在 MATLAB 和 Python 中解决的信号处理问题
使用 MATLAB 和 Python 代码进行信号处理和数字信号处理 (DSP) 的面向应用的指导
讲师：Mike X Cohen
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你会学到什么
- 了解常用的信号处理工具
- 设计、评估和应用数字滤波器
- 清洁和去噪数据
- 当数据或代码出现问题时知道要查找什么
- 提高 MATLAB 或 Python 编程技能
- 了解如何为信号处理方法生成测试信号
- *完全手动更正英文字幕！
本课程包括：
- 12.5 小时点播视频
- 13篇
- 11 个可下载资源
- 在手机和电视上访问
要求
- MATLAB 或 Python 的基本编程经验
- 高中数学
描述
为什么你需要学习数字信号处理。
大自然是神秘的、美丽的、复杂的。试图了解自然是非常有益的，但也非常具有挑战性。研究自然的一大挑战是数据分析。大自然喜欢将许多信号源和许多噪声源混合到同一录音中，这使您的工作变得困难。
因此，时间序列分析和信号处理最重要的目标之一就是去噪：将混入同一数据通道的信号和噪声分离。
DSP（数字信号处理）的大思想是发现隐藏在时间序列数据中的奥秘，本课程将教你最常用的发现策略。
这门课程有什么特别之处？
本课程的主要重点是在 MATLAB 和 Python 中实现信号处理技术。显示了一些理论和方程式，但我猜你正在阅读这篇文章是因为你想在实际信号上实施 DSP 技术，而不仅仅是复习抽象理论。
该课程附带 10,000 多行 MATLAB 和 Python 代码，以及示例数据集，您可以使用它们来学习和适应您自己的课程作业或应用程序。
在本课程中，您还将学习如何模拟信号以测试和了解有关您的信号处理和分析方法的更多信息。
您还将学习如何处理嘈杂或损坏的信号。
有先决条件吗？
你需要一些编程经验。我浏览了 MATLAB 中的视频，您也可以使用 Octave（一种模拟 MATLAB 的免费跨平台程序）进行学习。如果你喜欢 Python，我提供相应的 Python 代码。您可以使用任何其他语言，但您需要自己进行翻译。
我建议在本课程之前或同时学习我的傅里叶变换课程。但是，这不是必需的，您可以在不学习傅里叶变换课程的情况下成功完成本课程。
你现在应该怎么办？
观看示例视频，并查看我的其他课程的评论——其中许多是“畅销书”或“评价最高”的，并且有很多正面评论。如果您不确定这门课程是否适合您，请随时给我发消息。我希望你在课堂上见到你！
本课程适合谁：
- 信号处理或数字信号处理 (DSP) 课程的学生
- 分析数据的科学或行业研究人员
- 处理时间序列数据的开发人员
- 想要更新过滤知识的人
- 学习过 DSP 数学并希望了解软件实现的工程师
