Think DSP: Prelucrarea digitală a semnalelor în Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Think DSP” este evidențiată ca o resursă utilă pentru învățarea procesării semnalelor digitale (DSP) în Python, în special pentru începători. Cu toate acestea, cartea a fost criticată pentru faptul că se bazează mai degrabă pe coduri personalizate decât pe biblioteci standard, pe care unii utilizatori le-au considerat excesiv de complexe și nefolositoare. În timp ce mulți apreciază abordarea practică și scrierea clară, alții consideră că îi lipsește profunzimea în anumite domenii și că exemplele nu sunt întotdeauna bine explicate sau funcționale.

⬤ Excelentă resursă pentru începători în DSP și Python.
⬤ Scriere clară și concisă.
⬤ Exemple practice pentru a ajuta la înțelegere.
⬤ Oferă un amestec de perspective teoretice și practice.
⬤ Un bun punct de plecare pentru cei interesați de programarea DSP.

⬤ Se bazează foarte mult pe cod personalizat în locul bibliotecilor standard precum NumPy și SciPy, ceea ce o face mai complexă.
⬤ Unele exemple și exerciții nu sunt complet funcționale sau clare, ducând la frustrare.
⬤ Lipsă de profunzime în conceptele DSP avansate.
⬤ Unii cititori au considerat conținutul lucios și lipsit de aplicații practice.

(pe baza a 17 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Think DSP: Digital Signal Processing in Python

Conținutul cărții:

Dacă înțelegeți matematica de bază și știți cum să programați cu Python, sunteți gata să vă cufundați în procesarea semnalelor. În timp ce majoritatea resurselor încep cu teoria pentru a preda acest subiect complex, această carte practică introduce tehnici arătându-vă cum sunt aplicate în lumea reală. Numai în primul capitol, veți putea să descompuneți un sunet în armonicele sale, să modificați armonicele și să generați sunete noi.

Autorul Allen Downey explică tehnici precum descompunerea spectrală, filtrarea, convoluția și transformata Fourier rapidă. Această carte oferă, de asemenea, exerciții și exemple de cod pentru a vă ajuta să înțelegeți materialul.

Veți explora:

⬤ Semnale periodice și spectrele lor.

⬤ Structura armonică a formelor de undă simple.

⬤ Chirps și alte sunete al căror spectru se modifică în timp.

⬤ Semnale de zgomot și surse naturale de zgomot.

⬤ Funcția de autocorelație pentru estimarea înălțimii.

⬤ Transformarea cosinusului discret (DCT) pentru compresie.

⬤ Transformata Fourier rapidă pentru analiza spectrală.

⬤ Relaționarea operațiunilor în timp la filtrele din domeniul frecvenței.

⬤ Teoria sistemelor liniare invariante în timp (LTI).

⬤ Modularea amplitudinii (AM) utilizată în radio.

Alte cărți din această serie includ Think Stats și Think Bayes, tot de Allen Downey.