Python數(shù)字信號(hào)處理應(yīng)用
定 價(jià)：45 元
- 作者：[美]艾倫·唐尼（Allen B.Downey）
- 出版時(shí)間：2018/3/1
- ISBN：9787115469526
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TN911.72
- 頁(yè)碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
數(shù)字信號(hào)處理（DSP）是面向電子信息學(xué)科的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，也是多門新興學(xué)科的理論基礎(chǔ)。作為廣泛應(yīng)用的腳本語(yǔ)言，Python在DSP領(lǐng)域中也很常用。
本書介紹了如何通過(guò)Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用。全書共有11章，以Python代碼為示例由淺入深地向讀者介紹了數(shù)字信號(hào)處理的相關(guān)知識(shí)及其應(yīng)用。書中涉及周期信號(hào)及其頻譜、波形的諧波結(jié)構(gòu)、非周期信號(hào)及頻譜圖、噪聲、自相關(guān)函數(shù)、離散余弦變換和離散傅里葉變換、濾波、卷積、微分與積分、調(diào)制采樣等數(shù)字信號(hào)處理相關(guān)技術(shù)。每一章都是從示例開始，引導(dǎo)讀者通過(guò)編程的方式來(lái)準(zhǔn)確地理解概念。除此之外，本書每章還提供了練習(xí)和代碼示例來(lái)幫助讀者理解這些知識(shí)。
本書適合對(duì)數(shù)字信號(hào)處理感興趣且有一定Python基礎(chǔ)的讀者閱讀，也適合電子和通信相關(guān)專業(yè)的學(xué)生閱讀。
如果你了解基本的數(shù)學(xué)知識(shí)，并且知道怎么使用Python編程，那你已經(jīng)具備研究信號(hào)處理的基礎(chǔ)條件了。與大部分講解這一復(fù)雜學(xué)科的圖書不同，本書基于實(shí)踐。它通過(guò)講解如何在真實(shí)世界中如何應(yīng)用數(shù)字信號(hào)處理來(lái)介紹相關(guān)技術(shù)。僅僅通過(guò)第 1章，你能將一個(gè)聲音信號(hào)分解為諧波，并通過(guò)修改這些諧波來(lái)生成新的信號(hào)。
本書介紹了譜分析、濾波器、卷積以及快速傅里葉變換等技術(shù)。本書同時(shí)還提供了練習(xí)和樣例代碼，以幫助你更還地理解內(nèi)容。
通過(guò)本書，你將學(xué)到以下內(nèi)容：
周期信號(hào)及其頻譜
簡(jiǎn)單波形的諧波結(jié)構(gòu)
啁啾以及其他頻譜隨時(shí)間變化的信號(hào)
噪聲信號(hào)以及源自自然的噪聲
用于音高估計(jì)的自相關(guān)函數(shù)
用于壓縮的離散余弦變換
用于頻譜分析的快速傅里葉變換
頻域中時(shí)間上的操作和濾波器的關(guān)聯(lián)
線性時(shí)不變系統(tǒng)理論
廣播中用到的調(diào)幅
Allen Downey是歐林工程學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系的教授。他曾在衛(wèi)斯理學(xué)院、科爾比學(xué)院和加州大學(xué)伯克利分校教授計(jì)算機(jī)課程。他擁有加州大學(xué)伯克利分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位和麻省理工學(xué)院的碩士及學(xué)士學(xué)位。他還著有《像計(jì)算機(jī)科學(xué)家一樣思考Python》和《貝葉斯思維：統(tǒng)計(jì)建模的Python方法》等圖書。
第 1章 聲音和信號(hào)1
1.1 周期信號(hào)1
1.2 頻譜分析3
1.3 信號(hào)4
1.4 波形的讀寫6
1.5 頻譜7
1.6 波形對(duì)象7
1.7 信號(hào)對(duì)象8
1.8 練習(xí)10
第 2章 諧波11
2.1 三角波11
2.2 方波13
2.3 混疊15
2.4 計(jì)算頻譜17
2.5 練習(xí)18
第3章 非周期信號(hào)20
3.1 線性啁啾（Chirp）20
3.2 指數(shù)啁啾22
3.3 啁啾信號(hào)的頻譜23
3.4 頻譜圖24
3.5 Gabor限制25
3.6 泄露26
3.7 加窗27
3.8 頻譜圖的實(shí)現(xiàn)28
3.9 練習(xí)30
第4章 噪聲32
4.1 不相關(guān)噪聲32
4.2 累積頻譜34
4.3 布朗噪聲35
4.4 粉噪38
4.5 高斯噪聲40
4.6 練習(xí)41
第5章 自相關(guān)43
5.1 相關(guān)43
5.2 序列相關(guān)45
5.3 自相關(guān)47
5.4 周期信號(hào)的自相關(guān)48
5.5 相關(guān)的點(diǎn)積形式51
5.6 使用NumPy51
5.7 練習(xí)52
第6章 離散余弦變換54
6.1 合成54
6.2 使用數(shù)組合成55
6.3 分析57
6.4 正交矩陣58
6.5 DCT-IV59
6.6 Inverse DCT（反離散余弦變換）61
6.7 Dct類61
6.8 練習(xí)62
第7章 離散傅里葉變換64
7.1 復(fù)指數(shù)64
7.2 復(fù)信號(hào)66
7.3 合成問(wèn)題67
7.4 使用矩陣合成68
7.5 分析問(wèn)題70
7.6 快速分析70
7.7 DFT71
7.8 DFT是周期性的73
7.9 實(shí)信號(hào)的DFT73
7.10 練習(xí)75
第8章 濾波與卷積76
8.1 平滑76
8.2 卷積79
8.3 頻域79
8.4 卷積定理81
8.5 高斯濾波器82
8.6 高效卷積83
8.7 高效自相關(guān)85
8.8 練習(xí)86
第9章 微分和積分87
9.1 有限差分87
9.2 頻域89
9.3 微分89
9.4 積分91
9.5 累積和93
9.6 積分噪聲96
9.7 練習(xí)96
第 10章 LTI系統(tǒng)98
10.1 信號(hào)與系統(tǒng)98
10.2 窗和濾波器100
10.3 聲學(xué)響應(yīng)101
10.4 系統(tǒng)和卷積103
10.5 卷積定理的證明106
10.6 練習(xí)108
第 11章 調(diào)制和采樣109
11.1 脈沖卷積109
11.2 調(diào)幅110
11.3 采樣113
11.4 混疊115
11.5 插值118
11.6 總結(jié)119
11.7 練習(xí)120
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