|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/signal-processing-solutions-with-python/
课程评论：没有评论
coursera 课程总结：Python 在数字信号处理 (DSP) 中的应用：从基础到实践 本课程旨在弥合信号处理算法的理论与在 Python 中实现之间的差距。课程提供所有讲义幻灯片和 Python 代码。 **为什么学习信号处理？** 自20世纪70年代数字计算机出现以来，数字信号处理已广泛应用于工程和科学的各个领域。信号处理是对信号的基本性质进行操作，以获得所需的输出信号形状。它关注用数字或符号序列来表示信号，以及对这些信号的处理。 **信号处理技术在以下领域尤为受益：** 1. 机器学习 2. 数据分析 3. 计算机视觉 4. 图像处理 5. 通信系统 6. 电力电子 7. 概率与统计 8. 时间序列分析 9. 金融 10. 决策理论 11. 生物医学信号处理 12. 医疗保健 **课程大纲：** * **第一部分：** 课程介绍 * **第二部分：** Python 快速入门 * **第三部分：** 信号处理基础 * **第四部分：** 信号卷积 * **第五部分：** 信号去噪滤波器 * **第六部分：** 复数 * **第七部分：** 傅里叶变换 * **第八部分：** FIR 滤波器设计 * **第九部分：** IIR 滤波器设计
This course will bridge the gap between the theory and implementation of Signal Processing Algorithms and their implementation in Python. All the lecture slides and python codes are provided.Why Signal Processing?Since the availability of digital computers in the 1970s, digital signal processing has found its way in all sections of engineering and sciences.Signal processing is the manipulation of the basic nature of a signal to get the desired shaping of the signal at the output. It is concerned with the representation of signals by a sequence of numbers or symbols and the processing of these signals.Following areas of sciences and engineering are specially benefitted by rapid growth and advancement in signal processing techniques.1. Machine Learning.2. Data Analysis.3. Computer Vision.4. Image Processing5. Communication Systems.6. Power Electronics.7. Probability and Statistics.8. Time Series Analysis.9. Finance10. Decision Theory11. Biomedical Signal Processing12. Health careCourse OutlineSection 01: Introduction of the courseSection 02: Python crash courseSection 03: Fundamentals of Signal ProcessingSection 04: Convolution of SignalsSection 05: Signal Denoising FiltersSection 06: Complex NumbersSection 07: Fourier TransformSection 08: FIR Filter DesignSection 09: IIR Filter Design
