تحليل الإشارات العملي باستخدام Python - تأليف Thomas Haslwanter (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب يوفر هذا الكتاب الأدوات اللازمة لتحليل البيانات باستخدام Python؛ حيث يتم تقديم وشرح أنواع مختلفة من المرشحات، مثل مرشحات FIR وIIR والمرشحات المورفولوجية، بالإضافة إلى تطبيقاتها على البيانات أحادية وثنائية الأبعاد. تم تقليل الرياضيات المطلوبة إلى الحد الأدنى، كما يتضمن الكتاب أمثلة عديدة وبرامج Python جاهزة للتشغيل لضمان البدء السريع. يهدف الكتاب إلى تمكين المستخدمين المبتدئين أيضاً من اختيار الأساليب المناسبة وإنجاز مهام واقعية، مثل التفاضل والتكامل وتنعيم السلاسل الزمنية، أو الكشف البسيط عن الحواف في الصور. يقدم القسم التمهيدي المساعدة والنصائح اللازمة لتثبيت Python وإعداده على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. وتوفر الفصول الأكثر تقدماً مقدمة عملية لتحويل Fourier وتطبيقاته مثل معالجة الصوت، بالإضافة إلى حل معادلات الحركة باستخدام تحويل Laplace. كما تقدم جولة موجزة في تعلم الآلة استعراضاً للأدوات القوية المتاحة باستخدام Python. يقدم هذا الكتاب أيضاً نصائح لتدفق عمل برمجي فعال: بدءاً من استخدام مصحح الأخطاء (debugger) لاكتشاف الأخطاء، وإدارة إصدارات الكود باستخدام git لتجنب فقدان البرامج قيد العمل، وصولاً إلى بناء واجهات المستخدم الرسومية (GUIs) لتصور البيانات. يتضمن الكتاب حلول Python عملية وموثقة جيداً لجميع التمارين، كما توفر دفاتر IPython/Jupyter مساعدة إضافية للمبتدئين وآفاقاً جديدة للقارئ المهتم.

عن الغلاف الخلفي يوفر هذا الكتاب الأدوات اللازمة لتحليل البيانات باستخدام Python؛ حيث يتم تقديم وشرح أنواع مختلفة من المرشحات، مثل مرشحات FIR وIIR والمرشحات المورفولوجية، بالإضافة إلى كيفية تطبيقها على البيانات أحادية وثنائية الأبعاد. تم اختصار الرياضيات المطلوبة إلى الحد الأدنى، كما يتضمن الكتاب أمثلة عديدة وبرامج Python جاهزة للتشغيل لضمان البدء السريع. يهدف الكتاب إلى تمكين المستخدمين المبتدئين أيضاً من اختيار الأساليب المناسبة وإنجاز مهام واقعية، مثل التفاضل والتكامل وتنعيم السلاسل الزمنية، أو الكشف البسيط عن الحواف في الصور. يقدم القسم التمهيدي المساعدة والنصائح اللازمة لتثبيت Python وإعداده على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. وتوفر الفصول الأكثر تقدماً مقدمة عملية لتحويل Fourier وتطبيقاته مثل معالجة الصوت، بالإضافة إلى حل معادلات الحركة باستخدام تحويل Laplace. كما تقدم جولة موجزة في تعلم الآلة استعراضاً للأدوات القوية المتاحة باستخدام Python. يقدم هذا الكتاب أيضاً نصائح لتدفق عمل برمجي فعال: بدءاً من استخدام مصحح الأخطاء (debugger) لاكتشاف الأخطاء، وإدارة إصدارات الكود باستخدام git لتجنب فقدان البرامج قيد العمل، وصولاً إلى بناء واجهات المستخدم الرسومية (GUIs) لتصور البيانات. يتضمن الكتاب حلول Python عملية وموثقة جيداً لجميع التمارين، كما توفر دفاتر IPython/Jupyter مساعدة إضافية للمبتدئين وآفاقاً جديدة للقارئ المهتم.

نبذة عن المؤلف يُعد Thomas Haslwanter أستاذاً في قسم الهندسة الطبية بجامعة العلوم التطبيقية في Upper Austria بمدينة Linz، ومحاضراً في ETH Zurich بسويسرا. كما عمل باحثاً في جامعة Sydney بأستراليا وجامعة Tuebingen بألمانيا. ويمتلك خبرة واسعة في الأبحاث الطبية، مع التركيز على تشخيص وعلاج الدوار والدوخة وإعادة التأهيل. بعد 15 عاماً من الاستخدام المكثف لـ Matlab، اكتشف لغة Python التي يستخدمها الآن في تحليل البيانات الإحصائية، ومعالجة الصوت والصور، وتطبيقات المحاكاة البيولوجية. كما قضى أكثر من 10 سنوات في التدريس في بيئة أكاديمية.