Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

Muqaddima
0.1 Bu kitob kim uchun?
Machine Translated by Google

---

0.2 Koddan foydalanish
Men ushbu kitobni Continuum Analytics-dan Anaconda yordamida ishlab chiqdim, bu Python-
ning bepul tarqatilishi bo'lib, kodni ishlatish uchun barcha paketlarni (va yana ko'p narsalarni)
o'z ichiga oladi. Men Anaconda-ni o'rnatishni oson topdim. Odatiy bo'lib, u tizim darajasida
emas, balki foydalanuvchi darajasida o'rnatishni amalga oshiradi, shuning uchun sizga
administrator imtiyozlari kerak emas. Va u Python 2 va Python 3-ni qo'llab-quvvatlaydi. Siz
Anaconda-ni http://continuum.io/downloads saytidan yuklab olishingiz mumkin.
Mening omborim uchun GitHub bosh sahifasi kod bilan ishlashning bir necha usullarini taqdim etadi:
• Yoki siz mening omborimni klonlashingiz mumkin. Buni amalga oshirish uchun sizga GitHub
hisob qaydnomasi kerak emas, lekin siz o‘zgartirishlaringizni GitHub’ga qayta yoza olmaysiz.
O'ylaymanki, o'quvchi asosiy matematikani, shu jumladan murakkab raqamlarni biladi. Sizga ko'p
hisoblash kerak emas; Agar siz integratsiya va differentsiatsiya tushunchalarini tushunsangiz,
shunday bo'ladi. Men chiziqli algebradan foydalanaman, lekin davom etayotganimizda buni
tushuntiraman.
• “Fork” tugmasini bosish orqali GitHub’da mening omborimning nusxasini yaratishingiz mumkin.
Agar sizda GitHub hisob qaydnomangiz bo'lmasa, uni yaratishingiz kerak bo'ladi. Forklashdan
so'ng siz GitHub-da o'zingizning shaxsiy omboringizga ega bo'lasiz, undan ushbu kitob ustida
ishlayotganda yozgan kodingizni kuzatib borish uchun foydalanishingiz mumkin. Keyin siz
omborni klonlashingiz mumkin, bu fayllarni kompyuteringizga nusxalashingizni anglatadi.
vi
• Agar siz Git’dan umuman foydalanishni istamasangiz, GitHub sahifasining pastki o‘ng
burchagidagi tugma yordamida Zip faylidagi fayllarni yuklab olishingiz mumkin.
Agar siz Anaconda-dan foydalanishni xohlamasangiz, sizga quyidagi paketlar kerak bo'ladi:
Barcha kodlar tarjimasiz Python 2 va Python 3 da ishlash uchun yozilgan.