Think DSP: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w Pythonie

Opinie czytelników

Książka „Think DSP” jest podkreślana jako przydatne źródło do nauki cyfrowego przetwarzania sygnałów (DSP) w Pythonie, szczególnie dla początkujących. Spotkała się ona jednak z krytyką za poleganie na własnym kodzie zamiast na standardowych bibliotekach, co niektórzy użytkownicy uznali za zbyt skomplikowane i nieprzyjazne dla użytkownika. Podczas gdy wielu docenia praktyczne podejście i jasny sposób pisania, inni uważają, że brakuje mu głębi w niektórych obszarach, a przykłady nie zawsze są dobrze wyjaśnione lub funkcjonalne.

⬤ Doskonałe źródło informacji dla początkujących w DSP i Pythonie.
⬤ Przejrzysty i zwięzły język.
⬤ Praktyczne przykłady ułatwiające zrozumienie.
⬤ Zapewnia mieszankę teoretycznych i praktycznych spostrzeżeń.
⬤ Dobry punkt wyjścia dla osób zainteresowanych programowaniem DSP.

⬤ Oparcie się w dużej mierze na własnym kodzie zamiast na standardowych bibliotekach, takich jak NumPy i SciPy, co czyni ją bardziej złożoną.
⬤ Niektóre przykłady i ćwiczenia nie są w pełni funkcjonalne lub jasne, co prowadzi do frustracji.
⬤ Brak głębi w zaawansowanych koncepcjach DSP.
⬤ Niektórzy czytelnicy uznali treść za błyszczącą i pozbawioną praktycznego zastosowania.

(na podstawie 17 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Think DSP: Digital Signal Processing in Python

Zawartość książki:

Jeśli rozumiesz podstawy matematyki i wiesz, jak programować w Pythonie, jesteś gotowy, aby zanurzyć się w przetwarzaniu sygnałów. Podczas gdy większość zasobów zaczyna się od teorii, aby nauczyć tego złożonego tematu, ta praktyczna książka wprowadza techniki, pokazując, jak są one stosowane w prawdziwym świecie. Już w pierwszym rozdziale będziesz w stanie rozłożyć dźwięk na harmoniczne, zmodyfikować harmoniczne i wygenerować nowe dźwięki.

Autor Allen Downey wyjaśnia takie techniki jak dekompozycja widmowa, filtrowanie, splot i szybka transformata Fouriera. Książka ta zawiera również ćwiczenia i przykłady kodu, które pomogą ci zrozumieć materiał.

Poznasz:

⬤ Sygnały okresowe i ich widma.

⬤ Strukturę harmoniczną prostych przebiegów.

⬤ Ćwierkania i inne dźwięki, których widmo zmienia się w czasie.

⬤ Sygnały szumu i naturalne źródła szumu.

⬤ Funkcja autokorelacji do szacowania wysokości dźwięku.

⬤ Dyskretna transformata kosinusowa (DCT) do kompresji.

⬤ Szybka transformata Fouriera do analizy widmowej.

⬤ Odniesienie operacji w czasie do filtrów w dziedzinie częstotliwości.

⬤ Teoria systemów liniowo niezmiennych w czasie (LTI).

⬤ Modulacja amplitudy (AM) stosowana w radiu.

Inne książki z tej serii to Think Stats i Think Bayes, również autorstwa Allena Downeya.