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.
Offert par
Digital Signal Processing 1: Basic Concepts and Algorithms
École polytechnique fédérale de LausanneÀ propos de ce cours
101,494 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 29 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
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
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 29 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 heures pour terminer
Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics
Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing
7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 88 min), 7 lectures, 1 quiz
6 vidéos
1.1.2 Discrete-time signals16 min
1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3 min
1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19 min
1.1.4 Complex exponentials14 min
Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8 min
7 lectures
Welcome to DSP One!5 min
Introduction5 min
Introduction2 min
Introduction5 min
Introduction5 min
Practice homework1 h
Notes and Supplementary Material15 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 1.11h 45min
5 heures pour terminer
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 heures pour terminer
7 vidéos (Total 63 min), 6 lectures, 1 quiz
7 vidéos
1.2.2.a Vector space15 min
1.2.2.b Signal spaces4 min
1.2.3 Bases13 min
1.2.4.a Subspace-based approximations4 min
1.2.4.b Polynomial Approximation11 min
Signal of the Day: Exoplanet hunting9 min
6 lectures
Introduction1 min
Introduction1 min
Introduction1 min
Introduction1 min
Practice homework1 h
Notes and Supplementary Material15 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 1.21h 30min
9 heures pour terminer
Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics
The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain
9 heures pour terminer
14 vidéos (Total 94 min), 10 lectures, 1 quiz
14 vidéos
1.3.1.b The DFT as a change of basis10 min
1.3.2.a DFT definition5 min
1.3.2.b Examples of DFT calculation13 min
1.3.2.c Interpreting a DFT plot4 min
1.3.3.a DFT analysis11 min
1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4 min
1.3.3.c DFT synthesis5 min
1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4 min
1.3.3.e DFT example - MP3 compression4 min
1.3.4.a The short-time Fourier transform5 min
1.3.4.b The spectrogram7 min
1.3.4.c Time-frequency tiling5 min
Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5 min
10 lectures
Introduction6 min
What have we learned?5 min
Introduction1 min
What have we learned?5 min
Introduction1 min
What have we learned?5 min
Introduction1 min
What have we learned?5 min
Practice homework1 h
Real-valued Transforms20 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 1.32 h
8 heures pour terminer
Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools
Delving deeper in the world of Fourier analysis.
8 heures pour terminer
11 vidéos (Total 121 min), 9 lectures, 1 quiz
11 vidéos
1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7 min
1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13 min
1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7 min
1.4.2.c The DTFT as a change of basis10 min
1.4.3.a Sinusoidal modulation7 min
1.4.3.b Tuning a guitar4 min
1.4.4.a Relationships between transforms11 min
1.4.4.b Zero padding5 min
1.4.5 The fast Fourier transform42 min
Signal of the Day: Tristan Chord6 min
9 lectures
Introduction1 min
What have we learned?2 min
Introduction1 min
What have we learned?10 min
Introduction5 min
Introduction1 min
Introduction2 min
Practice homework1 h
Notes and Supplementary Material15 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 1.42 h
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
What is the refund policy?
Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.
Is financial aid available?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
