Digitale Signalverarbeitung 2: Filterung

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Digitale Signalverarbeitung 2: Filterung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Digitale Signalverarbeitung“

Dozenten: Paolo Prandoni

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Was Sie lernen werden

Digitale Filter, wie sie funktionieren
Digitaler Filterentwurf
Adaptive Signalverarbeitung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Numerische Analyse
Kategorie: Telekommunikation
Kategorie: Digitale Kommunikation
Kategorie: Systemanalyse
Kategorie: Digitale Signalverarbeitung
Kategorie: Kommunikationssysteme

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Jupyter

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Die digitale Signalverarbeitung (DSP) ist der Zweig der Technik, der in nur wenigen Jahrzehnten ein noch nie dagewesenes Maß an zwischenmenschlicher Kommunikation und Unterhaltung auf Abruf ermöglicht hat. Durch die Umarbeitung der Prinzipien von Elektronik, Telekommunikation und Informatik in ein vereinheitlichendes Paradigma ist DSP das Herzstück der digitalen Revolution, die uns CDs, DVDs, MP3-Player, Mobiltelefone und unzählige andere Geräte beschert hat.

Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung von Grund auf zu vermitteln. Ausgehend von der grundlegenden Definition eines zeitdiskreten Signals werden wir uns durch Fourier-Analyse, Filterdesign, Sampling, Interpolation und Quantisierung arbeiten, um ein DSP-Toolset aufzubauen, das vollständig genug ist, um ein praktisches Kommunikationssystem im Detail zu analysieren. Um das Beste aus diesem Kurs herauszuholen, wird empfohlen, dass Sie die Grundrechenarten und die lineare Algebra beherrschen. Mehrere Programmierbeispiele werden in Form von Python-Notebooks zur Verfügung gestellt, aber Sie können auch Ihre bevorzugte Programmiersprache verwenden, um die im Kurs beschriebenen Algorithmen zu testen.

Wie digitale Filter in der Zeit und in der Frequenz funktionieren.

Das ist alles enthalten

13 Videos12 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore1 Plug-in

13 VideosInsgesamt 78 Minuten

2.1.1.a Lineare zeitinvariante Filter4 Minuten
2.1.1.b Faltung7 Minuten
2.1.2.a Der Filter des gleitenden Durchschnitts8 Minuten
2.1.2.b Der undichte Integrator5 Minuten
2.1.3.a Filterklassifizierung im Zeitbereich3 Minuten
2.1.3.b Stabilität des Filters6 Minuten
2.1.4.a Das Faltungs-Theorem7 Minuten
2.1.4.b Beispiele für den Frequenzgang14 Minuten
2.1.5.a Filterklassifizierung im Frequenzbereich1 Minute
2.1.5.b Der ideale Tiefpassfilter7 Minuten
2.1.5.c Ideale Filter, abgeleitet vom idealen Tiefpassfilter3 Minuten
2.1.5.d Demodulation neu überdacht2 Minuten
SOTD: Kann man die Form eines Raumes hören?11 Minuten

12 LektürenInsgesamt 86 Minuten

Willkommen bei DSP Two!5 Minuten
Einführung1 Minute
Was haben wir gelernt?3 Minuten
Einführung1 Minute
Was haben wir gelernt?3 Minuten
Einführung1 Minute
Was haben wir gelernt?2 Minuten
Einführung2 Minuten
Was haben wir gelernt?3 Minuten
Einführung2 Minuten
Was haben wir gelernt?3 Minuten
Hausaufgaben üben60 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 150 Minuten

Hausaufgaben für Modul 2.1150 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 120 Minuten

Musik filtern60 Minuten
Ein Vorgeschmack auf die nichtlineare Verarbeitung60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Rückmeldung W115 Minuten

Sie lernen, wie Sie den richtigen Filter auswählen und entwerfen, indem Sie die Z-Transformation und numerische Werkzeuge verwenden.

Das ist alles enthalten

13 Videos11 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore1 Plug-in

13 VideosInsgesamt 147 Minuten

2.2.1.a Impulstrunkierung (und das Gibbs-Phänomen)4 Minuten
2.2.1.b Die Fenstermethode11 Minuten
2.2.1.c Häufige Stichproben3 Minuten
2.2.2.a Die z-Transformation14 Minuten
2.2.2.b Bereich der Konvergenz und Stabilität16 Minuten
2.2.3 Intuitive IIR-Entwürfe10 Minuten
2.2.4.a Filter-Spezifikationen6 Minuten
2.2.4.b IIR-Entwurf4 Minuten
2.2.4.c FIR-Entwurf8 Minuten
2.2.4.d Fraktionale Verzögerung und Hilbert-Filter16 Minuten
2.2.5.a Implementierung von digitalen Filtern12 Minuten
2.2.5.b Verarbeitung in Echtzeit23 Minuten
Signal des Tages: Bildauflösung und Weltraumerkundung19 Minuten

11 LektürenInsgesamt 93 Minuten

Einführung5 Minuten
Was haben wir gelernt?2 Minuten
Einführung5 Minuten
Was haben wir gelernt?5 Minuten
Einführung1 Minute
Was haben wir gelernt?2 Minuten
Einführung2 Minuten
Was haben wir gelernt?5 Minuten
Einführung3 Minuten
Hausaufgaben üben60 Minuten
Anmerkungen und ergänzende Materialien3 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 90 Minuten

Hausaufgaben für Modul 2.290 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 120 Minuten

FIR Implementierung60 Minuten
Parks-McClellan FIR Entwurfsalgorithmus60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Rückmeldung W215 Minuten

Analysieren und Verarbeiten von Zufallssignalen und Entwerfen von Filtern, die sich an unbekannte Eingaben anpassen.

Das ist alles enthalten

8 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor1 Plug-in

8 VideosInsgesamt 75 Minuten

2.3.1.a Zufallsvariablen11 Minuten
2.3.1.b Stochastische Prozesse11 Minuten
2.3.1.c Leistungsspektraldichte18 Minuten
2.3.1.d Filtern von Zufallsprozessen5 Minuten
2.3.2.a Optimale kleinste Quadrate10 Minuten
2.3.2.b LPC-Sprachkodierung7 Minuten
2.3.2.c Der LMS-Filter8 Minuten
2.3.2.d Echounterdrückung5 Minuten

6 LektürenInsgesamt 41 Minuten

Einführung8 Minuten
Was haben wir gelernt?5 Minuten
Einführung3 Minuten
Was haben wir gelernt?10 Minuten
Praxis Hausaufgaben10 Minuten
Anmerkungen und ergänzendes Material5 Minuten

1 Aufgabe

Hausaufgaben für Modul 2.30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Echounterdrückung60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Rückmeldung W315 Minuten

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen

(55 Bewertungen)

Paolo Prandoni

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

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Spezialisierung

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 stars
79,79 %
4 stars
12,12 %
3 stars
4,54 %
2 stars
2,02 %
1 star
1,51 %

Zeigt 3 von 198 an

Geprüft am 30. Aug. 2020

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

Geprüft am 20. Dez. 2021

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

Geprüft am 7. Okt. 2020

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

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Häufig gestellte Fragen

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