Digital Signal Processing

Softecks

შეიცავს რეკლამას

ამ აპის შესახებ

✴ ციფრული სიგნალის დამუშავება არის ციფრული სიგნალების სიგნალის დამუშავების კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენება. როგორც ციფრული სიგნალის დამუშავების ქვეკატეგორია ან სფერო, ციფრული გამოსახულების დამუშავება ბევრ უპირატესობას ანიჭებს ანალოგური დამუშავების პროცესს. ის საშუალებას იძლევა უფრო ფართო სპექტრის ალგორითმები გამოიყენოს შეყვანის მონაცემებზე და შეიძლება თავიდან იქნას აცილებული ისეთი პრობლემები, როგორიცაა ხმაურისა და სიგნალის დამახინჯება დამუშავების პროცესში. მას შემდეგ, რაც გამოსახულებები განისაზღვრება ორი ზომით (უფრო მეტიც) ციფრული გამოსახულების დამუშავება შეიძლება მოდელირებული იყოს მრავალმხრივი სისტემების სახით. ✴

► ეს პროგრამა განკუთვნილია E & TC, ელექტრო და კომპიუტერულ მეცნიერებათა საინჟინრო სტუდენტებისთვის. გარდა ამისა, ეს უნდა იყოს სასარგებლო ნებისმიერი ენთუზიაზმით მკითხველს, ვისაც სურს გაიგოს უფრო მეტი სხვადასხვა სიგნალები, სისტემები და მეთოდები დამუშავება ციფრული სიგნალი.

   【თემებზე დაფუძნებული თემები ჩამოთვლილია ქვემოთ

⇢ სიგნალები-განმარტება

⇢ ძირითადი CT სიგნალები

⇢ ძირითადი DT სიგნალები

CT CT სიგნალების კლასიფიკაცია

D DT სიგნალების კლასიფიკაცია
            
⇢ სხვადასხვა სიგნალები

⇢ ოპერაციების სიგნალის გადატანა

⇢ ოპერაციების სიგნალის სკალირება

Sign ოპერაციების სიგნალის შეცვლაზე
    
⇢ ოპერაციები სიგნალების დიფერენცირებაზე

Sign ოპერაციები სიგნალების ინტეგრაციის შესახებ

⇢ ოპერაციები სიგნალების კონვოლუციებზე

⇢ სტატიკური სისტემები

⇢ დინამიური სისტემები

⇢ კორპორაციული სისტემები

⇢ არასამთავრობო მიზეზების სისტემები

⇢ ანტი-კაუზალური სისტემები

⇢ ხაზოვანი სისტემები

⇢ არაწრფივი სისტემები

⇢ დროის გამტარუნარიანობა
                  
⇢ დროის ვარიანტის სისტემები

სტაბილური სისტემები

⇢ არასტაბილური სისტემები

⇢ სისტემის თვისებები გადაწყდა მაგალითები

⇢ Z- ტრანსფორმირება შესავალი

⇢ Z- გარდაქმნის თვისებები

⇢ Z- ტრანსფორმაციის არსებობა
                  
⇢ Z- ტრანსფორმირება

⇢ Z- ტრანსფორმა გადაწყდა მაგალითები

⇢ DFT შესავალი

⇢ DFT დრო სიხშირე ტრანსფორმაცია

⇢ DFT წრიული კონვოლუცია

⇢ DFT ხაზოვანი ფილტრაცია

⇢ DFT სექციური კონვოლუცია

⇢ DFT დისკრეტული Cosine Transform

⇢ DFT გადაწყდა მაგალითები

⇢ Fast Fourier Transform
              
⇢ In- ადგილი გამოთვლითი

⇢ კომპიუტერის დახმარებით დიზაინი

 ⇢ ციფრული სიგნალის დამუშავების დანერგვა (Contd ...)

⇢ რა არის Inside DSP?

⇢ ჩადგმული მიკროპროცესორები

⇢ მაღალი ხარისხის პროცესორი Core

⇢ ვიდეო ინსტრუქციები

ეფექტური კონტროლი

უმაღლესი კოდექსის სიმჭიდროვე

მიკროორგანიზატორები

⇢ ანტენა დიზაინით

⇢ სატელიტური კომუნიკაცია

⇢ სმარტ გრიდი

⇢ უსადენო ჟურნალები

⇢ საინფორმაციო მეცნიერება

E- სლოტ Patch ანტენის დიზაინი და სიმულაცია კოაქსიალური არხით Multi Band- ის აპლიკაციებისთვის

⇢ Feedings ტექნიკა

⇢ ციფრული სიგნალის დამუშავება

ციფრული სისტემების დახასიათება, აღწერა და ტესტირება

⇢ მნიშვნელობა ციფრულ სისტემებში

⇢ LTI სისტემები

Ul Impulse Responses

 სიგნალები და ინფორმაცია

⇢ სიგნალის დამუშავების მეთოდები

⇢ NEURAL ქსელები

DIGITAL SIGNAL PROCESSING განაცხადების გამოყენება

⇢ ადაპტირებული ხმაურის შემცირება

⇢ BLIND CHANNEL EQUALIZATION

კლასიფიკაციის კლასიფიკაცია და მეთოდოლოგია

⇢ LINEAR PREDICTION MODELING SPEECH

აუდიო სიგნალების ციფრული კოდირება

⇢ სიგნალების შედგენა ნოესეში

⇢ ტალღის დიფერენციალური რეცეპცია: BEAM- ფორმირება

⇢ DOLBY NOISE შემცირება

RADAR SIGNAL PROCESSING: DOPPLER FREQUENCY SHIFT
შეჯერება და ანალოგური-ციფრული კონვერსია

ანალოგის სიგნალის შედგენა და რეკონსტრუქცია

⇢ QUANTISATION

⇢ სიგნალები, ხმაური და ინფორმაცია

⇢ სიგნალის დამუშავების მეთოდები

⇢ გარდაქმნის დაფუძნებული სიგნალის დამუშავება

⇢ წყარო-ფილტრაციის მოდელი დაფუძნებული სიგნალის დამუშავება

⇢ ციფრული წყალგაუმტარი

⇢ ბიოლოგიური სამედიცინო, MIMO, სიგნალის დამუშავება

⇢ ექოს გაუქმება

სიახლე

App Performance Improvements