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Отзывы учащихся о курсе Processamento Digital de Sinais - Amostragem от партнера Государственный университет Кампинас

4.7
Оценки: 163
Рецензии: 44

О курсе

Nesse curso, você irá entender um ingrediente fundamental da revolução digital: a amostragem, que permite que sinais como músicas e imagens sejam armazenados e processados em dispositivos digitais....

Лучшие рецензии

AF

Jun 09, 2016

Curso explica os conceitos básicos sobre o tratamento de sinal de forma bem simplificada e fácil de entender. Uma pena não entrar muito na parte teórica da transformada de Fourier discreta.

LC

May 18, 2016

Muito boa a didática do curso e a qualidade do ensino do Professor. Sofri bastante pra começar a acompanhar o curso pois tinha pouco conhecimento !\n\nRecomendo a todos.

Фильтр по:

1–25 из 43 отзывов о курсе Processamento Digital de Sinais - Amostragem

автор: Vítor R

Mar 01, 2019

Muito bom instrutor. Por outro lado, curso muito introdutório e sem muitos formalismos matemáticos. Deve ser encarado pelo que é: uma (boa) introdução para o não-iniciado ao mundo discreto com ênfase no desenvolvimento de intuição.

автор: Jony T R

Aug 09, 2016

Excelente curso, possibilita ao aluno a compreender conceitos fundamentais no processamento de sinais digitais como a amostragem, aliasing e outros parâmetros.

автор: Renato W A G

Nov 22, 2018

Curso muito bom, ajudou a consolidar assuntos que estudei na faculdade. Ótima abordagem.

автор: Geraldo P d S

Feb 21, 2019

O curso me ajudou a entender melhor a área de sinais e sistemas. Excelente.

автор: Paulo R R

Sep 26, 2018

Excelente apresentação dos assuntos relacionados ao teorema da amostragem! Curso bem didático. O professor fala devagar e com clareza, mostrando com precisão os cálculos na tela do computador. Nota 10.

автор: Rafael C p

Sep 29, 2018

Ótimo curso

автор: Sergio S

Aug 30, 2017

Muito bom me ensinou tudo que preciso e até mais.....

Muito bom o professor que ensina também,bem claro em suas definições.

автор: Leonardo d S T

Mar 20, 2017

Explicações claras, didáticas e uma grade bem organizada.

автор: Thiago L P A

Feb 09, 2016

Excelente curso .

автор: Romildo E F

Feb 08, 2016

Muito bom o curso. Explico os conceitos principais de sinais, reconstrução, conversões Analógico-Digital e vice-versa.

автор: Vinícius R

May 11, 2016

Great course from a great university!

автор: HELTON P L D M

Jan 12, 2016

Muito bom!

автор: Luca M

Oct 21, 2015

Muito bom, professor com didática excelente.

автор: Nívea O

Sep 18, 2017

Curso muito bom. Pena que não dá enfase a Transformada de Fourier. Se tive outro farei com certeza!

автор: Rafael O

Apr 07, 2016

Parabéns!

Curso muito bom.

Aprendi bastante com o curso!

автор: Lucas S

Oct 12, 2015

Além da integridade que o curso trata, de fazer com muita organização para que tenha o mesmo nível como se fosse fazer uma aula presencial, ele traz uma série de conhecimentos que são muito bons e relevantes, ocorrendo que tenha muita qualidade. Estão de parabéns, pela organização e tudo, muito bom e com certeza vou repassar isso para meus colegas !!!!!

автор: Ricardo S

May 13, 2017

Muito fácil de seguir, muito claro na ideias... Parabéns, ótimo curso,

автор: Caio R d S

Jul 31, 2017

Um curso Didático, onde pode associar os desafios com suas experiências no dia-a-dia.

Áudio muito bom.

Parabéns pela forma de ensinar, fica bem claro.

автор: Marllon W S

Aug 03, 2016

Ótimo curso.

автор: michael c p

Aug 20, 2015

Muito útil e de fácil compreensão....

автор: Edmilson R D S J

Sep 09, 2016

bem completo

автор: Alexandre M

Oct 05, 2015

This course was very important to me. I could remember some concepts that have been forgotten. Congratullations all.

автор: Yan U S C

May 21, 2018

Muito bem explicado!

автор: Artur C S

Sep 16, 2017

Gostei do curso, bom material, explicações claras, exercícios de dificuldade compatível com os exemplos. Recomendo.

автор: Adailton F

Jun 09, 2016

Curso explica os conceitos básicos sobre o tratamento de sinal de forma bem simplificada e fácil de entender. Uma pena não entrar muito na parte teórica da transformada de Fourier discreta.