Think DSP: Digitális jelfeldolgozás Pythonban

Olvasói vélemények

A „Think DSP” című könyvet hasznos forrásként emeljük ki a digitális jelfeldolgozás (DSP) Python nyelven történő elsajátításához, különösen a kezdők számára. A könyvet azonban kritika érte, mivel a szabványos könyvtárak helyett inkább az egyéni kódra támaszkodik, amit egyes felhasználók túlságosan bonyolultnak és nem felhasználóbarátnak találtak. Míg sokan értékelik a gyakorlatias megközelítést és a világos írást, mások úgy érzik, hogy bizonyos területeken nem elég mély, és a példák nem mindig jól magyarázottak vagy működőképesek.

⬤ Kiváló forrás a DSP és a Python kezdőknek.
⬤ Világos és tömör írás.
⬤ Gyakorlati példák segítik a megértést.
⬤ Elméleti és gyakorlati betekintést nyújt.
⬤ Jó kiindulópont a DSP programozás iránt érdeklődők számára.

⬤ Nagymértékben támaszkodik az egyéni kódra a szabványos könyvtárak, mint a NumPy és SciPy helyett, ami bonyolultabbá teszi.
⬤ Néhány példa és feladat nem teljesen működőképes vagy nem egyértelmű, ami frusztrációhoz vezet.
⬤ Hiányzik a fejlett DSP-koncepciók mélysége.
⬤ Néhány olvasó úgy találta, hogy a tartalom fényes, és hiányzik belőle a gyakorlati alkalmazás.

(17 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Think DSP: Digital Signal Processing in Python

Könyv tartalma:

Ha érted az alapvető matematikai ismereteket és tudsz Python nyelven programozni, akkor készen állsz arra, hogy belevágj a jelfeldolgozásba. Míg a legtöbb forrás az elmélettel kezdi ennek az összetett témának a tanítását, ez a gyakorlatias könyv úgy mutatja be a technikákat, hogy megmutatja, hogyan alkalmazzák azokat a való világban. Már az első fejezetben képes leszel egy hangot felharmonikusokra bontani, a felharmonikusokat módosítani, és új hangokat generálni.

A szerző, Allen Downey olyan technikákat ismertet, mint a spektrális bontás, a szűrés, a konvolúció és a gyors Fourier-transzformáció. A könyv gyakorlatokkal és kódpéldákkal is segíti az anyag megértését.

Felfedezheted:

⬤ Periódikus jelek és spektrumuk.

⬤ Egyszerű hullámformák harmonikus szerkezete.

⬤ Ciripelések és más hangok, amelyek spektruma idővel változik.

⬤ Zajjelek és természetes zajforrások.

⬤ A hangmagasság becslésére szolgáló autokorrelációs függvény.

⬤ A diszkrét koszinusz transzformáció (DCT) a tömörítéshez.

⬤ A gyors Fourier-transzformáció a spektrális elemzéshez.

⬤ Az időbeli műveletek és a frekvenciatartománybeli szűrők közötti kapcsolat.

⬤ Lineáris időinvariáns (LTI) rendszerelmélet.

⬤ A rádióban használt amplitúdómoduláció (AM).

A sorozat további könyvei: Think Stats és Think Bayes, szintén Allen Downey tollából.