Chia Sẻ Khóa Học Digital Signal Processing (DSP) Trong Python [Khóa 8386 A]
DSP thực tế trong Python: Hơn 70 ví dụ, FFT, Filter Design, IIR, FIR, Window Filter,Convolution, Linear System, v.v.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Phát triển thuật toán Convolution Kernel trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển 17 window filter khác nhau bằng Python.
- ✓ Phát triển thuật toán Discrete Fourier Transform (DFT) trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Type I Chebyshev filter bằng Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Type II Chebyshev filter bằng Python.
- ✓ Phát triển thuật toán Inverse Discrete Fourier Transform (IDFT) trong Pyhton.
- ✓ Phát triển thuật toán Fast Fourier Transform (FFT) trong Python.
- ✓ Thực hiện phân tích quang phổ trên tín hiệu ECG trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Windowed-Sinc filter trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Finite Impulse Response (FIR) filter trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Infinite Impulse Response (IIR) filter trong Python.
- ✓ Phát triển thuật toán First Difference trong Python.
- ✓ Phát triển thuật toán Running Sum trong Python.
- ✓ Phát triển thuật toán Moving Average filter trong Python.
- ✓ Phát triển thuật toán Recursive Moving Average filter bằng Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Butterworth filter trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Match filter trong Python.
- ✓ Thiết kế và phát triển Bessel filter bằng Python.
- ✓ Simulate Linear Time Invariant (LTI) System trong Python.
- ✓ Thực hiện linear và cubic interpolation trong Python.
Với cách tiếp cận dựa trên lập trình, khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bạn nền tảng vững chắc về các khía cạnh hữu ích nhất của Xử lý tín hiệu kỹ thuật số - Digital Signal Processing (DSP) một cách hấp dẫn và dễ làm theo. Mục tiêu của khóa học này là trình bày các kỹ thuật thực tế trong khi tránh những trở ngại của các lý thuyết toán học trừu tượng. Để đạt được mục tiêu này, các kỹ thuật DSP được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản, chứ không chỉ được chứng minh là đúng thông qua các phép tính toán học.
Vẫn giữ cho nó đơn giản, khóa học này có các ngôn ngữ lập trình và kiến trúc phần cứng khác nhau để bạn có thể áp dụng các kỹ thuật để thực hành sử dụng ngôn ngữ lập trình hoặc kiến trúc phần cứng mà bạn chọn. Phiên bản này của khóa học sử dụng ngôn ngữ lập trình Python .
Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể phát triển thuật toán Convolution Kernel trong python, phát triển 17 loại window filter khác nhau trong python, phát triển thuật toán Discrete Fourier Transform (DFT) trong python, phát triển thuật toán Inverse Discrete Fourier Transform (IDFT) trong pyhton, thiết kế và phát triển Finite Impulse Response (FIR) filter trong python, thiết kế và phát triển Infinite Impulse Response (IIR) filter trong python, phát triển Type I Chebyshev filter trong python, phát triển Type II Chebyshev filter trong python, thực hiện phân tích quang phổ trên tín hiệu ECG trong python, phát triển Butterworth filter trong python, phát triển Match filter trong python, mô phỏng Linear Time Invariant (LTI) System trong python, thậm chí bài giảng về DSP và hơn thế nữa.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
