, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش سیگنال

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش سیگنال

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 2. اهمیت محاسبات در پردازش سیگنال
  • 3. انواع سیگنال‌ها: آنالوگ و دیجیتال
  • 4. نمونه‌برداری و کوانتیزاسیون
  • 5. کمیت‌سازی سیگنال
  • 6. خطای کوانتیزاسیون
  • 7. نرخ نمونه‌برداری نایکوئیست-شنون
  • 8. aliasing
  • 9. فیلترینگ آنالوگ اولیه
  • 10. تبدیل آنالوگ به دیجیتال (ADC)
  • 11. تبدیل دیجیتال به آنالوگ (DAC)
  • 12. مبانی ریاضی پردازش سیگنال
  • 13. اعداد مختلط در پردازش سیگنال
  • 14. سری فوریه
  • 15. تبدیل فوریه گسسته (DFT)
  • 16. پیاده‌سازی DFT
  • 17. محاسبات پیچیده DFT
  • 18. تحلیل فوریه زمان-محدود
  • 19. مزایای تبدیل فوریه
  • 20. کاربرد DFT در تحلیل طیفی
  • 21. تبدیل فوریه سریع (FFT)
  • 22. الگوریتم Cooley-Tukey FFT
  • 23. پیاده‌سازی FFT
  • 24. بهینه‌سازی FFT
  • 25. کاربرد FFT در کاهش محاسبات
  • 26. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی
  • 27. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 28. انتخاب زبان مناسب برای HPC
  • 29. مقدمه‌ای بر Python برای پردازش سیگنال
  • 30. مبانی Python: متغیرها، انواع داده، عملگرها
  • 31. ساختارهای کنترلی در Python: if, for, while
  • 32. توابع در Python
  • 33. ماژول‌های Python: NumPy
  • 34. کاربرد NumPy در محاسبات عددی
  • 35. آرایه‌ها در NumPy
  • 36. عملیات برداری در NumPy
  • 37. آرایه‌های چند بعدی در NumPy
  • 38. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال در Python
  • 39. کتابخانه SciPy
  • 40. ماژول SciPy.signal
  • 41. ایجاد سیگنال‌های نمونه در SciPy
  • 42. فیلترهای دیجیتال
  • 43. انواع فیلترهای دیجیتال: FIR و IIR
  • 44. طراحی فیلتر FIR
  • 45. طراحی فیلتر IIR
  • 46. پیاده‌سازی فیلترهای دیجیتال
  • 47. تحلیل پاسخ فرکانسی فیلترها
  • 48. طراحی فیلتر بالاگذر
  • 49. طراحی فیلتر پایین‌گذر
  • 50. طراحی فیلتر میان‌گذر
  • 51. طراحی فیلتر نشانه-گذر
  • 52. کاربرد فیلترینگ در حذف نویز
  • 53. فیلترهای تطبیقی
  • 54. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 55. مفهوم HPC
  • 56. معماری‌های HPC: CPU, GPU, FPGA
  • 57. مبانی پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 58. پردازش موازی
  • 59. انواع موازی‌سازی: داده‌ای و وظیفه‌ای
  • 60. موازی‌سازی با OpenMP
  • 61. مقدمه‌ای بر CUDA
  • 62. برنامه‌نویسی GPU با CUDA
  • 63. اصول برنامه‌نویسی موازی در GPU
  • 64. حافظه در GPU
  • 65. هسته‌های GPU
  • 66. مدیریت حافظه در CUDA
  • 67. بهینه‌سازی کد GPU
  • 68. موازی‌سازی با MPI
  • 69. مقدمه‌ای بر پیام‌رسانی در MPI
  • 70. توابع اصلی MPI
  • 71. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه در MPI
  • 72. ارتباطات گروهی در MPI
  • 73. کاربرد MPI در توزیع محاسبات
  • 74. بهینه‌سازی کد MPI
  • 75. موازی‌سازی در کتابخانه‌های علمی
  • 76. انتخاب ابزار موازی‌سازی مناسب
  • 77. پیاده‌سازی FFT موازی
  • 78. پیاده‌سازی فیلترهای موازی
  • 79. بهینه‌سازی پیاده‌سازی FFT
  • 80. بهینه‌سازی پیاده‌سازی فیلترها
  • 81. مدل‌سازی سیگنال‌های پیچیده
  • 82. کاربرد HPC در مخابرات
  • 83. کاربرد HPC در تصویربرداری پزشکی
  • 84. کاربرد HPC در یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 86. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 87. کاربرد CNN در پردازش سیگنال
  • 88. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 89. کاربرد RNN در پردازش سیگنال
  • 90. یادگیری عمیق برای پردازش سیگنال
  • 91. ابزارهای یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch
  • 92. کاربرد TensorFlow در پردازش سیگنال
  • 93. کاربرد PyTorch در پردازش سیگنال
  • 94. کشف ویژگی در سیگنال‌ها
  • 95. استخراج ویژگی با استفاده از HPC
  • 96. سیستم‌های تشخیص الگو
  • 97. کاربرد HPC در طراحی سیستم‌های تشخیص الگو
  • 98. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش سیگنال
  • 99. پروفایلینگ کد برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 100. تکنیک‌های پروفایلینگ

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش سیگنال”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا