本課程是数字信号处理專項課程專項課程的一部分

4.7
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138 個評分
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21 條評論

Paolo Prandoni 另外 +1 位授課教師

10,335 人已註冊

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. 
The goal, for students of this course, will be to 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.

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

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 2 門課程（共 4 門）

数字信号处理專項課程

中級

完成時間大約為18 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

Digital filters, how they work

Digital filter design

Adaptive signal processing

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

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 2 門課程（共 4 門）

数字信号处理專項課程

中級

完成時間大約為18 小時

英語（English）

授課教師

授課教師評分

4.76/5 （39 個評分）

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

97,817 個學生

5 門課程

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

97,817 個學生

5 門課程

提供方

洛桑联邦理工学院

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 7 小時

Module 2.1 Digital Filters

How digital filters work in time and in frequency.

完成時間為 7 小時

13 個視頻（總計 78 分鐘）, 12 個閱讀材料, 1 個測驗

13 個視頻

2.1.1.a Linear time-invariant filters4分鐘

2.1.1.b Convolution6分鐘

2.1.2.a The moving average filter8分鐘

2.1.2.b The leaky integrator5分鐘

2.1.3.a Filter classification in the time domain3分鐘

2.1.3.b Filter stability5分鐘

2.1.4.a The convolution theorem6分鐘

2.1.4.b Examples of frequency response14分鐘

2.1.5.a Filter classification in the frequency domain1分鐘

2.1.5.b The ideal lowpass filter6分鐘

2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filter2分鐘

2.1.5.d Demodulation revisited2分鐘

SOTD: Can one hear the shape of a room?10分鐘

12 個閱讀材料

Welcome to DSP Two!5分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?3分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?3分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?2分鐘

Introduction2分鐘

What have we learned?3分鐘

Introduction2分鐘

What have we learned?3分鐘

Practice homework1小時

1 個練習

Homework for Module 2.12 小時 30 分

週

週 2

完成時間為 8 小時

Module 2.2: Filter Design

Learning how to choose and design the right filter using the z-transform and numerical tools.

完成時間為 8 小時

13 個視頻（總計 147 分鐘）, 11 個閱讀材料, 1 個測驗

13 個視頻

2.2.1.a Impulse truncation (and the Gibbs phenomenon)3分鐘

2.2.1.b The window method10分鐘

2.2.1.c Frequency sampling2分鐘

2.2.2.a The z-transform14分鐘

2.2.2.b Region of convergence and stability15分鐘

2.2.3 Intuitive IIR designs10分鐘

2.2.4.a Filter specifications6分鐘

2.2.4.b IIR design3分鐘

2.2.4.c FIR design7分鐘

2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filter16分鐘

2.2.5.a Implementation of digital filters12分鐘

2.2.5.b Real-time processing22分鐘

Signal of the Day: Image Resolution and Space Exploration19分鐘

11 個閱讀材料

Introduction5分鐘

What have we learned?2分鐘

Introduction5分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction1分鐘

What have we learned?2分鐘

Introduction2分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction3分鐘

Practice homework1小時

Notes and Supplementary Materials3分鐘

1 個練習

Homework for Module 2.21 小時 30 分

週

週 3

完成時間為 3 小時

Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing

Analyzing and processing random signals and designing filters that adapt to unknown inputs.

完成時間為 3 小時

8 個視頻（總計 75 分鐘）, 6 個閱讀材料, 1 個測驗

8 個視頻

2.3.1.a Random Variables10分鐘

2.3.1.b Stochastic Processes10分鐘

2.3.1.c Power Spectral Density18分鐘

2.3.1.d Filtering Random Processes4分鐘

2.3.2.a Optimal Least Squares10分鐘

2.3.2.b LPC Speech Coding7分鐘

2.3.2.c The LMS Filter8分鐘

2.3.2.d Echo Cancellation4分鐘

6 個閱讀材料

Introduction8分鐘

What have we learned?5分鐘

Introduction3分鐘

What have we learned?10分鐘

Practice Homework10分鐘

Notes and Supplementary Material5分鐘

1 個練習

Homework for Module 2.3

審閱

4.7

21 條評論

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來自DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING的熱門評論

由 MC 提供2021年12月20日

Had to use a lot of outside material - mostly YouTube videos from Rich Radke and Barry Van Veen to complete this course.

由 BL 提供2020年8月30日

Excellent continuation to EPFL's DSP series. Be aware that the 3rd week requires a good foundation in statistics.

由 PG 提供2020年9月4日

Add some numerical problems and solve them in your video lectures for the better understanding of concepts.

由 SM 提供2020年10月7日

Best material on Signal Processing. Instructors emphasized on concepts. This course is enjoyable

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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 2: Filtering