课程简介
技术创新已经彻底改变了我们看世界和与周围世界互动的方式。编辑照片，重新混音首歌，自动测量和调节罐子里的化学浓度：每项任都需要通过计算机来捕捉现实生活的数据，然后数字化地操控并提取重要信息。那么如何从物质世界中采样、存储和处理信号却不丢失所需的信息，来预测和提取数据中的意义呢，想知道吗？ 在这项严密的数学的工程领域信号处理入门课程中，学生们会发现一项研究，那就是：从我们身边的世界提取信息的这个信号和系统。本课程将教学生如何在时间域和频率域里去分析离散时间的信号和系统。学生将学习卷积，离散傅里叶变换，Z变换，数字滤波。学生们会将这些概念应用在交互式的“矩阵工厂”编程练习中（全部在浏览器上完成，无需下载）。 课程第一部分分析了时间域的信号和系统。第二部分涉及了频率域分析。 先决条件包括较强的问题解决能力、理解物理系统数学表述的能力和高等数学背景（一维积分，矩阵，向量，基本线性代数，虚数，合计和级数表示法）。第一部分是第二部分的前提。本课程摘录自莱斯大学的一个高级本科班的课程，是面向所有电气工程和计算机工程专业的课程。 这是一个已结课/存档的课程。此时，你只能自行探索学习它。有些功能可能不可用，但是很多人喜欢看视频和带着资料学习。当然了! 你也可以关注这门课重新开课的时间.
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课程章节
授课教师
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Richard G. Baraniuk 莱斯大学 电气和计算机工程 教授
Richard G. Baraniuk 教授在加拿大温尼伯长大，这是世界上最寒冷的城市，有着60多万人口。他曾在曼尼托巴大学、威斯康星大学麦迪逊分校和伊利诺伊大学香槟分校学习电气工程专业。Baraniuk 博士于1993年加入德克萨斯州休斯顿的莱斯大学，现在是电气和计算机工程的 Victor E. Cameron 教授。他是数字信号处理(DSP)课题组的成员，以及数字化学习和奖学金莱斯中心(RDLS)的主任。Baraniuk 博士的研究方向是数字、图像和信息处理，以及机器学习和压缩感知技术。他是非盈利项目 Connexions 的项目总监，这是在互联网时代将学习材料在网络出版的项目，得到近200个国家的200万多人的使用。
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