| Título : |
Hands-on Signal Analysis with Python : An Introduction |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Haslwanter, Thomas, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XVI, 267 p. 156 ilustraciones, 106 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-57903-6 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Compiladores (programas informáticos) Compiladores e intérpretes Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional Procesamiento de señales digitales y analógicas Ingeniería Procesamiento de datos Matemáticas Telecomunicación Procesamiento de |
| Índice Dewey: |
6.213.822 |
| Resumen: |
Este libro proporciona las herramientas para analizar datos en Python: se introducen y explican diferentes tipos de filtros, como los filtros FIR, IIR y morfológicos, así como su aplicación a datos unidimensionales y bidimensionales. Las matemáticas requeridas se reducen al mínimo y se incluyen numerosos ejemplos y programas Python en funcionamiento para un inicio rápido. El objetivo del libro es permitir que también los usuarios novatos elijan los métodos adecuados y completen tareas del mundo real, como la diferenciación, la integración y el suavizado de series temporales o la detección simple de bordes en imágenes. Una sección introductoria proporciona ayuda y consejos para instalar y configurar Python en su computadora. Los capítulos más avanzados brindan una introducción práctica a la transformada de Fourier y sus aplicaciones, como el procesamiento del sonido, así como a la solución de ecuaciones de movimiento con la transformada de Laplace. Una breve incursión en el aprendizaje automático muestra las potentes herramientas que están disponibles con Python. Este libro también proporciona consejos para un flujo de trabajo de programación eficiente: desde el uso de un depurador para encontrar errores, el control de versiones de código con git para evitar la pérdida de programas en funcionamiento, hasta la construcción de interfaces gráficas de usuario (GUI) para la visualización de datos. Se incluyen soluciones de Python bien documentadas y funcionales para todos los ejercicios, y los cuadernos IPython/Jupyter brindan ayuda adicional para comenzar y perspectivas para el lector interesado. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Python -- Data Input -- Data Display -- Data Filtering -- Event- and Feature-Finding -- Statistics -- Parameter Fitting -- Spectral Signal Analysis -- Solving Equations of Motion -- Machine Learning -- Useful Programming Tools. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Hands-on Signal Analysis with Python : An Introduction [documento electrónico] / Haslwanter, Thomas, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 267 p. 156 ilustraciones, 106 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-57903-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Compiladores (programas informáticos) Compiladores e intérpretes Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional Procesamiento de señales digitales y analógicas Ingeniería Procesamiento de datos Matemáticas Telecomunicación Procesamiento de |
| Índice Dewey: |
6.213.822 |
| Resumen: |
Este libro proporciona las herramientas para analizar datos en Python: se introducen y explican diferentes tipos de filtros, como los filtros FIR, IIR y morfológicos, así como su aplicación a datos unidimensionales y bidimensionales. Las matemáticas requeridas se reducen al mínimo y se incluyen numerosos ejemplos y programas Python en funcionamiento para un inicio rápido. El objetivo del libro es permitir que también los usuarios novatos elijan los métodos adecuados y completen tareas del mundo real, como la diferenciación, la integración y el suavizado de series temporales o la detección simple de bordes en imágenes. Una sección introductoria proporciona ayuda y consejos para instalar y configurar Python en su computadora. Los capítulos más avanzados brindan una introducción práctica a la transformada de Fourier y sus aplicaciones, como el procesamiento del sonido, así como a la solución de ecuaciones de movimiento con la transformada de Laplace. Una breve incursión en el aprendizaje automático muestra las potentes herramientas que están disponibles con Python. Este libro también proporciona consejos para un flujo de trabajo de programación eficiente: desde el uso de un depurador para encontrar errores, el control de versiones de código con git para evitar la pérdida de programas en funcionamiento, hasta la construcción de interfaces gráficas de usuario (GUI) para la visualización de datos. Se incluyen soluciones de Python bien documentadas y funcionales para todos los ejercicios, y los cuadernos IPython/Jupyter brindan ayuda adicional para comenzar y perspectivas para el lector interesado. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Python -- Data Input -- Data Display -- Data Filtering -- Event- and Feature-Finding -- Statistics -- Parameter Fitting -- Spectral Signal Analysis -- Solving Equations of Motion -- Machine Learning -- Useful Programming Tools. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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