Digital Signal Processing (DSP) Fundamentals

• 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

数字信号处理(DSP)是一种工程实践,集成数学概念和电子来操纵电信号信息。 通过从 DSP 获得的分析结果,专业人士可以获取可用于现代技术优化的数字数据。 DSP在当今企业应用中是一个重要的操作,在高准确性和数据一致性方面超越了模拟信号处理。

由教练领导,现场培训(在线或在线)旨在工程师和科学家谁想要学习和应用DSP实施,以有效处理不同的信号类型,并获得更好的控制多频道电子系统。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 设置和设置必要的软件平台和工具的数字信号处理。
• 了解 DSP 和其应用的基本概念和原则。
• 熟悉 DSP 组件并将其用于电子系统。
• 使用 DSP 的结果创建算法和操作功能。
• 使用 DSP 软件平台和设计信号过滤器的基本功能。
• 合成 DSP 模拟,并为 DSP 实施各种类型的过滤器。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 很多练习和练习。
• 在现场实验室环境中进行手动实施。

课程定制选项

• 要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

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