Python 数字信号处理应用
<p>本书介绍了使用Python语言实现数字信号处理的方法，内容共有11章，以Python代码为示例由浅入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、非周期信号以及频谱图、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。</p><p> </p>
<p>第1章 声音和信号<br />
1.1周期信号<br />
1.2频谱分析<br />
1.3信号<br />
1.4波形的读写<br />
1.5频谱<br />
1.6波形对象<br />
1.7信号对象<br />
1.8练习</p>
<p>第2章 谐波<br />
2.1三角波<br />
2.2方波<br />
2.3混叠<br />
2.4计算频谱<br />
2.5练习</p>
<p>第3章 非周期信号<br />
3.1线性啁啾（Chirp)<br />
3.2指数啁啾<br />
3.3啁啾信号的频谱<br />
3.4频谱图<br />
3.5Gabor限制<br />
3.6泄露<br />
3.7加窗<br />
3.8频谱图的实现<br />
3.9练习</p>
<p>第4章 噪声<br />
4.1不相关噪声<br />
4.2累计频谱<br />
4.3布朗噪声<br />
4.4粉噪<br />
4.5高斯噪声<br />
4.6练习</p>
<p>第5章 自相关<br />
5.1相关<br />
5.2序列相关<br />
5.3自相关<br />
5.4周期信号的自相关<br />
5.5相关的点积形式<br />
5.6使用NumPy<br />
5.7练习</p>
<p>第6章 离散余弦变换<br />
6.1合成<br />
6.2使用数组合成<br />
6.3分析<br />
6.4正交矩阵<br />
6.5DCT-IV<br />
6.6Inverse DCT（反离散余弦变换）<br />
6.7Dct类<br />
6.8练习</p>
<p>第7章 离散傅里叶变换<br />
7.1复指数<br />
7.2复信号<br />
7.3合成问题<br />
7.4使用矩阵合成<br />
7.5分析问题<br />
7.6快速分析<br />
7.7DFT<br />
7.8DFT是周期性的<br />
7.9实信号的DFT<br />
7.10练习</p>
<p>第8章 滤波与卷积<br />
8.1平滑<br />
8.2卷积<br />
8.3频域<br />
8.4卷积定理<br />
8.5高斯滤波器<br />
8.6高斯卷积<br />
8.7高效自相关<br />
8.8练习</p>
<p>第9章 微分和积分<br />
9.1有限差分<br />
9.2频域<br />
9.3微分<br />
9.4积分<br />
9.5累积和<br />
9.6积分噪声<br />
9.7练习</p>
<p>第10章 LTI系统<br />
10.1信号与系统<br />
10.2窗和滤波器<br />
10.3声学响应<br />
10.4系统和卷积<br />
10.5卷积定理的证明<br />
10.6练习</p>
<p>第11章 调制和采样<br />
11.1脉冲卷积<br />
11.2调幅<br />
11.3采样<br />
11.4混叠<br />
11.5抽值<br />
11.6总结<br />
11.7练习</p>
<p> </p>
<p><a href="https://download.eeworld.com.cn/detail/%E6%8A%9B%E7%A0%96%E5%BC%95%E7%8E%89/628735" target="_blank">https://download.eeworld.com.cn/detail/%E6%8A%9B%E7%A0%96%E5%BC%95%E7%8E%89/628735</a></p>
<p>非常好的电子书，清晰度高，下载保存了，谢谢分享</p>
<p>赞</p><br/> <p>感谢分享，卷积啊，当时学得最明白的，现在都要忘没了</p>
<p>感谢楼主分享技术资料，正在寻找者方面的技术资料，非常及时</p>
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