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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Traitement numérique du signal
Offert par
Spécialisation Traitement numérique du signalÉcole polytechnique fédérale de LausanneÀ propos de ce cours
38,950 consultations récentes
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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 2 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 18 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
Digital filters, how they work
Digital filter design
Adaptive signal processing
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École polytechnique fédérale de Lausanne
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 heures pour terminer
Module 2.1 Digital Filters
How digital filters work in time and in frequency.
7 heures pour terminer
13 vidéos (Total 78 min), 12 lectures, 1 quiz
13 vidéos
2.1.1.b Convolution6 min
2.1.2.a The moving average filter8 min
2.1.2.b The leaky integrator5 min
2.1.3.a Filter classification in the time domain3 min
2.1.3.b Filter stability5 min
2.1.4.a The convolution theorem6 min
2.1.4.b Examples of frequency response14 min
2.1.5.a Filter classification in the frequency domain1 min
2.1.5.b The ideal lowpass filter6 min
2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filter2 min
2.1.5.d Demodulation revisited2 min
SOTD: Can one hear the shape of a room?10 min
12 lectures
Welcome to DSP Two!5 min
Introduction1 min
What have we learned?3 min
Introduction1 min
What have we learned?3 min
Introduction1 min
What have we learned?2 min
Introduction2 min
What have we learned?3 min
Introduction2 min
What have we learned?3 min
Practice homework1 h
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 2.12h 30min
8 heures pour terminer
Module 2.2: Filter Design
Learning how to choose and design the right filter using the z-transform and numerical tools.
8 heures pour terminer
13 vidéos (Total 147 min), 11 lectures, 1 quiz
13 vidéos
2.2.1.b The window method10 min
2.2.1.c Frequency sampling2 min
2.2.2.a The z-transform14 min
2.2.2.b Region of convergence and stability15 min
2.2.3 Intuitive IIR designs10 min
2.2.4.a Filter specifications6 min
2.2.4.b IIR design3 min
2.2.4.c FIR design7 min
2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filter16 min
2.2.5.a Implementation of digital filters12 min
2.2.5.b Real-time processing22 min
Signal of the Day: Image Resolution and Space Exploration19 min
11 lectures
Introduction5 min
What have we learned?2 min
Introduction5 min
What have we learned?5 min
Introduction1 min
What have we learned?2 min
Introduction2 min
What have we learned?5 min
Introduction3 min
Practice homework1 h
Notes and Supplementary Materials3 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 2.21h 30min
3 heures pour terminer
Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing
Analyzing and processing random signals and designing filters that adapt to unknown inputs.
3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 75 min), 6 lectures, 1 quiz
8 vidéos
2.3.1.a Random Variables10 min
2.3.1.b Stochastic Processes10 min
2.3.1.c Power Spectral Density18 min
2.3.1.d Filtering Random Processes4 min
2.3.2.a Optimal Least Squares10 min
2.3.2.b LPC Speech Coding7 min
2.3.2.c The LMS Filter8 min
2.3.2.d Echo Cancellation4 min
6 lectures
Introduction8 min
What have we learned?5 min
Introduction3 min
What have we learned?10 min
Practice Homework10 min
Notes and Supplementary Material5 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 2.3
Avis
Meilleurs avis pour DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING
par BL30 août 2020
Excellent continuation to EPFL's DSP series. Be aware that the 3rd week requires a good foundation in statistics.
par PG4 sept. 2020
Add some numerical problems and solve them in your video lectures for the better understanding of concepts.
par MC7 oct. 2020
Best material on Signal Processing. Instructors emphasized on concepts. This course is enjoyable
À propos du Spécialisation Traitement numérique du signal
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. 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.
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