欢迎购买学习《MATLAB和Python信号处理技术实现和信号处理问题解决视频教程》课程，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，但我猜您正在阅读本文是因为您想在真实信号上实现 DSP 技术，而不仅仅是复习抽象理论。
该课程包含超过 10,000 行 MATLAB 和 Python 代码，以及示例数据集，您可以使用这些数据集来学习并适应您自己的课程或应用程序。
在本课程中，您还将学习如何模拟信号以测试和了解更多关于您的信号处理和分析方法的信息。
类型：电子学习 | MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：2.85 GB | 时长：98 节课 • 12 小时 32 米
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
- 知道当数据或代码出现问题时要查找什么
- 提高 MATLAB 或 Python 编程技能
- 知道如何为信号处理方法生成测试信号
- *完全手动更正的英文字幕！
要求
- 基本的 MATLAB 或 Python 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，但也是非常具有挑战性的。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个录音中，这会让你的工作变得困难。
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，但我猜您正在阅读本文是因为您想在真实信号上实现 DSP 技术，而不仅仅是复习抽象理论。
该课程包含超过 10,000 行 MATLAB 和 Python 代码，以及示例数据集，您可以使用这些数据集来学习并适应您自己的课程或应用程序。
在本课程中，您还将学习如何模拟信号以测试和了解更多关于您的信号处理和分析方法的信息。
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（一个免费的、跨平台的程序，模拟 MATLAB）继续学习。如果您更喜欢 Python，我会提供相应的 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旁边参加我的傅立叶变换课程。但是，这不是必需的，您无需参加傅里叶变换课程即可成功完成本课程。
本课程适用于谁
- 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
- 使用时间序列数据的开发人员
- 想要更新过滤知识的人
- 学习了 DSP 数学并希望了解软件实现的工程师