Python數(shù)字信號處理應(yīng)用

第 1章 聲音和信號 1
1．1 周期信號 1
1．2 頻譜分析 3
1．3 信號 4
1．4 波形的讀寫 6
1．5 頻譜 7
1．6 波形對象 7
1．7 信號對象 8
1．8 練習(xí) 10
第 2章 諧波 11
2．1 三角波 11
2．2 方波 13
2．3 混疊 15
2．4 計(jì)算頻譜 17
2．5 練習(xí) 18
第3章 非周期信號 20
3．1 線性啁啾（Chirp） 20
3．2 指數(shù)啁啾 22
3．3 啁啾信號的頻譜 23
3．4 頻譜圖 24
3．5 Gabor限制 25
3．6 泄露 26
3．7 加窗 27
3．8 頻譜圖的實(shí)現(xiàn) 28
3．9 練習(xí) 30
第4章 噪聲 32
4．1 不相關(guān)噪聲 32
4．2 累積頻譜 34
4．3 布朗噪聲 35
4．4 粉噪 38
4．5 高斯噪聲 40
4．6 練習(xí) 41
第5章 自相關(guān) 43
5．1 相關(guān) 43
5．2 序列相關(guān) 45
5．3 自相關(guān) 47
5．4 周期信號的自相關(guān) 48
5．5 相關(guān)的點(diǎn)積形式 51
5．6 使用NumPy 51
5．7 練習(xí) 52
第6章 離散余弦變換 54
6．1 合成 54
6．2 使用數(shù)組合成 55
6．3 分析 57
6．4 正交矩陣 58
6．5 DCT-IV 59
6．6 Inverse DCT（反離散余弦變換） 61
6．7 Dct類 61
6．8 練習(xí) 62
第7章 離散傅里葉變換 64
7．1 復(fù)指數(shù) 64
7．2 復(fù)信號 66
7．3 合成問題 67
7．4 使用矩陣合成 68
7．5 分析問題 70
7．6 快速分析 70
7．7 DFT 71
7．8 DFT是周期性的 73
7．9 實(shí)信號的DFT 73
7．10 練習(xí) 75
第8章 濾波與卷積 76
8．1 平滑 76
8．2 卷積 79
8．3 頻域 79
8．4 卷積定理 81
8．5 高斯濾波器 82
8．6 高效卷積 83
8．7 高效自相關(guān) 85
8．8 練習(xí) 86
第9章 微分和積分 87
9．1 有限差分 87
9．2 頻域 89
9．3 微分 89
9．4 積分 91
9．5 累積和 93
9．6 積分噪聲 96
9．7 練習(xí) 96
第 10章 LTI系統(tǒng) 98
10．1 信號與系統(tǒng) 98
10．2 窗和濾波器 100
10．3 聲學(xué)響應(yīng) 101
10．4 系統(tǒng)和卷積 103
10．5 卷積定理的證明 106
10．6 練習(xí) 108
第 11章 調(diào)制和采樣 109
11．1 脈沖卷積 109
11．2 調(diào)幅 110
11．3 采樣 113
11．4 混疊 115
11．5 插值 118
11．6 總結(jié) 119
11．7 練習(xí) 120