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

Python 中的数字信号处理 (DSP) 从头开始

Python 中的实用 DSP：超过 70 个示例、FFT、滤波器设计、IIR、FIR、窗口滤波器、卷积、线性系统等

讲师：Israel Gbati

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您将学到什么

• 在 Python 中开发卷积核算法
• 使用 Python 设计和开发 17 种不同的窗口过滤器
• 使用 Python 开发离散傅里叶变换 (DFT) 算法
• 使用 Python 设计和开发 I 型切比雪夫滤波器
• 使用 Python 设计和开发 II 型切比雪夫滤波器
• 在 Pyhton 中开发逆离散傅里叶变换 (IDFT) 算法
• 使用 Python 开发快速傅里叶变换 (FFT) 算法
• 使用 Python 对 ECG 信号进行频谱分析
• 使用 Python 设计和开发窗口 Sinc 滤波器
• 使用 Python 设计和开发有限脉冲响应 (FIR) 滤波器
• 使用 Python 设计和开发无限脉冲响应 (IIR) 滤波器
• 使用 Python 开发一阶差分算法
• 使用 Python 开发运行总和算法
• 使用 Python 开发移动平均滤波算法
• 在 Python 中开发递归移动平均滤波算法
• 使用 Python 设计和开发 Buttworth 滤波器
• 使用 Python 设计和开发匹配过滤器
• 使用 Python 设计和开发贝塞尔滤波器
• 使用 Python 模拟线性时不变 (LTI) 系统
• 在 Python 中执行线性和三次插值

探索相关主题

• 信号处理
• 编程语言
• 发展

要求

• 您需要一台运行良好的计算机才能参加本课程

描述

本课程采用基于编程的方法，旨在以一种引人入胜且易于理解的方式为您在数字信号处理 (DSP) 最有用的方面打下坚实的基础。本课程的目标是介绍实用技术，同时避免抽象数学理论的障碍。为了实现这一目标，DSP 技术以通俗易懂的语言进行解释，而不是简单地通过数学推导来证明其正确性。

本课程仍保持简单，提供多种编程语言和硬件架构，以便学生可以使用自己选择的编程语言或硬件架构将这些技术付诸实践。本课程版本使用Python 编程语言。

在本课程结束时，您应该能够用Python开发卷积核算法，用Python开发17 种不同类型的窗口过滤器，用 Python 开发离散傅里叶变换 ( DFT ) 算法，用 Python 开发逆离散傅里叶变换 ( IDFT ) 算法，用 Python 设计和开发有限脉冲响应 ( FIR ) 滤波器，用 Python 设计和开发无限脉冲响应 ( IIR ) 滤波器，用 Python 开发I 型切比雪夫滤波器，用 Python 开发II 型切比雪夫滤波器，用 Python 对ECG信号进行频谱分析，用 Python 开发巴特沃斯滤波器，用 Python 开发匹配滤波器，用 Python 模拟线性时不变 ( LTI ) 系统，甚至讲授 DSP 等等。请查看完整的课程大纲。

本课程适合哪些人：

• 从事信号处理领域的人员
• 正在上信号处理课程的大学生
• 希望扩展技能的 Python 开发人员
• 想要实际了解信号处理并将其应用于各自领域的人。