11402 工程學群 電機工程學系

數位訊號處理概論|Offered in English 0112系統測試中

劉奕汶 教授

電機工程學系

國立清華大學電機工程學系  特聘教授 
美國史丹佛大學電機      博士

【經歷】國立清華大學102、105、108 校傑出教學獎
【網站】http://www.ee.nthu.edu.tw/ywliu/
【授課】數位聲訊分析與合成、數位訊號處理、機率、線性代數、類神經網路
【專長】信號處理、 聽覺科學

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Syllabus

課程大綱

本課程之宗旨乃為離散時間訊號處理提供足夠嚴謹的數學基礎, 並透過電腦作業設計,培養學生的直覺。 This course aims to provide sufficiently rigorous mathematical foundation for discrete-time signal processing. Computer-based homework will be designed to cultivate insight in this field.

 

核心能力
Core Competencies

 豐富的學、物理、科學與工程知識,以及實際運用的能力  80 %
 An ability to learn profound knowledge in mathematics, physics, and science, as well as to apply the knowledge to engineering problems 
  執行電機工程實務所需理論、方法、技術及使用相關軟硬體工具之能力 10 %
 An ability to use the theories, methods, techniques, and related necessary software/hardware tools for electrical engineering practice. 
 專業的外語能力及與國際社群互動的能力  6 %
 An ability to communicate professionally in a foreign language, as well as to interact with international communities 
 掌握科技趨勢,並了解科技對人類、環境、社會及全球的影響  2 %
 An awareness of the technology trends and their uman/environmental/social/global impacts 
  發掘問題、分析問題及處理問題的能力  1 %
 An ability to identify, analyze, and solve problems. 
 理解專業倫理及社會責任  1 %
 An understanding of professional ethics and social responsibilities.  

 

課程說明
Course Description

This course introduces discrete-time signal processing with an emphasis on rigor.
 Topics including sampling and aliasing, discrete-time Fourier transform, z-
Transform, FIR/IIR filter design, filter structures, and discrete and short-time
Fourier transform.
Pre-requisite: Calculus, Linear Algebra, Probability (to a certain extent),
 Signals and Systems (or equivalent, upon lecturer's consent).
 

 

指定用書
This course will be taught **in English** by the lecturer using combination of
 slides and the blackboard. There will also be homework discussion sessions where
students will be given bonus points if they volunteer to demonstrate their
solution to the problem.

 

 

教學進度
Syllabus

Lectures will cover sampling and signal reconstruction, analysis of LTI systems,
 FIR and IIR filter design, discrete Fourier transforms, short-time Fourier
transform (above are covered in textbook Chapter 4-10).

 

 

成績考核
Evaluation

   Midterm I   20 %
   Midterm II  20 %
   Final  30 %
   Homework  24 %
   participation  6 %
                     ♠ Exams will be close-book while allowing an A4 double-sided cheat-sheet
                     ♠ Rules regarding the usage of generative AI tools:
  Students are allowed to used generative AI for all the homework.

 

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關鍵字

  • omega
  • n
  • 2pi
  • e
  • i

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劉奕汶 教授

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