Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Processamento Digital de Sinais

Paolo Prandoni +1 mais instrutores

oferecido por

Programa de cursos integrados Processamento Digital de SinaisEscola Politécnica Federal de Lausana

Informações sobre o curso

8,723 visualizações recentes

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.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 3 de 4 no

Programa de cursos integrados Processamento Digital de Sinais

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 16 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Chinês (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

O que você vai aprender

The difference between continuous and discrete time

Sampling and interpolation

Quantization, A/D and D/A converters

Multirate signal processing

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 3 de 4 no

Programa de cursos integrados Processamento Digital de Sinais

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 16 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Chinês (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4.22/5 (9 classificações)

Paolo Prandoni

Lecturer

School of Computer and Communication Science

88,012 aprendizes

5 Cursos

Martin Vetterli

Professor

School of Computer and Communication Sciences

88,012 aprendizes

5 Cursos

oferecido por

Escola Politécnica Federal de Lausana

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

6 horas para concluir

Module 3.1: Interpolation and Sampling

From continuous time to discrete time and vice versa.

6 horas para concluir

10 vídeos (Total 65 mín.), 9 leituras, 1 teste

10 videos

3.1.1.a The continuous-time paradigm7min

3.1.1.b Continuous-time signal processing7min

3.1.1.c Bandlimited functions2min

3.1.2.a Polynomial interpolation10min

3.1.2.b Local interpolation6min

3.2.1.c Sinc interpolation4min

3.1.3.a The spectrum of interpolated signals5min

3.1.3.b The space of bandlimited functions6min

3.1.3.c The sampling theorem6min

Signal of the Day: Fukushima7min

9 leituras

Welcome to DSP Three!5min

Introduction2min

What have we learned?5min

Introduction1min

What have we learned?10min

Introduction2min

What have we learned?5min

Practice homework1h

Semana 2

3 horas para concluir

Module 3.2: Aliasing

What happens when we sample continuous-time signals and problems we should anticipate.

3 horas para concluir

5 vídeos (Total 42 mín.), 4 leituras, 1 teste

5 videos

3.2.1.a Raw sampling3min

3.2.1.b Sinusoidal aliasing13min

3.2.1.c Aliasing for arbitrary spectra12min

3.2.2.a Sampling strategies4min

3.2.2.b Bandpass sampling7min

4 leituras

Introduction6min

What have we learned?5min

Introduction3min

Practice homework1h

1 exercício prático

Homework for Module 3.230min

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

Module 3.3: Multirate Signal Processing

How to change the sampling rate entirely from the discrete-time domain.

3 horas para concluir

3 vídeos (Total 32 mín.), 3 leituras, 1 teste

3 videos

3.3.1.a Upsampling11min

3.3.1.b Downsampling11min

3.3.2 FIR-based sampling rate conversion8min

3 leituras

Introduction3min

What have we learned?4min

Practice Homework10min

1 exercício prático

Homework for Module 3.41h

Semana

Semana 4

4 horas para concluir

Module 3:4: A/D and D/A Conversion

Going from analog to digital, and vice-versa.

4 horas para concluir

8 vídeos (Total 75 mín.), 6 leituras, 1 teste

8 videos

3.4.1.a Quantization9min

3.4.1.b Clipping, saturation and companding2min

3.4.2 Analog-to-digital and digital-to-analog converters10min

3.4.3.a Practical sampling and interpolation11min

3.4.3.b Oversampled D/A10min

3.4.3.c Oversampled A/D5min

MP3 Compression19min

Signal of the Day: Lehman Brothers6min

6 leituras

Introduction3min

What have we learned?3min

Introduction3min

What have we learned?5min

Practice homework for Module 3.41h

1 exercício prático

Homework for Module 3.430min

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.

Digital Signal Processing 3: Analog vs Digital