Последние темы автора:
- [EDPRO] Конференция EDPRO.CONF Нутрициология (2024)
- [Екатерина Звонцова, Дарина Андреянова] [МИФ. Курсы] Причеши меня. Как редактировать тексты от стиля и сюжета до синтаксиса (2024)
- [Максим Ильяхов] [SkillCup] Простые видео (2024)
- [Vikisews] Виктория Ракуса — Практикум по стилю (2024)
- [frontendmasters] Прогрессивные веб-приложения (PWA): Забудьте о магазине приложений
- #1
Голосов: 0
Автор: Udemy
Название: Решения по обработке сигналов на Python (2021)
Этот курс устранит разрыв между теорией обработки сигналов и реализацией на Python. Предоставляются все слайды лекций и коды Python.
Почему обработка сигналов?
С появлением цифровых компьютеров в 1970-х годах цифровая обработка сигналов нашла свое применение во всех областях техники и науки.
Обработка сигнала - это манипулирование основной природой сигнала для получения желаемого формирования сигнала на выходе. Это касается
представление сигналов последовательностью чисел или символов и обработка этих сигналов.
Следующие области науки и техники особенно выигрывают за счет быстрого роста и прогресса в технологиях обработки сигналов.
1. Машинное обучение.
2. Анализ данных.
3. Компьютерное зрение.
4. Обработка изображений и медицинская визуализация.
5. Системы связи.
6. Силовая электроника.
7. Вероятность и статистика.
8. Численный анализ.
9. Теория принятия решений.
10. Проектирование интегральных схем.
Что вы узнаете из курса
1. Основы сигналов и обработки сигналов.
2. Аналого-цифровое преобразование.
3. Выборка и реконструкция.
4. Теорема Найквиста.
5. Свертка.
6. Шумоподавление сигнала.
7. Преобразование Фурье.
8. Фильтрация сигналов КИХ- и БИХ-фильтрами.
9. Реализация всех методов обработки сигналов с помощью Python.
Содержание курса
Раздел 01: Введение в курс
Раздел 02: Ускоренный курс Python
Раздел 03: Основы обработки сигналов
Раздел 04: Свертка
Раздел 05: Снижение шума
Раздел 06: Комплексные числа
Раздел 07: Преобразование Фурье
Раздел 08: Конструкция КИХ-фильтра
Раздел 09: Конструкция БИХ-фильтра
Для кого этот курс:
Материал на английском языке
Подробнее:
Название: Решения по обработке сигналов на Python (2021)
Этот курс устранит разрыв между теорией обработки сигналов и реализацией на Python. Предоставляются все слайды лекций и коды Python.
Почему обработка сигналов?
С появлением цифровых компьютеров в 1970-х годах цифровая обработка сигналов нашла свое применение во всех областях техники и науки.
Обработка сигнала - это манипулирование основной природой сигнала для получения желаемого формирования сигнала на выходе. Это касается
представление сигналов последовательностью чисел или символов и обработка этих сигналов.
Следующие области науки и техники особенно выигрывают за счет быстрого роста и прогресса в технологиях обработки сигналов.
1. Машинное обучение.
2. Анализ данных.
3. Компьютерное зрение.
4. Обработка изображений и медицинская визуализация.
5. Системы связи.
6. Силовая электроника.
7. Вероятность и статистика.
8. Численный анализ.
9. Теория принятия решений.
10. Проектирование интегральных схем.
Что вы узнаете из курса
1. Основы сигналов и обработки сигналов.
2. Аналого-цифровое преобразование.
3. Выборка и реконструкция.
4. Теорема Найквиста.
5. Свертка.
6. Шумоподавление сигнала.
7. Преобразование Фурье.
8. Фильтрация сигналов КИХ- и БИХ-фильтрами.
9. Реализация всех методов обработки сигналов с помощью Python.
Содержание курса
Раздел 01: Введение в курс
Раздел 02: Ускоренный курс Python
Раздел 03: Основы обработки сигналов
Раздел 04: Свертка
Раздел 05: Снижение шума
Раздел 06: Комплексные числа
Раздел 07: Преобразование Фурье
Раздел 08: Конструкция КИХ-фильтра
Раздел 09: Конструкция БИХ-фильтра
Для кого этот курс:
- Студенты университета проходят курс обработки сигналов.
- Инженеры и ученые, работающие в области обработки сигналов.
- Инженеры и ученые, которые знают математику обработки сигналов и хотят изучить реализации на Python.
- Люди, которые хотят знать о фильтрации данных и временных рядов.
- Люди, которые знают реализацию алгоритмов обработки сигналов в Matlab и хотят перейти на Python.
Материал на английском языке
Видео-фрагмент из курса:
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать:
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.