К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Digital Signal Processing 2: Filtering · LearnSpace
Назад в каталог
courseraИнженерия

Digital Signal Processing 2: Filtering

Курс от École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Средний≈ 18.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

Digital Signal ProcessingNumerical AnalysisDigital CommunicationsJupyterSystems AnalysisCommunication SystemsTelecommunications

Программа курса

3 модулей · 74 учебных материалов

01 Module 2.1 Digital Filters29 материалов

Welcome to DSP Two!

Welcome to DSP Two!Чтение

Lesson 2.1.1: Linear Filters

IntroductionЧтение2.1.1.a Linear time-invariant filtersВидео2.1.1.b ConvolutionВидео

Учитесь у экспертов

Paolo Prandoni

Lecturer

Martin Vetterli

Professor

Digital Signal Processing 2: Filtering
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 18.4 ч

3 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Ория, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
What have we learned?Чтение

Lesson 2.1.2: Filtering by Example

IntroductionЧтение2.1.2.a The moving average filterВидео2.1.2.b The leaky integratorВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.1.3: Filter Stability

IntroductionЧтение2.1.3.a Filter classification in the time domainВидео2.1.3.b Filter stabilityВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.1.4: Frequency Response

IntroductionЧтение2.1.4.a The convolution theoremВидео2.1.4.b Examples of frequency responseВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.1.5: Ideal Filters

IntroductionЧтение2.1.5.a Filter classification in the frequency domainВидео2.1.5.b The ideal lowpass filterВидео2.1.5.c Ideal filters derived from the ideal lowpass filterВидео2.1.5.d Demodulation revisitedВидеоWhat have we learned?Чтение

Module 2.1 - Assignments

Practice homeworkЧтениеHomework for Module 2.1Задание

Notes and supplementary material

SOTD: Can one hear the shape of a room?Видео

Python Notebooks

Filtering MusicЛабораторнаяA Taste of Nonlinear ProcessingЛабораторнаяFeedback W1PLUGIN
02Module 2.2: Filter Design28 материалов

Lesson 2.2.1: Basic Filter Design

IntroductionЧтение2.2.1.a Impulse truncation (and the Gibbs phenomenon)Видео2.2.1.b The window methodВидео2.2.1.c Frequency samplingВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.2.2: The z-transform

IntroductionЧтение2.2.2.a The z-transformВидео2.2.2.b Region of convergence and stabilityВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.2.3: "Intuitive" Filter Design

IntroductionЧтение2.2.3 Intuitive IIR designsВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.2.4: Classic Filter Design Methods

IntroductionЧтение2.2.4.a Filter specificationsВидео2.2.4.b IIR designВидео2.2.4.c FIR designВидео2.2.4.d Fractional delay and Hilbert filterВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.2.5: Implementation of digital filters

IntroductionЧтение2.2.5.a Implementation of digital filtersВидео2.2.5.b Real-time processingВидео

Assignments

Practice homeworkЧтениеHomework for Module 2.2Задание

Notes and Supplementary Materials

Notes and Supplementary MaterialsЧтениеSignal of the Day: Image Resolution and Space ExplorationВидео

Python Notebooks

FIR ImplementationЛабораторнаяParks-McClellan FIR Design AlgorithmЛабораторнаяFeedback W2PLUGIN
03Module 2.3: Stochastic and Adaptive Signal Processing17 материалов

Lesson 2.3.1: Stochastic Signal Processing

IntroductionЧтение2.3.1.a Random VariablesВидео2.3.1.b Stochastic ProcessesВидео2.3.1.c Power Spectral DensityВидео2.3.1.d Filtering Random ProcessesВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 2.3.2: Adaptive Signal Processing

IntroductionЧтение2.3.2.a Optimal Least SquaresВидео2.3.2.b LPC Speech CodingВидео2.3.2.c The LMS FilterВидео2.3.2.d Echo CancellationВидеоWhat have we learned?Чтение

Module 2.3: Assignments

Practice HomeworkЧтениеHomework for Module 2.3Задание

Module 2.3: Notes and Supplementary Materials

Notes and Supplementary MaterialЧтение

Python Notebooks

Echo CancellationЛабораторнаяFeedback W3PLUGIN