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从头开始使用 Python 进行数字信号处理 (DSP)
信号处理算法：理论、直觉、数学、数值示例和 Python 实现
讲师：Zeeshan Ahmad
您将学到什么
- 信号处理基础。
- 模拟到数字转换
- 采样和重建。
- 奈奎斯特定理。
- 卷积
- 信号去噪。
- 信号的傅里叶变换
- 通过 FIR 和 IIR 滤波器进行信号滤波。
- Python 速成课程
探索相关主题
- 信号处理
- 其他 IT 和软件
- 信息技术与软件
要求
- 一些编程的基本知识可能会有帮助，但不是必要的。
描述
本课程将弥合信号处理算法的理论与实现以及其在 Python 中的实现之间的差距。提供所有讲座幻灯片和 Python 代码。
为什么要进行信号处理？
自 20 世纪 70 年代数字计算机诞生以来，数字信号处理已渗透到工程和科学的各个领域。
信号处理是对信号基本性质的操纵，以便在输出端获得所需的信号形状。它涉及用数字或符号序列表示信号以及对这些信号的处理。
以下科学和工程领域特别受益于信号处理技术的快速发展和进步。
1.机器学习。
2.数据分析。
3.计算机视觉。
4.图像处理
5. 通信系统。
6. 电力电子技术。
7.概率与统计。
8.时间序列分析。
9. 金融
10.决策理论
11. 生物医学信号处理
12. 医疗保健
课程大纲
第 01 节：课程介绍
第 02 节：Python 速成课程
第 03 节：信号处理基础知识
第 04 节：信号卷积
第 05 节：信号去噪滤波器
第 06 节：复数
第 07 节：傅里叶变换
第 08 节：FIR 滤波器设计
第 09 节：IIR 滤波器设计
本课程适合哪些人：
- 任何想要使用 Python 从头学习信号处理的人。
- 任何想在信号领域工作的人。
- 那些了解信号处理的数学但不知道如何用 Python 实现的学生。
- 想要学习数据和时间序列过滤的学生。
- 了解 MATLAB 中信号处理算法的实现但想转换到 Python 的学生和从业者。
| 共 91 节课程 • 总时长 14 小时 22 分钟 | |
| 第一章 课程介绍 | |
| 1. 课程介绍 | 4分41秒 |
| 2. 讲座的语速 | 2分43秒 |
| 第二章 Python快速入门课程 | |
| 1. 本节介绍 | 59秒 |
| 2. Python 安装程序 | 4分25秒 |
| 3. Jupyter Notebook介绍 | 14分27秒 |
| 4. 安装Python包 | 4分25秒 |
| 5. Python中的算术 – 第一部分 | 7分54秒 |
| 6. Python中的算术 – 第02部分 | 9分27秒 |
| 7. Python中的算术 – 第03部分 | 7分49秒 |
| 8. 处理数组-第一部分 | 11分9秒 |
| 9. 处理数组-第二部分 | 11分26秒 |
| 10. 处理数组-第03部分 | 21分9秒 |
| 11. 绘图和可视化-第一部分 | 17分51秒 |
| 12. 绘图和可视化-第二部分 | 15分3秒 |
| 13. 绘图和可视化-第03部分 | 13分34秒 |
| 14. 绘图和可视化-第04部分 | 7分35秒 |
| 15. Python中的列表 | 20分27秒 |
| 16. 循环 – 第一部分 | 21分3秒 |
| 17. 循环 – 部分02 | 20分36秒 |
| 第三章 模数转换 | |
| 1. 本节介绍 | 1分59秒 |
| 2. 信号处理系统要素 | 8分55秒 |
| 3. 模数转换 | 16分52秒 |
| 4. 使用Python进行AD转换 | 10分44秒 |
| 5. 量化到数字转换 | 3分50秒 |
| 6. 基本连续时间信号 | 16分47秒 |
| 7. 连续时间信号在Python中 | 18分54秒 |
| 8. 基本离散时间信号 | 8分6秒 |
| 9. 离散时间信号在Python | 17分59秒 |
| 10. 采样与重建 | 10分19秒 |
| 11. Python中的采样与重建 | 12分41秒 |
| 第四章 卷积 | |
| 1. 本节介绍 | 1分46秒 |
| 2. 卷积和 | 17分26秒 |
| 3. 卷积的数值示例 | 18分26秒 |
| 4. 全模式卷积 | 2分54秒 |
| 5. 使用循环在Python中进行卷积 | 24分28秒 |
| 6. 使用NumPy进行卷积 | 5分51秒 |
| 7. 应用01 _ 使用卷积进行信号去噪 | 11分45秒 |
| 8. 应用02 _ 使用卷积进行边缘检测 | 6分32秒 |
| 9. 卷积定理 | 8分33秒 |
| 第五章 信号去噪 | |
| 1. 本节介绍 | 2分12秒 |
| 2. 移动平均滤波器 | 7分33秒 |
| 3. 移动平均滤波器在Python中 | 13分57秒 |
| 4. 高斯均值滤波 | 8分45秒 |
| 5. 高斯均值滤波器在Python中 | 18分36秒 |
| 6. 中值滤波器 | 6分58秒 |
| 7. 中值滤波器在Python中 | 7分21秒 |
| 8. 使用中值滤波器去除尖峰噪声 | 4分47秒 |
| 9. 使用中值滤波器在Python中去除尖峰噪声第01部分 | 22分1秒 |
| 10. 使用中值滤波器在Python中去除尖峰噪声（第二部分） | 8分25秒 |
| 第六章 复数 | |
| 1. 复数介绍 | 4分43秒 |
| 2. 复数在Python中 | 4分34秒 |
| 3. 复数部分数学-01 | 2分58秒 |
| 4. 复数之数学 Part-02 | 3分41秒 |
| 5. Python中复数的数学 | 4分25秒 |
| 6. 幅度和相位计算 | 1分28秒 |
| 7. Python中的幅值和相位计算 | 2分39秒 |
| 8. 复杂正弦波 | 1分35秒 |
| 9. Python中的复杂正弦波 | 4分39秒 |
| 第七章 傅里叶变换 | |
| 1. 本节介绍 | 1分43秒 |
| 2. 结合正弦和余弦波 | 11分12秒 |
| 3. 在Python中生成波 | 13分58秒 |
| 4. 傅里叶变换机制 | 20分28秒 |
| 5. 逐步编写傅里叶变换代码 | 27分2秒 |
| 6. 快速傅里叶变换 | 9分6秒 |
| 7. 信号直流分量傅里叶变换 | 9分50秒 |
| 8. 振幅和功率谱 | 8分43秒 |
| 9. 逆傅里叶变换 | 6分14秒 |
| 10. FT 信号平稳性应用 第一部分 | 5分6秒 |
| 11. FT信号平稳性应用-02 | 5分8秒 |
| 第八章 FIR滤波器设计 | |
| 1. 本节介绍 | 2分10秒 |
| 2. 数字滤波器简介 | 8分20秒 |
| 3. 设计FIR滤波器的步骤 | 26分50秒 |
| 4. 使用最小二乘法进行FIR滤波器设计 | 13分17秒 |
| 5. 窗口法FIR滤波器设计 | 7分14秒 |
| 6. FIR零移位滤波器 | 12分29秒 |
| 7. 低通FIR滤波器 | 8分13秒 |
| 8. Python中的低通FIR滤波器 | 9分52秒 |
| 9. 高通FIR滤波器 | 6分20秒 |
| 10. 高通FIR滤波器在Python中 | 6分41秒 |
| 11. 带通FIR滤波器 | 6分27秒 |
| 12. 带通FIR滤波器在Python中 | 7分41秒 |
| 13. 学生的任务 | 1分30秒 |
| 第九章 IIR滤波器设计 | |
| 1. 本节介绍 | 1分30秒 |
| 2. 设计IIR Butterworth滤波器的步骤 | 8分30秒 |
| 3. Python中的IIR巴特沃斯滤波器设计 | 12分 |
| 4. 低通IIR滤波器 | 6分55秒 |
| 5. 高通IIR滤波器 | 6分21秒 |
| 6. 带通IIR滤波器 | 5分56秒 |
| 7. FIR和IIR滤波器的比较 | 2分27秒 |
| 8. 学生的任务 | 56秒 |
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