Skip to content

Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

valeriy67/dsp-theory

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

40 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Цифровая обработка сигналов

Digital signal processing

Проект содержит интерактивные материалы в виде законченных лекций по цифровой обработке сигналов (ЦОС) в виде тетрадок Jupyter Notebook. Это мои заметки по теоретическим аспектам и практическому применению задач ЦОС.

Материалы представлены с использованием библиотек на языке Python (numpy , scipy, matplotlib, seaborn etc). Основная информация взята из моих лекций, которые я, будучи аспирантом, читал студентам Московского Энергетического Института (НИУ МЭИ). Частично информация из этих лекций была использована на обучающих лекциях в Центре Современной Электроники, где я выступал в качестве лектора. Кроме того, в эти лекции входит перевод различных статей, компиляция материалов из достоверных источников и литературы по тематике цифровой обработки сигналов, а также официальная документация по прикладным пакетам и встроенным функциям библиотек scipy и numpy языка Python.

Большая часть обучающего материала для наглядного и интерактивного представления реализована с использованием Jupyter Notebook.

В зависимости от наличия свободного времени этот проект будет развиваться и постепенно наполняться новыми материалами по инициативе автора (то есть меня).

Общая информация

Title Digital signal processing
Author Alexander Kapitanov
Language Python
Contact sallador@bk.ru
Release 10 Jul 2019
License GNU GPL 3.0

P.S. Спасибо за внимание, следите за развитием проекта!

Link

Author:

  • Kapitanov Alexander

Release:

  • 2019/07/10.

License:

  • GNU GPL 3.0.

About

Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc.

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 58.3%
  • Jupyter Notebook 41.7%