Проект содержит интерактивные материалы в виде законченных лекций по цифровой обработке сигналов (ЦОС) в виде тетрадок Jupyter Notebook. Это мои заметки по теоретическим аспектам и практическому применению задач ЦОС.

Материалы представлены с использованием библиотек на языке Python (numpy , scipy, matplotlib, seaborn etc). Основная информация взята из моих лекций, которые я, будучи аспирантом, читал студентам Московского Энергетического Института (НИУ МЭИ). Частично информация из этих лекций была использована на обучающих лекциях в Центре Современной Электроники, где я выступал в качестве лектора. Кроме того, в эти лекции входит перевод различных статей, компиляция материалов из достоверных источников и литературы по тематике цифровой обработки сигналов, а также официальная документация по прикладным пакетам и встроенным функциям библиотек scipy и numpy языка Python.

Большая часть обучающего материала для наглядного и интерактивного представления реализована с использованием Jupyter Notebook.

В зависимости от наличия свободного времени этот проект будет развиваться и постепенно наполняться новыми материалами по инициативе автора (то есть меня).

• Сигналы: аналоговые, дискретные, цифровые. Z-преобразование,
• Преобразование Фурье: амплитудный и фазовый сигнала, ДПФ и БПФ,
• Свертка и корреляция. Линейная и циклическая свертка. Быстрая свёртка
• Случайные процессы. Белый шум. Функция плотности вероятностей
• Детерминированные сигналы. Модуляция: АМ, ЧМ, ФМ, ЛЧМ. Манипуляция
• Фильтрация сигналов: БИХ, КИХ фильтры
• Оконная фильтрация. Детектирование слабых сигналов с помощью наложения окна,
• Ресемплинг: децимация и интерполяция. CIC-фильтры, фильтры скользящего среднего
• ...

P.S. Спасибо за внимание, следите за развитием проекта!

• https://habr.com/users/capitanov/

• Kapitanov Alexander

• 2019/07/10.

• GNU GPL 3.0.