Bewertung:
Das Buch „Think DSP“ wird als nützliche Ressource für das Erlernen der digitalen Signalverarbeitung (DSP) in Python hervorgehoben, insbesondere für Anfänger. Es wurde jedoch kritisiert, weil es auf benutzerdefinierten Code statt auf Standardbibliotheken zurückgreift, was einige Benutzer als zu komplex und nicht benutzerfreundlich empfanden. Während viele den praktischen Ansatz und die klare Schreibweise schätzen, sind andere der Meinung, dass es in bestimmten Bereichen an Tiefe mangelt und dass die Beispiele nicht immer gut erklärt oder funktional sind.
Vorteile:⬤ Ausgezeichnete Ressource für Anfänger in DSP und Python.
⬤ Klare und prägnante Sprache.
⬤ Praktische Beispiele erleichtern das Verständnis.
⬤ Bietet eine Mischung aus theoretischen und praktischen Einblicken.
⬤ Guter Ausgangspunkt für alle, die sich für die DSP-Programmierung interessieren.
⬤ Starker Rückgriff auf eigenen Code anstelle von Standardbibliotheken wie NumPy und SciPy, was die Komplexität erhöht.
⬤ Einige Beispiele und Übungen sind nicht vollständig funktional oder klar, was zu Frustration führt.
⬤ Es fehlt an Tiefe bei fortgeschrittenen DSP-Konzepten.
⬤ Einige Leser empfanden den Inhalt als schwammig und wenig praxisorientiert.
(basierend auf 17 Leserbewertungen)
Think DSP: Digital Signal Processing in Python
Wenn Sie die Grundlagen der Mathematik verstehen und wissen, wie man mit Python programmiert, sind Sie bereit, in die Signalverarbeitung einzutauchen. Während die meisten Lehrbücher mit der Theorie beginnen, um dieses komplexe Thema zu vermitteln, führt dieses praktische Buch in die Techniken ein, indem es Ihnen zeigt, wie sie in der realen Welt angewendet werden. Schon im ersten Kapitel werden Sie in der Lage sein, einen Klang in seine Obertöne zu zerlegen, die Obertöne zu verändern und neue Klänge zu erzeugen.
Der Autor Allen Downey erklärt Techniken wie die spektrale Zerlegung, Filterung, Faltung und die schnelle Fourier-Transformation. Dieses Buch bietet auch Übungen und Codebeispiele, die Ihnen helfen, das Material zu verstehen.
Sie werden folgendes erforschen:
⬤ Periodische Signale und ihre Spektren.
⬤ Harmonische Struktur von einfachen Wellenformen.
⬤ Zwitschern und andere Töne, deren Spektrum sich mit der Zeit verändert.
⬤ Rauschsignale und natürliche Rauschquellen.
⬤ Die Autokorrelationsfunktion zur Schätzung der Tonhöhe.
⬤ Die diskrete Kosinustransformation (DCT) zur Kompression.
⬤ Die schnelle Fourier-Transformation für die Spektralanalyse.
⬤ Vergleich von Operationen im Zeitbereich mit Filtern im Frequenzbereich.
⬤ Lineare zeitinvariante (LTI) Systemtheorie.
⬤ Amplitudenmodulation (AM) im Radio.
Weitere Bücher in dieser Reihe sind Think Stats und Think Bayes, ebenfalls von Allen Downey.
| ISBN: | 9781491938454 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 168 |
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