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

4.7
estrellas
155 calificaciones

Paolo Prandoni +1 instructores más

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Ofrecido Por

Programa especializado: Procesamiento digital de señalesÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Acerca de este Curso

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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. 
The goal, for students of this course, will be to 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 2 de 4 en

Programa especializado: Procesamiento digital de señales

Nivel intermedio

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

Digital filters, how they work
Digital filter design
Adaptive signal processing

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Programa especializado: Procesamiento digital de señales

Nivel intermedio

Aprox. 18 horas para completar

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Instructores

Calificación del instructor

4,75/5 (42 calificaciones)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

105.809 alumnos

5 cursos

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

105.809 alumnos

5 cursos

Ofrecido por

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

7 horas para completar

Module 2.1 Digital Filters

7 horas para completar

13 videos (Total 78 minutos), 12 lecturas, 1 cuestionario

13 videos

2.1.1.a Linear time-invariant filters4m

2.1.1.b Convolution6m

2.1.2.a The moving average filter8m

2.1.2.b The leaky integrator5m

2.1.3.a Filter classification in the time domain3m

2.1.3.b Filter stability5m

2.1.4.a The convolution theorem6m

2.1.4.b Examples of frequency response14m

2.1.5.a Filter classification in the frequency domain1m

2.1.5.b The ideal lowpass filter6m

2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filter2m

2.1.5.d Demodulation revisited2m

SOTD: Can one hear the shape of a room?10m

12 lecturas

Welcome to DSP Two!5m

Introduction1m

What have we learned?3m

Introduction1m

What have we learned?3m

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction2m

What have we learned?3m

Introduction2m

What have we learned?3m

Practice homework1h

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 2.12h 30m

Semana

Semana 2

8 horas para completar

Module 2.2: Filter Design

8 horas para completar

13 videos (Total 147 minutos), 11 lecturas, 1 cuestionario

13 videos

2.2.1.a Impulse truncation (and the Gibbs phenomenon)3m

2.2.1.b The window method10m

2.2.1.c Frequency sampling2m

2.2.2.a The z-transform14m

2.2.2.b Region of convergence and stability15m

2.2.3 Intuitive IIR designs10m

2.2.4.a Filter specifications6m

2.2.4.b IIR design3m

2.2.4.c FIR design7m

2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filter16m

2.2.5.a Implementation of digital filters12m

2.2.5.b Real-time processing22m

Signal of the Day: Image Resolution and Space Exploration19m

11 lecturas

Introduction5m

What have we learned?2m

Introduction5m

What have we learned?5m

Introduction1m

What have we learned?2m

Introduction2m

What have we learned?5m

Introduction3m

Practice homework1h

Notes and Supplementary Materials3m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 2.21h 30m

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing

3 horas para completar

8 videos (Total 75 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario

8 videos

2.3.1.a Random Variables10m

2.3.1.b Stochastic Processes10m

2.3.1.c Power Spectral Density18m

2.3.1.d Filtering Random Processes4m

2.3.2.a Optimal Least Squares10m

2.3.2.b LPC Speech Coding7m

2.3.2.c The LMS Filter8m

2.3.2.d Echo Cancellation4m

6 lecturas

Introduction8m

What have we learned?5m

Introduction3m

What have we learned?10m

Practice Homework10m

Notes and Supplementary Material5m

1 ejercicio de práctica

Homework for Module 2.3

Reseñas

4.7

23 reseña

5 stars
80,64 %
4 stars
12,90 %
3 stars
3,22 %
2 stars
1,93 %
1 star
1,29 %

Principales reseñas sobre DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2: FILTERING

por PG4 de sep. de 2020

Add some numerical problems and solve them in your video lectures for the better understanding of concepts.

por SM7 de oct. de 2020

Best material on Signal Processing. Instructors emphasized on concepts. This course is enjoyable

por MC20 de dic. de 2021

Had to use a lot of outside material - mostly YouTube videos from Rich Radke and Barry Van Veen to complete this course.

por BL30 de ago. de 2020

Excellent continuation to EPFL's DSP series. Be aware that the 3rd week requires a good foundation in statistics.

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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:
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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 2: Filtering

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