Вернуться к Цифровая обработка сигналов Часть 1. Сигналы и системы дискретного времени
Отзывы учащихся о курсе Цифровая обработка сигналов Часть 1. Сигналы и системы дискретного времени от партнера Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
О курсе
Курс разработан Санкт-Петербургским государственным электротехническим университетом «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова при поддержке Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
«Сигналы и системы дискретного времени» — первый из нескольких курсов специализации, посвященной цифровой обработке сигналов. Современная цифровая обработка сигналов — сложная и многогранная область техники. Чтобы разобраться в ней, нужно прежде всего понять базовые принципы, о которых и пойдет речь в этом курсе. В нем всего две темы. Первая из них посвящена дискретным сигналам, в ней мы поговорим о том, что такое дискретное время, откуда берутся дискретные сигналы, как они анализируются, из каких элементарных кирпичиков складываются и каким образом попадают обратно в окружающий нас физический мир. Во второй теме мы перейдем от сигналов к системам, предназначенным для их обработки, и посмотрим, как эти системы классифицируются, какими характеристиками обладают и как именно изменяют проходящие через них сигналы. Это те основы, глубокое понимание которых необходимо для освоения и грамотного использования более сложных методов обработки сигналов, речь о которых пойдет в следующих курсах специализации.
Цель курса : сформировать у слушателей представление о базовых принципах обработки сигналов в дискретном времени.
В результате обучения слушатели будут:
* Знать основы теории дискретных сигналов и систем.
* Понимать законы преобразования сигналов в дискретных системах.
* Уметь выполнять расчеты, связанные с анализом дискретных сигналов и систем, а также с прохождением сигналов через такие системы.
Лучшие рецензии
Фильтр по:
1–1 из 1 отзывов о курсе Цифровая обработка сигналов Часть 1. Сигналы и системы дискретного времени
автор: Dan G
•Nov 29, 2018
Серьезный курс. Требует уверенного знания математики в объеме двух курсов инженерных специальностей.
© Coursera Inc., 2020 Все права защищены.
