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.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Processamento Digital de Sinais
oferecido por
Programa de cursos integrados Processamento Digital de SinaisEscola Politécnica Federal de LausanaInformações sobre o curso
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
O que você vai aprender
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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Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês
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oferecido por
Escola Politécnica Federal de Lausana
Programa - O que você aprenderá com este curso
7 horas para concluir
Module 1.1: Digital Signal Processing: the Basics
Introduction to the notation and basics of Digital Signal Processing
7 horas para concluir
6 vídeos (Total 88 mín.), 7 leituras, 1 teste
6 videos
1.1.2 Discrete-time signals16min
1.1.3.a How your PC plays discrete-time sounds3min
1.1.3.b The Karplus-Strong algorithm19min
1.1.4 Complex exponentials14min
Signal of the Day: Goethe's temperature measurement8min
7 leituras
Welcome to DSP One!5min
Introduction5min
Introduction2min
Introduction5min
Introduction5min
Practice homework1h
Notes and Supplementary Material15min
1 exercício prático
Homework for Module 1.11h 45min
5 horas para concluir
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 concluir
7 vídeos (Total 63 mín.), 6 leituras, 1 teste
7 videos
1.2.2.a Vector space15min
1.2.2.b Signal spaces4min
1.2.3 Bases13min
1.2.4.a Subspace-based approximations4min
1.2.4.b Polynomial Approximation11min
Signal of the Day: Exoplanet hunting9min
6 leituras
Introduction1min
Introduction1min
Introduction1min
Introduction1min
Practice homework1h
Notes and Supplementary Material15min
1 exercício prático
Homework for Module 1.21h 30min
9 horas para concluir
Module 1.3: Fourier Analysis: the Basics
The fundamental concepts behind the Fourier transform and the frequency domain
9 horas para concluir
14 vídeos (Total 94 mín.), 10 leituras, 1 teste
14 videos
1.3.1.b The DFT as a change of basis10min
1.3.2.a DFT definition5min
1.3.2.b Examples of DFT calculation13min
1.3.2.c Interpreting a DFT plot4min
1.3.3.a DFT analysis11min
1.3.3.b DFT example - analysis of musical instruments4min
1.3.3.c DFT synthesis5min
1.3.3.d DFT example - tide prediction in Venice4min
1.3.3.e DFT example - MP3 compression4min
1.3.4.a The short-time Fourier transform5min
1.3.4.b The spectrogram7min
1.3.4.c Time-frequency tiling5min
Signal of the Day: The first man-made signal from outer space5min
10 leituras
Introduction6min
What have we learned?5min
Introduction1min
What have we learned?5min
Introduction1min
What have we learned?5min
Introduction1min
What have we learned?5min
Practice homework1h
Real-valued Transforms20min
1 exercício prático
Homework for Module 1.32h
8 horas para concluir
Module 1.4: Fourier Analysis: More Advanced Tools
Delving deeper in the world of Fourier analysis.
8 horas para concluir
11 vídeos (Total 121 mín.), 9 leituras, 1 teste
11 videos
1.4.1.b Karplus-Strong revisited and DFS7min
1.4.2.a Karplus-Strong revisited and the DTFT13min
1.4.2.b Existence and properties of the DTFT7min
1.4.2.c The DTFT as a change of basis10min
1.4.3.a Sinusoidal modulation7min
1.4.3.b Tuning a guitar4min
1.4.4.a Relationships between transforms11min
1.4.4.b Zero padding5min
1.4.5 The fast Fourier transform42min
Signal of the Day: Tristan Chord6min
9 leituras
Introduction1min
What have we learned?2min
Introduction1min
What have we learned?10min
Introduction5min
Introduction1min
Introduction2min
Practice homework1h
Notes and Supplementary Material15min
1 exercício prático
Homework for Module 1.42h
Avaliações
Principais avaliações do DIGITAL SIGNAL PROCESSING 1: BASIC CONCEPTS AND ALGORITHMS
por AZ19 de Set de 2020
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.
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 BL22 de Ago de 2020
Excellent first look into DSP, especially in the context of Fourier. Fairly math heavy so a strong math background is recommended.
por PM5 de Jun de 2020
The lectures were extremely good. Concepts were well-explained. Very engaging lessons and coursework.
Sobre Programa de cursos integrados Processamento Digital de Sinais
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
