python数字信号处理应用中文pdf_人邮新书 Python数字信号处理应用 Python在DSP中应用教程 Python基础 Pytho...
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
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線性啁啾(Chirp)20
3.2指數(shù)啁啾22
3.3啁啾信號的頻譜23
3.4頻譜圖24
3.5Gabor限制25
3.6泄露26
3.7加窗27
3.8頻譜圖的實現(xiàn)28
3.9練習30
第4章噪聲32
4.1不相關(guān)噪聲32
4.2累積頻譜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(guān)43
5.1相關(guān)43
5.2序列相關(guān)45
5.3自相關(guān)47
5.4周期信號的自相關(guān)48
5.5相關(guān)的點積形式51
5.6使用NumPy51
5.7練習52
第6章離散余弦變換54
6.1合成54
6.2使用數(shù)組合成55
6.3分析57
6.4正交矩陣58
6.5DCT—IV59
6.6InverseDCT(反離散余弦變換)61
6.7Dct類61
6.8練習62
第7章離散傅里葉變換64
7.1復指數(shù)64
7.2復信號66
7.3合成問題67
7.4使用矩陣合成68
7.5分析問題70
7.6快速分析70
7.7DFT71
7.8DFT是周期性的73
7.9實信號的DFT73
7.10練習75
第8章濾波與卷積76
8.1平滑76
8.2卷積79
8.3頻域79
8.4卷積定理81
8.5高斯濾波器82
8.6高效卷積83
8.7高效自相關(guān)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累積和93
9.6積分噪聲96
9.7練習96
0章LTI系統(tǒng)98
10.1信號與系統(tǒng)98
10.2窗和濾波器100
10.3聲學響應101
10.4系統(tǒng)和卷積103
10.5卷積定理的證明106
10.6練習108
1章調(diào)制和采樣109
11.1脈沖卷積109
11.2調(diào)幅110
11.3采樣113
11.4混疊115
11.5插值118
11.6總結(jié)119
11.7練習120
總結(jié)
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