从零开始使用Python进行数字信号处理（DSP）
信号处理算法：理论、直觉、数学、数值示例与Python实现
学习内容：
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
课程内容主题：
课程介绍
Python速成课程
信号处理基础知识
信号卷积
信号去噪滤波器
复数
傅里叶变换
FIR滤波器设计
IIR滤波器设计
课程要求：
一些编程的基本知识可能会有帮助，但不是必要的
课程详细描述：
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：
– 机器学习
– 数据分析
– 计算机视觉
– 图像处理
– 通信系统
– 电力电子技术
– 概率与统计
– 时间序列分析
– 金融
– 决策理论
– 生物医学信号处理
– 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
适用人群：
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
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