Applied Digital Signal Processing and Applications
Ze względu na szybki rozwój technologii, informacje cyfrowe odgrywają kluczową rolę w naszym codziennym życiu. W przeszłości przetwarzanie sygnałów pojawiało się w różnych koncepcjach w bardziej tradycyjnych kursach, w których do osiągnięcia różnych celów wykorzystywano komponenty analogowe i dyskretne.
Jednak w XXI wieku, wraz z szybkim wzrostem mocy obliczeniowej pod względem szybkości i pojemności pamięci oraz interwencją sztucznej inteligencji, algorytmów uczenia maszynowego / głębokiego, IoT, przetwarzania w chmurze i automatyzacji, nastąpił ogromny wzrost zastosowań przetwarzania sygnałów. Dlatego też cyfrowe przetwarzanie sygnałów stało się tak krytycznym elementem współczesnej nauki i technologii, że bez niego wiele zadań nie zostałoby zrealizowanych. Jest to prawdziwie interdyscyplinarny temat, który czerpie z synergicznego rozwoju wielu dyscyplin.
Programiści powinni być w stanie rozwiązywać problemy w sposób innowacyjny, kreatywny i aktywnie inicjować nowatorskie pomysły. Jednak nauczanie i uczenie się zmieniło się z konwencjonalnego i tradycyjnego na edukację opartą na wynikach.
Dlatego też niniejsza książka została przygotowana w oparciu o podejście problemowe i strategie edukacyjne oparte na wynikach. Problemy obejmują większość podstawowych zasad i prowadzą do implementacji bardziej złożonych algorytmów. Studenci muszą formułować zadania w taki sposób, aby osiągnąć dobrze zdefiniowane cele pod kierunkiem instruktora.
Książka ta podąża za holistycznym podejściem i przedstawia przetwarzanie w czasie dyskretnym jako płynną kontynuację sygnałów i systemów w czasie ciągłym, zaczynając od przeglądu sygnałów i systemów w czasie ciągłym, odpowiedzi częstotliwościowej i filtrowania. Synergiczne połączenie perspektyw czasu ciągłego i dyskretnego prowadzi do głębszego docenienia i zrozumienia koncepcji i praktyk DSP.