General Info
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課程簡介
我們處在這個科技進步的時代，各種嵌入式硬體都很便宜的可以在市面上買到，是熱衷 DIY 的 hobbyist 之福，而在這個 IoT 興起的時代，程式設計師跟外界實體世界連接的需求大幅增加，舉凡各式各樣的感測器、通訊、語音處理、噪音消除、機器人自動控制、四軸飛行器等等，都有數位訊號的基礎在裡面，一般學校的課程要上一整個學期，對於實務上需要使用數位訊號處理的人員來說，花費太長時間建立理論基礎與觀念，講者以他資訊工程研究所畢業，隨後在通訊 IC 的 DSP 部門任職八年的經驗跟 CS 領域或其他非理工領域的人分享學習經驗，本課程著重在如何用視覺化的方式建立直觀，並且用 Python NumPy/SciPy 當作範例，讓學員除了在課堂吸收之外，回去還可以操作範例，以建立更深刻的觀念，減緩學習曲線，進而能實際應用數位訊號處理技巧。
數位訊號處理是一個旅程，講者經過了這麼多年，依然還是能在訊號處理的領域裡面，學習到新的事物，這個課程目的是要讓大家能夠儘快的上路欣賞沿途的風光，建立一些直觀，並從這個旅程中更加深這個直觀，讓前面的枯燥煩悶減到最低，能夠更快享受數位訊號處理的有趣之處。
課程大綱
A. 數位訊號處理簡介（一小時）
1. 數位訊號的應用
2. 用 NumPy 來表示訊號
3. Digital frequency
4. 取樣以及實際的頻率
5. 雜訊、平均訊號以及 dB 是怎麼回事
B. Digital sequences and operations（一小時）
1. Convolution 與 auto correlation
2. Moving average filter
3. 數位訊號運算表示法
4. z transform
a. 為什麼要有各種 transform? （非常重要）
b. z transform 基礎
c. 系統穩定度
5. 回授以及他的重要性
6. 因果系統(Causal systems)
C. DFT（兩小時）
1. 為什麼又要有個不同的 transform?
2. DFT 的運作原理，以 8-point DFT 為例
3. DFT 一些重要的性質
4. DFT 與 DCT（在影像處理有用到） 的關係
D. FFT（一小時）
1. FFT 與 DFT 的關係
2. 在 SciPy 中使用 FFT/FFTW
E. SciPy 在訊號處理上的功能（半小時）
1. lfilter
2. filter design tool
3. Summarize FFT, again
講師
Albert Huang
大學念交大電信系，研究所從清華資工所畢業後在通訊 IC 上從事 DSP 韌體設計，對於即時系統與通訊系統有著莫名的熱情，自從 2000 年學了 Python 之後，就一直愛不釋手，在公司裡面嘗試在所有非組合語言與 C 語言的場合都用 Python 建立方便的工具，近年來致力於讓數位訊號處理能夠深入淺出的讓有興趣的人能夠學習，希望減緩 DSP 實作的學習曲線。
- LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/AlbertHuang314
- Twitter: @AlbertHuang314
- Blog: jjhuang's Random Notes
以往演講：
