【Udemy中英字幕】A Simple Introduction to Digital Signal Processing

数字信号处理简介

Python 中的实际应用

讲师：Darin Brezeale

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您将学到什么

• 信号如何用正弦波表示。
• 系统线性和时不变性意味着什么。
• 数字滤波器如何用差分方程表示。
• 系统的频率响应是多少。
• 什么是卷积以及为什么它在信号处理中很重要。
• 两个信号相关意味着什么。
• 如何使用离散傅里叶变换来识别信号中存在的频率。
• 参加 Python 速成课程。
• 如何使用 Python 来实现数字信号处理的实际应用。

探索相关主题

• 信号处理
• 工程
• 教学与学术

要求

• 如果有线性代数就好了，但是没有线性代数的话大部分教的内容也能理解。
• 如果您希望运行代码，那么您将需要一台可以运行 Python 的计算机。
• Python 3.x（课程中提供了安装说明）。

描述

本科时，我选修了一门名为“线性系统”的课程，该课程为数字信号处理、控制系统和通信系统等课程提供背景理论。虽然我在这门课上获得了 A 的成绩，但我从未真正理解这门课的目的，除了它是我必修的其他课程的先修课之外。

我在本课程中的目标是向您介绍数字信号处理，以便您不仅了解各个主题的目的，而且还了解如何应用这些材料。

为了演示数字信号处理的实际应用，我提供了大约十几个 Python 程序，用于执行诸如从音频文件中去除噪音、从图像中去除噪音、识别按键电话上按下的电话号码以及分析温度数据等操作。我会逐一介绍每个程序，解释其工作原理以及我是如何设计的。我不认为您已经使用 Python 编程语言进行过编程，因此我还提供了速成课程来帮助您快速上手。

本课程不适合那些想要严谨、理论和数学密集型课程的人；如果您正在寻找这种课程，那么有很多可用的选择。这并不是说我们不会在本课程中使用数学。我认为你需要知道的东西太多了，如果不学点数学，你就无法真正理解。为了帮助你掌握我们将要学习的数学，我在课程开始时回顾了复数和复指数。然后，当我们学习新主题时，我会提供带有我解答的练习题。

本课程适合哪些人：

• 没有电子背景但有兴趣了解更多有关数字信号处理及其一些应用的人。
• 正在参加（或已经参加过）本科水平的信号处理课程，该课程在数学上严谨，但实际应用较少。