دوره "پردازش سیگنال حل شده در متلب و پایتون" یک فرصت بی‌نظیر برای یادگیری عمیق و کاربردی پردازش سیگنال است. در این دوره، شما با مفاهیم تئوری و همچنین پیاده‌سازی‌های عملی در نرم‌افزارهای متلب و پایتون آشنا خواهید شد. این دوره مزایای متعددی دارد:

• یادگیری عملی: تمرکز بر حل مسائل واقعی پردازش سیگنال، به جای صرفاً تئوری.
• انتخاب نرم‌افزار: امکان یادگیری و مقایسه پیاده‌سازی‌ها در دو محیط متلب و پایتون.
• دسترسی آسان: دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و شما را از نیاز به دانلودهای حجیم بی‌نیاز می‌کند.
• یادگیری گام به گام: آموزش از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته، مناسب برای تمام سطوح.
• تقویت مهارت‌های حل مسئله: توسعه توانایی حل مسائل پیچیده پردازش سیگنال.

این دوره شما را با طیف وسیعی از مباحث پردازش سیگنال آشنا می‌کند. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر می‌شوند:

• مفاهیم پایه پردازش سیگنال:
• سیگنال‌ها و سیستم‌ها: انواع سیگنال، سیستم‌های خطی و تغییرناپذیر با زمان (LTI).
• تبدیلات فوریه: تبدیل فوریه گسسته (DFT)، تبدیل فوریه سریع (FFT).
• نمونه‌برداری و بازسازی سیگنال: قضیه نمونه‌برداری نایکوئیست.
• پردازش سیگنال در حوزه زمان:
• فیلترهای دیجیتال: طراحی و پیاده‌سازی فیلترهای FIR و IIR.
• همبستگی و خودهمبستگی: کاربردها در تشخیص سیگنال و حذف نویز.
• پنجره‌بندی: انواع پنجره‌ها و تاثیر آن‌ها بر تجزیه و تحلیل سیگنال.
• پردازش سیگنال در حوزه فرکانس:
• تجزیه و تحلیل طیفی: طیف توان، طیف‌نگار.
• طراحی فیلتر در حوزه فرکانس: فیلترهای بالاگذر، پایین‌گذر، میان‌گذر و میان‌افکن.
• تخمین طیفی: روش‌های مختلف تخمین طیف.
• کاربردها و مثال‌های عملی:
• پردازش سیگنال صوتی: حذف نویز، فشرده‌سازی، تشخیص گفتار.
• پردازش سیگنال تصویر: فیلترینگ، تشخیص لبه، فشرده‌سازی.
• پردازش سیگنال‌های زیستی: ECG، EEG.

برای شرکت در این دوره، شما به پیش‌نیازهای زیر نیاز دارید:

• آشنایی با ریاضیات پایه: دانش مقدماتی از جبر خطی، حسابان و معادلات دیفرانسیل.
• آشنایی با برنامه‌نویسی (اختیاری): اگرچه پیش‌نیاز اجباری نیست، اما آشنایی اولیه با زبان‌های برنامه‌نویسی (مانند پایتون) می‌تواند به شما در درک بهتر مباحث کمک کند.

دوره "پردازش سیگنال حل شده در متلب و پایتون" به چندین بخش تقسیم شده است تا شما را به صورت گام به گام با مفاهیم آشنا کند:

• بخش 1: مقدمه و مفاهیم پایه. معرفی پردازش سیگنال، سیگنال‌ها و سیستم‌ها، تبدیل فوریه.
• بخش 2: پردازش سیگنال در حوزه زمان. فیلترهای دیجیتال، همبستگی و پنجره‌بندی.
• بخش 3: پردازش سیگنال در حوزه فرکانس. تجزیه و تحلیل طیفی، طراحی فیلتر در حوزه فرکانس.
• بخش 4: پیاده‌سازی در MATLAB. حل مسائل و مثال‌های عملی در MATLAB.
• بخش 5: پیاده‌سازی در Python. حل مسائل و مثال‌های عملی در Python (با استفاده از کتابخانه‌های NumPy، SciPy و matplotlib).
• بخش 6: کاربردها و پروژه‌های عملی. پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی در زمینه‌های مختلف.

هر بخش شامل ویدئوهای آموزشی، مثال‌های عملی، تمرین‌های کلاسی و پروژه‌هایی است که به شما در تثبیت یادگیری کمک می‌کنند.

برای شرکت در این دوره، شما به نرم‌افزارهای زیر نیاز خواهید داشت:

• MATLAB: نسخه اصلی MATLAB به همراه جعبه‌ابزارهای پردازش سیگنال (Signal Processing Toolbox).
• Python: نصب Python (ترجیحاً نسخه 3.x) به همراه کتابخانه‌های NumPy، SciPy و matplotlib.
• ویرایشگر متن یا IDE: برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون (مانند VS Code، PyCharm).