Created: 2012-03-23 04:52
Updated: 2014-05-08 08:49

README.md

#1.PyEE的由来

PyEE是一旨在用Python实现EE所涉及各课程相关实验的项目。国内大学里的通信工程、信息工程、电子信息工程、微波、微电子等专业在国外统称为EE(Electronic Engineering)。

###惊喜的发现

这学期的数字图像处理课,除了Matlab,老师还鼓励我们最好用别的语言,因而我尝试了一下Python,发现用Python来写这些上机实验有三个好处:

  • 相对于C++,Python语法优雅,代码量少且易于阅读

  • 虽然有Numpy,Scipy这些优秀的科学计算类库,但相对于Matlab函数方法还是比较少,这时便需要按照课本的概念定义自己编写一些函数方法,这个过程既提高了编程能力又加深了对知识的理解,一举两得

  • Python的类库中文文档稀少,查找阅读这些英文文档也是一项很有意义的锻炼。

###我的悔恨

除了受此启发,这个项目的建立还来源于我对自己过去两年的反思,在度过了只知道小说动漫游戏的大一后,我有幸接触了Linux,并且也喜欢上了Linux,其后还有Python。大二整一年,我都在阅读CS相关的资料和书籍,尝试学习各种语言,也写点自己的项目,但所有的这些都无一例外以失败而告终了。除了归结于自己的不努力外,我想或许还跟自己没有将自学的和自己的专业知识联系起来。EE专业是很苦的,课程本身并不简单,作业量大,作为一个外行人还要自学同样苦逼的CS,尤其还是只无头苍蝇,什么东西需要摸索很久才有点概念,入门那就更不易了。这样EE,CS两头都是需要牵扯大量的精力,协调不好的下场一般是两头都悲剧。我就是尝到了这样的苦果。

后来我想,就算是coding,应该也是存在着CS-style和EE-style两条不同风格的道路。但现实情况是除了Matlab的教程外,几乎所有通用语言的学习环境都是CS-style的,从书籍到论坛社区再到开源项目。对绝大多数像我这样资质平平的EEer来说,CS-style并不适合,学习曲线太陡。到最后,大部分人会认为自己并不善于编程,如果实在要码程序,有万能的Matlab就好了。

我希望PyEE能够在打消EEer对自己编程能力的不自信,也能激发对本专业的热爱。

2.项目进度

已完成

  • 数字图像处理

    • 空域增强技术

      • 基本灰度变换

      • 直方图处理

      • 平滑技术

      • 图像锐化

  • 通信原理

    • 数字基带传输系统
      • 单极性不归零码
      • 单极性归零码
      • 双极性不归零码
      • 双极性归零码

To Do List

  • 微波工程

    • Smith Chart
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