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.
Digitale Signalverarbeitung
von
Digitale Signalverarbeitung
Über diesen Kurs
Karriereergebnisse der Lernenden
44%
40%
17%
Kompetenzen, die Sie erwerben
Karriereergebnisse der Lernenden
44%
40%
17%
100 % online
Flexible Fristen
Stufe „Mittel“
Ca. 32 Stunden zum Abschließen
Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Module 1: Basics of Digital Signal Processing
Module 2: Vector Spaces
Module 3: Part 1 - Basics of Fourier Analysis
Module 3: Part 2 - Advanced Fourier Analysis
Top-Bewertungen von Digitale Signalverarbeitung
It is one of the best course with content I came across. The last time I studied DSP as theoretical with problem solving back in 1998 during my engineering. This course proved to be a refresher.
Definitely an interesting course that is explained well. The math gets to a pretty high level after a few sections, but it still seems manageable to understand. I would recommend it for sure!
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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