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).
Title | Digital signal processing |
---|---|
Author | Alexander Kapitanov |
Language | Python |
Contact | |
Release | 10 Jul 2019 |
License | GNU GPL 3.0 |
- 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
- Непараметрические методы спектрального анализа
- Полифазные схемы преобразования Фурье - усреднение по частоте и по времени
Requirements |
---|
jupyter |
matplotlib |
seaborn |
scipy |
numpy |
- Wavelet analysis
- Audio analysis: Mel-spectrogram, griffin-lim algorithm, etc.
P.S. Спасибо за внимание, следите за развитием проекта!
- Kapitanov Alexander
- Vladimir Fadeev
- 2019/07/10.
- GNU GPL 3.0.