Cette Specializations offre un cours complet sur le traitement des signaux numériques, en mettant l'accent sur le traitement audio et la transmission de données. Vous commencerez par les concepts de base des signaux à temps discret et apprendrez à analyser les données via la transformée de Fourier, à manipuler les données via des filtres numériques et à convertir les signaux analogiques en format numérique. Enfin, vous découvrirez également comment mettre en œuvre des algorithmes DSP en temps réel sur un microcontrôleur à usage général. Les bases théoriques solides apportées par les quatre cours de cette spécialisation sont complétées par des exemples appliqués en Python, sous forme de Jupyter Notebooks ; des exercices avec solutions permettent de disposer d'une multitude d'exemples pour aborder les devoirs hebdomadaires.
Projet d'apprentissage appliqué
Les bases théoriques solides apportées par les quatre cours de cette Specializations sont complétées par des exemples appliqués en Python, sous forme de Jupyter Notebooks ; des exercices avec solutions fournissent une mine d'exemples pour aborder les devoirs hebdomadaires. Cette Specializations ne comprend pas de projet final. Vous n'avez pas à réaliser un projet final pour obtenir la spécialisation.
