¿Cuál debería ser la pedagogía / plan de estudio adecuado para aprender a procesar la señal digital a nivel de pregrado?

Answer 1

Mirar esta pregunta me hizo un poco feliz. Quora está llena de preguntas de tipo “¿Qué tipo de materiales de estudio utilizo para el estudio X?”. ¡Es maravilloso que quieras estudiar el tema en serio por tu cuenta!

Ahora no soy un autodidacta como tú, pero puedo sugerirte algunas estrategias. Supongo que desea estudiar DSP por su propio mérito y no por algún examen. También asumo que tienes un buen libro de texto como Oppenheim como tu guía principal.

1. No utilice múltiples fuentes . Es muy fácil confundirse y distraerse al referir múltiples cosas y sentirse abrumado por sus diferencias. Compre un libro de texto y apunte a leerlo de principio a fin.
2. No te sobrecargues . Aprende pequeñas porciones todos los días. Esto es especialmente cierto cuando te encuentras con material nuevo. Probablemente pueda cubrir partes más grandes cuando se encuentre con material fácil.
3. Dedique una o dos horas diarias a esa pequeña cantidad de material. Asegúrese de pensar profundamente sobre lo que lee y lo que realmente significa. Por ejemplo, si lees sobre convolución, simplemente no lo consideres como un operador matemático; intenta pensar qué hace con señales arbitrarias, y así sucesivamente.
4. Una vez que haya leído una parte suficiente, dedique unos 2 o 3 días a resolver varios tipos de problemas en función de eso. Si utiliza un buen libro de texto como Oppenheim, habría problemas para mostrar algunos resultados, etc., que son realmente útiles. Por supuesto, puede pasar menos tiempo si está familiarizado con el material.

Por supuesto, también es importante mantenerse motivado. Va a ser un poco difícil a veces. Trate de obtener ayuda de otro amigo o profesor con quien se sienta cómodo hablando. Actualice su nivel de progreso en una hoja todos los días y péguelo de manera prominente en algún lugar (en su escritorio, quizás) para que pueda verlo todos los días.

Todo lo mejor con tu esfuerzo! 🙂

Answer 2

En tu publicación no mencionas tus antecedentes matemáticos y si estás planeando o no tomar clases regulares. Ya que dices que eres un autodidacta, asumo que prefieres aprender por tu cuenta.

Mi sugerencia es que, en primer lugar, necesita aprender las matemáticas necesarias para comprender el procesamiento de señales. Debe poder analizar señales y sistemas en el dominio del tiempo y la frecuencia. Esto requiere un buen conocimiento de la teoría de números complejos, la transformada de Laplace, la transformada de Fourier, las series de Fourier y la transformada z.

El siguiente paso es aprender acerca de los filtros. Son bloques fundamentales que se utilizan en todos los campos del procesamiento de señales, como teoría de control, comunicaciones, procesamiento de audio / voz, procesamiento de imágenes, conversores Sigma-Delta …
Luego puedes ampliar tus conocimientos estudiando sistemas de retroalimentación. Los circuitos de retroalimentación son bastante comunes en ingeniería. Se utilizan en sistemas de control, PLL, sistemas de recuperación de temporización, sistemas de recuperación de operadores, etc.
Si está interesado en las comunicaciones, puede aprender las técnicas básicas de codificación y modulación.

Cada vez que comience un tema nuevo, dedique algo de tiempo a los aspectos teóricos y luego escriba un programa o utilice herramientas como MATLAB para reunir algunos ejemplos prácticos. Si tiene acceso a un generador de señales, un alcance y una placa de evaluación FPGA, puede probar directamente algunos algoritmos en tiempo real. Puede volver más tarde al estudio teórico, si desea un conocimiento más profundo de la materia.

Lo más importante es que no te desanimes.

Answer 3

Gracias por A2A.

Dado que no ha mencionado el fondo de su dominio, asumo el peor de los casos: que usted es nuevo en el dominio. Pero, al mismo tiempo, tienes conocimientos de matemáticas básicas (con significado físico):
1. Algebra – polinomios
2. Cálculo – Diferenciación e integración con metodologías de resolución de ecuaciones diferenciales (y diferencias), transformaciones (bi-lineales, etc.)
3. Geometría – Sistemas de coordenadas (2d euclides y polares)

Son esenciales. Por lo tanto, mejor estudiarlos o revisarlos según corresponda. Ahora que tenemos suficientes herramientas matemáticas, comience por un entendimiento básico de que todos los fenómenos físicos, procesos, eventos, etc. son esencialmente de naturaleza “analógica”. Esto significa que cambiarán continuamente con respecto a la cantidad independiente (tiempo o espacio), llamadas “señales”. Además pueden provenir de un ‘sistema’. Pero, cuando los medimos con la intención de comprenderlos, su causa y consecuencia en otros ‘sistemas’, no podemos hacerlo con las plataformas informáticas actuales de ‘estado de la técnica’ porque solo pueden almacenar y procesar ‘digital’ información (posibilidades finitas, discretas en tiempo / espacio y valores que pueden manejar / tomar). Aquí viene el poder del procesamiento de la señal digital. Además, los seres humanos son animales sociales: la comunicación es la necesidad clave para que una sociedad prospere, ya que dependen en gran medida de la transferencia de información que tienen. Aunque el modo de transmisión a través del medio físico es analógico, cuando queremos modificar esta señal analógica “directamente” para “incrustar” la información, los grados de libertad son muy pocos, principalmente la amplitud y la frecuencia / fase, y es casi imposible hacerlo usando las computadoras Los transmisores y receptores analógicos tienen muchos problemas (voluminosos, de alto mantenimiento, etc.). Por lo tanto, utilice la transmisión digital – incruste la información en la señal digital – convierta en analógica – transmita – vuelva a convertir en digital – extraiga la información. Esto se llama transmisión digital / comunicaciones digitales. Ahora dados todos estos podemos listar los temas:

1. Señales y sistemas – Introducción
2. Sistemas de tiempo continuo y discreto (modelado y representaciones – ecuación verbal / diferencial o diferencia / bloque o diagramas de flujo / representación del operador a través de polinomios, gráficos de polo cero)
3. Otras bases para la clasificación del sistema: estático / dinámico, lineal / no lineal, determinístico / aleatorio, variante temporal / invariante en el tiempo, memoria / memoria sin memoria, causal / no causal, estable / inestable, avance y retroalimentación etc.
4. Aproximación discreta de sistemas de tiempo continuo.
5. Señales estándar (Dirac-delta, unidad-paso, etc.)
6. Convolución – concepto y significado físico.
7. Respuestas del sistema: respuesta de impulso y respuesta de frecuencia.
8. Transformada de Laplace y transformadas Z
9. Representaciones de Fourier – (CT) FS, (CT) FT, DTFS, DTFT – relación entre ellas.
10. Aproximación discreta de señales de tiempo continuo – Muestreo y cuantización – ADC y DAC
11. Transformada discreta de Fourier (DFT) y su versión más rápida (FFT)
12. Filtros digitales – FIR e IIR – teoría, diseño y aplicaciones (si está interesado, cubra también los filtros analógicos)
13. Aplicaciones: procesamiento del habla, procesamiento de imágenes, transmisión y modulación, compresión y almacenamiento de datos (por ejemplo, CD de audio), etc.
14. Procesadores de señal digital y softwares.

Algunos recursos:
1. Señales y Sistemas y / o Señales y Sistemas.
2. Señales y sistemas, 2ª edición: Simon Haykin, Barry Van Veen: 9780471164746: Amazon.com: Libros
3. La guía del científico y del ingeniero de
3. Procesamiento de señal digital
4. Procesamiento de señales en tiempo discreto (3ª edición) (Procesamiento de señales Prentice Hall): Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer: 9780131988422: Amazon.com: Libros

¡Todo lo mejor! 🙂

Answer 4

Antes de DSP, primero se deben aprender ecuaciones diferenciales, y generalmente se ofrece un curso que enseña las matemáticas detrás del procesamiento de señales (el nombre del curso es Señales y sistemas, enseña sistemas LTI en tiempo discreto y continuo, transformadas de Fourier continuas y discretas, muestreo Nyquist , y LaPlace y Z se transforman con gráficos de polo cero).

Debe conocer las matemáticas antes de poder comenzar a aprender la aplicación. No siempre digo cosas así, pero realmente lo digo en este caso. DSP es matemáticas. Es realmente un feliz accidente que los EE estén detrás de DSP en lugar de los matemáticos. (Accidente porque fueron Nyquist y Shannon, que trabajaban en los Laboratorios Bell, quienes inventaron la teoría de la información, todo acerca de cómo incluir más información en una línea telefónica).

En lo que respecta al plan de estudios, consígase acceso a MATLAB, lea libros, trabaje con derivaciones en papel y pruébelos a través de un código, y para cada experimento en el libro, codifique algo con todos los parámetros para ver visualmente lo que todos hacen. Una cosa es saber las matemáticas, y otra cosa es ver visualmente lo que sucede cuando juegas con los números que has abofeteado en tus algoritmos y ves visualmente lo que hacen.

Answer 5

(1) Lea / estudie las secciones correspondientes del Manual de Radioaficionados de ARRL.

(2) No lea más que los títulos y resúmenes de artículos y artículos en las publicaciones de IEEE y la revista Signal Processing que se remonta de 5 a 50 años. Obtenga y comience a usar cualquier software de software DSP gratuito para resolver problemas y aplicar lo que cree que ha aprendido en (1).

A estas alturas ya debe saber los nombres de algunos problemas / aplicaciones que le interesan. Solo estudia lo que necesitas para abordar esos problemas.

(3) Descargue e instale Octave 4.xx, utilícelo para desarrollar algoritmos / programas para abordar SUS intereses y aplicaciones específicos.

(4) Lea acerca de un algoritmo en la literatura, codifíquelo en Octave o C / C ++, modifique el código hasta que funcione según lo anunciado, repita, combine.

(5) Siga las reglas / disciplina de la programación funcional u OOP y cree una o más bibliotecas de componentes de software reutilizables.

(6) Repita continuamente (4) y (5).

Answer 6

Yo le daría una respuesta simple y fácil de seguir.

Solo hazte un favor y compra un libro llamado:

“Comprender el procesamiento de señales digitales – 2ª o 3ª edición por Richard G Lyons”

Este es un excelente libro que brinda una muy buena introducción a los conceptos con muy menos matemáticas de una manera simple y con historias.

No pienses que es demasiado simple y pasa por alto cualquier concepto importante.

Se simplifica pero no demasiado.

Simplemente siga leyendo capítulo por capítulo y, por supuesto, piense en los conceptos que se explican aquí.