Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

4.5
Sterne
466 Bewertungen

96 %

Paolo Prandoni +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Digitale SignalverarbeitungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Über diesen Kurs

42.605 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.

Flexible Fristen

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Kurs 1 von 4 in

Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

Stufe „Mittel“

Ca. 29 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch

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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Stufe „Mittel“

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,71/5 (174 Bewertungen)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

102.217 Lernende

5 Kurse

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

102.217 Lernende

5 Kurse

von

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(2,974 Bewertungen)

Woche

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics

Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing

7 Stunden zum Abschließen

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

6 Videos

1.1.1 What is digital signal processing?25m

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

7 Lektüren

Welcome to DSP One!5m

Introduction5m

Introduction2m

Introduction5m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Material15m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.11h 45m

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Module 1.2: Signal Processing Meets Vector Space

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

5 Stunden zum Abschließen

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

Woche

Woche 3

9 Stunden zum Abschließen

Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics

The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain

9 Stunden zum Abschließen

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

14 Videos

1.3.1.a The frequency domain5m

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

10 Lektüren

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 homework1h

Real-valued Transforms20m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.32h

Woche

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools

Delving deeper in the world of Fourier analysis.

8 Stunden zum Abschließen

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

11 Videos

1.4.1.a Discrete Fourier series4m

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

9 Lektüren

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction1m

What have we learned?10m

Introduction5m

Introduction1m

Introduction2m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Material15m

1 praktische Übung

Homework for Module 1.42h

Bewertungen

4.5

88 Bewertungen

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4 stars
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6,04 %
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1 star
2,29 %

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

von SM30. Okt. 2020

The math was extremely difficult. But I made it through.

von II12. Sep. 2020

IT WAS AMAZING, I LEARNED SO MANY THINGS!!! Great job

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

von AJ24. Apr. 2022

examples, corollaries and relevant talk are to the point.

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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