MATLAB と Python で解決された信号処理の問題

MATLAB と Python コードを使用した信号処理とデジタル信号処理 (DSP) のアプリケーション指向のガイド

コースの英語名: MATLAB および Python で解決される信号処理問題

このビデオチュートリアルは合計 2.85 GB で、中国語と英語の字幕、透かしのない鮮明な画質、完全なソースコードが添付されています。

コースアドレス: https://xueshu.fun/1498デモアドレス: https://www.udemy.com/course/signal-processing/

授業内容

あなたは何を学びますか

一般的な信号処理ツールについて学ぶ
デジタルフィルターの設計、評価、適用
データのクリーニングとノイズ除去
データやコードに問題がある場合に何を探すべきかを知る
MATLAB または Python プログラミングスキルの向上
信号処理メソッドのテスト信号を生成する方法を学ぶ
※英語字幕は完全手動修正！

このコースには以下が含まれます：

12.5 時間のビデオオンデマンド
13記事
11 個のダウンロード可能なアセット
モバイルとテレビでアクセス

必須

MATLAB または Python での基本的なプログラミング経験
高校数学

説明

デジタル信号処理を学ぶ必要がある理由。

自然は神秘的で美しく複雑です。自然を理解しようとすることは、非常にやりがいのあることですが、非常にやりがいのあることでもあります。自然を研究する上での大きな課題は、データ分析です。自然界は、多くの信号源と多くのノイズ源を同じ録音に混ぜることを好むため、作業が困難になります。

したがって、時系列分析と信号処理の最も重要な目標の 1 つはノイズ除去です。つまり、同じデータチャネルに混在する信号とノイズを分離することです。

DSP (デジタル信号処理) の大きな目的は、時系列データに隠された謎を発見することです。このコースでは、最も一般的な発見戦略を学びます。

このコースの何が特別なのですか？

このコースの主な焦点は、MATLAB および Python での信号処理技術の実装です。いくつかの理論と方程式が示されていますが、抽象的な理論をブラッシュアップするだけでなく、実際の信号に DSP 手法を実装したいので、これを読んでいると思います。

このコースには、10,000 行を超える MATLAB および Python コードと、独自のコースワークやアプリケーションから学び、適応するために使用できるサンプルデータセットが付属しています。

このコースでは、信号をシミュレートしてテストする方法についても学習し、信号処理と解析方法について詳しく学びます。

また、ノイズの多い信号や破損した信号に対処する方法も学びます。

前提条件はありますか？

ある程度のプログラミング経験が必要です。私は MATLAB のビデオを見てきましたが、MATLAB をエミュレートする無料のクロスプラットフォームプログラムである Octave を使用して学習することもできます。Python が好きなら、対応する Python コードを提供します。他の言語を使用することもできますが、自分で翻訳する必要があります。

このコースの前または同時に、フーリエ変換のコースを受講することをお勧めします。ただし、これは必須ではなく、フーリエ変換のコースを受講しなくてもこのコースを修了できます。

あなたは今何をすべきですか？

サンプルビデオを見て、私の他のコースのレビューをチェックしてください。それらの多くは「ベストセラー」または「最高評価」であり、多くの肯定的なレビューがあります。このコースが自分に合っているかどうかわからない場合は、お気軽にメッセージをください。クラスでお会いしましょう！

このコースの対象者:

信号処理またはデジタル信号処理 (DSP) コースの学生
データを分析する科学研究者または業界研究者
時系列データを扱う開発者
フィルタリングの知識をアップデートしたい方
DSPの数学を学び、ソフトウェアの実装を理解したいエンジニア

Academic Fun https://xueshu.fun/ Udemy、Coursera などのオンライン教室でビデオチュートリアルを継続的に更新します。カテゴリには、人工知能、機械学習、プログラミング言語、ゲーム開発、ネットワークセキュリティ、クラウドコンピューティング、Linux の運用と保守が含まれます。、面接スキルなど、コンピュータサイエンスの知識はすべて。

すべてのビデオチュートリアルには、中国語と英語の字幕、演習のソースコード、補足資料が含まれています。