包邮Python信号处理仿真与应用:新形态版

第1章 信号处理概况 / 1 视频讲解：3分钟，3集1.1 引言 / 11.2 MATLAB信号处理工具箱 / 11.2.1 Signal Processing Toolbox / 31.2.2 DSP System Toolbox / 31.3 Python信号处理工具箱 / 41.3.1 Python简介 / 41.3.2 Python库简介 / 51.3.3 信号处理工具箱 / 5第2章 Python编程基础 / 7 视频讲解：68分钟，15集2.1 Python发展简介 / 72.2 Python开发环境 / 7第1章 信号处理概况 / 1 视频讲解：3分钟，3集1.1 引言 / 11.2 MATLAB信号处理工具箱 / 11.2.1 Signal Processing Toolbox / 31.2.2 DSP System Toolbox / 31.3 Python信号处理工具箱 / 41.3.1 Python简介 / 41.3.2 Python库简介 / 51.3.3 信号处理工具箱 / 5第2章 Python编程基础 / 7 视频讲解：68分钟，15集2.1 Python发展简介 / 72.2 Python开发环境 / 72.2.1 安装Python / 72.2.2 使用Python / 92.2.3 Jupyter Notebook / 92.2.4 Google Colab / 132.2.5 VSCode / 152.2.6 PyCharm / 182.3 Python编程基础 / 222.3.1 基础语法 / 222.3.2 变量类型 / 242.3.3 Python数据类型转换 / 252.3.4 Python常用函数 / 262.3.5 Python运算符 / 272.3.6 条件语句 / 302.3.7 循环语句 / 302.3.8 中断语句 / 312.3.9 pass语句 / 312.3.10 函数 / 312.3.11 模块和包 / 342.4 基于NumPy的数值计算 / 352.4.1 NumPy简介 / 352.4.2 安装NumPy / 352.4.3 数组创建 / 362.4.4 元素访问 / 382.4.5 数组基本运算 / 392.5 基于SciPy的数值计算 / 432.5.1 SciPy简介 / 432.5.2 安装SciPy / 432.5.3 SciPy子工具包构成 / 442.5.4 线性代数 / 442.5.5 微积分 / 482.5.6 概率统计 / 512.5.7 快速傅里叶变换 / 542.6 Matplotlib软件包 / 572.6.1 Matplotlib简介 / 572.6.2 安装Matplotlib / 572.6.3 基础图表绘制 / 592.6.4 线条和标识 / 602.6.5 文字说明 / 61第3章 信号生成和预处理 / 63 视频讲解：18分钟，5集3.1 平滑和去噪 / 633.1.1 使用到的Python函数 / 633.1.2 信号平滑处理 / 633.1.3 对数据去趋势 / 773.1.4 从信号中去除60 Hz干扰 / 793.1.5 去除信号中的峰值 / 833.2 波形生成 / 853.2.1 使用到的Python函数 / 853.2.2 创建均匀和非均匀时间向量 / 853.2.3 波形生成：时间向量和正弦波 / 873.2.4 脉冲函数、阶跃函数和斜坡函数 / 883.2.5 常见的周期性波形 / 913.2.6 常见的非周期性波形 / 933.2.7 pulstran函数 / 953.2.8 sinc函数 / 96第4章 测量和特征提取 / 974.1 描述性统计量 / 974.1.1 使用到的Python函数 / 974.1.2 确定峰宽 / 984.1.3 周期波形的RMS值 / 1024.1.4 在数据中查找峰值 / 1034.2 脉冲和跃迁指标 / 1064.2.1 使用到的Python函数 / 1064.2.2 矩形脉冲波形的占空比 / 106第5章 变换、相关性和建模 / 110 视频讲解：11分钟，5集5.1 变换 / 1105.1.1 使用到的Python函数 / 1105.1.2 离散傅里叶变换 / 1115.1.3 Chirp Z-变换 / 1145.1.4 离散余弦变换 / 1165.1.5 用于语音信号压缩的DCT / 1185.1.6 Hilbert变换 / 1215.1.7 余弦解析信号 / 1225.1.8 Hilbert变换与瞬时频率 / 1235.1.9 倒频谱分析 / 1275.2 相关性和卷积 / 1295.2.1 使用到的Python函数 / 1295.2.2 具有自相关的残差分析 / 1295.2.3 对齐两个简单信号 / 1355.2.4 将信号与不同开始时间对齐 / 1385.2.5 使用互相关性对齐信号 / 1405.2.6 使用自相关求周期性 / 1435.2.7 Echo Cancelation / 1485.2.8 多通道输入的互相关 / 1515.2.9 样本自相关的置信区间 / 1545.2.10 两个指数序列的互相关 / 1565.2.11 移动平均过程的自相关 / 1605.2.12 两个移动平均过程的互相关 / 1625.2.13 噪声中延迟信号的互相关 / 1645.2.14 相位滞后正弦波的互相关 / 1675.2.15 线性卷积和循环卷积 / 168第6章 数字和模拟滤波器 / 170 视频讲解：5分钟，2集6.1 数字滤波器设计 / 1706.1.1 使用到的Python函数 / 1706.1.2 IIR滤波器设计 / 1716.1.3 FIR滤波器设计 / 1766.2 数字滤波器分析 / 1886.2.1 使用到的Python函数 / 1886.2.2 相位响应 / 1886.2.3 零极点分析 / 1916.2.4 脉冲响应 / 1926.3 数字滤波 / 1936.3.1 使用到的Python函数 / 1946.3.2 数字滤波介绍 / 1956.4 多采样频率信号处理 / 1966.4.1 使用到的Python函数 / 1966.4.2 重建缺失的数据 / 1966.4.3 下采样——信号相位 / 1996.4.4 下采样——混叠 / 2026.4.5 在下采样前进行滤波 / 2056.5 模拟滤波器 / 2076.5.1 使用到的Python函数 / 2076.5.2 模拟IIR低通滤波器的比较 / 208第7章 频谱分析 / 2107.1 频谱估计 / 2107.1.1 使用到的Python函数 / 2107.1.2 使用FFT获得功率频谱密度估计 / 2117.1.3 频域线性回归 / 2127.1.4 检测噪声中的失真信号 / 2207.1.5 幅值估计和填零 / 2247.1.6 比较两个信号的频率成分 / 2267.1.7 交叉频谱和幅值平方相干性 / 2287.2 子空间方法 / 2327.3 加窗法 / 2347.3.1 使用到的Python函数 / 2347.3.2 Chebyshev窗 / 236第8章 借助大语言模型实现信号 处理 / 2388.1 国内外大语言模型发展现状 / 2388.1.1 国外大语言模型发展现状 / 2388.1.2 国内大语言模型发展现状 / 2398.2 大语言模型与编程 / 2408.2.1 大语言模型使用简介 / 2408.2.2 大语言模型实现Python编程 / 2408.3 信号处理编程实例 / 2418.3.1 绘制信号的时域和频域波形 / 2418.3.2 绘制加入噪声后信号的时域和频域 波形 / 2438.3.3 设计数字滤波器并绘制其频率响应 曲线 / 2458.3.4 对信号进行滤波并绘制滤波后的幅度 谱与相位谱图 / 2478.3.5 对信号进行DFT运算并绘制信号幅度 与相位图 / 2498.3.6 对信号进行指定点数DFT并绘制信号 幅度与相位图 / 2518.3.7 对信号进行FFT与IFFT并与原信号 做差 / 2538.3.8 信号采样综合 / 2558.3.9 信号平滑处理 / 260微课视频清单序 号 视 频 名 称 时长/min 书 中 位 置1 Github介绍 如何创建并下载一个仓库 1 1.3.3节节首2 Pull_Request 1 第6页**段处3 PySPT介绍 1 第6页第二段处4 Python官方编译器下载 3 2.2节节首5 JupyterNotebook视频演示 1 2.2.3节节首6 VSCode下载 3 2.2.5节节首7 PyCharm下载 4 2.2.6节节首8 matplotlib_animation 5 2.3节节首9 Python基础数据结构和语法 10 2.3.1节节首10 python常见数据结构 9 2.3.2节节首11 matplotlib_pyplot 12 2.3.6节节首12 循环 4 2.3.7节节首13 函数 3 2.3.10节节首14 numpy数组形状变更 1 2.4.3节节首15 numpy的属性及array 2 2.4.3节节首16 numpy中数组元素的索引与切片 3 2.4.4节节首17 numpy基础运算 1 2.4.5节节首18 SciPy 7 2.5节节首19 去除信号中的峰值 7 3.1.5节节首20 时间向量_正弦波 1 3.2.3节节首21 脉冲、阶跃、斜坡、抛物函数 1 3.2.4节节首22 常见的周期波形 2 3.2.5节节首23 非周期函数 7 3.2.6节节首24 离散傅里叶变换 1 5.1.2节节首25 线性调频z变换 1 5.1.3节节首26 Hilbert变换 2 5.1.6节节首27 两个指数序列的互相关 6 5.2.10节节首28 线性和循环卷积 1 5.2.15节节首29 经典IIR滤波器类型的比较 2 6.1.2节节首30 反因果零相位滤波器 3 6.2.3节节首