Python数字信号处理应用

第 1章 声音和信号 1

1.1 周期信号 1

1.2 频谱分析 3

1.3 信号 4

1.4 波形的读写 6

1.5 频谱 7

1.6 波形对象 7

1.7 信号对象 8

1.8 练习 10

第 2章 谐波 11

2.1 三角波 11

2.2 方波 13

2.3 混叠 15

2.4 计算频谱 17

2.5 练习 18

第3章 非周期信号 20

3.1 线性啁啾（Chirp） 20

3.2 指数啁啾 22

3.3 啁啾信号的频谱 23

3.4 频谱图 24

3.5 Gabor限制 25

3.6 泄露 26

3.7 加窗 27

3.8 频谱图的实现 28

3.9 练习 30

第4章 噪声 32

4.1 不相关噪声 32

4.2 累积频谱 34

4.3 布朗噪声 35

4.4 粉噪 38

4.5 高斯噪声 40

4.6 练习 41

第5章 自相关 43

5.1 相关 43

5.2 序列相关 45

5.3 自相关 47

5.4 周期信号的自相关 48

5.5 相关的点积形式 51

5.6 使用NumPy 51

5.7 练习 52

第6章 离散余弦变换 54

6.1 合成 54

6.2 使用数组合成 55

6.3 分析 57

6.4 正交矩阵 58

6.5 DCT-IV 59

6.6 Inverse DCT（反离散余弦变换） 61

6.7 Dct类 61

6.8 练习 62

第7章 离散傅里叶变换 64

7.1 复指数 64

7.2 复信号 66

7.3 合成问题 67

7.4 使用矩阵合成 68

7.5 分析问题 70

7.6 快速分析 70

7.7 DFT 71

7.8 DFT是周期性的 73

7.9 实信号的DFT 73

7.10 练习 75

第8章 滤波与卷积 76

8.1 平滑 76

8.2 卷积 79

8.3 频域 79

8.4 卷积定理 81

8.5 高斯滤波器 82

8.6 高效卷积 83

8.7 高效自相关 85

8.8 练习 86

第9章 微分和积分 87

9.1 有限差分 87

9.2 频域 89

9.3 微分 89

9.4 积分 91

9.5 累积和 93

9.6 积分噪声 96

9.7 练习 96

第 10章 LTI系统 98

10.1 信号与系统 98

10.2 窗和滤波器 100

10.3 声学响应 101

10.4 系统和卷积 103

10.5 卷积定理的证明 106

10.6 练习 108

第 11章 调制和采样 109

11.1 脉冲卷积 109

11.2 调幅 110

11.3 采样 113

11.4 混叠 115

11.5 插值 118

11.6 总结 119

11.7 练习 120