本课程主要介绍连续时间系统时域、频域和S域的分析以及离散时间系统的时域、频域和Z域的分析,并讨论确定性信号经过线性时不变系统传输与处理的基本概念、基本分析和设计方法。
共88课时23小时11分56秒
以音频信号处理作为实例,采用基于问题导向的实验教学模式,配备信号频谱分析、滤波设计、滤波器实现、课程综合实验等模块化实验例程,包括模拟滤波器、Matlab/FPGA/DSP数字滤波器等。模拟滤波器实例,将电子线路、信号与系统等课程相关内容联系起来,增加知识的连续性。数字滤波器实例,强化“数字信号处理”和“信号与系统”之间的联系与区别。
共40课时8小时26分55秒
本视频为台湾中华大学田庆诚教授《射频放大器设计》教学课件,因为讲课老师有着多年的工程实践经验。该视频课程尽量摒弃繁琐的数学推导,多结合工程实践,以通俗易懂的语言和直观的理解讲述了射频放大器的关键性能指标定义,低噪声放大器、功率放大器和宽带放大器的实际工程设计方法。是微波射频工程师不可多得的经典学习教程。
共31课时1天13小时3分8秒
信号与系统(基础篇)针对信号与系统初学者重点讲述确定性信号经线性时不变系统传输和处理的基本概念和分析方法,内容主要包括连续时间信号与系统、离散时间信号与系统分别在时域和变换域内进行分析的理论与方法。在此基础上,对一些特定内容进行了深入的讨论,其中包括有信号的采样、重构与表示;通信系统;系统的时域和频域分析。
共60课时7小时40分2秒
1.通过几个案例了解使用卡尔曼滤波器的常见场景。 2.本视频介绍了解状态观测器的工作原理,并解释其背后的数学原理。 3.本视频介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源,预测状态和噪声测量,以产生最佳的,无偏的状态估计 4.本视频讨论实现卡尔曼滤波算法所需的方程组。 5.本视频解释了非线性状态估算器背后的基本概念,包括扩展卡尔曼滤波器,无味卡尔曼滤波器和粒子滤波器。 6.在本视频中你将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数,例如系统模型、初始状态估计和噪声特性,使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。 7.本视频演示使用扩展卡尔曼滤波器估算非线性单摆系统的角位置。
共7课时51分42秒
随机信号又称为不确定信号,是指无法用确定的时间函数来表达的信号。一般这类信号的频域是连续的,而函数信号为断续的。随机信号分析的工程应用从实际角度出发论述了随机信号分析的基础理论及其工程应用。主要内容包括:随机物理现象、随机信号的基本概念和数学描述方法,以及随机信号分析的基础理论和随机信号相关分析及谱分析的工程应用。
共43课时14小时19分44秒
随机信号又称为不确定信号,是指无法用确定的时间函数来表达的信号,称为随机信号。一般这类信号的频域是连续的,而函数信号为断续的随机信号是不能用确定的数学关系式来描述的,不能预测其未来任何瞬时值,任何一次观测只代表其在变动范围中可能产生的结果之一,其值的变动服从统计规律。它不是时间的确定函数,其在定义域内的任意时刻没有确定的函数值。
共72课时1天3小时40分35秒
通过本门课程的学习,学生应该能够掌握基本的信号分析的基本理论和方法,掌握线性非时变系统的各种描述方法,掌握线性非时变系统的时域和频域分析方法,掌握有关系统的稳定性、频响、因果性等工程应用中的一些重要结论。同时,通过这门课程的学习,学生的分析问题和利用所学的知识解决问题的能力也应该在原来的基础上有所提高。 通过本课程的学习,可以为学生今后进一步学习信号处理、网络理论、通信理论、控制理论等课程打下良好的基础。
共287课时1天22小时2分21秒
TI的Sitara™处理器具有独特的子系统,称为可编程实时单元工业通信子系统(PRU-ICSS),可实现实时工业通信协议的集成,并且无需外部ASIC或FPGA。 本视频演示了PRU-ICSS子系统如何在处理器和多个模数转换器(ADC)之间提供灵活的接口,以提高数据采集性能。 Tune正在审查PRU-ICSS的优势,并使用单个PRU-ICSS从六个8通道ADC中采集数据,每个采样率为256ksps。
共1课时2分33秒
本教程由同济大学张芳老师主讲,内容包括:1.数字信号处理的基本原理和一些必备的数学工具;2.离散傅里叶变换与快速傅里叶变换;3.理解数字滤波器的实现方法;4.学习数字滤波器的设计。
共72课时1天12小时43分39秒
CapTIvateTM 技术是TI 推出的高性能低功耗电容触摸方案,包含电容式触摸测量技术、CapTIvateTM Design Center设计平台、电容触摸软件库以及电容触摸硬件开发平台。本课程介绍如何使用CapTIvateTM 技术进行电容触摸方案硬件设计以及抗噪声干扰设计。
共4课时51分55秒