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[美] 艾伦·唐尼（Allen B.Downey） 著，缪文 译

图书标签:

• Python
• 数字信号处理
• DSP
• 信号分析
• 滤波
• 傅里叶变换
• 图像处理
• 音频处理
• 通信
• 机器学习
• 工程应用

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469526

版次：1

商品编码：12303057

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：121

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

如果你了解基本的数学知识，并且知道怎么使用Python编程，那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同，本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过第 1章，你能将一个声音信号分解为谐波，并通过修改这些谐波来生成新的信号。
本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码，以帮助你更还地理解内容。
通过本书，你将学到以下内容：
周期信号及其频谱
简单波形的谐波结构
啁啾以及其他频谱随时间变化的信号
噪声信号以及源自自然的噪声
用于音高估计的自相关函数
用于压缩的离散余弦变换
用于频谱分析的快速傅里叶变换
频域中时间上的操作和滤波器的关联
线性时不变系统理论
广播中用到的调幅

内容简介

数字信号处理（DSP）是面向电子信息学科的专业基础知识，也是多门新兴学科的理论基础。作为广泛应用的脚本语言，Python在DSP领域中也很常用。
本书介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以Python代码为示例由浅入深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编程的方式来准确地理解概念。除此之外，本书每章还提供了练习和代码示例来帮助读者理解这些知识。
本书适合对数字信号处理感兴趣且有一定Python基础的读者阅读，也适合电子和通信相关专业的学生阅读。

作者简介

Allen Downey是欧林工程学院计算机科学系的教授。他曾在卫斯理学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校教授计算机课程。他拥有加州大学伯克利分校的计算机科学博士学位和麻省理工学院的硕士及学士学位。他还著有《像计算机科学家一样思考Python》和《贝叶斯思维：统计建模的Python方法》等图书。

目录

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

《Python科学计算指南》 内容简介 在当今数据驱动的世界里，掌握高效的科学计算工具和方法至关重要。无论您是科研人员、数据分析师，还是对算法开发充满兴趣的开发者，一本全面、实用的参考书籍都能为您指明方向，加速您的项目进程。《Python科学计算指南》正是这样一本力求为您打造坚实基础、拓展理论边界、并赋能实际应用的书籍。本书并非仅限于理论的阐述，而是将数学原理与 Python 的强大实现紧密结合，带领读者一步步深入探索科学计算的广阔天地。 本书的编写初衷，是为了填补市场上对一本既涵盖基础理论又强调实践操作，同时又兼顾易读性和深度需求的 Python 科学计算书籍的空白。我们深知，对于许多读者而言，接触到复杂的科学计算概念时，往往会因为缺乏清晰的讲解和直观的示例而感到困惑。因此，本书在内容组织上，力求层层递进，从最核心的概念讲起，逐步深入到更高级的应用。我们相信，通过理论与实践的有机结合，能够最大程度地激发读者的学习兴趣，并帮助他们真正掌握这些强大的工具。 第一篇：科学计算的基石——Python 基础与核心库 在正式开启科学计算之旅之前，扎实的基础是不可或缺的。本篇将引导读者回顾和巩固 Python 编程的核心概念，重点关注那些与科学计算密切相关的特性。我们将深入探讨 Python 的数据结构，例如列表、元组、字典和集合，以及它们在处理和组织数据时的效率考量。此外，我们还会详细讲解函数、类和模块的编写，这对于构建可维护、可复用的科学计算代码至关重要。 随后，我们将隆重介绍 NumPy，这个 Python 科学计算的基石。NumPy 数组（ndarray）的创建、索引、切片和数学运算将是本书重点讲解的内容。您将学会如何高效地处理多维数组，理解其内存布局，以及利用 NumPy 提供的海量数学函数进行向量化计算，从而极大地提升代码的执行效率。本书将通过大量的示例，展示 NumPy 在数组操作、广播机制、线性代数运算等方面的强大能力，帮助读者摆脱传统循环的低效模式。 紧接着，我们将聚焦于 Pandas 库。Pandas 为 Python 带来了强大的数据分析工具，特别是其核心数据结构 DataFrame 和 Series。本书将详细讲解 DataFrame 的创建、数据读取（CSV、Excel等）、数据清洗（缺失值处理、重复值去除）、数据筛选、排序、分组聚合以及数据合并和连接等操作。您将学会如何利用 Pandas 应对真实世界中的复杂数据，并从中提取有价值的信息。 第二篇：数据可视化——让数据“说话” 冰冷的数据本身往往难以直观理解，而富有表现力的数据可视化则能让数据“说话”，揭示隐藏在数字背后的规律和洞察。《Python科学计算指南》的第二篇将带领您走进数据可视化的世界，掌握使用 Matplotlib 和 Seaborn 这两大主流库创建精美图表的能力。 Matplotlib 作为 Python 的经典绘图库，其灵活性和可定制性无与伦比。本书将从最基础的线图、散点图、柱状图、饼图讲起，逐步深入到更复杂的图表类型，例如子图、三维图、误差图等。您将学习如何精细地控制图表的各个元素，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记点等，并掌握如何保存不同格式的图形。 Seaborn 作为一个基于 Matplotlib 的高级可视化库，它提供了更简洁的接口和更美观的默认样式，特别擅长处理统计图形。本书将重点介绍 Seaborn 在绘制分布图（如直方图、KDE图）、关系图（如散点图矩阵、回归图）、分类图（如箱线图、小提琴图）、以及热力图等方面的强大功能。您将学会如何通过 seaborn 轻松创建具有统计意义且视觉吸引力的图表，从而更好地展示数据特征和模型结果。 第三篇：数值计算与优化的艺术 数值计算是科学计算的核心领域，涵盖了从微积分到线性代数的各种数学工具。《Python科学计算指南》的第三篇将深入探索 Python 在这些领域的应用，并为您提供解决复杂数值问题的实用方法。 本篇将从 SciPy 库入手，这个库是 NumPy 的一个重要补充，提供了广泛的科学计算模块。我们将详细讲解 SciPy 在积分（如定积分、不定积分）、优化（如无约束优化、约束优化）、插值、信号处理、图像处理、统计学以及常微分方程求解等方面的强大功能。您将学会如何利用 SciPy 解决实际中的数学建模问题，例如找到函数的最小值，拟合曲线，或者模拟动态系统。 此外，本书还将触及符号计算的概念，虽然 Python 本身是数值计算语言，但通过 SymPy 库，我们可以进行符号运算，如代数运算、微积分、方程求解等。这将有助于我们理解数学公式的推导过程，以及进行精确的数学分析，在某些情况下，它可以与数值方法互为补充，提供更深入的理解。 第四篇：机器学习与数据科学实践 数据科学和机器学习是当今科技领域最热门的话题之一，而 Python 则是这些领域无可争议的王者。本书的第四篇将为您打开通往机器学习世界的大门，重点介绍 Scikit-learn 库，这个功能强大且易于使用的机器学习库。 您将在这里学习到机器学习的基本流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估和模型调优。本书将涵盖监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升模型。同时，我们也会介绍无监督学习算法，如 K-Means 聚类和主成分分析（PCA）。 除了 Scikit-learn，本书还会简要介绍深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）的基本概念和应用场景，帮助您了解更前沿的技术发展。我们将通过实际案例，例如图像分类、文本分析和推荐系统，展示如何运用这些强大的工具解决真实世界的问题，培养您成为一名合格的数据科学家。 第五篇：性能优化与高级主题 在进行复杂的科学计算时，代码的执行效率往往成为瓶颈。本篇将专注于提高 Python 科学计算代码的性能，并介绍一些高级主题，帮助您成为一名更专业的计算工程师。 我们将深入探讨 NumPy 和 Pandas 的性能优化技巧，例如向量化操作的极致利用、避免不必要的内存拷贝、使用更高效的数据类型等。您将了解 Cython 和 Numba 等工具，它们能够将 Python 代码编译成机器码，显著提升执行速度，特别适合处理计算密集型任务。 此外，我们还会介绍并行计算和分布式计算的基本概念，了解如何利用多核处理器或者多台计算机来加速计算过程。这对于处理海量数据或运行大型模拟至关重要。 本书特点： 理论与实践并重： 本书在讲解每个概念时，都会提供清晰的理论解释，并辅以大量的 Python 代码示例，帮助读者理解抽象的数学原理如何转化为实际可运行的代码。 循序渐进的难度： 从基础的 Python 语法和核心库开始，逐步深入到高级的算法和应用，确保不同水平的读者都能找到适合自己的学习路径。 丰富的案例研究： 书中包含来自不同领域的实际案例，例如金融分析、图像处理、生物信息学、物理模拟等，让读者能够将所学知识应用于解决真实世界的问题。 代码质量与可读性： 所有代码示例都经过精心设计，力求清晰、简洁、高效，并遵循良好的编程实践，便于读者理解、修改和扩展。 面向未来： 关注当前和未来的技术趋势，适时引入深度学习、大数据等前沿概念，为读者的职业发展打下坚实基础。 《Python科学计算指南》的目标是为您提供一个坚实的起点，无论您是刚刚接触科学计算，还是希望提升现有技能，本书都将是您宝贵的助手。通过本书的学习，您将能够自信地运用 Python 解决复杂的科学问题，探索数据的奥秘，并为您的项目和研究带来前所未有的效率和深度。我们期待您在 Python 科学计算的旅程中，收获知识，激发灵感，并最终实现您的目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新，它以一种非常“接地气”的方式，将数字信号处理这个通常被认为比较晦涩的领域，变得生动有趣且易于理解。我尤其喜欢书中将大量的DSP理论知识，通过Python编程得以实现和可视化。例如，书中关于采样定理和奈奎斯特率的讲解，不再是枯燥的公式推导，而是通过Python代码模拟采样过程，并直观地展示欠采样和过采样的不同结果，这让我立刻就理解了其中的关键。书中关于周期信号的傅里叶分析部分，通过Python实现FFT，并展示不同频率成分的贡献，这种可视化方式对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我还可以通过修改代码参数，实时观察信号变化，这种交互式的学习体验，是我之前从未有过的。书中提供的代码都经过了精心的设计和优化，易于理解和修改，并且能够很好地运行在各种主流的Python环境中。总而言之，这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，并且给了我一种“我可以做到”的自信，我非常推荐给所有希望掌握这门技术的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是一场知识的盛宴，尤其是对于那些渴望在实际项目中运用Python进行数字信号处理的读者来说。书中不仅深入浅出地介绍了各种DSP的基础理论，更令人称道的是，它将这些抽象的概念巧妙地融入到一系列生动、实用的Python应用案例中。从基础的滤波算法，如FIR和IIR滤波器设计，到更高级的频谱分析技术，如FFT的应用，作者都给予了详尽的解释。我尤其欣赏书中对每个案例的细致讲解，从数据采集、预处理，到算法实现、结果可视化，每一步都清晰明了，仿佛作者就站在你旁边手把手教学。对于像我这样，虽然有一定编程基础，但对DSP理论还不够深入的读者来说，这本书就像一座灯塔，指引着我如何将理论知识转化为可执行的代码，并解决实际问题。书中提供的代码示例不仅可以直接运行，还包含了丰富的注释，这大大降低了学习门槛。此外，书中还涉及了一些更复杂的信号处理任务，例如自适应滤波和谱估计，这些内容对于提升DSP技能非常有价值。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到了Python在数字信号处理领域的强大潜力和无限可能，我强烈推荐给所有对DSP感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名信号处理领域的初学者，我一直在寻找一本能够清晰解释核心概念并提供实践指导的教材。这本书无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。它不是那种堆砌公式、枯燥乏味的理论书，而是通过大量富有启发性的Python代码示例，将抽象的信号处理原理变得触手可及。书中对各种经典算法的讲解，例如卷积、傅里叶变换、相关性分析等，都配有直观的图形化演示，这对于理解这些概念的本质非常有帮助。我特别喜欢书中关于音频信号处理的部分，通过Python实现对音频文件的加载、分析和编辑，让我对声音的本质有了更深刻的认识。书中的代码质量非常高，结构清晰，易于阅读和修改。作者在解释算法时，不仅仅停留在“是什么”，更侧重于“为什么”和“怎么用”，这使得读者能够真正理解算法背后的逻辑。对于那些希望将DSP技术应用于通信、控制、图像处理等领域的朋友，这本书绝对是一个绝佳的起点。它为我打下了坚实的DSP基础，并让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，在于它完美地融合了理论与实践，并且以Python这个强大且易于使用的工具作为载体。对于我这种在学术界和工业界之间摇摆的研究者来说，能够快速将理论研究转化为可运行的代码，并进行验证，是至关重要的。书中提供的不仅仅是代码片段，而是一系列完整的项目，从问题定义，到数据处理，再到算法实现和性能评估，都进行了详尽的阐述。我对书中关于时间序列分析的部分尤为印象深刻，通过Python实现对股票价格、传感器数据等时间序列的建模和预测，让我看到了DSP在金融和物联网领域的广阔应用前景。书中的代码风格统一，逻辑严谨，并且充分利用了NumPy、SciPy和Matplotlib等成熟的Python科学计算库，这使得代码的效率和可读性都得到了保证。作者在解释复杂概念时，善于运用类比和图示，使得即便是初学者也能快速掌握。我还会经常翻阅这本书，参考其中的代码和方法论，来解决我在实际项目中遇到的各种信号处理难题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，起初我选择这本书是因为它使用了Python，我对Python在科学计算领域的潜力一直很感兴趣。然而，当我深入阅读之后，我发现这本书的内容远比我预期的要丰富和深刻。它不仅仅是一个Python库的教程，更是一本系统性的数字信号处理入门指南。书中对离散时间信号和系统的基本概念进行了细致的介绍，并且将这些概念与Python的实现紧密结合。我特别欣赏书中关于数字滤波器设计和应用的章节，作者详细讲解了不同类型滤波器的特点、设计方法以及在实际应用中的效果，并通过Python代码直观地展示了滤波过程。此外，书中还涉及了一些更前沿的DSP技术，例如小波变换和谱分析，这些内容对于想要深入研究的读者来说非常有价值。这本书的结构安排非常合理，从易到难，层层递进，使得读者能够循序渐进地掌握DSP的知识。我感觉自己通过这本书，不仅提升了Python编程能力，更重要的是，掌握了一门强大的信号处理工具，这对我未来的职业发展将产生深远影响。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

内容写的细点，内容多点更好。案例有点少

评分☆☆☆☆☆

真的挺不错的。下次还会再来买的。

评分☆☆☆☆☆

有代码可以参考。

评分☆☆☆☆☆

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