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C O N T E N T S

第1章 信号处理概况 / 1

 视频讲解：3分钟，3集

1.1 引言 / 1

1.2 MATLAB信号处理工具箱 / 1

1.2.1 Signal Processing Toolbox / 3

1.2.2 DSP System Toolbox / 3

1.3 Python信号处理工具箱 / 4

1.3.1 Python简介 / 4

1.3.2 Python库简介 / 5

1.3.3 信号处理工具箱 / 5

第2章 Python编程基础 / 7

 视频讲解：68分钟，15集

2.1 Python发展简介 / 7

2.2 Python开发环境 / 7

2.2.1 安装Python / 7

2.2.2 使用Python / 9

2.2.3 Jupyter Notebook / 9

2.2.4 Google Colab / 13

2.2.5 VSCode / 15

2.2.6 PyCharm / 18

2.3 Python编程基础 / 22

2.3.1 基础语法 / 22

2.3.2 变量类型 / 24

2.3.3 Python数据类型转换 / 25

2.3.4 Python常用函数 / 26

2.3.5 Python运算符 / 27

2.3.6 条件语句 / 30

2.3.7 循环语句 / 30

2.3.8 中断语句 / 31

2.3.9 pass语句 / 31

2.3.10 函数 / 31

2.3.11 模块和包 / 34

2.4 基于NumPy的数值计算 / 35

2.4.1 NumPy简介 / 35

2.4.2 安装NumPy / 35

2.4.3 数组创建 / 36

2.4.4 元素访问 / 38

2.4.5 数组基本运算 / 39

2.5 基于SciPy的数值计算 / 43

2.5.1 SciPy简介 / 43

2.5.2 安装SciPy / 43

2.5.3 SciPy子工具包构成 / 44

2.5.4 线性代数 / 44

2.5.5 微积分 / 48

2.5.6 概率统计 / 51

2.5.7 快速傅里叶变换 / 54

2.6 Matplotlib软件包 / 57

2.6.1 Matplotlib简介 / 57

2.6.2 安装Matplotlib / 57

2.6.3 基础图表绘制 / 59

2.6.4 线条和标识 / 60

2.6.5 文字说明 / 61

第3章 信号生成和预处理 / 63

 视频讲解：18分钟，5集

3.1 平滑和去噪 / 63

3.1.1 使用到的Python函数 / 63

3.1.2 信号平滑处理 / 63

3.1.3 对数据去趋势 / 77

3.1.4 从信号中去除60 Hz干扰 / 79

3.1.5 去除信号中的峰值 / 83

3.2 波形生成 / 85

3.2.1 使用到的Python函数 / 85

3.2.2 创建均匀和非均匀时间向量 / 85

3.2.3 波形生成：时间向量和正弦波 / 87

3.2.4 脉冲函数、阶跃函数和斜坡函数 / 88

3.2.5 常见的周期性波形 / 91

3.2.6 常见的非周期性波形 / 93

3.2.7 pulstran函数 / 95

3.2.8 sinc函数 / 96

第4章 测量和特征提取 / 97

4.1 描述性统计量 / 97

4.1.1 使用到的Python函数 / 97

4.1.2 确定峰宽 / 98

4.1.3 周期波形的RMS值 / 102

4.1.4 在数据中查找峰值 / 103

4.2 脉冲和跃迁指标 / 106

4.2.1 使用到的Python函数 / 106

4.2.2 矩形脉冲波形的占空比 / 106

第5章 变换、相关性和建模 / 110

 视频讲解：11分钟，5集

5.1 变换 / 110

5.1.1 使用到的Python函数 / 110

5.1.2 离散傅里叶变换 / 111

5.1.3 Chirp Z-变换 / 114

5.1.4 离散余弦变换 / 116

5.1.5 用于语音信号压缩的DCT / 118

5.1.6 Hilbert变换 / 121

5.1.7 余弦解析信号 / 122

5.1.8 Hilbert变换与瞬时频率 / 123

5.1.9 倒频谱分析 / 127

5.2 相关性和卷积 / 129

5.2.1 使用到的Python函数 / 129

5.2.2 具有自相关的残差分析 / 129

5.2.3 对齐两个简单信号 / 135

5.2.4 将信号与不同开始时间对齐 / 138

5.2.5 使用互相关性对齐信号 / 140

5.2.6 使用自相关求周期性 / 143

5.2.7 Echo Cancelation / 148

5.2.8 多通道输入的互相关 / 151

5.2.9 样本自相关的置信区间 / 154

5.2.10 两个指数序列的互相关 / 156

5.2.11 移动平均过程的自相关 / 160

5.2.12 两个移动平均过程的互相关 / 162

5.2.13 噪声中延迟信号的互相关 / 164

5.2.14 相位滞后正弦波的互相关 / 167

5.2.15 线性卷积和循环卷积 / 168

第6章 数字和模拟滤波器 / 170

 视频讲解：5分钟，2集

6.1 数字滤波器设计 / 170

6.1.1 使用到的Python函数 / 170

6.1.2 IIR滤波器设计 / 171

6.1.3 FIR滤波器设计 / 176

6.2 数字滤波器分析 / 188

6.2.1 使用到的Python函数 / 188

6.2.2 相位响应 / 188

6.2.3 零极点分析 / 191

6.2.4 脉冲响应 / 192

6.3 数字滤波 / 193

6.3.1 使用到的Python函数 / 194

6.3.2 数字滤波介绍 / 195

6.4 多采样频率信号处理 / 196

6.4.1 使用到的Python函数 / 196

6.4.2 重建缺失的数据 / 196

6.4.3 下采样——信号相位 / 199

6.4.4 下采样——混叠 / 202

6.4.5 在下采样前进行滤波 / 205

6.5 模拟滤波器 / 207

6.5.1 使用到的Python函数 / 207

6.5.2 模拟IIR低通滤波器的比较 / 208

第7章 频谱分析 / 210

7.1 频谱估计 / 210

7.1.1 使用到的Python函数 / 210

7.1.2 使用FFT获得功率频谱密度估计 / 211

7.1.3 频域线性回归 / 212

7.1.4 检测噪声中的失真信号 / 220

7.1.5 幅值估计和填零 / 224

7.1.6 比较两个信号的频率成分 / 226

7.1.7 交叉频谱和幅值平方相干性 / 228

7.2 子空间方法 / 232

7.3 加窗法 / 234

7.3.1 使用到的Python函数 / 234

7.3.2 Chebyshev窗 / 236

第8章 借助大语言模型实现信号

               处理 / 238

8.1 国内外大语言模型发展现状 / 238

8.1.1 国外大语言模型发展现状 / 238

8.1.2 国内大语言模型发展现状 / 239

8.2 大语言模型与编程 / 240

8.2.1 大语言模型使用简介 / 240

8.2.2 大语言模型实现Python编程 / 240

8.3 信号处理编程实例 / 241

8.3.1 绘制信号的时域和频域波形 / 241

8.3.2 绘制加入噪声后信号的时域和频域

   波形 / 243

8.3.3 设计数字滤波器并绘制其频率响应

   曲线 / 245

8.3.4 对信号进行滤波并绘制滤波后的幅度

   谱与相位谱图 / 247

8.3.5 对信号进行DFT运算并绘制信号幅度

   与相位图 / 249

8.3.6 对信号进行指定点数DFT并绘制信号

   幅度与相位图 / 251

8.3.7 对信号进行FFT与IFFT并与原信号

   做差 / 253

8.3.8 信号采样综合 / 255

8.3.9 信号平滑处理 / 260

微课视频清单

序  号 视 频 名 称 时长/min 书 中 位 置

1 Github介绍+如何创建并下载一个仓库 1 1.3.3节节首

2 Pull_Request 1 第6页第一段处

3 PySPT介绍 1 第6页第二段处

4 Python官方编译器下载 3 2.2节节首

5 JupyterNotebook视频演示 1 2.2.3节节首

6 VSCode下载 3 2.2.5节节首

7 PyCharm下载 4 2.2.6节节首

8 matplotlib_animation 5 2.3节节首

9 Python基础数据结构和语法 10 2.3.1节节首

10 python常见数据结构 9 2.3.2节节首

11 matplotlib_pyplot 12 2.3.6节节首

12 循环 4 2.3.7节节首

13 函数 3 2.3.10节节首

14 numpy数组形状变更 1 2.4.3节节首

15 numpy的属性及array 2 2.4.3节节首

16 numpy中数组元素的索引与切片 3 2.4.4节节首

17 numpy基础运算 1 2.4.5节节首

18 SciPy 7 2.5节节首

19 去除信号中的峰值 7 3.1.5节节首

20 时间向量_正弦波 1 3.2.3节节首

21 脉冲、阶跃、斜坡、抛物函数 1 3.2.4节节首

22 常见的周期波形 2 3.2.5节节首

23 非周期函数 7 3.2.6节节首

24 离散傅里叶变换 1 5.1.2节节首

25 线性调频z变换 1 5.1.3节节首

26 Hilbert变换 2 5.1.6节节首

27 两个指数序列的互相关 6 5.2.10节节首

28 线性和循环卷积 1 5.2.15节节首

29 经典IIR滤波器类型的比较 2 6.1.2节节首

30 反因果零相位滤波器 3 6.2.3节节首