Этот проект - базовые лекции 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 семинарах в Центре Современной Электроники, где я выступал в качестве докладчика. 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.
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
- Install anaconda (miniconda)
- Create and activate virtual environment
- Install python packages
- Run jupyter notebooks via Jupyter server or JetBrains DataSpell
# Create conda environment and install needed packages
conda create -n "dsp_venv" python=3.9 -y
conda activate dsp_venv
pip install -r reqirements.txt
# Run jupyter notebook server and follow link from console
jupyter notebook
numpy==1.21.2
scipy==1.7.1
matplotlib==3.4.3
seaborn==0.11.2
jupyter==1.0.0
- 2019/07/10.
- GNU GPL 3.0.