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課程名稱 |
數位訊號處理導論
Introduction to Digital Signal Processing |
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開課學期 |
110-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 資訊工程學研究所 |
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授課教師 |
陳祝嵩 |
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課號 |
CSIE5045 |
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課程識別碼 |
922 U1020 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期四7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
資107 |
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備註 |
限學士班四年級以上 且 限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：55人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
課程大綱
Fourier series
Continuous Fourier transform (CFT)
Sampling
Discrete-time Fourier transform (DTFT)
Discrete Fourier transform (DFT) and Fast Fourier Transform (FFT)
Window function and spectral estimation
Linear time invariant (LTI) system and Z-transform
Random signals
Wiener Filter and LMS algorithm
Sparse representation
Principle component analysis (PCA)
Autoencoder
Convolutional neural networks (CNNs)
Fast Convolution
Graph Convolution Neural Networks
Radon Transform |
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課程目標 |
建立傳統數位訊號處理觀念基本知識（如DFT, FFT, LTI system, Z-transform)，並補充可應用於訊號與資料處理研究上的相關課題（如PCA, sparse representation, CNNs, spectral graph 等） |
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課程要求 |
瞭解基本數位訊號處理觀念，以及熟悉補充課題。 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 備註： TA office hour:
另約，請來信 d10922019@csie.ntu.edu.tw |
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指定閱讀 |
自編投影片 |
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參考書目 |
自編投影片 |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
9/23 |
Introduction |
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第2週 |
9/30 |
Foruier series
Matrix Factorization & PCA (I)
HW0 |
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第3週 |
10/7 |
Matrix Factorization & PCA (II)
Continuous Time Fourier Transform |
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第4週 |
10/14 |
Convolution
Sampling theorem
Sparse representation and orthogonal matching pursuit
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第5週 |
10/21 |
Reconstruction from samples
Sparse representation L1-norm solutions
Program HW1 |
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第6週 |
10/28 |
Discrete-time signal and DTFT
Convolution of discrete-time signals
DTFT Properties with Proofs
Down sampling and up sampling
Sparse representation L1-norm solutions |
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第7週 |
11/4 |
Correlation
Random signal
Compressed Sensing |
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