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商品簡介
結合EDA系統動態仿真工具軟件SystemView，以讀者最容易理解的方式介紹了數字信號處理的原理以及設計與分析方法，并通過實例使讀者掌握SyetemView系統仿真軟件的使用及數字信號處理的設計方法。 分為9章，包括SysternView軟件概述、基本操作、時域信號處理、頻域信號分析、濾波器設計、自適應信號處理、過采樣、多速率OSP系統以及語音編碼。每章中都有大量的實例和練習，同理論學習相結合。配套光盤中含有本書所有實例與練習、評估版軟件及幫助文檔。 本書可作為從事數字信號處理開發的科研與工程技術人員、高校師生以及廣大電子愛好者的參考用書，也可作為各高等院校基于SystemView的數字信號處理課程的教材，對日常教學、學生實驗、課程設計、畢業設計以及電子設計競賽等都有很大幫助。
目次
第1章 SystemView軟件概述
1.1 簡介
1.1.1 軟件安裝
1.1.2 一般輸入／輸出DSP系統
1.1.3 學習目標
1.2 設計窗口
1.2.1 工具欄
1.2.2 系統菜單欄
1.2.3 圖標庫
1.3 分析窗口
1.3.1 命令菜單
1.3.2 分析窗口的工具欄
1.3.3 資源利用率
1.3.4 接收計算器
1.4 實時探針
第2章 SystemView基本操作
2.1 圖標操作
2.2 瀏覽圖標參數信息
2.3 建立系統仿真時間和采樣率
2.4 SystemView分析窗
2.5 設計一個系統
第3章 時域信號處理
3.1 采樣和混疊
3.2 信號量化
3.3 非線性量化
3.4 音頻信號輸入和音頻信號輸出
3.5 SystemView數學功能
3.5.1 三角恒等式
3.5.2 曲線繪圖
3.5.3 微分
3.5.4 復數和歐拉公式
3.6 隨機變量和概率密度函數
3.6.1 信號均值和方差
3.6.2 平穩隨機信號和廣義平穩性隨機信號
3.6.3 基本概率
3.6.4 隨機信號遍歷性
3.6.5 事件發生的概率直方圖
3.6.6 直方圖概率密度函數（pdf）
3.6.7 統計平均和期望值
3.6.8 聯合概率密度函數和IID變量
第4章 信號頻域分析
4.1 傅里葉變換
4.2 基于探針進行實時頻率分析
4.3 頻率間隔和分辨率
4.4 頻譜泄露
4.5 窗函數
4.6 零點填充
4.7 柵欄效應
4.8 頻域信號辨別
4.9 頻域諧波
4.10 噪聲信號
4.11 時頻信號表示
4.12 語音信號頻率分析
4.13 FFT和IFFT圖標
4.14 語音FFT變換編碼
4.15 離散余弦變換（DCT）
第5章 濾波器設計
5.1 數字濾波器設計
5.1.1 標準形式的（FIR）濾波器設計實例
5.1.2 加窗型FIR濾波器設計實例
5.1.3 FIR低通濾波器設計實例
5.1.4 FIR帶通濾波器設計實例
5.1.5 語音低通和帶通濾波器設計
5.2 自定義FIR設計
5.2.1 Z域和根軌跡
5.2.2 最大和最小相位
5.2.3 線性相位和群延遲
5.2.4 自定義FIR濾波器設計實例
5.3 IIR濾波器設計
5.3.1 模擬IIR濾波器設計實例
5.3.2 數字IIR濾波器設計實例
5.4 通信濾波器設計
5.5 自定義濾波器設計
5.6 拉普拉斯系統和Z域系統
5.7 濾波器系數的量化
5.8 非線性濾波器
第6章 自適應信號處理
6.1 安裝Eq-lib庫
6.2 自適應均衡庫
6.2.1 復數自適應濾波器
6.2.2 復數濾波器核心
6.2.3 判決反饋均衡器
6.2.4 復數濾波器
6.2.5 復數減法器
6.2.6 Slicer雙向限幅器
6.2.7 復數誤差濾波器
6.2.8 符號調制
6.2.9 非線性
6.2.10 實數自適應濾波器
6.2.11 實數自適應濾波器核心
6.2.12 實數濾波器
6.2.13 實數減法器
6.2.14 實數誤差濾波器
6.2.15 Frame Generator
6.2.16 調試接收器
6.3 參數屬性頁
6.3.1 算法選擇頁
6.3.2 LMS頁
6.3.3 APA頁
6.3.4 RLS頁
6.3.5 QR頁
6.3.6 權瀏覽器頁
6.3.7 定時頁
6.3.8 FXP分析頁
6.3.9 文件名頁
6.3.10 DFE綜合參數頁
6.3.11 控制幀頁
6.3.12 幀結構頁面
6.3.13 Slicer頁
6.3.14 誤差濾波器頁面
6.3.15 盲算法頁面
6.4 算法
6.4.1 概述
6.4.2 最小均方（LMS和NLMS）
6.4.3 轉置FIR和非規范LMS（NCLMS）
6.4.4 APA算法
6.4.5 最小平方回歸（RLS）
6.4.6 基于RLS的QR分解部分（QR）
6.4.7 盲算法
6.5 SystemView自適應信號處理實例
6.5.1 LMS自適應濾波器和系統辨識
6.5.2 噪聲消除
6.5.3 自適應逆系統辨識——均衡
6.5.4 自適應預測
6.5.5 有源噪聲控制
6.5.6 其他實例
第7章 過采樣
7.1 采樣率轉換——插值和抽取
7.2 抽樣計算的要求
7.3 Sigma Delta轉換
7.4 帶通Sigma Delta
第8章 多速率DSP系統
8.1 子帶濾波器組
8.2 正交鏡像濾波器
8.3 直接轉換技術
第9章 語音編碼
9.1 濁音和非濁音
9.2 語音信號處理實例
9.2.1 語音與噪聲
9.2.2 語音和失真
9.2.3 非線性調制
9.3 波形編碼
9.3.1 量化——脈沖編碼調制
9.3.2 非均勻量化
9.4 微分語音編碼技術
9.4.1 動態范圍壓縮
9.4.2 幅度、頻率和微分
9.5 微分編碼濾波
9.6 微分解碼
9.7 微分PCM
9.7.1 自適應脈沖編碼調制
9.7.2 Delta調制
9.8 微分預測編碼
9.9 線性預測編碼（LPC）
9.10 基音周期
參考文獻
1.1 簡介
1.1.1 軟件安裝
1.1.2 一般輸入／輸出DSP系統
1.1.3 學習目標
1.2 設計窗口
1.2.1 工具欄
1.2.2 系統菜單欄
1.2.3 圖標庫
1.3 分析窗口
1.3.1 命令菜單
1.3.2 分析窗口的工具欄
1.3.3 資源利用率
1.3.4 接收計算器
1.4 實時探針
第2章 SystemView基本操作
2.1 圖標操作
2.2 瀏覽圖標參數信息
2.3 建立系統仿真時間和采樣率
2.4 SystemView分析窗
2.5 設計一個系統
第3章 時域信號處理
3.1 采樣和混疊
3.2 信號量化
3.3 非線性量化
3.4 音頻信號輸入和音頻信號輸出
3.5 SystemView數學功能
3.5.1 三角恒等式
3.5.2 曲線繪圖
3.5.3 微分
3.5.4 復數和歐拉公式
3.6 隨機變量和概率密度函數
3.6.1 信號均值和方差
3.6.2 平穩隨機信號和廣義平穩性隨機信號
3.6.3 基本概率
3.6.4 隨機信號遍歷性
3.6.5 事件發生的概率直方圖
3.6.6 直方圖概率密度函數（pdf）
3.6.7 統計平均和期望值
3.6.8 聯合概率密度函數和IID變量
第4章 信號頻域分析
4.1 傅里葉變換
4.2 基于探針進行實時頻率分析
4.3 頻率間隔和分辨率
4.4 頻譜泄露
4.5 窗函數
4.6 零點填充
4.7 柵欄效應
4.8 頻域信號辨別
4.9 頻域諧波
4.10 噪聲信號
4.11 時頻信號表示
4.12 語音信號頻率分析
4.13 FFT和IFFT圖標
4.14 語音FFT變換編碼
4.15 離散余弦變換（DCT）
第5章 濾波器設計
5.1 數字濾波器設計
5.1.1 標準形式的（FIR）濾波器設計實例
5.1.2 加窗型FIR濾波器設計實例
5.1.3 FIR低通濾波器設計實例
5.1.4 FIR帶通濾波器設計實例
5.1.5 語音低通和帶通濾波器設計
5.2 自定義FIR設計
5.2.1 Z域和根軌跡
5.2.2 最大和最小相位
5.2.3 線性相位和群延遲
5.2.4 自定義FIR濾波器設計實例
5.3 IIR濾波器設計
5.3.1 模擬IIR濾波器設計實例
5.3.2 數字IIR濾波器設計實例
5.4 通信濾波器設計
5.5 自定義濾波器設計
5.6 拉普拉斯系統和Z域系統
5.7 濾波器系數的量化
5.8 非線性濾波器
第6章 自適應信號處理
6.1 安裝Eq-lib庫
6.2 自適應均衡庫
6.2.1 復數自適應濾波器
6.2.2 復數濾波器核心
6.2.3 判決反饋均衡器
6.2.4 復數濾波器
6.2.5 復數減法器
6.2.6 Slicer雙向限幅器
6.2.7 復數誤差濾波器
6.2.8 符號調制
6.2.9 非線性
6.2.10 實數自適應濾波器
6.2.11 實數自適應濾波器核心
6.2.12 實數濾波器
6.2.13 實數減法器
6.2.14 實數誤差濾波器
6.2.15 Frame Generator
6.2.16 調試接收器
6.3 參數屬性頁
6.3.1 算法選擇頁
6.3.2 LMS頁
6.3.3 APA頁
6.3.4 RLS頁
6.3.5 QR頁
6.3.6 權瀏覽器頁
6.3.7 定時頁
6.3.8 FXP分析頁
6.3.9 文件名頁
6.3.10 DFE綜合參數頁
6.3.11 控制幀頁
6.3.12 幀結構頁面
6.3.13 Slicer頁
6.3.14 誤差濾波器頁面
6.3.15 盲算法頁面
6.4 算法
6.4.1 概述
6.4.2 最小均方（LMS和NLMS）
6.4.3 轉置FIR和非規范LMS（NCLMS）
6.4.4 APA算法
6.4.5 最小平方回歸（RLS）
6.4.6 基于RLS的QR分解部分（QR）
6.4.7 盲算法
6.5 SystemView自適應信號處理實例
6.5.1 LMS自適應濾波器和系統辨識
6.5.2 噪聲消除
6.5.3 自適應逆系統辨識——均衡
6.5.4 自適應預測
6.5.5 有源噪聲控制
6.5.6 其他實例
第7章 過采樣
7.1 采樣率轉換——插值和抽取
7.2 抽樣計算的要求
7.3 Sigma Delta轉換
7.4 帶通Sigma Delta
第8章 多速率DSP系統
8.1 子帶濾波器組
8.2 正交鏡像濾波器
8.3 直接轉換技術
第9章 語音編碼
9.1 濁音和非濁音
9.2 語音信號處理實例
9.2.1 語音與噪聲
9.2.2 語音和失真
9.2.3 非線性調制
9.3 波形編碼
9.3.1 量化——脈沖編碼調制
9.3.2 非均勻量化
9.4 微分語音編碼技術
9.4.1 動態范圍壓縮
9.4.2 幅度、頻率和微分
9.5 微分編碼濾波
9.6 微分解碼
9.7 微分PCM
9.7.1 自適應脈沖編碼調制
9.7.2 Delta調制
9.8 微分預測編碼
9.9 線性預測編碼（LPC）
9.10 基音周期
參考文獻
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