دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Thomas Haslwanter
سری:
ISBN (شابک) : 9783030579029, 9783030579036
ناشر: Springer
سال نشر: 2021
تعداد صفحات:
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 88 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Hands-on Signal Analysis with Python: An Introduction به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل دستی سیگنال با پایتون: مقدمه نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون ارائه می دهد: انواع فیلترها مانند فیلترهای FIR-، IIR- و مورفولوژیکی معرفی و توضیح داده شده اند و همچنین کاربرد آنها برای داده های یک و دو بعدی. ریاضیات مورد نیاز به حداقل می رسد، و مثال های متعدد و برنامه های پایتون کار برای شروع سریع گنجانده شده است. هدف این کتاب این است که کاربران مبتدی را نیز قادر سازد تا روشهای مناسب را انتخاب کنند و کارهای دنیای واقعی مانند تمایز، ادغام و هموارسازی سریهای زمانی یا تشخیص لبه ساده در تصاویر را انجام دهند. یک بخش مقدماتی راهنمایی و راهنمایی برای نصب و پیکربندی پایتون در رایانه شما ارائه می دهد. فصلهای پیشرفتهتر مقدمهای عملی برای تبدیل فوریه و کاربردهای آن مانند پردازش صدا، و همچنین حل معادلات حرکت با تبدیل لاپلاس ارائه میکنند. یک گشت کوتاه در یادگیری ماشین ابزارهای قدرتمندی را که با پایتون در دسترس هستند نشان می دهد. این کتاب همچنین نکاتی را برای یک جریان کار برنامهنویسی کارآمد ارائه میکند: از استفاده از یک دیباگر برای یافتن اشتباهات، نسخهسازی کد با git برای جلوگیری از از دست رفتن برنامههای کاری، تا ساخت رابطهای کاربری گرافیکی (GUI) برای تجسم دادهها. . راهحلهای پایتون کارآمد و مستند برای همه تمرینها گنجانده شده است، و نوتبوکهای IPython/Jupyter کمک بیشتری برای شروع کار افراد و چشماندازی برای خواننده علاقهمند ارائه میکنند.
This book provides the tools for analyzing data in Python: different types of filters are introduced and explained, such as FIR-, IIR- and morphological filters, as well as their application to one- and two-dimensional data. The required mathematics are kept to a minimum, and numerous examples and working Python programs are included for a quick start. The goal of the book is to enable also novice users to choose appropriate methods and to complete real-world tasks such as differentiation, integration, and smoothing of time series, or simple edge detection in images. An introductory section provides help and tips for getting Python installed and configured on your computer. More advanced chapters provide a practical introduction to the Fourier transform and its applications such as sound processing, as well as to the solution of equations of motion with the Laplace transform. A brief excursion into machine learning shows the powerful tools that are available with Python. This book also provides tips for an efficient programming work flow: from the use of a debugger for finding mistakes, code-versioning with git to avoid the loss of working programs, to the construction of graphical user interfaces (GUIs) for the visualization of data. Working, well-documented Python solutions are included for all exercises, and IPython/Jupyter notebooks provide additional help to get people started and outlooks for the interested reader.
Preface For Whom This Book Is References Contents 1 Introduction 1.1 Signal Processing 1.1.1 Typical Workflow 1.2 Conventions and Mathematical Basics 1.2.1 Notation 1.2.2 Mathematical Basics 1.2.3 Discrete Signals 1.3 Accompanying Material 1.4 Exercises 2 Python 2.1 Getting Started 2.1.1 Distributions and Packages 2.1.2 Installation of Python 2.1.3 Python Resources 2.1.4 A Simple Python Program 2.2 Elements of Scientific Python Programming 2.2.1 Python Datatypes 2.2.2 Indexing and Slicing 2.2.3 Numpy Vectors and Arrays 2.2.4 Pandas DataFrames 2.2.5 Python Documentation 2.2.6 Functions, Modules, and Packages 2.3 IPython/Jupyter—An Interactive Programming Environment 2.3.1 Overview 2.3.2 First Session with the Qt Console 2.3.3 Personalizing IPython/Jupyter 2.4 Workflow for Python Programming 2.4.1 Program Design 2.4.2 Converting Interactive Commands into a Python Program 2.5 Programming Tips 2.5.1 General Programming Tips 2.5.2 Python Tips 2.5.3 IPython/Jupyter Tips 2.6 Python Alternatives 2.7 Exercises Reference 3 Data Input 3.1 Text 3.1.1 Visual Inspection 3.1.2 Reading ASCII-Data 3.1.3 Regular Expressions 3.2 Excel 3.3 Matlab 3.4 Binary Data 3.4.1 NPZ Format 3.4.2 Structured Arrays 3.5 Images 3.6 Videos 3.7 Sound 3.8 Zipped Archives on the WWW 3.9 Other Formats 3.10 Exercises 4 Data Display 4.1 Introductory Example 4.2 Plotting in Python 4.2.1 Functional and Object-Oriented Approaches 4.2.2 Interactive Plots 4.3 Saving a Figure 4.4 Preparing Figures for Presentation 4.4.1 General Considerations 4.4.2 Modifying SVG Figures 4.5 Displaying Data Sets 4.5.1 Plots of Data with One Variable 4.5.2 Plots of Data with Two or More Variables 4.6 Exercises 5 Data Filtering 5.1 Transfer Functions 5.2 Filter Types 5.2.1 Linear Time Invariant (LTI) Filters 5.2.2 Finite Impulse Response (FIR) Filters 5.2.3 Infinite Impulse Response (IIR) Filters 5.2.4 Morphological Filters 5.3 Filter Characteristics 5.3.1 Impulse- and Step-Response 5.3.2 Frequency Response 5.3.3 Artifacts in Causal Filters, and Non-causal Filters 5.4 Applications 5.4.1 Savitzky–Golay Filter 5.4.2 Smoothing of Regularly Sampled Data 5.4.3 Differentiation 5.4.4 Integration 5.5 Smoothing of Irregularly Sampled Data 5.5.1 Lowess and Loess Smoothing 5.5.2 Splines 5.5.3 Kernel Density Estimation 5.6 Filtering Images (2D Filters) 5.6.1 Representation of Grayscale Images 5.6.2 Color Images 5.6.3 Image Transparency 5.6.4 2D-Filtering 5.6.5 Morphological Filters for 2D-Data 5.7 Exercises References 6 Event- and Feature-Finding 6.1 Finding Simple Features 6.1.1 Example 1: Find Large Signal Values in 1D-Data 6.1.2 Example 2: Find Start and End of a Movement 6.1.3 Example 3: Find Bright Pixels in Grayscale Image 6.2 Cross-Correlation 6.2.1 Comparing Signals 6.2.2 Auto-correlation 6.2.3 Normalization 6.2.4 Mathematical Implementation 6.2.5 Features of Cross-Correlation Functions 6.2.6 Cross-Correlation and Convolution 6.2.7 Example 6.3 Interpolation 6.3.1 Linear Interpolation 6.3.2 Cubic Spline Interpolation 6.4 Exercises References 7 Statistics 7.1 Statistical Basics 7.1.1 Principles of Inferential Statistics 7.1.2 Common Statistical Parameters 7.1.3 Normal Distribution 7.2 Confidence Intervals 7.2.1 For Data 7.2.2 Standard Error of the Mean 7.3 Comparison Tests for Normally Distributed Data 7.3.1 Comparing Data to a Fixed Value 7.3.2 Hypothesis Tests 7.3.3 One-sided versus Two-sided Comparisons 7.3.4 Comparing Two Independent Groups 7.3.5 Pre-Post Comparisons 7.4 Exercises References 8 Parameter Fitting 8.1 Correlations 8.1.1 Correlation Coefficient 8.1.2 Coefficient of Determination 8.2 Straight Lines 8.2.1 Normal Form of Line Equation 8.3 Line Fitting 8.3.1 Residuals 8.3.2 Least Squares Estimators 8.4 Linear Fits with Python 8.4.1 Linear Model without Intercept 8.4.2 Linear Model with Intercept 8.4.3 Line-Fit 8.4.4 Polynomial-Fit 8.4.5 Sine-Fit 8.4.6 Circle-Fit 8.5 Confidence Intervals 8.5.1 Finding Confidence Intervals 8.5.2 Confidence Intervals and Hypothesis Tests 8.5.3 Significance 8.6 Fitting Nonlinear Functions 8.7 Exercises 9 Spectral Signal Analysis 9.1 Transforming Data 9.2 Fourier Integral 9.2.1 Definition and Interpretation 9.2.2 Complex Exponential Notation 9.2.3 Examples 9.3 Fourier Series 9.3.1 Definition 9.3.2 Applications 9.4 Discrete/Fast Fourier Transform 9.5 Spectral Density Estimation 9.5.1 Periodogram 9.5.2 Welch Periodogram 9.6 Fourier Transformation, Convolution, and Cross-Correlation 9.6.1 Convolution 9.6.2 Cross-Correlation 9.7 Time Dependent Fourier Transform 9.7.1 Windowing 9.7.2 Example: Human Vowels 9.8 Exercises References 10 Solving Equations of Motion 10.1 Transfer Functions 10.1.1 Responses to Sinusoidal Inputs 10.1.2 Superposition 10.2 Laplace Transformation 10.2.1 Parallel Systems 10.2.2 Serial Systems 10.2.3 Feedback Systems 10.3 Implementation of Simulations 10.3.1 Simulation of Transfer Functions 10.3.2 Simulation of Feedback 10.4 Bode Diagram 10.5 Discrete Versus Continuous Systems 10.5.1 Laplace Transform Versus Fourier Transform 10.5.2 Z-Transformation 10.5.3 Transfer Function and Impulse Response 10.6 Exercises References 11 Machine Learning 11.1 Example 1: Predicting a Class 11.2 Example 2: Predicting a Value References 12 Useful Programming Tools 12.1 Debugger 12.2 Code Versioning with git 12.2.1 Overview 12.2.2 Installation and Interfaces 12.2.3 Examples 12.3 Test Tools 12.4 Graphical User Interfaces (GUIs) 12.4.1 PySimpleGUI—Examples 12.4.2 PyQtGraph 12.4.3 Tips for User Interface 12.5 Exercises A Python Programs B Solutions B.1 Solutions to Introduction B.2 Solutions to Python B.3 Solutions to Data Input B.4 Solutions to Data Display B.5 Solutions to Data Filtering B.6 Solutions to Event- and Feature-Finding B.7 Solutions to Statistics B.8 Solutions to Parameter Fitting B.9 Solutions to Spectral Signal Analysis B.10 Solutions to Solving Equations of Motion B.11 Solutions to Useful Programming Tools C Abbreviations D Web Ressources