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信号处理课程

信号处理课程可以帮助您学习傅里叶变换、滤波技术和信号 Module。您可以掌握分析音频和视觉信号、实施降噪算法以及进行时频分析的技能。许多课程都会介绍 MATLAB 和 Python 库等工具,这些工具支持模拟信号处理技术和分析真实世界的数据。


热门信号处理课程和认证


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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理

    您将获得的技能: 线性代数, 通信系统, 嵌入式系统, 工程分析, 电气工程, 编程原则, 电信, 数字信号处理, 时间序列分析和预测, 数字通信, 电子产品, 数学建模, 计算机编程, Algorithm, 数据映射, 电子系统, 数值分析, 实时数据, 图像分析, 电气与计算机工程

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 1:基本概念和算法

    您将获得的技能: 线性代数, 通信系统, 电信, 编程原则, 数字信号处理, 时间序列分析和预测, 数学建模, 电气工程, 电子产品, Algorithm

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Universitat Pompeu Fabra of Barcelona

    音乐应用中的音频信号处理

    您将获得的技能: Python 程序设计, 音乐, 数学建模, 时间序列分析和预测, Open Source 技术, 数字信号处理, NumPy, 高等数学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 通信系统, 数字通信, 工程分析, 电信, 数字信号处理, 电子产品, 数据映射, 数值分析, 计算机编程, 实时数据, 电气与计算机工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 线性代数, 深度学习, 系统编程, 面向数据的编程, 计算机图形学, 可扩展性, 分布式计算, 卷积神经网络, 数字信号处理, 人工神经网络, 编程原则, 性能调整, C++(编程语言), C 和 C++, 事件驱动编程, 机器学习, 数值分析, 计划发展, 计算机结构, 图像分析

    攻读学位

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    评分, 2.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding

    您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Convolutional Neural Networks, Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning

    攻读学位

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 3:模拟与数字

    您将获得的技能: 线性代数, 电信, 数字信号处理, 时间序列分析和预测, 数字通信, 电子产品, 数学建模, 数值分析, 电子系统, 电气与计算机工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 更高阶技能,新年优惠。

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    M

    MathWorks

    图像处理入门

    您将获得的技能: 空间数据分析, 计算机视觉, 定量研究, 数字信号处理, Algorithm, 地理空间信息与技术, Matlab, 图像分析

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    计算机视觉和图像处理入门

    您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, Machine Learning 方法, 计算机视觉, 机器学习算法, 分类算法, 模型评估, 功能工程, 卷积神经网络, 可视化(计算机制图), 网络架构

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 4:应用

    您将获得的技能: 通信系统, 嵌入式系统, 电信, 电气工程, 数字信号处理, 数字通信, 电子产品, Algorithm, 图像分析, 电气与计算机工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Basic Electronics

    您将获得的技能: Electronic Systems, Semiconductors, Basic Electrical Systems, Electrical Engineering, Electronics, Electronic Components, Electronics Engineering, Power Electronics, Electrical Systems, Engineering Analysis, Network Analysis, Engineering Calculations, Control Systems, Applied Mathematics

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Methods, Machine Learning, Classification Algorithms, Traffic Flow Optimization, Data Visualization, Automation

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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与 signal processing 相关的搜索

digital signal processing
digital signal processing 2: filtering
digital signal processing 4: applications
audio signal processing for music applications
digital signal processing 3: analog vs digital
digital signal processing 1: basic concepts and algorithms
1234…177

总之,以下是 10 最受欢迎的 signal processing 课程

  • 数字信号处理: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 数字信号处理 1:基本概念和算法: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 音乐应用中的音频信号处理: Universitat Pompeu Fabra of Barcelona
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding: University of Colorado Boulder
  • 数字信号处理 3:模拟与数字: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 图像处理入门: MathWorks
  • 计算机视觉和图像处理入门: IBM
  • 数字信号处理 4:应用: École Polytechnique Fédérale de Lausanne

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

关于 Signal Processing 的常见问题

信号处理是对信号的分析、解释和操作。信号可以是音频和视频,也可以是传感器数据和图像。它在电信、音频工程和生物医学工程等多个领域发挥着至关重要的作用。了解信号处理至关重要,因为它能够从原始数据中提取有意义的信息,改善通信系统,提高音频质量,并实现图像识别和机器学习等先进技术。‎

信号处理领域有各种工作机会。职位范围从信号处理工程师和音频工程师到数据科学家和研究科学家。电信、医疗保健和娱乐等行业经常需要精通信号处理的专业人员来开发算法、提高系统性能和分析复杂数据。随着 AI 和机器学习的兴起,需要信号处理专业知识的职位需求越来越大。‎

要想在信号处理领域取得成功,您应该打下坚实的数学基础,尤其是线性代数和微积分。熟悉 Python 或 MATLAB 等编程语言也有好处,因为这些工具通常用于实现信号处理算法。此外,了解傅立叶变换、滤波技术和统计分析等概念将增强您的技能组合,并为该领域的实际应用做好准备。‎

信号处理的一些最佳在线课程包括涵盖基本概念和应用的数字信号处理专项课程。其他值得注意的课程有《数字信号处理 1:基本概念和算法》和《音乐应用音频信号处理》,这些课程侧重于该领域的特定方面。这些课程让学生全面了解信号处理的理论和实践要素。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习信号处理:

  1. 免费预览 许多信号处理课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Signal Processing 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习 Signal Processing,可以从探索涵盖基础知识的在线课程开始,逐步深入到更高级的主题。参与实际练习和项目,学以致用。加入在线论坛或学习小组也能通过合作加深理解。坚持练习和实际应用概念将有助于巩固您在 Signal Processing 方面的知识和技能。‎

信号处理课程涵盖的典型主题包括信号表示、傅立叶分析、滤波技术和时频分析。课程还可能探讨音频和图像处理中的应用,以及自适应滤波和机器学习 集成等高级课题。这些全面的课程使您掌握有效分析和处理信号的必要工具。‎

要对员工进行信号处理方面的培训和技能提升,数字信号处理专项课程是一个极佳的选择。它提供了一个涵盖基本概念和应用的结构化学习路径。此外,《数字信号处理 2:滤波》和《数字信号处理 4:应用》等课程可以帮助员工获得与其角色相关的实用技能,提高他们对组织的贡献。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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