Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

4.7
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Paolo Prandoni +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Digitale SignalverarbeitungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Über diesen Kurs

16.059 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. 
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.

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Kurs 2 von 4 in

Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

Stufe „Mittel“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Digital filters, how they work
Digital filter design
Adaptive signal processing

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Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

Stufe „Mittel“

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,75/5 (42 Bewertungen)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

104.578 Lernende

5 Kurse

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

104.578 Lernende

5 Kurse

von

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Module 2.1 Digital Filters

7 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 78 min), 12 Lektüren, 1 Quiz

13 Videos

2.1.1.a Linear time-invariant filters4m

2.1.1.b Convolution6m

2.1.2.a The moving average filter8m

2.1.2.b The leaky integrator5m

2.1.3.a Filter classification in the time domain3m

2.1.3.b Filter stability5m

2.1.4.a The convolution theorem6m

2.1.4.b Examples of frequency response14m

2.1.5.a Filter classification in the frequency domain1m

2.1.5.b The ideal lowpass filter6m

2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filter2m

2.1.5.d Demodulation revisited2m

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

12 Lektüren

Welcome to DSP Two!5m

Introduction1m

What have we learned?3m

Introduction1m

What have we learned?3m

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction2m

What have we learned?3m

Introduction2m

What have we learned?3m

Practice homework1h

1 praktische Übung

Homework for Module 2.12h 30m

Woche

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

Module 2.2: Filter Design

8 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 147 min), 11 Lektüren, 1 Quiz

13 Videos

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

2.2.1.b The window method10m

2.2.1.c Frequency sampling2m

2.2.2.a The z-transform14m

2.2.2.b Region of convergence and stability15m

2.2.3 Intuitive IIR designs10m

2.2.4.a Filter specifications6m

2.2.4.b IIR design3m

2.2.4.c FIR design7m

2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filter16m

2.2.5.a Implementation of digital filters12m

2.2.5.b Real-time processing22m

Signal of the Day: Image Resolution and Space Exploration19m

11 Lektüren

Introduction5m

What have we learned?2m

Introduction5m

What have we learned?5m

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction2m

What have we learned?5m

Introduction3m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Materials3m

1 praktische Übung

Homework for Module 2.21h 30m

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 75 min), 6 Lektüren, 1 Quiz

8 Videos

2.3.1.a Random Variables10m

2.3.1.b Stochastic Processes10m

2.3.1.c Power Spectral Density18m

2.3.1.d Filtering Random Processes4m

2.3.2.a Optimal Least Squares10m

2.3.2.b LPC Speech Coding7m

2.3.2.c The LMS Filter8m

2.3.2.d Echo Cancellation4m

6 Lektüren

Introduction8m

What have we learned?5m

Introduction3m

What have we learned?10m

Practice Homework10m

Notes and Supplementary Material5m

1 praktische Übung

Homework for Module 2.3

Bewertungen

4.7

23 Bewertungen

5 stars
80,26 %
4 stars
13,15 %
3 stars
3,28 %
2 stars
1,97 %
1 star
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Top-Bewertungen von DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING

von MC20. Dez. 2021

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

von MW27. Nov. 2020

This is a really good course that has very good exercises

von SM7. Okt. 2020

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

von PG4. Sep. 2020

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

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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 2: Filtering

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