Este curso forma parte de Programa Especializado - Procesamiento digital de señales

Paolo Prandoni +1 instructores más

ofrecido por

Programa Especializado - Procesamiento digital de señalesÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Acerca de este Curso

139,356 vistas recientes

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. 
In this series of four courses, you will 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.

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Curso 1 de 4 en

Programa Especializado - Procesamiento digital de señales

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 29 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

Qué aprenderás

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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Instructores

Calificación del instructor

4.64/5 (78 calificaciones)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

86,267 alumnos

5 cursos

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

86,267 alumnos

5 cursos

ofrecido por

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido97%(1,546 calificaciones)

Semana

Semana 1

7 horas para completar

Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics

Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing

7 horas para completar

6 videos (Total 88 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario

6 videos

1.1.1 What is digital signal processing?25m

1.1.2 Discrete-time signals16m

1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3m

1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19m

1.1.4 Complex exponentials14m

Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8m

7 lecturas

Welcome to DSP One!5m

Introduction5m

Introduction2m

Introduction5m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Material15m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 1.11h 45m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

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 horas para completar

7 videos (Total 63 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario

7 videos

1.2.1 Signal processing and vector spaces4m

1.2.2.a Vector space15m

1.2.2.b Signal spaces4m

1.2.3 Bases13m

1.2.4.a Subspace-based approximations4m

1.2.4.b Polynomial Approximation11m

Signal of the Day: Exoplanet hunting9m

6 lecturas

Introduction1m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Material15m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 1.21h 30m

Semana

Semana 3

9 horas para completar

Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics

The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain

9 horas para completar

14 videos (Total 94 minutos), 10 lecturas, 1 cuestionario

14 videos

1.3.1.a The frequency domain5m

1.3.1.b The DFT as a change of basis10m

1.3.2.a DFT definition5m

1.3.2.b Examples of DFT calculation13m

1.3.2.c Interpreting a DFT plot4m

1.3.3.a DFT analysis11m

1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4m

1.3.3.c DFT synthesis5m

1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4m

1.3.3.e DFT example - MP3 compression4m

1.3.4.a The short-time Fourier transform5m

1.3.4.b The spectrogram7m

1.3.4.c Time-frequency tiling5m

Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5m

10 lecturas

Introduction6m

What have we learned?5m

Introduction1m

What have we learned?5m

Introduction1m

What have we learned?5m

Introduction1m

What have we learned?5m

Practice homework1h

Real-valued Transforms20m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 1.32h

Semana

Semana 4

8 horas para completar

Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools

Delving deeper in the world of Fourier analysis.

8 horas para completar

11 videos (Total 121 minutos), 9 lecturas, 1 cuestionario

11 videos

1.4.1.a Discrete Fourier series4m

1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7m

1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13m

1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7m

1.4.2.c The DTFT as a change of basis10m

1.4.3.a Sinusoidal modulation7m

1.4.3.b Tuning a guitar4m

1.4.4.a Relationships between transforms11m

1.4.4.b Zero padding5m

1.4.5 The fast Fourier transform42m

Signal of the Day: Tristan Chord6m

9 lecturas

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction1m

What have we learned?10m

Introduction5m

Introduction1m

Introduction2m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Material15m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 1.42h

Acerca de Programa especializado: Procesamiento digital de señales

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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Digital Signal Processing 1: Basic Concepts and Algorithms