课程大纲

介绍

核心 Electronics 在 DSP 中应用的概念和原理概述

  • DSP在现代技术中的相关性和深度

回忆在DSP中实现的数学和物理基础知识

  • 应用统计、概率和噪声原理
  • 回顾线性系统和叠加物理概念
  • 了解ADC和DAC操作

有用的DSP软件平台和工具概述

数字信号处理器架构入门

  • DSP 处理器的系统要求

使用卷积属性和算法

  • Delta 函数与脉冲响应
  • 了解输入端和输出端算法
  • 了解 DSP 中的电子相关性和速度

离散傅里叶变换入门

  • 什么是傅里叶变换?
  • 操作 DFT 表示法、格式和变量
  • 综合和分析 DFT 计算
  • 使用 DFT 属性和极坐标属性

将DFT原理和流程应用于DSP功能

  • 练习频谱分析并评估频率响应

操作不同的 DSP 域并选择正确的实现

  • 时空域
  • 频域和小波域

使用频域进行卷积

采用先进的傅里叶变换特性和应用

  • 什么是傅里叶变换对,它们是如何工作的?
  • 快速傅里叶变换与离散傅里叶变换

实现连续信号处理

数字滤波器类型及其主要功能概述

了解信息过滤的工作原理和操作基本数字滤波器

  • 阶跃响应与降噪

采用移动平均滤波器并应用卷积实现

使用窗口正弦滤波器并移除频率分量

操作递归滤波器和切比雪夫滤波器

  • DSP中的递归方法是什么?
  • 巴特沃斯的回应是什么?

为 Electronics 应用选择合适的 DSP 滤波器

创建和构建基于任意频率响应的自定义DSP滤波器

  • 测试和优化 DSP 滤波器

在首选 Electronics 系统中集成经过测试的 DSP 滤波器

  • 了解用于数据压缩、成像技术等的 DSP
  • 针对各种 DSP 应用和用例进行练习

用于实现 DSP 的高级软件工具概述

为未来应用实施复杂的DSP技术

  • 探索复杂的傅里叶变换、z 域等。

故障 排除

总结和结论

要求

  • 基本编程经验
  • 了解基本的电气工程概念
  • 对中级数学和物理概念的理解

观众

  • 工程师
  • Computer 科学家
  21 小时
 

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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