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vignette|Notebook du logiciel informatique IPython.|338x338px En programmation informatique, un notebook, aussi fréquemment appelé calepin électronique, voire simplement calepin est une interface de permettant de combiner des sections en langage naturel et des sections en langage informatique. Les notebooks sont notamment utilisés en science des données pour explorer et analyser des données. Les notebooks peuvent ensuite être enregistrés sous forme de document. C'est un exemple de programmation lettrée. L'usage des notebooks en science permet de faciliter le partage et la reproductibilité des résultats. Historiquement, une des premières mises en œuvre d'un livre électronique dont les exemples de calculs et les graphiques sont recalculables à la volée, interactivement dit-on désormais, via les sources des programmes présents de façon sous-jacente, accessibles et modifiables, remonte à quand le sismologue , conscient de cet enjeu de reproductibilité des calculs numériques complexes, écrit et sort la première version de son ouvrage Fundamentals of Geophysical Data Processing, livre devenu un grand classique en géophysique et en traitement du signal. Début des années 1990, le développement d'une architecture de type client-serveur, aussi inspirée du système de fenêtrage X-window apparue entre-temps sous Unix, pour organiser le logiciel Mathematica en un frontal de présentation des résultats et un noyau qui réalise les calculs, permet à la société Wolfram Research de proposer une approche du travail en calcul scientifique intégrée, du développement même de la formulation mathématique à la rédaction finale et présentation des résultats notamment sous forme graphique : la concrétisation sous forme de document à l'écran et de fichier de sauvegarde est les notebooks Mathematica. Ces fichiers sont ensuite consultables via une version du seul frontal comme lecteur, mis à disposition par « Wolfram Research ». L'idée et la concrétisation de ce développement, furent de . En 2001, Fernando Pérez a repris le concept de notebook pour développer IPython.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in