Ce cours fait partie de la Spécialisation Traitement numérique du signal

4.7
étoiles
155 évaluations

Paolo Prandoni +1 enseignant de plus

12 748 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Traitement numérique du signalÉcole polytechnique fédérale de Lausanne

À propos de ce cours

11 448 consultations récentes

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.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 2 sur 4 dans le

Spécialisation Traitement numérique du signal

Niveau intermédiaire

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

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

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Spécialisation Traitement numérique du signal

Niveau intermédiaire

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,75/5 (42 évaluations)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

105 832 étudiants

5 cours

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

105 832 étudiants

5 cours

Offert par

École polytechnique fédérale de Lausanne

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

7 heures pour terminer

Module 2.1 Digital Filters

7 heures pour terminer

13 vidéos (Total 78 min), 12 lectures, 1 quiz

13 vidéos

2.1.1.a Linear time-invariant filters4 min

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

Semaine

Semaine 2

8 heures pour terminer

Module 2.2: Filter Design

8 heures pour terminer

13 vidéos (Total 147 min), 11 lectures, 1 quiz

13 vidéos

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

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

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing

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

4.7

23 avis

5 stars
80,64 %
4 stars
12,90 %
3 stars
3,22 %
2 stars
1,93 %
1 star
1,29 %

Meilleurs avis pour DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING

par SM7 oct. 2020

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

par PG4 sept. 2020

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

par MC20 déc. 2021

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

par MW27 nov. 2020

This is a really good course that has very good exercises

Voir tous les avis

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

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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Digital Signal Processing 2: Filtering

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