ThinkDSP
超譯前言
原文連結在此:http://greenteapress.com/thinkdsp/html/index.html文件版本 1.0.9
Copyright 2012 Allen B. Downey
Permission is granted to copy, distribute, and/or modify this document under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License, which is available at http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/.
這篇超譯是翻譯 Allen B. Downey 的 Think DSP: Digital Signal Processing in Python。這個人非常好心教了很多我喜愛的主題。超譯成中文給自己以及有興趣的人。本來我無法入門這個數位訊號處理的領域,有了這本免費電子書,得以進門走走看看了。 原文實體書在這裡買
既然會說是超譯,就是不見得會完全照著翻,因為我也沒把握能完全把意思、精神、美感都翻譯出來。有時候偷懶就會少翻一點看來是閒聊的部份。
之前翻的時候是 0.10.0,有些章節原作者還未完成。2016年初時,與他聯絡時,他告訴我今年會完成。現在 html 版本已經是 1.0.9 了,於是我打算再重頭翻譯一遍。
以下開始超譯。
目錄
- 前言 | Preface
- 誰適合這本書
- 程式碼的使用方法
- 貢獻列表
- 聲音與訊號 | Sounds and Signals
- 週期訊號 | Periodic signals
- 頻域分解 | Spectral decomposition
- 訊號(類別) | Signals
- 讀寫波形(檔) | Reading and writing Waves
- 頻譜 | Spectrums
- 波形物件 | Wave objects
- 訊號物件 | Signal objects
- 練習
- 諧波 | Harmonics
- 三角波 | Triangle waves
- 方波 | Square waves
- 混疊 | Aliasing
- 計算頻譜 | Computing the spectrum
- 練習
- 非週期訊號 | Non-periodic signals
- 線性唧頻 | Linear chirp
- 指數唧頻 | Exponential chirp
- 唧頻的頻譜 | Spectrum of a chirp
- 時頻圖 | Spectrogram
- Gabor 極限 | The Gabor limit
- 洩漏 | Leakage
- 窗 | Windowing
- 實作時頻圖 | Implementing spectrograms
- 練習
- 噪音 | Noise
- 不相關噪音 | Uncorrelated noise
- 積分頻譜 | Integrated spectrum
- 布朗噪音 | Brownian noise
- 粉紅噪音 | Pink Noise
- 高斯噪音 | Gaussian Noise
- 練習
- 自相關 | Autocorrelation
- 相關 | Correlation
- 序列相關 | Serial correlation
- 自相關 | Autocorrelation
- 週期訊號的自相關 | Autocorrelation of periodic signals
- 相關視為點積 | Correlation as dot product
- 使用 NumPy | Using NumPy
- 練習
- 離散餘弦轉換 | Discrete cosine transform
- 合成 | Synthesis
- 使用陣列合成 | Synthesis with arrays
- 分析 | Analysis
- 正交矩陣 | Orthogonal matrices
- DCT-IV
- 反離散餘弦轉換 | Inverse DCT
- DCT 類別 | The Dct class
- 練習
- 離散傅立葉轉換 | Discrete Fourier Transform
- 複數指數 | Complex exponentials
- 複數訊號 | Complex signals
- 合成的問題 | Ths synthesis problem
- 用矩陣合成 | Synthesis with matrices
- 分析的問題 | The analysis problem
- 有效率地分析 | Efficient analysis
- 離散傅立葉轉換 | DFT
- DFT 是週期的 | The DFT is periodic
- 真實訊號的 DFT | DFT of real signals
- 練習
- 濾波器與卷積 | filtering and convolution
- 平滑化 | Smoothing
- 卷積 | Convolution
- 頻域 | The frequency domain
- 卷積定理 | The Convolution Theorem
- 高斯濾波器 | Gaussian filter
- 有效率的摺積 | Efficient convolution
- 有效率的自相關 | Efficient autocorrelation
- 練習
- 微分與積分 | Differentiation and Integration
- 有限差 | Finite differences
- 頻域 | The frequency domain
- 微分 | Differentiation
- 積分 | Integration
- 累積和 | Cumulative sum
- 積分噪音 | Integrating noise
- 練習
- 線性非時變系統 | LTI system
- 訊號與系統 | Signals and systems
- Windows and filter
- 聲音響應 | Acoustic response
- 系統與卷積 | Systems and convolution
- 卷積定理的證明 | Proof of the Convolution Theorem
- 練習
- 調變與取樣 | Modulation and sampling
- 與脈衝做卷積 | Convolution with impulses
- 調幅 | Amplitude modulation
- 取樣 | Sampling
- 混疊 | Aliasing
- 插值 | Interpolation
- 總結 | Summary
- 練習
- 索引 | index
你好,超译DSP有没有开源到Github?
回覆刪除我想将您的文章download下来,以便离线学习或打印。
如果博主有开源到Github那我可以Fork或者clone下来
大陆未有ThinkDSP中文的翻译出版,所以我也买不到中文版本的实体书
所以请问博主是否可以讲翻译文章(最好是html文件)开源到Github