Python 信号处理工具箱 - PySPT

Python Signal Processing Toolbox

信号处理是从信号抽取出有用信息的过程,包括:提取、变换、分析、综合等处理过程。随着数字计算机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展,出现了不受物理制约的纯数学的加工,即算法,并确立了信号处理的领域。


MATLAB

MATLAB是由美国Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。近20年来,由MathWorks公司开发的MATLAB软件,被广泛的应用到了信号处理的课程教学和实验中。


Python

随着开源软件的发展,推动了行业创新和科技术进步。Python语言以其简洁性、易读性以及可扩展性,用于科学计算研究日益增多。Python标准库命名接口清晰、文档良好,很容易学习和使用。Python社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能无所不包,覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域,并且大多成熟而稳定。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,基于Numpy科学计算库,用于数学、科学、工程学等领域。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。自 2001 年首次发布以来,SciPy 已经成为Python语言中科学算法的行业标准。目前除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外,MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。Python完全免费,众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。


PySPT

本仓库参考Matlab Signal Processing Toolbox的体系架构,及其函数和案例组织方式,对应整理并编写了基于Python的信号处理工具箱(Python Signal Processing Toolbox,简称PySPT)函数和案例。

书籍

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本书共分六章:

函数和案例都配以对应Matlab/Python代码为示例,引导读者通过编程的方式来准确地理解信号处理的相关知识及其应用。

课件目录

第1章 信号处理概况

第2章 Python编程基础

第3章 信号生成和预处理

第4章 测量和特征提取

第5章 变换、相关性和建模

第6章 数字和模拟滤波器

第7章 频谱分析

第8章 借助大语言模型实现信号处理


周治国

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