数字信号处理理论项目教程

数字信号处理理论项目教程

dsp-theory Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ds/dsp-theory

1. 项目目录结构及介绍

本项目包含了关于数字信号处理（DSP）的理论知识和实践应用，其目录结构如下：

dsp-theory/
├── audio/              # 音频文件目录
├── img/                # 图片文件目录
├── pdf/                # PDF文档目录
├── src/                # 源代码和笔记目录
├── .gitignore          # Git忽略文件
├── Dockerfile          # Docker配置文件
├── LICENSE             # 项目许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件
├── convert.sh          # 转换脚本
├── requirements.txt    # 项目依赖文件

• audio/: 存放音频示例文件。
• img/: 存放项目相关的图像文件，如图表、示意图等。
• pdf/: 存放与项目相关的PDF文档。
• src/: 包含了项目的所有源代码、Jupyter笔记本和相关的脚本文件。
• .gitignore: 指定Git在提交时应该忽略的文件和目录。
• Dockerfile: 用于创建Docker镜像的配置文件。
• LICENSE: 项目遵循的许可证信息，本项目采用GPL-3.0许可证。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• convert.sh: 将Jupyter笔记本转换为HTML或其他格式的脚本。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python库依赖。

2. 项目的启动文件介绍

本项目没有特定的启动文件，因为它是作为一系列Jupyter笔记本提供的。要开始使用这些笔记本，你需要安装Jupyter Notebook服务器，并确保所有必要的Python库都已安装。

安装miniconda后，创建并激活虚拟环境，然后安装requirements.txt文件中列出的所有依赖项。之后，你可以通过以下命令启动Jupyter Notebook服务器：

jupyter notebook

启动后，按照控制台输出的链接在浏览器中打开Jupyter Notebook界面，即可开始浏览和运行项目中的笔记本。

3. 项目的配置文件介绍

本项目使用requirements.txt作为配置文件，该文件列出了项目运行所需的Python库。确保在虚拟环境中安装以下库：

numpy
scipy
librosa
matplotlib
seaborn

在项目根目录下运行以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

对于本项目中的第15讲，你可能还需要安装额外的scaleogram库，可以通过以下步骤进行：

git clone https://github.com/alsauve/scaleogram.git
cd scaleogram
python ./setup.py install --user

确保所有依赖正确安装后，你就可以开始学习和使用本项目中的数字信号处理理论资源了。

dsp-theory Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ds/dsp-theory