【Udemy中英字幕】Python for Digital Signal Processing (DSP) From Ground Up

从头开始使用 Python 进行数字信号处理 (DSP)

信号处理算法：理论、直觉、数学、数值示例和 Python 实现

讲师：Zeeshan Ahmad

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您将学到什么

• 信号处理基础。
• 模拟到数字转换
• 采样和重建。
• 奈奎斯特定理。
• 卷积
• 信号去噪。
• 信号的傅里叶变换
• 通过 FIR 和 IIR 滤波器进行信号滤波。
• Python 速成课程

探索相关主题

• 信号处理
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 一些编程的基本知识可能会有帮助，但不是必要的。

描述

本课程将弥合信号处理算法的理论与实现以及其在 Python 中的实现之间的差距。提供所有讲座幻灯片和 Python 代码。

为什么要进行信号处理？

自 20 世纪 70 年代数字计算机诞生以来，数字信号处理已渗透到工程和科学的各个领域。

信号处理是对信号基本性质的操纵，以便在输出端获得所需的信号形状。它涉及用数字或符号序列表示信号以及对这些信号的处理。

以下科学和工程领域特别受益于信号处理技术的快速发展和进步。

1.机器学习。

2.数据分析。

3.计算机视觉。

4.图像处理

5. 通信系统。

6. 电力电子技术。

7.概率与统计。

8.时间序列分析。

9. 金融

10.决策理论

11. 生物医学信号处理

12. 医疗保健

课程大纲

第 01 节：课程介绍

第 02 节：Python 速成课程

第 03 节：信号处理基础知识

第 04 节：信号卷积

第 05 节：信号去噪滤波器

第 06 节：复数

第 07 节：傅里叶变换

第 08 节：FIR 滤波器设计

第 09 节：IIR 滤波器设计

本课程适合哪些人：

• 任何想要使用 Python 从头学习信号处理的人。
• 任何想在信号领域工作的人。
• 那些了解信号处理的数学但不知道如何用 Python 实现的学生。
• 想要学习数据和时间序列过滤的学生。
• 了解 MATLAB 中信号处理算法的实现但想转换到 Python 的学生和从业者。