Think DSP: Procesamiento digital de señales en Python

Opiniones de los lectores

El libro «Think DSP» se destaca como un recurso útil para aprender procesamiento digital de señales (DSP) en Python, sobre todo para principiantes. Sin embargo, ha recibido críticas por su dependencia del código personalizado en lugar de las bibliotecas estándar, que algunos usuarios consideran demasiado complejas y poco fáciles de usar. Aunque muchos aprecian el enfoque práctico y la claridad de la redacción, otros consideran que le falta profundidad en ciertas áreas y que los ejemplos no siempre están bien explicados o son funcionales.

⬤ Excelente recurso para principiantes en DSP y Python.
⬤ Redacción clara y concisa.
⬤ Ejemplos prácticos para ayudar a la comprensión.
⬤ Proporciona una mezcla de conocimientos teóricos y prácticos.
⬤ Buen punto de partida para los interesados en la programación DSP.

⬤ Depende en gran medida de código personalizado en lugar de librerías estándar como NumPy y SciPy, lo que lo hace más complejo.
⬤ Algunos ejemplos y ejercicios no son del todo funcionales o claros, lo que lleva a la frustración.
⬤ Falta profundidad en conceptos avanzados de DSP.
⬤ Algunos lectores encontraron el contenido brillante y carente de aplicación práctica.

(basado en 17 opiniones de lectores)

Título original:

Think DSP: Digital Signal Processing in Python

Contenido del libro:

Si entiende las matemáticas básicas y sabe programar con Python, está listo para sumergirse en el procesamiento de señales. Mientras que la mayoría de los recursos comienzan con la teoría para enseñar esta compleja materia, este libro práctico introduce las técnicas mostrándote cómo se aplican en el mundo real. Sólo en el primer capítulo, serás capaz de descomponer un sonido en sus armónicos, modificar los armónicos y generar nuevos sonidos.

El autor, Allen Downey, explica técnicas como la descomposición espectral, el filtrado, la convolución y la transformada rápida de Fourier. Este libro también proporciona ejercicios y ejemplos de código para ayudarle a comprender el material.

Explorará:

⬤ Señales periódicas y sus espectros.

⬤ Estructura armónica de formas de onda simples.

⬤ Chirridos y otros sonidos cuyo espectro cambia con el tiempo.

⬤ Señales de ruido y fuentes naturales de ruido.

⬤ La función de autocorrelación para estimar el tono.

⬤ La transformada discreta del coseno (DCT) para la compresión.

⬤ La transformada rápida de Fourier para el análisis espectral.

⬤ Relación de las operaciones en el tiempo con los filtros en el dominio de la frecuencia.

⬤ Teoría de los sistemas lineales invariantes en el tiempo (LTI).

⬤ Modulación de amplitud (AM) utilizada en radio.

Otros libros de esta serie son Think Stats y Think Bayes, también de Allen Downey.