Python數字信號處理應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 艾倫·唐尼（Allen B.Downey） 著，繆文 譯

圖書標籤:

• Python
• 數字信號處理
• DSP
• 信號分析
• 濾波
• 傅裏葉變換
• 圖像處理
• 音頻處理
• 通信
• 機器學習
• 工程應用

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115469526

版次：1

商品編碼：12303057

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：121

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

如果你瞭解基本的數學知識，並且知道怎麼使用Python編程，那你已經具備研究信號處理的基礎條件瞭。與大部分講解這一復雜學科的圖書不同，本書基於實踐。它通過講解如何在真實世界中如何應用數字信號處理來介紹相關技術。僅僅通過第 1章，你能將一個聲音信號分解為諧波，並通過修改這些諧波來生成新的信號。
本書介紹瞭譜分析、濾波器、捲積以及快速傅裏葉變換等技術。本書同時還提供瞭練習和樣例代碼，以幫助你更還地理解內容。
通過本書，你將學到以下內容：
周期信號及其頻譜
簡單波形的諧波結構
啁啾以及其他頻譜隨時間變化的信號
噪聲信號以及源自自然的噪聲
用於音高估計的自相關函數
用於壓縮的離散餘弦變換
用於頻譜分析的快速傅裏葉變換
頻域中時間上的操作和濾波器的關聯
綫性時不變係統理論
廣播中用到的調幅

內容簡介

數字信號處理（DSP）是麵嚮電子信息學科的專業基礎知識，也是多門新興學科的理論基礎。作為廣泛應用的腳本語言，Python在DSP領域中也很常用。
本書介紹瞭如何通過Python語言實現數字信號處理的應用。全書共有11章，以Python代碼為示例由淺入深地嚮讀者介紹瞭數字信號處理的相關知識及其應用。書中涉及周期信號及其頻譜、波形的諧波結構、非周期信號及頻譜圖、噪聲、自相關函數、離散餘弦變換和離散傅裏葉變換、濾波、捲積、微分與積分、調製采樣等數字信號處理相關技術。每一章都是從示例開始，引導讀者通過編程的方式來準確地理解概念。除此之外，本書每章還提供瞭練習和代碼示例來幫助讀者理解這些知識。
本書適閤對數字信號處理感興趣且有一定Python基礎的讀者閱讀，也適閤電子和通信相關專業的學生閱讀。

作者簡介

Allen Downey是歐林工程學院計算機科學係的教授。他曾在衛斯理學院、科爾比學院和加州大學伯剋利分校教授計算機課程。他擁有加州大學伯剋利分校的計算機科學博士學位和麻省理工學院的碩士及學士學位。他還著有《像計算機科學傢一樣思考Python》和《貝葉斯思維：統計建模的Python方法》等圖書。

目錄

第 1章 聲音和信號 1
1．1 周期信號 1
1．2 頻譜分析 3
1．3 信號 4
1．4 波形的讀寫 6
1．5 頻譜 7
1．6 波形對象 7
1．7 信號對象 8
1．8 練習 10
第 2章 諧波 11
2．1 三角波 11
2．2 方波 13
2．3 混疊 15
2．4 計算頻譜 17
2．5 練習 18
第3章 非周期信號 20
3．1 綫性啁啾（Chirp） 20
3．2 指數啁啾 22
3．3 啁啾信號的頻譜 23
3．4 頻譜圖 24
3．5 Gabor限製 25
3．6 泄露 26
3．7 加窗 27
3．8 頻譜圖的實現 28
3．9 練習 30
第4章 噪聲 32
4．1 不相關噪聲 32
4．2 纍積頻譜 34
4．3 布朗噪聲 35
4．4 粉噪 38
4．5 高斯噪聲 40
4．6 練習 41
第5章 自相關 43
5．1 相關 43
5．2 序列相關 45
5．3 自相關 47
5．4 周期信號的自相關 48
5．5 相關的點積形式 51
5．6 使用NumPy 51
5．7 練習 52
第6章 離散餘弦變換 54
6．1 閤成 54
6．2 使用數組閤成 55
6．3 分析 57
6．4 正交矩陣 58
6．5 DCT-IV 59
6．6 Inverse DCT（反離散餘弦變換） 61
6．7 Dct類 61
6．8 練習 62
第7章 離散傅裏葉變換 64
7．1 復指數 64
7．2 復信號 66
7．3 閤成問題 67
7．4 使用矩陣閤成 68
7．5 分析問題 70
7．6 快速分析 70
7．7 DFT 71
7．8 DFT是周期性的 73
7．9 實信號的DFT 73
7．10 練習 75
第8章 濾波與捲積 76
8．1 平滑 76
8．2 捲積 79
8．3 頻域 79
8．4 捲積定理 81
8．5 高斯濾波器 82
8．6 高效捲積 83
8．7 高效自相關 85
8．8 練習 86
第9章 微分和積分 87
9．1 有限差分 87
9．2 頻域 89
9．3 微分 89
9．4 積分 91
9．5 纍積和 93
9．6 積分噪聲 96
9．7 練習 96
第 10章 LTI係統 98
10．1 信號與係統 98
10．2 窗和濾波器 100
10．3 聲學響應 101
10．4 係統和捲積 103
10．5 捲積定理的證明 106
10．6 練習 108
第 11章 調製和采樣 109
11．1 脈衝捲積 109
11．2 調幅 110
11．3 采樣 113
11．4 混疊 115
11．5 插值 118
11．6 總結 119
11．7 練習 120

《Python科學計算指南》 內容簡介 在當今數據驅動的世界裏，掌握高效的科學計算工具和方法至關重要。無論您是科研人員、數據分析師，還是對算法開發充滿興趣的開發者，一本全麵、實用的參考書籍都能為您指明方嚮，加速您的項目進程。《Python科學計算指南》正是這樣一本力求為您打造堅實基礎、拓展理論邊界、並賦能實際應用的書籍。本書並非僅限於理論的闡述，而是將數學原理與 Python 的強大實現緊密結閤，帶領讀者一步步深入探索科學計算的廣闊天地。 本書的編寫初衷，是為瞭填補市場上對一本既涵蓋基礎理論又強調實踐操作，同時又兼顧易讀性和深度需求的 Python 科學計算書籍的空白。我們深知，對於許多讀者而言，接觸到復雜的科學計算概念時，往往會因為缺乏清晰的講解和直觀的示例而感到睏惑。因此，本書在內容組織上，力求層層遞進，從最核心的概念講起，逐步深入到更高級的應用。我們相信，通過理論與實踐的有機結閤，能夠最大程度地激發讀者的學習興趣，並幫助他們真正掌握這些強大的工具。 第一篇：科學計算的基石——Python 基礎與核心庫 在正式開啓科學計算之旅之前，紮實的基礎是不可或缺的。本篇將引導讀者迴顧和鞏固 Python 編程的核心概念，重點關注那些與科學計算密切相關的特性。我們將深入探討 Python 的數據結構，例如列錶、元組、字典和集閤，以及它們在處理和組織數據時的效率考量。此外，我們還會詳細講解函數、類和模塊的編寫，這對於構建可維護、可復用的科學計算代碼至關重要。 隨後，我們將隆重介紹 NumPy，這個 Python 科學計算的基石。NumPy 數組（ndarray）的創建、索引、切片和數學運算將是本書重點講解的內容。您將學會如何高效地處理多維數組，理解其內存布局，以及利用 NumPy 提供的海量數學函數進行嚮量化計算，從而極大地提升代碼的執行效率。本書將通過大量的示例，展示 NumPy 在數組操作、廣播機製、綫性代數運算等方麵的強大能力，幫助讀者擺脫傳統循環的低效模式。 緊接著，我們將聚焦於 Pandas 庫。Pandas 為 Python 帶來瞭強大的數據分析工具，特彆是其核心數據結構 DataFrame 和 Series。本書將詳細講解 DataFrame 的創建、數據讀取（CSV、Excel等）、數據清洗（缺失值處理、重復值去除）、數據篩選、排序、分組聚閤以及數據閤並和連接等操作。您將學會如何利用 Pandas 應對真實世界中的復雜數據，並從中提取有價值的信息。 第二篇：數據可視化——讓數據“說話” 冰冷的數據本身往往難以直觀理解，而富有錶現力的數據可視化則能讓數據“說話”，揭示隱藏在數字背後的規律和洞察。《Python科學計算指南》的第二篇將帶領您走進數據可視化的世界，掌握使用 Matplotlib 和 Seaborn 這兩大主流庫創建精美圖錶的能力。 Matplotlib 作為 Python 的經典繪圖庫，其靈活性和可定製性無與倫比。本書將從最基礎的綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖講起，逐步深入到更復雜的圖錶類型，例如子圖、三維圖、誤差圖等。您將學習如何精細地控製圖錶的各個元素，包括標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記點等，並掌握如何保存不同格式的圖形。 Seaborn 作為一個基於 Matplotlib 的高級可視化庫，它提供瞭更簡潔的接口和更美觀的默認樣式，特彆擅長處理統計圖形。本書將重點介紹 Seaborn 在繪製分布圖（如直方圖、KDE圖）、關係圖（如散點圖矩陣、迴歸圖）、分類圖（如箱綫圖、小提琴圖）、以及熱力圖等方麵的強大功能。您將學會如何通過 seaborn 輕鬆創建具有統計意義且視覺吸引力的圖錶，從而更好地展示數據特徵和模型結果。 第三篇：數值計算與優化的藝術 數值計算是科學計算的核心領域，涵蓋瞭從微積分到綫性代數的各種數學工具。《Python科學計算指南》的第三篇將深入探索 Python 在這些領域的應用，並為您提供解決復雜數值問題的實用方法。 本篇將從 SciPy 庫入手，這個庫是 NumPy 的一個重要補充，提供瞭廣泛的科學計算模塊。我們將詳細講解 SciPy 在積分（如定積分、不定積分）、優化（如無約束優化、約束優化）、插值、信號處理、圖像處理、統計學以及常微分方程求解等方麵的強大功能。您將學會如何利用 SciPy 解決實際中的數學建模問題，例如找到函數的最小值，擬閤麯綫，或者模擬動態係統。 此外，本書還將觸及符號計算的概念，雖然 Python 本身是數值計算語言，但通過 SymPy 庫，我們可以進行符號運算，如代數運算、微積分、方程求解等。這將有助於我們理解數學公式的推導過程，以及進行精確的數學分析，在某些情況下，它可以與數值方法互為補充，提供更深入的理解。 第四篇：機器學習與數據科學實踐 數據科學和機器學習是當今科技領域最熱門的話題之一，而 Python 則是這些領域無可爭議的王者。本書的第四篇將為您打開通往機器學習世界的大門，重點介紹 Scikit-learn 庫，這個功能強大且易於使用的機器學習庫。 您將在這裏學習到機器學習的基本流程，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型調優。本書將涵蓋監督學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林和梯度提升模型。同時，我們也會介紹無監督學習算法，如 K-Means 聚類和主成分分析（PCA）。 除瞭 Scikit-learn，本書還會簡要介紹深度學習框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）的基本概念和應用場景，幫助您瞭解更前沿的技術發展。我們將通過實際案例，例如圖像分類、文本分析和推薦係統，展示如何運用這些強大的工具解決真實世界的問題，培養您成為一名閤格的數據科學傢。 第五篇：性能優化與高級主題 在進行復雜的科學計算時，代碼的執行效率往往成為瓶頸。本篇將專注於提高 Python 科學計算代碼的性能，並介紹一些高級主題，幫助您成為一名更專業的計算工程師。 我們將深入探討 NumPy 和 Pandas 的性能優化技巧，例如嚮量化操作的極緻利用、避免不必要的內存拷貝、使用更高效的數據類型等。您將瞭解 Cython 和 Numba 等工具，它們能夠將 Python 代碼編譯成機器碼，顯著提升執行速度，特彆適閤處理計算密集型任務。 此外，我們還會介紹並行計算和分布式計算的基本概念，瞭解如何利用多核處理器或者多颱計算機來加速計算過程。這對於處理海量數據或運行大型模擬至關重要。 本書特點： 理論與實踐並重： 本書在講解每個概念時，都會提供清晰的理論解釋，並輔以大量的 Python 代碼示例，幫助讀者理解抽象的數學原理如何轉化為實際可運行的代碼。 循序漸進的難度： 從基礎的 Python 語法和核心庫開始，逐步深入到高級的算法和應用，確保不同水平的讀者都能找到適閤自己的學習路徑。 豐富的案例研究： 書中包含來自不同領域的實際案例，例如金融分析、圖像處理、生物信息學、物理模擬等，讓讀者能夠將所學知識應用於解決真實世界的問題。 代碼質量與可讀性： 所有代碼示例都經過精心設計，力求清晰、簡潔、高效，並遵循良好的編程實踐，便於讀者理解、修改和擴展。 麵嚮未來： 關注當前和未來的技術趨勢，適時引入深度學習、大數據等前沿概念，為讀者的職業發展打下堅實基礎。 《Python科學計算指南》的目標是為您提供一個堅實的起點，無論您是剛剛接觸科學計算，還是希望提升現有技能，本書都將是您寶貴的助手。通過本書的學習，您將能夠自信地運用 Python 解決復雜的科學問題，探索數據的奧秘，並為您的項目和研究帶來前所未有的效率和深度。我們期待您在 Python 科學計算的旅程中，收獲知識，激發靈感，並最終實現您的目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是一場知識的盛宴，尤其是對於那些渴望在實際項目中運用Python進行數字信號處理的讀者來說。書中不僅深入淺齣地介紹瞭各種DSP的基礎理論，更令人稱道的是，它將這些抽象的概念巧妙地融入到一係列生動、實用的Python應用案例中。從基礎的濾波算法，如FIR和IIR濾波器設計，到更高級的頻譜分析技術，如FFT的應用，作者都給予瞭詳盡的解釋。我尤其欣賞書中對每個案例的細緻講解，從數據采集、預處理，到算法實現、結果可視化，每一步都清晰明瞭，仿佛作者就站在你旁邊手把手教學。對於像我這樣，雖然有一定編程基礎，但對DSP理論還不夠深入的讀者來說，這本書就像一座燈塔，指引著我如何將理論知識轉化為可執行的代碼，並解決實際問題。書中提供的代碼示例不僅可以直接運行，還包含瞭豐富的注釋，這大大降低瞭學習門檻。此外，書中還涉及瞭一些更復雜的信號處理任務，例如自適應濾波和譜估計，這些內容對於提升DSP技能非常有價值。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到瞭Python在數字信號處理領域的強大潛力和無限可能，我強烈推薦給所有對DSP感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我耳目一新，它以一種非常“接地氣”的方式，將數字信號處理這個通常被認為比較晦澀的領域，變得生動有趣且易於理解。我尤其喜歡書中將大量的DSP理論知識，通過Python編程得以實現和可視化。例如，書中關於采樣定理和奈奎斯特率的講解，不再是枯燥的公式推導，而是通過Python代碼模擬采樣過程，並直觀地展示欠采樣和過采樣的不同結果，這讓我立刻就理解瞭其中的關鍵。書中關於周期信號的傅裏葉分析部分，通過Python實現FFT，並展示不同頻率成分的貢獻，這種可視化方式對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。我還可以通過修改代碼參數，實時觀察信號變化，這種交互式的學習體驗，是我之前從未有過的。書中提供的代碼都經過瞭精心的設計和優化，易於理解和修改，並且能夠很好地運行在各種主流的Python環境中。總而言之，這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，並且給瞭我一種“我可以做到”的自信，我非常推薦給所有希望掌握這門技術的朋友。

評分☆☆☆☆☆

作為一名信號處理領域的初學者，我一直在尋找一本能夠清晰解釋核心概念並提供實踐指導的教材。這本書無疑滿足瞭我的需求，甚至超齣瞭我的預期。它不是那種堆砌公式、枯燥乏味的理論書，而是通過大量富有啓發性的Python代碼示例，將抽象的信號處理原理變得觸手可及。書中對各種經典算法的講解，例如捲積、傅裏葉變換、相關性分析等，都配有直觀的圖形化演示，這對於理解這些概念的本質非常有幫助。我特彆喜歡書中關於音頻信號處理的部分，通過Python實現對音頻文件的加載、分析和編輯，讓我對聲音的本質有瞭更深刻的認識。書中的代碼質量非常高，結構清晰，易於閱讀和修改。作者在解釋算法時，不僅僅停留在“是什麼”，更側重於“為什麼”和“怎麼用”，這使得讀者能夠真正理解算法背後的邏輯。對於那些希望將DSP技術應用於通信、控製、圖像處理等領域的朋友，這本書絕對是一個絕佳的起點。它為我打下瞭堅實的DSP基礎，並讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，起初我選擇這本書是因為它使用瞭Python，我對Python在科學計算領域的潛力一直很感興趣。然而，當我深入閱讀之後，我發現這本書的內容遠比我預期的要豐富和深刻。它不僅僅是一個Python庫的教程，更是一本係統性的數字信號處理入門指南。書中對離散時間信號和係統的基本概念進行瞭細緻的介紹，並且將這些概念與Python的實現緊密結閤。我特彆欣賞書中關於數字濾波器設計和應用的章節，作者詳細講解瞭不同類型濾波器的特點、設計方法以及在實際應用中的效果，並通過Python代碼直觀地展示瞭濾波過程。此外，書中還涉及瞭一些更前沿的DSP技術，例如小波變換和譜分析，這些內容對於想要深入研究的讀者來說非常有價值。這本書的結構安排非常閤理，從易到難，層層遞進，使得讀者能夠循序漸進地掌握DSP的知識。我感覺自己通過這本書，不僅提升瞭Python編程能力，更重要的是，掌握瞭一門強大的信號處理工具，這對我未來的職業發展將産生深遠影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜，在於它完美地融閤瞭理論與實踐，並且以Python這個強大且易於使用的工具作為載體。對於我這種在學術界和工業界之間搖擺的研究者來說，能夠快速將理論研究轉化為可運行的代碼，並進行驗證，是至關重要的。書中提供的不僅僅是代碼片段，而是一係列完整的項目，從問題定義，到數據處理，再到算法實現和性能評估，都進行瞭詳盡的闡述。我對書中關於時間序列分析的部分尤為印象深刻，通過Python實現對股票價格、傳感器數據等時間序列的建模和預測，讓我看到瞭DSP在金融和物聯網領域的廣闊應用前景。書中的代碼風格統一，邏輯嚴謹，並且充分利用瞭NumPy、SciPy和Matplotlib等成熟的Python科學計算庫，這使得代碼的效率和可讀性都得到瞭保證。作者在解釋復雜概念時，善於運用類比和圖示，使得即便是初學者也能快速掌握。我還會經常翻閱這本書，參考其中的代碼和方法論，來解決我在實際項目中遇到的各種信號處理難題。

評分☆☆☆☆☆

一直相信京東能給我最好的！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

一直相信京東能給我最好的！

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有代碼可以參考。

評分☆☆☆☆☆

真的挺不錯的。下次還會再來買的。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

物美價廉，傢人喜歡

評分☆☆☆☆☆

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