Pensare al DSP: Elaborazione del segnale digitale in Python

Recensioni dei lettori

Il libro “Think DSP” è considerato una risorsa utile per imparare l'elaborazione del segnale digitale (DSP) in Python, soprattutto per i principianti. Tuttavia, è stato criticato per il fatto che si basa su codice personalizzato piuttosto che su librerie standard, che alcuni utenti hanno trovato eccessivamente complesso e non facile da usare. Sebbene molti apprezzino l'approccio pratico e la scrittura chiara, altri ritengono che manchi di profondità in alcune aree e che gli esempi non siano sempre ben spiegati o funzionali.

⬤ Eccellente risorsa per i principianti in DSP e Python.
⬤ Scrittura chiara e concisa.
⬤ Esempi pratici per facilitare la comprensione.
⬤ Fornisce un mix di approfondimenti teorici e pratici.
⬤ Buon punto di partenza per chi è interessato alla programmazione DSP.

⬤ Si fa molto affidamento sul codice personalizzato invece che su librerie standard come NumPy e SciPy, rendendo il tutto più complesso.
⬤ Alcuni esempi ed esercizi non sono del tutto funzionali o chiari, il che porta alla frustrazione.
⬤ Manca di profondità nei concetti avanzati di DSP.
⬤ Alcuni lettori hanno trovato i contenuti patinati e privi di applicazioni pratiche.

(basato su 17 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Think DSP: Digital Signal Processing in Python

Contenuto del libro:

Se conoscete la matematica di base e sapete programmare con Python, siete pronti a immergervi nell'elaborazione dei segnali. Mentre la maggior parte delle risorse inizia con la teoria per insegnare questa materia complessa, questo libro pratico introduce le tecniche mostrando come vengono applicate nel mondo reale. Solo nel primo capitolo sarete in grado di scomporre un suono nelle sue armoniche, modificare le armoniche e generare nuovi suoni.

L'autore Allen Downey spiega tecniche quali la decomposizione spettrale, il filtraggio, la convoluzione e la trasformata veloce di Fourier. Questo libro fornisce anche esercizi ed esempi di codice per aiutarvi a comprendere il materiale.

Esplorerete:

⬤ Segnali periodici e loro spettri.

⬤ Struttura armonica di semplici forme d'onda.

⬤ Cinguettii e altri suoni il cui spettro cambia nel tempo.

⬤ Segnali di rumore e fonti naturali di rumore.

⬤ La funzione di autocorrelazione per la stima dell'altezza.

⬤ La trasformata discreta del coseno (DCT) per la compressione.

⬤ La trasformata veloce di Fourier per l'analisi spettrale.

⬤ Relazione tra operazioni nel tempo e filtri nel dominio della frequenza.

⬤ Teoria dei sistemi lineari tempo-invarianti (LTI).

⬤ La modulazione d'ampiezza (AM) usata in radio.

Altri libri di questa collana sono Think Stats e Think Bayes, sempre di Allen Downey.