Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

4.5
Sterne
509 Bewertungen

95 %

Paolo Prandoni +1 weiterer Dozent

39.148 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Digitale SignalverarbeitungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Über diesen Kurs

43.979 kürzliche Aufrufe

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.

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Kurs 1 von 4 in

Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

Stufe „Mittel“

Ca. 28 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

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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Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,7/5 (183 Bewertungen)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

107.123 Lernende

5 Kurse

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

107.123 Lernende

5 Kurse

von

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(3,386 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics

7 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 88 min), 7 Lektüren, 1 Quiz

6 Videos

1.1.1 What is digital signal processing?25m1.1.2 Discrete-time signals16m1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3m1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19m1.1.4 Complex exponentials14mSignal of the Day: Goethe's temperature measurement8m

7 Lektüren

Welcome to DSP One!5mIntroduction5mIntroduction2mIntroduction5mIntroduction5mPractice homework1hNotes and Supplementary Material15m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.11h 45m

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Module 1.2: Signal Processing Meets Vector Space

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 63 min), 6 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

9 Stunden zum Abschließen

Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics

9 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 94 min), 10 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

1.3.1.a The frequency domain5m1.3.1.b The DFT as a change of basis10m1.3.2.a DFT definition5m1.3.2.b Examples of DFT calculation13m1.3.2.c Interpreting a DFT plot4m1.3.3.a DFT analysis11m1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4m1.3.3.c DFT synthesis5m1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4m1.3.3.e DFT example - MP3 compression4m1.3.4.a The short-time Fourier transform5m1.3.4.b The spectrogram7m1.3.4.c Time-frequency tiling5mSignal of the Day: The first man-made signal from outer space5m

10 Lektüren

Introduction6mWhat have we learned?5mIntroduction1mWhat have we learned?5mIntroduction1mWhat have we learned?5mIntroduction1mWhat have we learned?5mPractice homework1hReal-valued Transforms20m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.32h

Woche4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools

8 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 121 min), 9 Lektüren, 1 Quiz

11 Videos

1.4.1.a Discrete Fourier series4m1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7m1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13m1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7m1.4.2.c The DTFT as a change of basis10m1.4.3.a Sinusoidal modulation7m1.4.3.b Tuning a guitar4m1.4.4.a Relationships between transforms11m1.4.4.b Zero padding5m1.4.5 The fast Fourier transform42mSignal of the Day: Tristan Chord6m

9 Lektüren

Introduction1mWhat have we learned?2mIntroduction1mWhat have we learned?10mIntroduction5mIntroduction1mIntroduction2mPractice homework1hNotes and Supplementary Material15m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.42h

Bewertungen

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97 Bewertungen

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Top-Bewertungen von DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS

von NC1. Nov. 2021

I material the very challenging, but with some time and effort it can be very fun and also rewarding

von FW20. Aug. 2020

Lecture explains concepts very clearly. Python labs provide very good hands-on experience.

von RH15. Juli 2020

It is a really comprehensive course with quizzes that were a bit tricky and challenging. I liked the python notebooks for complementing the theory of the course

von JA21. Juli 2020

very good course, but it require some math and a brief reading of a book in signals, there are only few courses in coursera that are challenging, this is one of them, 10/10

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Über den Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

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.

Häufig gestellte Fragen

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Digital Signal Processing 1: Basic Concepts and Algorithms

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