Jasa Pembuatan Matlab & Python | Signal Prosessing Menggunakan Matlab Dan Python
Apa yang akan Anda pelajari
-
Pahami alat pemrosesan sinyal yang umum digunakan
-
Merancang, mengevaluasi, dan menerapkan filter digital
-
Bersihkan dan denoise data
-
Ketahui apa yang harus dicari jika ada yang tidak beres dengan data atau kode
-
Tingkatkan keterampilan pemrograman MATLAB atau Python
-
Ketahui cara menghasilkan sinyal uji untuk metode pemrosesan sinyal
Keterangan
Mengapa Anda perlu mempelajari pemrosesan sinyal digital.
Alam itu misterius, indah, dan kompleks. Mencoba memahami alam sangat bermanfaat, tetapi juga sangat menantang. Salah satu tantangan besar dalam mempelajari alam adalah analisis data. Alam suka mencampurkan banyak sumber sinyal dan banyak sumber kebisingan ke dalam rekaman yang sama, dan ini mempersulit pekerjaan Anda.
Oleh karena itu, salah satu tujuan terpenting dari analisis deret waktu dan pemrosesan sinyal adalah denoise: untuk memisahkan sinyal dan noise yang dicampur ke dalam saluran data yang sama.
Gagasan besar DSP (pemrosesan sinyal digital) adalah menemukan misteri yang tersembunyi di dalam data deret waktu, dan kursus ini akan mengajarkan Anda strategi penemuan yang paling umum digunakan.
Apa yang spesial dari kursus ini?
Fokus utama dari kursus ini adalah penerapan teknik pemrosesan sinyal di MATLAB dan Python. Beberapa teori dan persamaan ditampilkan, tapi saya rasa Anda membaca ini karena Anda ingin menerapkan teknik DSP pada sinyal nyata, bukan hanya memoles teori abstrak.
Kursus ini dilengkapi dengan lebih dari 10.000 baris kode MATLAB dan Python, ditambah kumpulan data sampel, yang dapat Anda gunakan untuk belajar dan beradaptasi dengan kursus atau aplikasi Anda sendiri.
Dalam kursus ini, Anda juga akan mempelajari cara mensimulasikan sinyal untuk menguji dan mempelajari lebih lanjut tentang metode pemrosesan dan analisis sinyal Anda.
Anda juga akan mempelajari cara bekerja dengan sinyal yang berisik atau rusak.
Apakah ada prasyarat?
Anda membutuhkan pengalaman pemrograman. Kami melihat di MATLAB, dan Anda juga dapat mengikuti menggunakan Octave (program lintas platform gratis yang mengemulasi MATLAB). Kami memberikan kode Python yang sesuai jika Anda lebih suka Python. Anda dapat menggunakan bahasa lain, tetapi Anda harus menerjemahkannya sendiri.
Kami merekomendasikan mengambil kursus Transformasi Fourier kami sebelum atau bersamaan dengan kursus ini. Namun, ini bukan persyaratan, dan Anda dapat berhasil dalam kursus ini tanpa mengikuti kursus Transformasi Fourier.
Untuk siapa kursus ini:
- Siswa dalam kursus pemrosesan sinyal atau pemrosesan sinyal digital (DSP).
- Peneliti ilmiah atau industri yang menganalisis data
- Pengembang yang bekerja dengan data deret waktu
- Seseorang yang ingin menyegarkan kembali pengetahuannya tentang pemfilteran
- Insinyur yang mempelajari matematika DSP dan ingin mempelajari implementasi dalam perangkat lunak
