1. 简介

目标及受众

首先，需要介绍几个重要术语：

软件定义无线电（SDR，Software-Defined Radio）：

一种无线电广播通信技术，它基于软件定义的无线通信协议而非通过硬连线实现。

数字信号处理（DSP， Digital Signal Processing）：

利用数字计算方法对信号进行处理。具体到我们的案例，就是针对射频（RF）信号的处理。

本教程是对 DSP、SDR 和无线通信的实用入门，适合以下读者：

  1. 对使用 SDR 进行一些炫酷项目感兴趣的人

  2. 对 Python 编程有一定了解的人

  3. 在 DSP、SDR、无线通信领域刚起步的人

  4. 喜欢使用视觉动画学习，而不仅是公式的人

  5. 通常喜欢先理解概念，然后再看公式的人

  6. 更喜欢阅读简明扼要的解释，而不是浏览长达 1000 页的教程的人

例如，如果你是一名计算机科学专业的学生，并对毕业后从事无线通信的工作有兴趣，那么本书将会是你的理想选择。 此书不仅适合你，同样适合对学习 SDR 有浓厚兴趣并具有编程经验的任何人。 为了实现这个目标，我们在这本书中包含了理解 DSP 技术所需的理论基础，但剔除了传统 DSP 课程中的复杂数学部分。 为了便于理解，我们并未沉浸在公式中，而是通过大量的图示和动画来解释概念。 例如，下图展示了在复平面上制造的傅立叶级数动画。 我认为，理解公式的真正含义需要在通过视觉和实践理解了相关概念之后。 由于本书大量地使用了动画，因此你不会在亚马逊等地方找到这本 PySDR 的纸质版。

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此教科书目标在于，快速且清晰地阐述概念，让读者能够有效利用 DSP 和 SDR。然而，它并非一部详尽无遗的工具书，涵盖所有 DSP/SDR 细节。因为已有许多优质共类参考： 比如 Analog Device出版的SDR教材 和 dspguide.com 网站。 而对于三角恒等式或香农极限等知识，亦可 Google 查阅。 因此，此教科书应当被视为深入 DSP 和 SDR 领域的引导之门，相较传统课程和教科书，它更为简洁和更省时间金钱。

本书将电子工程专业中典型课程《信号与系统》所覆盖的基本 DSP 理论压缩成几章内容。 在讲解完 DSP 的基础知识后，我们将转入 SDR 的主题，然而，DSP 和无线通信的概念会时刻穿插其中。

示例代码均采用 Python 语言编写，且使用了 Python 的标准库 NumPy 来处理数组和进行高级数学计算， 同时依赖于 Matplotlib 这一图形库来可视化信号、数组和复数。 虽然 Python 的执行速度一般低于 C++，但其大部分数学函数已用 C/C++ 实现并进行了优化。 此外，我们使用的 SDR API 其实是编写 C/C++ 函数/类的 Python 绑定。 因此，对于拥有 MATLAB、Ruby 或 Perl 基础但对 Python 不熟悉的读者，只要掌握 Python 的语法就无需担心。

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致谢

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