Python数字信号处理应用--聚文网

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内容简介

数字信号处理(DSP)是面向电子信息学科的专业基础知识，也是多门新兴学科的理论基础。作为广泛应用的脚本语言，Python在DSP领域中也很常用。艾伦·唐尼著的《Python数字信号处理应用》介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以Python代码为示例由浅人深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编程的方式来准确地理解概念。除此之外，本书每章还提供了练习和代码示例来帮助读者理解这些知识。本书适合对数字信号处理感兴趣且有一定Python 基础的读者阅读，也适合电子和通信相关专业的学生阅读。

作者简介

Allen B.Downey是欧林工程学院计算机科学系的教授。他曾在卫斯理学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校教授计算机课程。他拥有加州大学伯克利分校的计算机科学博士学位和麻省理工学院的硕士及学士学位。他还著有《像计算机科学家一样思考Python》和《贝叶斯思维：统计建模的Python方法》等图书。

第1章声音和信号 1.1 周期信号 1.2 频谱分析 1.3 信号 1.4 波形的读写 1.5 频谱 1.6 波形对象 1.7 信号对象 1.8 练习第2章谐波 2.1 三角波 2.2 方波 2.3 混叠 2.4 计算频谱 2.5 练习第3章非周期信号 3.1 线性啁啾（Chirp） 3.2 指数啁啾 3.3 啁啾信号的频谱 3.4 频谱图 3.5 Gabor限制 3.6 泄露 3.7 加窗 3.8 频谱图的实现 3.9 练习第4章噪声 4.1 不相关噪声 4.2 累积频谱 4.3 布朗噪声 4.4 粉噪 4.5 高斯噪声 4.6 练习第5章自相关 5.1 相关 5.2 序列相关 5.3 自相关 5.4 周期信号的自相关 5.5 相关的点积形式 5.6 使用NumPy 5.7 练习第6章离散余弦变换 6.1 合成 6.2 使用数组合成 6.3 分析 6.4 正交矩阵 6.5 DCT-IV 6.6 Inverse DCT（反离散余弦变换） 6.7 Dct类 6.8 练习第7章离散傅里叶变换

Python数字信号处理应用

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