內容提要
結合EDA系統動態仿真工具軟體SystemView，以讀者最容易理解的方式介紹了數位訊號處理的原理以及設計與分析方法，並通過實例使讀者掌握SyetemView系統仿真軟體的使用及數位訊號處理的設計方法。
分為9章，包括SysternView軟體概述、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、過採樣、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。配套光碟中含有本書所有實例與練習、評估版軟體及幫助文檔。
本書可作為從事數位訊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於SystemView的數位訊號處理課程的教材，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。
編輯推薦
本書的重點在信號處理方面，其特點在於用大量的實例對理論問題和實際套用進行了清晰而詳盡的講解。全書共分9章，內容包括SystemView軟體概述、SystemView基本操作、時域信號處理、信號頻域分析、濾波器設計、自適應信號處理、過採樣、多速率DSP系統、語音編碼等。
目錄
第1章SystemView軟體概述
1.1 簡介
1.1.1 軟體安裝
1.1.2 一般輸入／輸出DSP系統
1.1.3 學習目標
1.2 設計視窗
1.2.1 工具列
1.2.2 系統選單欄
1.2.3圖示庫
1.3 分析視窗
1.3.1 命令選單
1.3.2 分析視窗的工具列
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圖示操作
2.2 瀏覽圖示參數信息
2.3 建立系統仿真時間和採樣率
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 採樣和混疊
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 三角恆等式
3.5.2曲線繪圖
3.5.3 微分
3.5.4 複數和歐拉公式
3.6 隨機變數和機率密度函式
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 基本機率
3.6.4 隨機信號遍歷性
3.6.5 事件發生的機率直方圖
3.6.6 直方圖機率密度函式（pdf）
3.6.7 統計平均和期望值
3.6.8 聯合機率密度函式和IID變數
第4章 信號頻域分析
4.1 傅立葉變換
4.2 基於探針進行實時頻率分析
4.3 頻率間隔和解析度
4.4頻譜泄露
4.5 窗函式
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
4.13FFT和IFFT圖標
4.14 語音FFT變換編碼
4.15離散餘弦變換（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
5.1.3FIR低通濾波器設計實例
5.1.4FIR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
5.2.1Z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 濾波器係數的量化
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 複數自適應濾波器
6.2.2 複數濾波器核心
6.2.3 判決反饋均衡器
6.2.4 複數濾波器
6.2.5 複數減法器
6.2.6 Slicer雙向限幅器
6.2.7 複數誤差濾波器
6.2.8 符號調製
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
6.2.15FrameGenerator
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 檔案名稱頁
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）
6.4.4 APA算法
6.4.5 最小平方回歸（RLS）
6.4.6基於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 過採樣
7.1 採樣率轉換——插值和抽取
7.2 抽樣計算的要求
7.3 SigmaDelta轉換
7.4 帶通SigmaDelta
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 非線性調製
9.3 波形編碼
9.3.1 量化——脈衝編碼調製
9.3.2 非均勻量化
9.4 微分語音編碼技術
9.4.1 動態範圍壓縮
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自適應脈衝編碼調製
9.7.2 Delta調製
9.8 微分預測編碼
9.9 線性預測編碼（LPC）
9.10基音周期
