Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digitale Signalverarbeitung

4.7
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155 Bewertungen

Paolo Prandoni +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Digitale SignalverarbeitungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Über diesen Kurs

10.367 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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Englisch

Dozenten

Dozentenbewertung

4,75/5 (42 Bewertungen)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

107.169 Lernende

5 Kurse

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

107.169 Lernende

5 Kurse

von

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

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 filters4m2.1.1.b Convolution6m2.1.2.a The moving average filter8m2.1.2.b The leaky integrator5m2.1.3.a Filter classification in the time domain3m2.1.3.b Filter stability5m2.1.4.a The convolution theorem6m2.1.4.b Examples of frequency response14m2.1.5.a Filter classification in the frequency domain1m2.1.5.b The ideal lowpass filter6m2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filter2m2.1.5.d Demodulation revisited2mSOTD: Can one hear the shape of a room?10m

12 Lektüren

Welcome to DSP Two!5mIntroduction1mWhat have we learned?3mIntroduction1mWhat have we learned?3mIntroduction1mWhat have we learned?2mIntroduction2mWhat have we learned?3mIntroduction2mWhat have we learned?3mPractice homework1h

1 praktische Übung

Homework for Module 2.12h 30m

Woche2

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)3m2.2.1.b The window method10m2.2.1.c Frequency sampling2m2.2.2.a The z-transform14m2.2.2.b Region of convergence and stability15m2.2.3 Intuitive IIR designs10m2.2.4.a Filter specifications6m2.2.4.b IIR design3m2.2.4.c FIR design7m2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filter16m2.2.5.a Implementation of digital filters12m2.2.5.b Real-time processing22mSignal of the Day: Image Resolution and Space Exploration19m

11 Lektüren

Introduction5mWhat have we learned?2mIntroduction5mWhat have we learned?5mIntroduction1mWhat have we learned?2mIntroduction2mWhat have we learned?5mIntroduction3mPractice homework1hNotes and Supplementary Materials3m

1 praktische Übung

Homework for Module 2.21h 30m

Woche3

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 Variables10m2.3.1.b Stochastic Processes10m2.3.1.c Power Spectral Density18m2.3.1.d Filtering Random Processes4m2.3.2.a Optimal Least Squares10m2.3.2.b LPC Speech Coding7m2.3.2.c The LMS Filter8m2.3.2.d Echo Cancellation4m

6 Lektüren

Introduction8mWhat have we learned?5mIntroduction3mWhat have we learned?10mPractice Homework10mNotes and Supplementary Material5m

1 praktische Übung

Homework for Module 2.3

Bewertungen

4.7

23 Bewertungen

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1,29 %

Top-Bewertungen von DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING

von BL30. Aug. 2020

Excellent continuation to EPFL's DSP series. Be aware that the 3rd week requires a good foundation in statistics.

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 PG4. Sep. 2020

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

von SM7. Okt. 2020

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

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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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