从基础开始学习基于 Python 的数字信号处理( DSP )

课程简介

在 Python 中实作 DSP : 超过 70 个以上的范例,FFT,滤波器设计,IIR,FIR,Window Filters,卷积,线性系统等

课程介绍:English 繁中

从这 13 小时的课程,你会学到

  • 使用 Python 开发卷积( Convolution ) 核心算法
  • 使用 Python 设计和开发17种不同的 window filters
  • 使用 Python 开发离散傅里叶转换( DFT )算法
  • 使用 Python 设计和开发 Type I Chebyshev 过滤器
  • 使用 Python 设计和开发 Type II Chebyshev 过滤器
  • 使用 Pyhton 开发逆离散傅里叶转换 (IDFT) 算法
  • 使用 Python 开发快速傅里叶转换( FFT )算法
  • 使用 Python 对心电信号进行频谱分析
  • 使用 Python 设计与开发 windows-sinc 过滤器
  • 使用 Python 设计和开发有限脉冲响应( FIR )过滤器
  • 使用 Python 设计和开发无限脉冲响应( IIR )泸波器过滤器
  • 使用 Python 开发第一差分算法( First Difference algorithm )
  • 使用 Python 开发运行求和算法
  • 使用 Python 开发移动平均过滤器算法
  • 使用 Python 开发递归移动平均过滤器算法
  • 使用 Python 设计和开发 Butterworth 过滤器
  • 使用 Python 设计和开发 Match 过滤器
  • 使用 Python 设计和开发 Bessel 过滤器
  • 使用 Python 仿真线性时不变( LTI )系统
  • 使用 Python 运行线性和立方插值

要求

You will need just a good working computer for this course 这门课你只需要一台能用的电脑就可以了

课程说明

使用基于编程的方法,本课程目标在为你提供一个在数字信号处理(DSP)最有用的方面坚实的基础和以易于遵循的方式参与。 本课程的目标是在避免抽象数学理论障碍同时,提供实用的技巧。 为了实现这一目标,DSP 技术用简单的语言进行了说明,而不只是简单地通过数学推导证明为真。

仍然保持简单,这门课程来自不同的编程语言和硬件架构,因此学生可以选择把技术实践使用编程语言或硬件架构。 这个版本的课程使用的是 Python 编程语言。

在本课程结束时,你应该能够使用 python 开发卷积核心算法( Convolution Kernel algorithm ),使用 python 开发17种不同类型的窗口过滤器,甚至给出了关于 DSP 的讲座等等。 请看完整的课程表。

目标受众

  • 在信号处理领域工作的人
  • 参加信号处理课程的大学生
  • 希望扩展自己技能的 Python 开发人员
  • 想要了解信号处理实务,并应用到各自的领域的人

讲师简介

Israel Gbati  嵌入式系统工程师 : ARM 架构

你好! 我的名字是 Israel,我最近毕业於伦敦帝国学院 ( Imperial College London )。 我营运cortex-m.com 网站。 我已经为大学生教授机械电子学工程 (Mechatronics Engineering ),建造了一些很棒的机器人和嵌入式设备,并对 ARM 架构进行了广泛的研究,这些都是为 DSP 和 RTOS 应用量身定做的。 我也是经验丰富的 udemy 讲师,已制作一些专精 ARM Cortex- Microcontrollers 的畅销课程,超过 115 个国家、7000多名的学生参加。

英文字幕:有

  • 想要了解如何将英文本幕自动翻译成中文? 请参考这篇 How-To

优惠信息

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