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 3: Analog vs Digital · LearnSpace
Назад в каталог
courseraИнженерия

Digital Signal Processing 3: Analog vs Digital

Курс от École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Средний≈ 15.9 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 ProcessingTelecommunicationsElectrical EngineeringApplied MathematicsCommunication SystemsElectronicsLinear Algebra

Программа курса

4 модулей · 59 учебных материалов

01Module 3.1: Interpolation and Sampling22 материалов

Welcome to DSP Three!

Welcome to DSP Three!Чтение

Lesson 3.1.1: The Continuous-Time World

IntroductionЧтение3.1.1.a The continuous-time paradigmВидео3.1.1.b Continuous-time signal processingВидео

Учитесь у экспертов

Paolo Prandoni

Lecturer

Martin Vetterli

Professor

Digital Signal Processing 3: Analog vs Digital
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

≈ 15.9 ч

4 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
3.1.1.c Bandlimited functionsВидео
What have we learned?Чтение

Lesson 3.1.2: Interpolation

IntroductionЧтение3.1.2.a Polynomial interpolationВидео3.1.2.b Local interpolationВидео3.2.1.c Sinc interpolationВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 3.1.3: Sampling of Bandlimited Functions

IntroductionЧтение3.1.3.a The spectrum of interpolated signalsВидео3.1.3.b The space of bandlimited functionsВидео3.1.3.c The sampling theoremВидеоWhat have we learned?Чтение

Assignments

Practice homeworkЧтениеHomework for Module 3.1Задание

Additional Resources

Further readingЧтениеSignal of the Day: FukushimaВидео

Python Notebooks

The Fukushima Disaster and Bandlimited InterpolationЛабораторнаяFeedback W1PLUGIN
02Module 3.2: Aliasing11 материалов

Lesson 3.2.1: Sampling of Nonbandlimited Functions

IntroductionЧтение3.2.1.a Raw samplingВидео3.2.1.b Sinusoidal aliasingВидео3.2.1.c Aliasing for arbitrary spectraВидеоWhat have we learned?Чтение

Lesson 3.2.2: Sampling strategies

IntroductionЧтение3.2.2.a Sampling strategiesВидео3.2.2.b Bandpass samplingВидео

Assignments

Practice homeworkЧтениеHomework for Module 3.2ЗаданиеFeedback W2PLUGIN
03Module 3.3: Multirate Signal Processing9 материалов

Lesson 3.3.1: Multirate

IntroductionЧтение3.3.1.a UpsamplingВидео3.3.1.b DownsamplingВидео3.3.2 FIR-based sampling rate conversionВидеоWhat have we learned?Чтение

Assignments

Practice HomeworkЧтениеHomework for Module 3.4Задание

Python Notebooks

Rational Sampling Rate ChangeЛабораторнаяFeedback W3PLUGIN
04Module 3:4: A/D and D/A Conversion17 материалов

Lesson 3.4.1: Quantization

IntroductionЧтение3.4.1.a QuantizationВидео3.4.1.b Clipping, saturation and compandingВидеоWhat have we learned?Чтение

Lecture 3.4.2: Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Converters

IntroductionЧтение3.4.2 Analog-to-digital and digital-to-analog convertersВидео

Lesson 3.4.3 Oversampling

IntroductionЧтение3.4.3.a Practical sampling and interpolationВидео3.4.3.b Oversampled D/AВидео3.4.3.c Oversampled A/DВидеоWhat have we learned?Чтение

Assignments

Practice homework for Module 3.4ЧтениеHomework for Module 3.4Задание

Additional Resources

MP3 CompressionВидеоSignal of the Day: Lehman BrothersВидео

Python Notebooks

One-Bit MusicЛабораторнаяFeedback W4PLUGIN