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| 編輯推薦： |
如果你了解基本的数学知识，并且知道怎么使用Python编程，那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同，本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过第 1章，你能将一个声音信号分解为谐波，并通过修改这些谐波来生成新的信号。
本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码，以帮助你更还地理解内容。
通过本书，你将学到以下内容：
周期信号及其频谱
简单波形的谐波结构
啁啾以及其他频谱随时间变化的信号
噪声信号以及源自自然的噪声
用于音高估计的自相关函数
用于压缩的离散余弦变换
用于频谱分析的快速傅里叶变换
频域中时间上的操作和滤波器的关联
线性时不变系统理论
广播中用到的调幅
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| 內容簡介： |
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。
本书介绍了如何通过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。
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| 關於作者： |
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Allen 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。
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| 目錄：
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第 1章声音和信号1
1.1周期信号1
1.2频谱分析3
1.3信号4
1.4波形的读写6
1.5频谱7
1.6波形对象7
1.7信号对象8
1.8练习10
第 2章谐波11
2.1三角波11
2.2方波13
2.3混叠15
2.4计算频谱17
2.5练习18
第3章非周期信号20
3.1线性啁啾（Chirp）20
3.2指数啁啾22
3.3啁啾信号的频谱23
3.4频谱图24
3.5Gabor限制25
3.6泄露26
3.7加窗27
3.8频谱图的实现28
3.9练习30
第4章噪声32
4.1不相关噪声32
4.2累积频谱34
4.3布朗噪声35
4.4粉噪38
4.5高斯噪声40
4.6练习41
第5章自相关43
5.1相关43
5.2序列相关45
5.3自相关47
5.4周期信号的自相关48
5.5相关的点积形式51
5.6使用NumPy51
5.7练习52
第6章离散余弦变换54
6.1合成54
6.2使用数组合成55
6.3分析57
6.4正交矩阵58
6.5DCT-IV59
6.6Inverse DCT（反离散余弦变换）61
6.7Dct类61
6.8练习62
第7章离散傅里叶变换64
7.1复指数64
7.2复信号66
7.3合成问题67
7.4使用矩阵合成68
7.5分析问题70
7.6快速分析70
7.7DFT71
7.8DFT是周期性的73
7.9实信号的DFT73
7.10练习75
第8章滤波与卷积76
8.1平滑76
8.2卷积79
8.3频域79
8.4卷积定理81
8.5高斯滤波器82
8.6高效卷积83
8.7高效自相关85
8.8练习86
第9章微分和积分87
9.1有限差分87
9.2频域89
9.3微分89
9.4积分91
9.5累积和93
9.6积分噪声96
9.7练习96
第 10章LTI系统98
10.1信号与系统98
10.2窗和滤波器100
10.3声学响应101
10.4系统和卷积103
10.5卷积定理的证明106
10.6练习108
第 11章调制和采样109
11.1脉冲卷积109
11.2调幅110
11.3采样113
11.4混叠115
11.5插值118
11.6总结119
11.7练习120
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