傅里葉變換的性質(zhì)
2.8 數(shù)字信號處理系統(tǒng)的模擬接口問題
2.9 抗混疊濾波器
2.10 抽樣率選擇和混疊控制舉例
2.11 過抽樣和ADC分辨力問題
2.12 小結
參考文獻
第3章 DSP中的經(jīng)典數(shù)字濾波算法
3.1 概述
3.1.1 濾波原理
3.1.2 理想數(shù)字濾波器
3.2 FIR數(shù)字濾波器的設計
3.2.1 線性相位FIR濾波器
3.2.2 FIR濾波器的設計方法——頻率取樣法
3.2.3 FIR濾波器的設計法——窗函數(shù)法
3.2.4 FIR濾波器的優(yōu)化設計方法
3.2.5 FIR濾波器設計方法的Matlab實現(xiàn)
3.3 IIR數(shù)字濾波器的設計
3.3.1 模擬濾波器的設計
3.3.2 模擬濾波器到數(shù)字濾波器的變換
3.3.3 IIR濾波器的數(shù)值優(yōu)化設計方法
3.3.4 IIR濾波器設計方法的Matlab實現(xiàn)
3.4 小結
參考文獻
第4章 DSP中的現(xiàn)代數(shù)字濾波算法
4.1 概述
4.2 自適應線性組合器
4.3 LMS自適應算法
4.3.1 LMS算法的性能函數(shù)
4.3.2 LMS算法中的梯度與最小均方誤差
4.3.3 LMS算法中性能表面的搜索
4.3.4 LMS自適應算法
4.4 RLS自適應算法
4.4.1 線性最小二乘濾波器的概念
4.4.2 線性最小二乘的數(shù)據(jù)加窗問題
4.4.3 線性最小二乘的正則方程解
4.4.4 時間平均相關矩陣的性質(zhì)
4.4.5 線性最小二乘的完全矩陣求解
4.4.6 線性最小二乘求解的奇異值分解算法
4.4.7 RLs濾波器的原始概念
4.4.8 基本RLs算法
4.4.9 基于LDu分解的改進RLs算法
4.4.10 基于QR分解的改進RLs算法
4.5 自適應信號處理的應用
4.6 小結
參考文獻
第5章 DSP中的快速算法
5.1 卷積運算的快速算法
5.1.1 卷積的基本原理與定義
5.1.2 卷積的時域快速算法
5.2 DFY運算
5.2.1 DFT的概念及定義
5.2.2 DFT的性質(zhì)
5.2.3 利用DFT實現(xiàn)線性卷積的頻域計算
5.3 快速傅里葉變換算法
5.3.1 遞歸型FFT算法
5.3.2 基于快速卷積算法的FFT算法
5.3.3 實現(xiàn)的DFT、和FFT的相關Matlab語句
5.3.4 FFT算法的電路實現(xiàn)
5.4 DCT的快速算法
5.4.1 概述
5.4.2 一維DCT的定義及其性質(zhì)
5.4.3 二維DCT
5.5 多速率信號處理算法
5.5.1 概述
5.5.2 相關基本理論
5.5.3 多采樣率系統(tǒng)的實現(xiàn)結構
5.6 小結
參考文獻
第6章 DSP中的算法表示及VLSI結構
6.1 流水技術概述
6.2 數(shù)字信號處理算法的表示及優(yōu)化
6.2.1 數(shù)字信號處理算法的圖形化表示問題
6.2.2 基于數(shù)據(jù)流圖的數(shù)字信號處理算法優(yōu)化
6.3 VLSI流水處理結構
6.4 VLSI并行處理結構
6.4.1 脈動陣列結構
6.4.2 波前陣列結構
6.5 經(jīng)典數(shù)字濾波運算的VLSI實現(xiàn)結構
6.5.1 FIR濾波算法的電路實現(xiàn)
6.5.2 FIR濾波器電路實現(xiàn)
6.5.3 FIR系統(tǒng)的一般實現(xiàn)結構
6.5.4 IIR系統(tǒng)的一般實現(xiàn)結構
6.5.5 數(shù)字濾波運算的格型實現(xiàn)結構
6.6 小結
參考文獻
第7章 DSP中的算術算法
7.1 經(jīng)典的數(shù)值系統(tǒng)
7.1.1 二進制數(shù)字系統(tǒng)
7.1.2 m數(shù)值的機器表示
7.1.3 負數(shù)的表示
7.2 非傳統(tǒng)的固定基數(shù)值系統(tǒng)
7.2.1 負基數(shù)系統(tǒng)
7.2.2 符號位數(shù)值系統(tǒng)
7.2.3 二進制的SD數(shù)字
7.2.4 分布式運算
7.3 快速加法算法
7.3.1 基本的行波進位加法器
7.3.2 基本的分組超前進位加法器
7.3.3 一般化的超前進位加法器
7.3.4 并行前綴加法器
7.3.5 進位選擇加法器
7.3.6 進位保留加法器與累加樹
7.4 乘／除法的基本順序算法
7.4.1 順序乘法算法
7.4.2 順序除法算法
7.4.3 不恢復除法算法
7.4.4 基本的開方算法
7.5 高速乘法算法
7.5.1 減少部分積數(shù)目的加速算法
7.5.2 陣列乘法結構
7.5.3 樹型乘法結構
7.6 快速除法
7.6.1 SRT除法
7.6.2 高基數(shù)除法
7.7 對數(shù)算術數(shù)值系統(tǒng)
7.7.1 對數(shù)算術算法原理
……
第8章 DSP中的指令系統(tǒng)
第9章 DSP中的關鍵計算部件
第10章 DSP中的典型接口部件
第11章 面向圖像信號處理的DSP結構
第12章 面向視頻信號處理的DSP結構
1.1 信號處理學科的歷史、現(xiàn)狀與未來
信號處理是一門橫跨多門學科的技術，其中包括通信、雷達、地質(zhì)探測等。高級信號處理算法和硬件隨處可見，包括軍用電子設備、家用電器等。總的來說，當今的技術趨勢是通信、計算機和信號處理日益融為一體。
信號處理關注的是信號及其所包含信息的表示、變換和運算。例如，分開兩個混在一起的信號，或者想增強某些信號分量等。
在20世紀60年代之前，信號處理手段都是連續(xù)時間的模擬技術。之后，隨著數(shù)字計算機、微處理器、集成電路技術的飛速發(fā)展，連同快速傅里葉變換技術等理論成果，導致數(shù)字信號處理領域出現(xiàn)了。
數(shù)字信號處理的一個基本特點是它處理的對象是數(shù)字化的離散樣本序列。一個更廣泛的概念是“離散時間信號處理”，它指的是擁有無限精度的離散樣本序列。實際上，“離散時間信號處理”和“數(shù)字信號處理”之間有區(qū)別，但也有聯(lián)系。一個連續(xù)時間模擬信號必須先轉換為離散時間信號，然后編碼量化為數(shù)字信號。因此，也可以說，離散時間信號是模擬信號數(shù)字化過程的中間結果。
大多數(shù)傳統(tǒng)的信號處理都是為了得到一個信號成分而處理另一個信號，但現(xiàn)在越來越多的信號處理問題是“信號分析”。在“信號分析”問題中，處理的目的不是為了得到一個輸出信號，而是要得到輸入信號的某個特征。
信號處理問題并不僅限于一維信號。例如，許多圖像處理的應用問題需要用到二維信號處理技術，如醫(yī)學圖像、衛(wèi)星照片等。本書對多維信號處理問題不會多加論述，有興趣的讀者請參考有關資料。
多維信號處理僅僅是信號處理學科在近代發(fā)展出的眾多學科分支中的一個。實際上，現(xiàn)代信號建模和譜估計理論，也是近代信號處理理論領域發(fā)展出來的重要成果。另一個非常重要的近代論題是自適應信號處理。自適應系統(tǒng)具有廣泛的應用，而且對它們的分析與設計已建立了一套很有效的方法。這些方向僅僅代表了信號處理科學領域眾多近代論題中的幾個方面，其他還包括很多領域。
離散時間信號處理以不尋常的步伐走過了很長一段歷史時期。直到20世紀50年代初，信號處理還是用模擬系統(tǒng)來完成，實現(xiàn)這些模擬系統(tǒng)多是用電子線路，甚至還有用機械裝置的。即使當時已經(jīng)出現(xiàn)了電子計算機，但其計算能力非常有限，體積非常龐大，價格非常昂貴。隨著數(shù)字信號處理理論的發(fā)展，人們越來越傾向于采用復雜的信號處理算法，而這些算法是不能或難于用模擬裝置實現(xiàn)的。這種想法要想變?yōu)楝F(xiàn)實，需要兩個條件，即計算能力很強的計算機和高效的快速算法。
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