Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pds
Si vous vous intéressez à la révolution numérique et à la manière dont les signaux tels que la musique et les images sont stockés et traités, le cours ‘Processamento Digital de Sinais – Amostragem’ sur Coursera est fait pour vous !
Ce cours propose une immersion dans l’élément clé de la transformation numérique : l’amostragem, ou échantillonnage. Au fil des modules, vous apprendrez à comprendre comment les signaux analogiques peuvent être convertis en signaux numériques, une compétence fondamentale dans le domaine de l’ingénierie et de l’informatique.
Syllabus détaillé
1. Introduction
La première partie du cours présente un aperçu général des problèmes que nous allons aborder. Vous serez introduit aux concepts fondamentaux et aux motivations derrière les solutions proposées.
2. Sinusoïdes continues
Dans ce module, vous réviserez les signaux sinusoïdaux à temps continu. Comprendre que chaque signal peut être exprimé comme une combinaison de sinusoïdes est crucial pour appréhender l’amostragem.
3. Sinusoïdes discrètes
Vous explorerez ensuite les sinusoïdes à temps discret, indispensables à la compréhension des signaux numériques. Vous découvrirez les particularités des signaux discrets et pourquoi certaines fréquences peuvent être indistinguables, un phénomène fascinant qui se manifeste dans des situations réelles telles que la diffusion télévisée.
4. Amostragem
Le cœur du cours est le module sur l’amostragem, où vous découvrirez comment un signal analogique est transformé en un signal numérique. En étudiant le phénomène d’aliasing, vous apprendrez à spécifier des systèmes qui atténuent cette distorsion.
5. Reconstruction
Vous vous pencherez sur le processus de reconstruction, c’est-à-dire comment transformer un signal numérique de nouveau en signal analogique. Cela vous permettra de mieux comprendre les filtres et leur rôle dans la minimisation des distorsions.
6. Conclusion
La conclusion du cours résume les éléments clés de l’amostragem et présente le théorème d’échantillonnage, qui offre la garantie que, si la fréquence d’échantillonnage et les filtres sont bien choisis, il est possible de récupérer un signal à partir de ses échantillons sans perte d’information.
En somme, ce cours est une excellente introduction au traitement numérique des signaux. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement passionné par ce domaine, je recommande vivement ce cours sur Coursera. Prêt à plonger dans le monde fascinant des signaux numériques ?
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