/dsp-theory

Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc.

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

Digital signal processing

Digital signal processing

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 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.

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

Main information

Title Digital signal processing
Author Alexander Kapitanov
Language Python
Contact
Release 10 Jul 2019
License GNU GPL 3.0

List of requirements

Requirements
jupyter
matplotlib
seaborn
scipy
numpy

P.S. Thanks for reading!
P.P.S. English Version of the notebooks can be found in src-en folder.

Link

Contributors:

  • Kapitanov Alexander (capitanov)
  • Vladimir Fadeev (kirlf)
  • Kunal Rustagi (kunalrustagi08) - EN versions.

Release:

  • 2019/07/10.

License:

  • GNU GPL 3.0.