Giter Club home page Giter Club logo

hukenovs / dsp-theory Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW
917.0 917.0 167.0 30.09 MB

Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc.

License: GNU General Public License v3.0

Jupyter Notebook 99.99% Dockerfile 0.01% Shell 0.01%
convolution digital-signal-processing dsp fast-fourier-transform fft finite-impulse-response fir fpga lectures lessons numpy numpy-tutorial python scipy tutorial

dsp-theory's People

Contributors

anotherhelloworld avatar baseoleph avatar dependabot[bot] avatar hukenovs avatar karinakvanchiani avatar kirlf avatar kleinsbotle avatar nevstruevdmitriy avatar slavaguk2000 avatar valentiworklearning avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

dsp-theory's Issues

Исправление README

Добрый день
Заметил ошибку в описании порядка устновки, а именно строчку:
pip install -r reqirements.txt
Исправьте название файла на requirements.txt, как в исходниках

Аргумент 'use_line_collection' в Первом разделе

В разделе "Цифровая обработка сигналов - 1" в 24-й строке непонятный аргумент - 'use_line_collection'. С ним выдается сообщение

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-93d98a420581> in <module>
     22     plt.subplot(1, 3, i+1)
     23     plt.title(t_titles[i])
---> 24     plt_sel(i, t, x, use_line_collection=True)
     25     plt.xlim([0, 1])
     26     plt.yticks(np.linspace(np.floor(np.min(x)), np.ceil(np.max(x)), 9))

<ipython-input-5-93d98a420581> in plt_sel(s, *args, **kwargs)
     10         return plt.plot(*args)
     11     if s == 1:
---> 12         return plt.stem(*args, **kwargs)
     13     if s == 2:
     14         return plt.step(*args)

TypeError: stem() got an unexpected keyword argument 'use_line_collection'

и отрисовывет форму аналогового сигнала.
Если убрать этот аргумент, то все получается хорошо.

Readme broken links

The following links in README.md don't work:
Сигналы: аналоговые, дискретные, цифровые. Z-преобразование,
Преобразование Фурье: амплитудный и фазовый сигнала, ДПФ и БПФ,
Свертка и корреляция. Линейная и циклическая свертка. Быстрая свёртка
Случайные процессы. Белый шум. Функция плотности вероятностей
Детерминированные сигналы. Модуляция: АМ, ЧМ, ФМ, ЛЧМ. Манипуляция
Фильтрация сигналов: БИХ, КИХ фильтры
Оконная фильтрация. Детектирование слабых сигналов с помощью наложения окна,
Ресемплинг: децимация и интерполяция. CIC-фильтры, фильтры скользящего среднего
Непараметрические методы спектрального анализа

image

numpy и audacity

Вечер в хату.

Известно, что в сигнале присутствует тон в 450Гц (sr=8000, N=512)
И вот audacity своими инструметами показывает эту частоту
А как не изголяюсь в numpy - все равно это 444.44Гц (все делаю по вашим иструкциям)

В чем может быть дело?

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.