Аллен Б. Дауни - все книги по циклам и сериям | Книги по порядку

Изучить обработку сигналов легко – достаточно знания основ математики и программирования на Python. Обычно изучение этой сложной темы начинают с теории, а в основу данной книги положены сугубо практические примеры. Уже в первой главе звук будет разложен на гармоники, которые модифицируются и создают новые звуки. Кроме того, в книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия информации; дискретное и быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа, а также многое другое. Издание будет полезно всем, кто интересуется цифровой обработкой сигналов.

Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику.
Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем.
Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт!
Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Если вы знаете, как программировать на Python, и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятий и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Наука о поведении сложных систем использует различные вычисления для изучения естественных и гуманитарных наук. В этой книге вы будете использовать графы, клеточные автоматы и агентные модели для изучения тем по физике, биологии и экономике. Независимо от того, являетесь ли вы программистом на Python или изучаете компьютерное моделирование в университете, вы углубитесь в изучение сложных систем с помощью серии проработанных примеров, упражнений, случаев из практики и простых для понимания объяснений.

Это практическое руководство последовательно раскрывает основы программирования на языке Python. Вы будете продвигаться от самых простых тем к сложным и получите полное представление об одном из самых популярных языков программирования. А еще вы поймете, как думают программисты, и сможете применять этот подход к решению даже повседневных задач.