Implementando Filtro Fir Programado Em Python
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Implementando Filtro Fir Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-06-03
Este livro apresenta uma introdução prática e acessível ao projeto e à implementação de filtros FIR (Finite Impulse Response) utilizando a linguagem Python. Com exemplos claros e didáticos, o leitor aprenderá a aplicar filtros digitais, explorando conceitos fundamentais do Processamento Digital de Sinais (DSP). Utilizando bibliotecas como NumPy, SciPy e Matplotlib, são demonstradas técnicas modernas para análise e visualização de sinais.
Implementando Filtro Iir Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-06-03
Este livro apresenta, de forma prática e acessível, os fundamentos e aplicações dos filtros digitais IIR, com foco no filtro Butterworth. Utilizando a linguagem Python e bibliotecas como SciPy e Matplotlib, o leitor aprende a projetar e aplicar filtros passa-baixa para remover ruídos e isolar frequências relevantes em sinais compostos. Através de um exemplo funcional e gráfico ilustrativo, a obra é ideal para estudantes e profissionais que atuam em processamento de sinais, sistemas embarcados e análise de dados.
Nonlinear Digital Filtering with Python
Nonlinear Digital Filtering with Python: An Introduction discusses important structural filter classes including the median filter and a number of its extensions (e.g., weighted and recursive median filters), and Volterra filters based on polynomial nonlinearities. Adopting both structural and behavioral approaches in characterizing and designing nonlinear digital filters, this book: Begins with an expedient introduction to programming in the free, open-source computing environment of Python Uses results from algebra and the theory of functional equations to construct and characterize behaviorally defined nonlinear filter classes Analyzes the impact of a range of useful interconnection strategies on filter behavior, providing Python implementations of the presented filters and interconnection strategies Proposes practical, bottom-up strategies for designing more complex and capable filters from simpler components in a way that preserves the key properties of these components Illustrates the behavioral consequences of allowing recursive (i.e., feedback) interconnections in nonlinear digital filters while highlighting a challenging but promising research frontier Nonlinear Digital Filtering with Python: An Introduction supplies essential knowledge useful for developing and implementing data cleaning filters for dynamic data analysis and time-series modeling.