À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 31 heures pour terminer

Recommandé : 8-10 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Signal ProcessingDiscrete Fourier TransformData TransmissionIpythonFourier AnalysisConvolutionLinear AlgebraDigital Signal Processing

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
7 heures pour terminer

Module 1: Basics of Digital Signal Processing

7 vidéos (Total 93 min), 7 lectures, 1 quiz
7 vidéos
1.1.a Introduction to digital signal processing25 min
1.2.a Discrete-time signals16 min
1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3 min
1.3.b The Karplus-Strong algorithm19 min
Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8 min
1.4.a Complex exponentials14 min
7 lectures
Introduction to Module 15 min
Introduction to Lecture 1.15 min
Introduction to Lecture 1.25 min
Introduction to Lecture 1.35 min
Introduction to Lecture 1.45 min
Notes and external resources15 min
Practice homework for Module 11 h
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 11h 45min
Semaine
2
5 heures pour terminer

Module 2: Vector Spaces

6 vidéos (Total 63 min), 7 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Signal of the Day: Exoplanet hunting9 min
2.2.a Vector space15 min
2.2.b Signal spaces4 min
2.3.a Bases13 min
2.4.a Subspace-based approximations16 min
7 lectures
Introduction to Module 25 min
Introduction to Lecture 2.15 min
Introduction to Lesson 2.25 min
Introduction to Lecture 2.35 min
Introduction to Lecture 2.45 min
Notes and external resources15 min
Practice homework for Module 21 h
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 21h 30min
Semaine
3
9 heures pour terminer

Module 3: Part 1 - Basics of Fourier Analysis

14 vidéos (Total 95 min), 11 lectures, 1 quiz
14 vidéos
3.1.b The DFT as a change of basis10 min
3.2.a DFT definition5 min
3.2.b Examples of DFT calculation13 min
3.2.c Interpreting a DFT plot4 min
3.3.a DFT analysis11 min
3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4 min
3.3.c DFT synthesis5 min
3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4 min
3.3.e DFT example - MP3 compression4 min
Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5 min
3.4.a The short-time Fourier transform5 min
3.4.b The spectrogram7 min
3.4.c Time-frequency tiling5 min
11 lectures
Introduction to Module 310 min
Introduction to Lesson 3.15 min
Summary of Lesson 3.110 min
Introduction to Lesson 3.25 min
Summary of Lesson 3.210 min
Introduction to Lesson 3.35 min
Summary of Lesson 3.310 min
Real-valued Transforms10 min
Introduction to Lesson 3.45 min
Summary of Lesson 3.410 min
Practice homework for Module 3 Part 11 h
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 3 Part 12 h
Semaine
4
8 heures pour terminer

Module 3: Part 2 - Advanced Fourier Analysis

10 vidéos (Total 116 min), 7 lectures, 1 quiz
10 vidéos
3.5.b Karplus-Strong revisited and DFS7 min
3.6.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13 min
3.6.b Existence and properties of the DTFT7 min
3.6.c The DTFT as a change of basis9 min
3.7.a Sinusoidal modulation7 min
3.7.b Tuning a guitar4 min
Signal of the Day: Tristan Chord6 min
3.8* Relationship between transforms14 min
3.9* The fast Fourier transform42 min
7 lectures
Introduction to Lesson 3.55 min
Summary of Lesson 3.510 min
Introduction to Lesson 3.65 min
Summary of Lesson 3.610 min
Introduction to Lesson 3.75 min
Notes and external ressources15 min
Practice homework for Module 3 Part 21 h
1 exercice pour s'entraîner
Homework for Module 3 Part 22 h
4.7
108 avisChevron Right

50%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

44%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

17%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Principaux examens pour Traitement numérique du signal

par JAJul 2nd 2017

Definitely an interesting course that is explained well. The math gets to a pretty high level after a few sections, but it still seems manageable to understand. I would recommend it for sure!

par GCOct 2nd 2018

A good course with awesome instructors, good for learning the basic level of signal processing. It will initiate you for more advanced levels of signal processing. Fun experience overall.

Enseignants

Avatar

Paolo Prandoni

Lecturer
School of Computer and Communication Science
Avatar

Martin Vetterli

Professor
School of Computer and Communication Sciences

À propos de École polytechnique fédérale de Lausanne

Foire Aux Questions

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