- Software-Defined Radio (SDR) और Digital Signal Processing (DSP) की अवधारणाओं को Python के साथ प्रायोगिक रूप से सीखने के लिए तैयार की गई एक ऑनलाइन पाठ्यपुस्तक
- हार्डवेयर की जगह सॉफ़्टवेयर से RF सिग्नलों को प्रोसेस करने वाले SDR के सिद्धांत, और NumPy·Matplotlib का उपयोग करके सिग्नल visualization व analysis के उदाहरण शामिल
- गणितीय सूत्रों की तुलना में animations और visual materials के माध्यम से अवधारणाओं को सहज रूप से समझाने के लिए डिज़ाइन किया गया
- Electrical Engineering पृष्ठभूमि न होने पर भी programming experience वाले learners के लिए आसानी से सुलभ
- ओपन सोर्स के रूप में संचालित, और GitHub contributions·Patreon support के ज़रिए पाठ्यसामग्री के सुधार में भाग लिया जा सकता है
1. उद्देश्य और लक्षित पाठक
- SDR (Software-Defined Radio) पारंपरिक हार्डवेयर-आधारित RF processing को सॉफ़्टवेयर से करने की अवधारणा है
- इसे सामान्य कंप्यूटर (CPU), FPGA, GPU आदि पर चलाया जा सकता है, और real-time या रिकॉर्ड किए गए सिग्नलों की offline processing का समर्थन करता है
- यह ऐसे डिवाइस के रूप में भी मौजूद है जिनमें antenna जोड़कर RF signals को receive और transmit किया जा सकता है
- DSP (Digital Signal Processing) डिजिटल तरीके से सिग्नल प्रोसेस करने की तकनीक है, और इस पाठ्यपुस्तक में इसे मुख्य रूप से RF signals के संदर्भ में समझाया गया है
- यह पाठ्यपुस्तक निम्न प्रकार के learners को ध्यान में रखकर बनाई गई है
- जो SDR का उपयोग करके experimental projects करना चाहते हैं
- जो Python में सहज हैं, लेकिन DSP·wireless communications में शुरुआती हैं
- जो formulas की तुलना में visual materials को अधिक पसंद करते हैं
- जो संक्षिप्त व्याख्या पसंद करते हैं और लंबी पाठ्यपुस्तक के बजाय hands-on learning चाहते हैं
- Electrical Engineering पृष्ठभूमि न होने पर भी programming experience वाले Computer Science students आदि के लिए उपयुक्त
- जटिल गणित की बजाय images·animations के माध्यम से Fourier series जैसी मुख्य अवधारणाओं की व्याख्या की गई है
- इसी कारण PySDR मुद्रित पुस्तक के रूप में नहीं बेची जाती
2. पाठ्यपुस्तक की संरचना और सीखने का दृष्टिकोण
- DSP के बुनियादी सिद्धांतों को Electrical Engineering के “Signals and Systems” के एक semester के पाठ्यक्रम से कुछ अध्यायों में संक्षिप्त किया गया है
- इसके बाद SDR से जुड़े विषयों तक विस्तार किया गया है, और DSP व wireless communications की अवधारणाएँ पूरी पाठ्यपुस्तक में बार-बार आती हैं
- Python code examples में NumPy और Matplotlib का उपयोग किया गया है
- NumPy arrays और mathematical operations के लिए मानक लाइब्रेरी है, और इसके अधिकांश operations C/C++ में optimized हैं
- Matplotlib signal·array·complex number visualization के लिए plotting tool है
- Python, C++ से धीमी होने पर भी, इसकी internal operations optimized होने के कारण hands-on learning के लिए पर्याप्त performance देती है
- MATLAB, Ruby, Perl का अनुभव रखने वाले लोग भी Python syntax से परिचित होने पर इसे आसानी से उपयोग कर सकते हैं
3. योगदान कैसे करें
- PySDR से सीखी गई बातों को students·colleagues·learners के साथ साझा करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है
- Patreon पर support के ज़रिए अपना नाम पाठ्यपुस्तक पेज के नीचे दिखाया जा सकता है
- पाठ्यपुस्तक पढ़ने के बाद questions·opinions·correction suggestions ईमेल से भेजने पर स्वतः contributor के रूप में मान्यता दी जाती है
- GitHub repository के माध्यम से सीधे correction suggestions (Pull Request) भेजे जा सकते हैं
- Git का अनुभव न होने पर भी ईमेल से सुझाव भेजे जा सकते हैं
4. आभार
- पाठ्यपुस्तक पर feedback देने वाले पाठकों और translation contributors को धन्यवाद दिया गया है
- French, Dutch, Ukrainian, Chinese, Spanish अनुवाद में योगदान करने वालों का उल्लेख है
- Patreon supporters की सूची और Analog Devices, Inc. जैसे संस्थागत sponsors भी शामिल हैं
- PySDR को CC BY-NC-SA 4.0 license के तहत वितरित किया जाता है
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