数字信号处理以通俗易懂的方式进行阐述。

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简介：
《学以致用•深入浅出数字信号处理》以直观、概念化、非数学化的方式，充分利用向量这一简明易懂的工具，并配合大量的实例和图片，对数字信号处理的核心概念及其应用进行了深入而透彻的阐述，从而为读者提供了一种全新的理解数字信号处理的思路和方法。本书紧密围绕频谱分析和数字滤波这两个关键领域展开论述。本书共分为九章内容。第一章概述了数字信号处理的发展历程及其广泛的应用范围。第二章和第三章主要介绍了信号以及线性时不变系统中的一些基本理论知识。第四章则详细阐述了信号与系统之间的相互关系，涵盖了卷积与相关等重要概念。第五章和第六章分别深入探讨了频谱分析的主要工具——离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——FFT。第七至第九章则主要集中于数字滤波器的原理、实际实现方法以及其在不同领域的应用情况等问题。《学以致用•深入浅出数字信号处理》的目标读者主要是从事数字信号处理相关工程工作的专业人士，同时本书同样适合作为高职院校电子、通信、计算机以及自动控制等专业的“数字信号处理”课程教材和参考书。此外，本书亦可作为希望利用数字信号处理这一强大工具进行研究的科研人员的参考资料。

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客服

简明易懂的数字信号处理

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《简明易懂的数字信号处理》是一本针对初学者设计的学习指南，通过简洁的语言和实用的例子来解释复杂的概念，帮助读者轻松掌握数字信号处理的核心知识和技术。《学以致用•深入浅出数字信号处理》一书以直观、概念化而非数学的方式介绍了数字信号处理的基本知识，并通过向量这一简单而直观的工具以及丰富的实例与图片，帮助读者理解复杂的理论内容。本书主要围绕频谱分析和数字滤波这两个核心主题进行阐述。全书共分为九章： - 第1章简要回顾了数字信号处理的发展历程及其应用领域。 - 第2、3两章分别讲解了信号及线性时不变系统的基础概念。 - 第4章则深入探讨了信号与系统之间的相互作用，包括卷积和相关等重要技术。 - 而第5至6章集中介绍了离散傅里叶变换（DFT）及其快速实现算法——快速傅里叶变换（FFT），这是频谱分析中的关键工具。 - 最后三章则转向数字滤波器的设计与应用，涵盖其原理、具体实施方法以及实际应用场景。本书面向的读者群体包括从事相关领域工作的工程师及科研人员，并且非常适合于高等院校电子工程、通信技术、计算机科学和自动控制等相关专业的教学使用。此外，《学以致用•深入浅出数字信号处理》也是一本为那些希望掌握并利用好数字信号处理这一强大工具的研究者们所编写的参考书籍。

简明易懂的数字信号处理PDF

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《简明易懂的数字信号处理》是一本深入浅出介绍数字信号处理基础理论和应用技巧的专业书籍，适合初学者快速掌握相关知识。本书以清晰的语言和实用的例子帮助读者理解复杂的概念，并提供了一系列实践性很强的练习题，便于巩固所学内容。《深入浅出数字信号处理》这本书的PDF版本非常适合初学者学习信号处理知识。

简明易懂的数字信号处理——江志红著

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《简明易懂的数字信号处理》是由江志红编著的一本深入浅出介绍数字信号处理原理与应用的专业书籍，适合初学者和工程技术人员阅读参考。这是一本非常好的数字信号处理入门书籍，内容通俗易懂，并且提供高清完整版本。

Python.groupby函数详解：通俗易懂版

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本教程详细解释了Python中pandas库的groupby函数，旨在以简单明了的方式帮助初学者理解和使用此功能强大的数据处理工具。一、groupby 能做什么？在 Python 中，`groupby` 函数主要用于数据分组以及进行分组后的运算操作。它允许你根据特定属性对数据进行分类，并针对每个类别执行计算任务。具体来说，使用 `groupby` 时的规则如下： ```python df[结果属性].groupby([df[属性], df[属性]]).函数名称() ``` 这里，`df[结果属性]` 表示你想要计算的结果对应的列名；分类依据则通过 `[df[属性], df[属性]]` 指定多个或单一的分组条件。最后，`.mean()` 代表了对这些数据执行平均值计算。例如： ```python print(df[评分].groupby([df[地区], df[类型]]).mean()) ``` 这条语句的功能是输出不同地区和不同类型下的评分数据的平均值。二、单类分组A.groupby

数字信号处理课程期末作业（易懂版）

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本课程期末作业旨在通过实践操作帮助学生深入理解数字信号处理的基本原理和应用。内容涵盖滤波器设计、频谱分析等关键概念，采用简洁明了的方式讲解复杂理论，使学习者能够轻松掌握知识要点，并应用于实际问题解决中。所设计的为低通和带阻滤波器，理解简单，代码完整，并使用了MATLAB编写。

通俗易懂的PID算法原理讲解

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本教程以浅显易懂的方式详细介绍PID（比例-积分-微分）控制算法的基本原理及其应用。适合初学者快速掌握PID调节的核心概念与实践技巧。学习自动控制的入门级算法非常重要。无论是进行课程设计还是参加电子竞赛，都不可避免地会接触到PID控制。作为一种经典算法，它通常被用来与开发的改进型算法进行性能对比。

小波变换的通俗易懂解析

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本文将深入浅出地介绍小波变换的基本概念和原理，帮助读者理解这一数学工具在信号处理、数据分析等领域的应用价值。小波变换是一种数学工具，在信号处理领域非常有用。它可以帮助我们分析不同频率下的信号特征，并且在时间轴上提供局部化细节。对于初学者来说，理解小波变换可以通过类比傅里叶变换来进行。傅里叶变换可以把一个复杂的时域信号分解成一系列正弦波的叠加，而每个正弦波代表了原信号的一个频谱成分。但是，这种分析方法有一个缺点：它只能告诉我们整个时间范围内各个频率分量的重要性，并不能给出这些频率在特定时间段内的变化情况。小波变换则解决了这个问题。它可以提供关于不同时间和频率的信息。通过使用不同的“尺度”（类似于傅里叶中的周期），我们可以在时域和频域之间找到一个平衡点，从而更好地捕捉到信号的局部特征以及其随时间的变化规律。对于新手来说学习小波变换可以从一些基础概念开始：母小波、平移与缩放等。随着理解加深，可以尝试应用它来解决实际问题如噪音消除或图像压缩等领域中常见的挑战。

利用MATLAB进行数字信号处理

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本课程专注于使用MATLAB软件进行数字信号处理的教学与实践，涵盖信号分析、滤波器设计及频谱估计等核心内容。这段文字介绍了内容包括MATLAB简明教程、LSI系统分析、Z变换、傅里叶变换、零极点分析以及FIR及IIR滤波器设计的相关知识。

《数字信号处理》大作业：对含强噪声的数字信号进行处理

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本作品为《数字信号处理》课程的大作业，旨在针对含有强烈噪声的数字信号开展深入分析与处理。通过运用滤波技术及频谱分析方法，有效提升了信号质量，增强了目标信号特征的可辨识度，为后续的数据解析提供了坚实的基础。已知某组数字信号，该信号中除了目标信号之外还掺杂有强噪声，但噪声与目标信号的频率不重叠。