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.
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디지털 신호 처리 특화 과정로잔연방공과대학교이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 1번째 강좌:
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
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
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로잔연방공과대학교
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 7시간 필요
Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics
Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing
완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 88분), 7 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 동영상
1.1.2 Discrete-time signals16m
1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3m
1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19m
1.1.4 Complex exponentials14m
Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8m
7개의 읽기 자료
Welcome to DSP One!5m
Introduction5m
Introduction2m
Introduction5m
Introduction5m
Practice homework1시간
Notes and Supplementary Material15m
1개 연습문제
Homework for Module 1.11시간 45분
완료하는 데 5시간 필요
Module 1.2: Signal Processing Meets Vector Space
Modeling signals as vectors in an appropriate vector space. Using linear algebra to express signal manipulations.
완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 63분), 6 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
1.2.2.a Vector space15m
1.2.2.b Signal spaces4m
1.2.3 Bases13m
1.2.4.a Subspace-based approximations4m
1.2.4.b Polynomial Approximation11m
Signal of the Day: Exoplanet hunting9m
6개의 읽기 자료
Introduction1m
Introduction1m
Introduction1m
Introduction1m
Practice homework1시간
Notes and Supplementary Material15m
1개 연습문제
Homework for Module 1.21시간 30분
완료하는 데 9시간 필요
Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics
The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain
완료하는 데 9시간 필요
14개 동영상 (총 94분), 10 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
14개의 동영상
1.3.1.b The DFT as a change of basis10m
1.3.2.a DFT definition5m
1.3.2.b Examples of DFT calculation13m
1.3.2.c Interpreting a DFT plot4m
1.3.3.a DFT analysis11m
1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4m
1.3.3.c DFT synthesis5m
1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4m
1.3.3.e DFT example - MP3 compression4m
1.3.4.a The short-time Fourier transform5m
1.3.4.b The spectrogram7m
1.3.4.c Time-frequency tiling5m
Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5m
10개의 읽기 자료
Introduction6m
What have we learned?5m
Introduction1m
What have we learned?5m
Introduction1m
What have we learned?5m
Introduction1m
What have we learned?5m
Practice homework1시간
Real-valued Transforms20m
1개 연습문제
Homework for Module 1.32시간
완료하는 데 8시간 필요
Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools
Delving deeper in the world of Fourier analysis.
완료하는 데 8시간 필요
11개 동영상 (총 121분), 9 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7m
1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13m
1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7m
1.4.2.c The DTFT as a change of basis10m
1.4.3.a Sinusoidal modulation7m
1.4.3.b Tuning a guitar4m
1.4.4.a Relationships between transforms11m
1.4.4.b Zero padding5m
1.4.5 The fast Fourier transform42m
Signal of the Day: Tristan Chord6m
9개의 읽기 자료
Introduction1m
What have we learned?2m
Introduction1m
What have we learned?10m
Introduction5m
Introduction1m
Introduction2m
Practice homework1시간
Notes and Supplementary Material15m
1개 연습문제
Homework for Module 1.42시간
검토
DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS의 최상위 리뷰
AZ 제공2020년 9월 19일
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.
TS 제공2020년 8월 16일
It offers rigorous introduction to DSP. Besides the lectures, it requires separate study of the materials to get well acquainted with the concepts.
BL 제공2020년 8월 22일
Excellent first look into DSP, especially in the context of Fourier. Fairly math heavy so a strong math background is recommended.
PM 제공2020년 6월 5일
The lectures were extremely good. Concepts were well-explained. Very engaging lessons and coursework.
디지털 신호 처리 특화 과정 정보
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.
자주 묻는 질문
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