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.
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デジタル信号処理 の専門講座スイス連邦工科大学ローザンヌ校（École Polytechnique Fédérale de Lausanne）このコースについて
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中級レベル
約29時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, 中国語（簡体）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, トルコ語, 英語, スペイン語
学習内容
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
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スイス連邦工科大学ローザンヌ校（École Polytechnique Fédérale de Lausanne）
シラバス - 本コースの学習内容
7時間で修了
Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics
Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing
7時間で修了
6件のビデオ （合計88分）, 7 学習用教材, 1 個のテスト
6件のビデオ
1.1.2 Discrete-time signals16 分
1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3 分
1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19 分
1.1.4 Complex exponentials14 分
Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8 分
7件の学習用教材
Welcome to DSP One!5 分
Introduction5 分
Introduction2 分
Introduction5 分
Introduction5 分
Practice homework1 時間
Notes and Supplementary Material15 分
1の練習問題
Homework for Module 1.11 時間 45 分
5時間で修了
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時間で修了
7件のビデオ （合計63分）, 6 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
1.2.2.a Vector space15 分
1.2.2.b Signal spaces4 分
1.2.3 Bases13 分
1.2.4.a Subspace-based approximations4 分
1.2.4.b Polynomial Approximation11 分
Signal of the Day: Exoplanet hunting9 分
6件の学習用教材
Introduction1 分
Introduction1 分
Introduction1 分
Introduction1 分
Practice homework1 時間
Notes and Supplementary Material15 分
1の練習問題
Homework for Module 1.21 時間 30 分
9時間で修了
Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics
The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain
9時間で修了
14件のビデオ （合計94分）, 10 学習用教材, 1 個のテスト
14件のビデオ
1.3.1.b The DFT as a change of basis10 分
1.3.2.a DFT definition5 分
1.3.2.b Examples of DFT calculation13 分
1.3.2.c Interpreting a DFT plot4 分
1.3.3.a DFT analysis11 分
1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4 分
1.3.3.c DFT synthesis5 分
1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4 分
1.3.3.e DFT example - MP3 compression4 分
1.3.4.a The short-time Fourier transform5 分
1.3.4.b The spectrogram7 分
1.3.4.c Time-frequency tiling5 分
Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5 分
10件の学習用教材
Introduction6 分
What have we learned?5 分
Introduction1 分
What have we learned?5 分
Introduction1 分
What have we learned?5 分
Introduction1 分
What have we learned?5 分
Practice homework1 時間
Real-valued Transforms20 分
1の練習問題
Homework for Module 1.32 時間
8時間で修了
Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools
Delving deeper in the world of Fourier analysis.
8時間で修了
11件のビデオ （合計121分）, 9 学習用教材, 1 個のテスト
11件のビデオ
1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7 分
1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13 分
1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7 分
1.4.2.c The DTFT as a change of basis10 分
1.4.3.a Sinusoidal modulation7 分
1.4.3.b Tuning a guitar4 分
1.4.4.a Relationships between transforms11 分
1.4.4.b Zero padding5 分
1.4.5 The fast Fourier transform42 分
Signal of the Day: Tristan Chord6 分
9件の学習用教材
Introduction1 分
What have we learned?2 分
Introduction1 分
What have we learned?10 分
Introduction5 分
Introduction1 分
Introduction2 分
Practice homework1 時間
Notes and Supplementary Material15 分
1の練習問題
Homework for Module 1.42 時間
レビュー
DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS からの人気レビュー
AZにより2020年9月19日
Such a wonderful course, great instructors, and well structured. However, a little bit too involved and the concepts can be a little tricky to comprehend at times.
RMにより2020年7月15日
It is a really comprehensive course with quizzes that were a bit tricky and challenging. I liked the python notebooks for complementing the theory of the course
TSにより2020年8月16日
It offers rigorous introduction to DSP. Besides the lectures, it requires separate study of the materials to get well acquainted with the concepts.
MFにより2020年11月3日
If you have enough patience to go through the math, you'll find this course and the subsequent courses in the specialization extremely rewarding.
デジタル信号処理専門講座について
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
Is financial aid available?
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
