Este curso forma parte de Programa especializado: Procesamiento digital de señales

4.5
estrellas
505 calificaciones

96 %

Paolo Prandoni +1 instructores más

37.924 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Procesamiento digital de señalesÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Acerca de este Curso

52.745 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

Nivel intermedio

Aprox. 29 horas para completar

Inglés (English)

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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Programa especializado: Procesamiento digital de señales

Nivel intermedio

Aprox. 29 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4,7/5 (183 calificaciones)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

105.858 alumnos

5 cursos

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

105.858 alumnos

5 cursos

Ofrecido por

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(3,335 calificaciones)

Semana

Semana 1

7 horas para completar

Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics

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

5 horas para completar

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

Semana

Semana 3

9 horas para completar

Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics

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

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

Reseñas

4.5

97 reseña

5 stars
68,91 %
4 stars
20,99 %
3 stars
5,94 %
2 stars
1,58 %
1 star
2,57 %

Principales reseñas sobre DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS

por NZ6 de ago. de 2021

its good brief introduction to DFT, DFS and DTFT having a unifying theme

por YY12 de sep. de 2020

The state space approach to explaining the basics of signal processing has been handled well.

por TS16 de ago. de 2020

It offers rigorous introduction to DSP. Besides the lectures, it requires separate study of the materials to get well acquainted with the concepts.

por MF3 de nov. de 2020

If you have enough patience to go through the math, you'll find this course and the subsequent courses in the specialization extremely rewarding.

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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.
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¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Digital Signal Processing 1: Basic Concepts and Algorithms

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Qué aprenderás