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数字信号处理（DSP）是面向电子信息学科的专业基础知识，也是多门新兴学科的理论基础。作为广泛应用的脚本语言，Python在DSP领域中也很常用。
本书介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以Python代码为示例由浅入深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编程的方式来准确地理解概念。除此之外，本书每章还提供了练习和代码示例来帮助读者理解这些知识。
本书适合对数字信号处理感兴趣且有一定Python基础的读者阅读，也适合电子和通信相关专业的学生阅读。
Allen Downey是欧林工程学院计算机科学系的教授。他曾在卫斯理学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校教授计算机课程。他拥有加州大学伯克利分校的计算机科学博士学位和麻省理工学院的硕士及学士学位。他还著有《像计算机科学家一样思考Python》和《贝叶斯思维：统计建模的Python方法》等图书。
第1章声音和信号 1
1.1周期信号 1
1.2频谱分析 3
1.3信号 4
1.4波形的读写 6
1.5频谱 7
1.6波形对象 7
1.7信号对象 8
1.8练习 10
第2章谐波 11
2.1三角波 11
2.2方波 13
2.3混叠 15
2.4计算频谱 17
2.5练习 18
第3章非周期信号 20
3.1线性啁啾（Chirp） 20
3.2指数啁啾 22
3.3啁啾信号的频谱 23
3.4频谱图 24
3.5Gabor限制 25
3.6泄露 26
3.7加窗 27
3.8频谱图的实现 28
3.9练习 30
第4章噪声 32
4.1不相关噪声 32
4.2累积频谱 34
4.3布朗噪声 35
4.4粉噪 38
4.5高斯噪声 40
4.6练习 41
第5章自相关 43
5.1相关 43
5.2序列相关 45
5.3自相关 47
5.4周期信号的自相关 48
5.5相关的点积形
51
5.6使用NumPy 51
5.7练习 52
第6章离散余弦变换 54
6.1合成 54
6.2使用数组合成 55
6.3分析 57
6.4正交矩阵 58
6.5DCT-IV 59
6.6InverseDCT（反离散余弦变换） 61
6.7Dct类 61
6.8练习 62
第7章离散傅里叶变换 64
7.1复指数 64
7.2复信号 66
7.3合成问题 67
7.4使用矩阵合成 68
7.5分析问题 70
7.6快速分析 70
7.7DFT 71
7.8DFT是周期性的 73
7.9实信号的DFT 73
7.10练习 75
第8章滤波与卷积 76
8.1平滑 76
8.2卷积 79
8.3频域 79
8.4卷积定理 81
8.5高斯滤波器 82
8.6高效卷积 83
8.7高效自相关 85
8.8练习 86
第9章微分和积分 87
9.1有限差分 87
9.2频域 89
9.3微分 89
9.4积分 91
9.5累积和 93
9.6积分噪声 96
9.7练习 96
第10章LTI系统 98
10.1信号与系统 98
10.2窗和滤波器 100
10.3声学响应 101
10.4系统和卷积 103
10.5卷积定理的证明 106
10.6练习 108
第11章调制和采样 109
11.1脉冲卷积 109
11.2调幅 110
11.3采样 113
11.4混叠 115
11.5插值 118
11.6总结 119
11.7练习 120
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2026-02-18
