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Renato da Rocha Lopes

Nesse curso, você irá entender um ingrediente fundamental da revolução digital: a amostragem, que permite que sinais como músicas e imagens sejam armazenados e processados em dispositivos digitais.

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What's inside

Syllabus

Introdução
Nesse módulo, veremos uma introdução geral do curso. Descreveremos brevemente todos os problemas que serão estudados, motivaremos as soluções que serão apresentadas.
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Senóides Contínuas
Neste módulo, faremos uma breve revisão de sinais senoidais a tempo contínuo. Veremos que todo sinal na prática podem ser escritos como uma combinação de sinais senoidais. A vantagem disso é que em muitos casos, como na amostragem, é muito fácil ver o que um sistema faz com uma senóide. Usando o fato de que tudo é uma combinação de senóides, fica então fácil ver o que o sistema faz com um sinal qualquer.
Senóides Discretas
Nesse módulo, veremos as senóides a tempo discreto. Como no caso contínuo, também podemos construir qualquer sinal prático como combinação de senóides. Mas as senóides discretas possuem alguma particularidades. Em particular, veremos que existe uma maior frequência possível para a senóide discreta, e que alguns sinais de diferentes frequências podem ser indistinguíveis. Esse fenômeno está intimamente ligado, por exemplo, ao fato de que a roda de um carro de fórmula 1 parece que está parada na transmissão da TV.
Amostragem
Nesse módulo, estudaremos em detalhe a amostragem, o processo que converte um sinal analógico em um sinal digital. Isso é o que é feito, por exemplo, em uma câmera digital e na gravação de um áudio em um smartphone. Veremos primeiramente o que ocorre quando o sinal amostrado é uma senóide. Com isso, poderemos modelar o aliasing, a principal distorção introduzida no processo. A partir desse modelo, poderemos especificar sistemas que diminuem o impacto dessa distorção.
Reconstrução
Nesse módulo, estudaremos a reconstrução, o processo que transforma um sinal digital em um sinal analógico. Veremos como podemos modelar esse processo e, a partir desse modelo, como podemos especificar filtros que minimizem as distorções resultantes.
Conclusão
Esse módulo traz um resumo de tudo o que foi visto no curso. Nesse apanhado geral, veremos a principal conclusão da amostragem, chamada de teorema de amostragem: se a taxa de amostragem e os filtros forem adequadamente escolhidos, é possível recuperar perfeitamente um sinal a partir de suas amostras.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Examines sampling, which is a fundamental component of digital technology used in smartphones, audio recording, and photography
Taught by Renato da Rocha Lopes, a recognized expert in the field of digital signal processing
Develops a strong theoretical foundation in digital signal processing
Teaches practical methods for implementing digital signal processing algorithms
Provides hands-on experience through labs and assignments
Requires a strong foundation in mathematics and digital signal processing

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Reviews summary

Beginner-friendly intro to digital signal processing

This well-received course clarifies fundamental concepts in digital signal processing through engaging examples and clear explanations. Students of all backgrounds can benefit from its beginner-friendly nature.
Engaging explanations make learning enjoyable.
"Ótima diadática do professor. Parabéns e muito obrigado"
"Professor Renato com uma excelente didática e empenho para passar o conhecimento"
Great course for beginners in digital signal processing.
"Acredito que mesmo a pessoa que não seja da área consegue entender muito bem os conceitos apresentados devido aos exemplos didáticos e intuitivos de situações cotidianas"
Course clarifies fundamental concepts.
"Esclareceu pontos que não foram explicados na faculdade com essa didática"
"Excelente conteúdo, com explicações perfeitas para o entendimento, inclusive à alunos que não tenham cursado a disciplina em outro curso especifico"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Processamento Digital de Sinais - Amostragem with these activities:
Organizar materiais do curso
Organizar seus materiais de curso ajudará você a revisar o conteúdo e identificar áreas que precisam de mais atenção.
Show steps
  • Baixar e imprimir todos os materiais do curso.
  • Criar um sistema de arquivamento para organizar os materiais.
  • Analisar os materiais e identificar os tópicos principais.
Revise senoid functions
Reviewing senoid functions will strengthen your mathematical foundation for understanding sampling.
Browse courses on Trigonometry
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  • Revisit the definition of senoid functions.
  • Practice plotting senoid functions.
  • Solve problems involving senoid functions.
Explore sampling online tutorials
Seeking out additional resources on sampling will deepen your understanding of the concepts covered in the course.
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  • Search for reputable online tutorials on sampling.
  • Identify tutorials that cover specific aspects of sampling you'd like to learn more about.
  • Follow the tutorials, taking notes and experimenting with the concepts presented.
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Solve sampling problems
Solving problems related to sampling will help you solidify your understanding of the process and its applications.
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  • Find practice problems on sampling.
  • Attempt to solve the problems on your own.
  • Check your solutions against provided answers or consult with an expert if needed.

Career center

Learners who complete Processamento Digital de Sinais - Amostragem will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Signal Processing Engineer
Signal Processing Engineers design, develop, and implement signal processing algorithms and systems. This course in digital signal processing and sampling will provide you with the foundational knowledge and practical skills needed to succeed in this role, enabling you to develop and enhance signal processing systems used in various industries.
Audio Engineer
An Audio Engineer employs knowledge of sound and acoustics to design, install and maintain audio equipment in a variety of fields including recording studios, live sound reinforcement systems, theaters, and broadcasting facilities. This course "Processamento Digital de Sinais - Amostragem" can be highly useful in equipping you for this role, which regularly involves sampling, digitizing, and processing audio signals, utilizing techniques covered in this course.
Imaging Scientist
Imaging Scientists apply their knowledge of optics and signal processing to develop and improve medical imaging technologies, such as MRI and CT scans. This course in digital signal processing provides a solid foundation in the fundamentals of DSP, which is essential for Imaging Scientists working with digital signals, including sampled signals.
Telecommunications Engineer
Telecommunications Engineers design, develop, and maintain telecommunications systems, including those used for transmitting digital signals. This course in digital signal processing and sampling will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is essential for Telecommunications Engineers working with digital signals, including sampled signals.
Data Scientist
Data Scientists leverage their backgrounds in math, statistics, and computer science to extract meaningful insights from data. Though data science often involves working with large datasets, many data science projects begin with smaller, sampled datasets. This course in digital signal processing and sampling would be a valuable asset to any Data Scientist looking to enhance their skills in handling, processing, and analyzing sampled data.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. Many applications of machine learning involve the use of sampled data. This course in digital signal processing will help build a solid foundation in the fundamentals of DSP, which can be applied to machine learning tasks involving sampled data.
Robotics Engineer
Robotics Engineers design, build, and maintain robots, many of which use digital signals to control their movement and interact with their environment. This course in digital signal processing and sampling will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is essential for Robotics Engineers working with digital signals, including sampled signals.
Medical Physicist
Medical Physicists apply their knowledge of physics to develop and use medical imaging technologies, such as MRI and CT scans. This course in digital signal processing and sampling will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is critical for Medical Physicists working with digital signals, including sampled signals.
Network Engineer
Network Engineers design, implement, and maintain computer networks. This course in digital signal processing will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is essential for Network Engineers working with digital signals, including sampled signals.
Electrical Engineer
Electrical Engineers design, develop, test, and supervise the installation of electrical systems and components. This course in digital signal processing will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is critical for Electrical Engineers working with digital signals, including sampled signals.
Multimedia Artist
Multimedia Artists use a variety of media, including digital signals, to create art. This course in digital signal processing and sampling will help build a foundation in the fundamentals of DSP, which is essential for Multimedia Artists working with digital signals, including sampled signals.
Geophysicist
Geophysicists study the Earth's physical properties and processes using methods such as seismic imaging, which often involves sampling and analyzing signals. This course in digital signal processing and sampling will help build a solid foundation for those looking to enter this field.
Forensic Scientist
Forensic Scientists analyze and interpret physical evidence in criminal investigations by applying their knowledge in the physical and natural sciences. As part of their work, Forensic Scientists may need to analyze signals and images, which can be enhanced using digital signal processing techniques, making this course a good fit for those who wish to pursue this career path.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course in digital signal processing and sampling may be helpful for Software Engineers working on multimedia applications and other domains that involve the processing of sampled signals.
Web Developer
Web Developers design and develop websites and web applications. This course in digital signal processing and sampling may be helpful for Web Developers working on multimedia applications and other web applications that involve digital signals.

Reading list

We've selected 17 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Processamento Digital de Sinais - Amostragem.
Este livro oferece uma cobertura abrangente do processamento de sinais discretos, abrangendo tópicos como amostragem, transformações e filtros.
Este livro oferece uma abordagem prática ao processamento digital de sinais. Ele fornece exemplos e exercícios que podem ajudar os alunos a entender os conceitos do curso de Processamento Digital de Sinais - Amostragem.
Este manual aborda todos os aspectos do processamento de sinais digitais, desde os fundamentos até as aplicações mais avançadas.
Este livro é uma referência valiosa para estudantes e profissionais que desejam aprender sobre processamento digital de sinais. Ele fornece exemplos práticos em MATLAB, que podem ser úteis para complementar o curso de Processamento Digital de Sinais - Amostragem.
Este livro fornece uma abordagem prática para o processamento de sinais digitais usando MATLAB, oferecendo exemplos e exercícios para reforçar os conceitos.
Este livro é uma referência fundamental para processamento de sinais adaptativo, fornecendo uma cobertura abrangente de teorias, algoritmos e aplicações.
Este livro fornece uma cobertura abrangente do processamento de imagens digitais, incluindo técnicas de aprimoramento, restauração e análise.
Este livro é um texto abrangente sobre processamento digital de sinais, incluindo uma seção aprofundada sobre amostragem e seus efeitos.
Este livro fornece uma base sólida em processamento de sinais estatísticos, com foco em aplicações em comunicações, radar e sonar.
Este livro é uma referência abrangente para visão computacional, cobrindo tópicos como reconhecimento de objetos, reconhecimento de padrões e processamento de imagens.
Este livro oferece uma introdução à análise de Fourier, fornecendo uma base matemática sólida para o processamento de sinais digitais.
Este livro oferece uma introdução acessível a wavelets e bancos de filtros, com foco em aplicações em processamento de sinais e compressão de dados.
Este livro fornece uma introdução prática ao processamento digital de sinais para cientistas e engenheiros, incluindo uma seção sobre amostragem e seus efeitos.
Este livro fornece uma base sólida em sinais e sistemas de tempo contínuo, incluindo uma introdução à amostragem.

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