數位訊號處理－Python程式實作

第一章 介紹
1.1 訊號
1.2 系統
1.3 訊號處理
1.4 DSP技術應用
1.5 音訊檔案格式
1.6 音訊處理軟體
1.7 Python程式語言
第二章 類比訊號
2.1 基本概念
2.2 弦波
2.3 複數
2.4 複數指數訊號
2.5 相量與相量加法
第三章 數位訊號
3.1 基本概念
3.2 取樣與量化
3.3 數學表示法
3.4 基本的數位訊號
3.5 數位音訊檔
3.6 即時可視化
第四章 訊號生成
4.1 基本概念
4.2 週期性訊號
4.3 非週期性訊號
第五章 雜訊
5.1 基本概念
5.2 均勻雜訊
5.3 高斯雜訊
5.4 布朗尼雜訊
5.5 脈衝雜訊
5.6 訊號雜訊比
第六章 DSP系統
6.1 基本概念
6.2 基本運算
6.3 取樣率轉換
6.4 音訊檔DSP
第七章 卷積
7.1 卷積
7.2 卷積與濾波
7.3 音訊檔濾波
第八章 相關
8.1 交互相關
8.2 自相關
8.3 自相關應用
第九章 傅立葉級數與轉換
9.1 傅立葉級數
9.2 傅立葉轉換
9.3 離散時間傅立葉轉換
9.4 離散傅立葉轉換
第十章 z轉換
10.1 z轉換
10.2 z轉換範例
10.3 z轉換性質
10.4 轉換函式
10.5 零點與極點
10.6 反z轉換
第十一章 FIR濾波器
11.1 基本概念
11.2 FIR濾波器
11.3 FIR濾波器應用
第十二章 IIR濾波器
12.1 基本概念
12.2 脈衝響應
12.3 步階響應
12.4 IIR濾波器應用
第十三章 頻譜分析
13.1 基本概念
13.2 傅立葉頻譜
13.3 功率頻密度
第十四章 頻率響應
14.1 基本概念
14.2 濾波器分類
14.3 頻率響應範例
第十五章 頻率域DSP
15.1 基本概念
15.2 理想濾波器
15.3 頻譜平移
15.4 音訊檔的頻率域DSP
第十六章 濾波器設計
16.1 基本概念
16.2 窗函數
16.3 FIR濾波器設計
16.4 IIR濾波器設計
第十七章 時頻分析
17.1 基本概念
17.2 短時間傅立葉轉換
17.3 時頻圖
17.4 音訊檔的時頻分析
第十八章 DSP技術應用
18.1 數位音樂合成
18.2 數位語音合成
18.3 數位語音辨識
附錄
基本數學公式
積分表
傅立葉級數與轉換
z轉換
參考文獻

第一章 介紹
1.1 訊號
1.2 系統
1.3 訊號處理
1.4 DSP技術應用
1.5 音訊檔案格式
1.6 音訊處理軟體
1.7 Python程式語言
第二章 類比訊號
2.1 基本概念
2.2 弦波
2.3 複數
2.4 複數指數訊號
2.5 相量與相量加法
第三章 數位訊號
3.1 基本概念
3.2 取樣與量化
3.3 數學表示法
3.4 基本的數位訊號
3.5 數位音訊檔
3.6 即時可視化
第四章 訊號生成
4.1 基本概念
4.2 週期性訊號
4.3 非週期性訊號
第五章 雜訊
5.1 基本概念
5.2 均勻雜訊
5.3 高斯雜訊
5.4 布朗尼雜訊
5.5 脈衝雜訊
5.6 訊號雜訊比
第六章 DSP系統
6.1 基本概念
6.2 基本運算
6...