本課程是数字信号处理專項課程專項課程的一部分

4.6
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301 個評分
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56 條評論

Paolo Prandoni 另外 +1 位授課教師

提供方

数字信号处理專項課程洛桑联邦理工学院

課程信息

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Digital Signal Processing is the branch of engineering that, in the space of just a few decades, has enabled unprecedented levels of interpersonal communication and of on-demand entertainment. By reworking the principles of electronics, telecommunication and computer science into a unifying paradigm, DSP is a the heart of the digital revolution that brought us CDs, DVDs, MP3 players, mobile phones and countless other devices. 
In this series of four courses, you will learn the fundamentals of Digital Signal Processing from the ground up. Starting from the basic definition of a discrete-time signal, we will work our way through Fourier analysis, filter design, sampling, interpolation and quantization to build a DSP toolset complete enough to analyze a practical communication system in detail. Hands-on examples and demonstration will be routinely used to close the gap between theory and practice.

To make the best of this class, it is recommended that you are proficient in basic calculus and linear algebra; several programming examples will be provided in the form of Python notebooks but you can use your favorite programming language to test the algorithms described in the course.

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

第 1 門課程（共 4 門）

数字信号处理專項課程

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為29 小時

英語（English）

字幕：阿拉伯語（Arabic）, 法語（French）, （歐洲人講的）葡萄牙語, 意大利語, 越南語, 德語（German）, 俄語（Russian）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）

您將學到的內容有

The nature of discrete-time signals

Discrete-time signals are vectors in a vector space

Discrete-time signals can be analyzed in the frequency domain via the Fourier transform

可分享的證書

完成後獲得證書

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立即開始，按照自己的計劃學習。

第 1 門課程（共 4 門）

数字信号处理專項課程

可靈活調整截止日期

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中級

完成時間大約為29 小時

英語（English）

講師

授課教師評分

4.7/5 （98 個評分）

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

89,276 個學生

5 門課程

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

89,276 個學生

5 門課程

提供方

洛桑联邦理工学院

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分96%（1,904 個評分）

週

週 1

完成時間為 7 小時

Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics

Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing

完成時間為 7 小時

6 個視頻（總計 88 分鐘）, 7 個閱讀材料, 1 個測驗

6 個視頻

1.1.1 What is digital signal processing?25分鐘

1.1.2 Discrete-time signals16分鐘

1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3分鐘

1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19分鐘

1.1.4 Complex exponentials14分鐘

Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8分鐘

7 個閱讀材料

Welcome to DSP One!5分鐘

Introduction5分鐘

Introduction2分鐘

Introduction5分鐘

Practice homework1小時

Notes and Supplementary Material15分鐘

1 個練習

Homework for Module 1.11 小時 45 分

週

週 2

完成時間為 5 小時

Module 1.2: Signal Processing Meets Vector Space

Modeling signals as vectors in an appropriate vector space. Using linear algebra to express signal manipulations.

完成時間為 5 小時

7 個視頻（總計 63 分鐘）, 6 個閱讀材料, 1 個測驗

7 個視頻

1.2.1 Signal processing and vector spaces4分鐘

1.2.2.a Vector space15分鐘

1.2.2.b Signal spaces4分鐘

1.2.3 Bases13分鐘

1.2.4.a Subspace-based approximations4分鐘

1.2.4.b Polynomial Approximation11分鐘

Signal of the Day: Exoplanet hunting9分鐘

6 個閱讀材料

Introduction1分鐘

Practice homework1小時

Notes and Supplementary Material15分鐘

1 個練習

Homework for Module 1.21 小時 30 分

週

週 3

完成時間為 9 小時

Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics

The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain

完成時間為 9 小時

14 個視頻（總計 94 分鐘）, 10 個閱讀材料, 1 個測驗

14 個視頻

1.3.1.a The frequency domain5分鐘

1.3.1.b The DFT as a change of basis10分鐘

1.3.2.a DFT definition5分鐘

1.3.2.b Examples of DFT calculation13分鐘

1.3.2.c Interpreting a DFT plot4分鐘

1.3.3.a DFT analysis11分鐘

1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4分鐘

1.3.3.c DFT synthesis5分鐘

1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4分鐘

1.3.3.e DFT example - MP3 compression4分鐘

1.3.4.a The short-time Fourier transform5分鐘

1.3.4.b The spectrogram7分鐘

1.3.4.c Time-frequency tiling5分鐘

Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5分鐘

10 個閱讀材料

Introduction6分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?5分鐘

Practice homework1小時

Real-valued Transforms20分鐘

1 個練習

Homework for Module 1.32小時

週

週 4

完成時間為 8 小時

Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools

Delving deeper in the world of Fourier analysis.

完成時間為 8 小時

11 個視頻（總計 121 分鐘）, 9 個閱讀材料, 1 個測驗

11 個視頻

1.4.1.a Discrete Fourier series4分鐘

1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7分鐘

1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13分鐘

1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7分鐘

1.4.2.c The DTFT as a change of basis10分鐘

1.4.3.a Sinusoidal modulation7分鐘

1.4.3.b Tuning a guitar4分鐘

1.4.4.a Relationships between transforms11分鐘

1.4.4.b Zero padding5分鐘

1.4.5 The fast Fourier transform42分鐘

Signal of the Day: Tristan Chord6分鐘

9 個閱讀材料

Introduction1分鐘

What have we learned?2分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?10分鐘

Introduction5分鐘

Introduction1分鐘

Introduction2分鐘

Practice homework1小時

Notes and Supplementary Material15分鐘

1 個練習

Homework for Module 1.42小時

審閱

4.6

56 條評論

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來自DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS的熱門評論

由 AZ 提供2020年9月19日

Such a wonderful course, great instructors, and well structured. However, a little bit too involved and the concepts can be a little tricky to comprehend at times.

由 TS 提供2020年8月16日

It offers rigorous introduction to DSP. Besides the lectures, it requires separate study of the materials to get well acquainted with the concepts.

由 MF 提供2020年11月3日

If you have enough patience to go through the math, you'll find this course and the subsequent courses in the specialization extremely rewarding.

由 BL 提供2020年8月22日

Excellent first look into DSP, especially in the context of Fourier. Fairly math heavy so a strong math background is recommended.

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關於数字信号处理專項課程

This Specialization provides a full course in Digital Signal Processing, with a focus on audio processing and data transmission. You will start from the basic concepts of discrete-time signals and proceed to learn how to analyze data via the Fourier transform, how to manipulate data via digital filters and how to convert analog signals into digital format. Finally, you will also discover how to implement real-time DSP algorithms on a general-purpose microcontroller. The solid theoretical bases provided by the four courses in this specialization are complemented by applied examples in Python, in the form of Jupyter Notebooks; exercises with solutions provide a wealth of examples in order to tackle the weekly homework.

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Digital Signal Processing 1: Basic Concepts and Algorithms