Python數位訊號處理實作.

數位訊號處理非常重要,而且是經常被忽略的資料前處理與分析建模過程......

適合對象:
課程代碼 2323090022
Python數位訊號處理實作
課程型態/ 線上同步
上課地址/ Webex會議室全線上授課
時數/ 12小時
起迄日期/ 2024/10/30~2024/10/31
聯絡資訊/ 謝小姐 02-23701111#312
報名截止日/ 2024/10/23


 
標題的icon

課程介紹

現實生活中,我們依靠視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等感官功能感知這個世界,並和周遭環境產生互動,而自然界還有光、聲音、溫度、壓力、轉速、流量、濃度等現象,這一切都屬於類比訊號。隨著電子技術的進步,各種數位產品也帶來嶄新的數位生活。電子產品所處理的是數位訊號,而我們能感覺到的則為類比訊號,因此消費者在使用電子產品的過程中,必然會產生一個完整的訊號鏈,也就是這些電子產品必須來來回回地進行數位與類比訊號之間的轉換及處理。

數位訊號處理非常重要,而且是經常被忽略的資料前處理與分析建模過程。因此,本課程運用Python程式設計,從訊號、抽樣及波形等基礎觀念開始介紹,到各式轉換、運算及濾波器的實作,以期建立學員的數位訊號處理基礎,並有能力應用在各個工作領域中,進而提取系統重要特徵,發展AI預測模型,藉此培養學員實務研發能力。

 

上課時間:113年10月30日(三)、10月31日(四),上午930~下午4302天共計12小時。

上課地點:Webex會議室全線上授課

課程聯絡人:02-2370-1111#312,謝小姐

 

※本課程歡迎企業包班~請來電洽詢  承辦人楊小姐02-2370-1111#320



標題的icon

課程目標

結合Python語言建立學員所應具備的數位訊號處理能力,因應可能的工業實務應用問題。


標題的icon

課程特色

課程融入活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練,幫助學員瞭解不同情境與建模方法的異同,結合機械、電機、生醫、化工等工程領域知識,活用資料分析技術並抓住未來發展趨勢。

標題的icon

課程對象

電機/電子/機械/資訊/生醫/工工/化工/土木/環工等相關工程師、資料分析師/科學家、程式設計師、醫師、教育人員、統計人員、公務機關人員。具備程式設計相關經驗與基礎,對從事數位訊號處理開發工作有興趣,有志成為數位訊號處理工程師者。

 

標題的icon

講師簡介-鄒講師

現任:

國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授、CSQ大數據品質應用委員會主任委員

 

經歷:

明志科技大學機械工程系特聘教授兼人工智慧暨資料科學研究中心主任、美國辛辛那提大學工程與應用科學學院訪問教授、新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、西交利物浦大學計算機科學與軟件工程學系暨大數據解析研究院訪問教授、南京理工大學管理科學與工程學系訪問教授、中華R軟體學會創會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長、中華品質評鑑協會常務監事、中華民國品質學會大數據品質應用委員會主任委員、世新大學資訊管理學系副教授、中華大學企業管理學系副教授

 

專長:

人工智慧與統計機器學習、大數據與資料科學、賽局模型應用、進化式多目標最佳化、等候網路、系統模擬、時間序列分析與工業控制

 

著作:

鄒慶士 著 (2019),大數據分析與應用實戰:統計機器學習之資料導向程式設計,東華書局總經銷。

鄒慶士、賴逢輝 譯 (2003),服務業作業管理,雙葉書廊 (原著:Haksever, C., Render, B., Russell, R.S. and Murdick, R.G. (2000), Service Management and Operations, 2nd ed., Prentice Hall)

賴慶松、鄒慶士 譯 (2001),生產與作業管理,滄海書局(原著:David, M.M., Aquilano, N.J. and Chase, R.B. (1999), Fundamentals of Operations Management, 3rd ed., Irwin/McGraw-Hill)


標題的icon

課程內容與大綱

單元

課程大綱

Python數位訊號處理基礎

1.      Python安裝與環境簡介

2.      數位訊號處理概論

3.      諧波

4.      非週期訊號

5.      訊號雜訊與相關

6.      離散傅立葉轉換

7.      濾波運算與各式濾波器

其他運算與特徵提取

8.      線性非時變系統

Python數位訊號處理實作演練

9.      實作練習:

         機械業、製造業等應用數據案例解說

         活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練(視課程時間與內容斟酌安排)

 

 

標題的icon

課程費用(全線上)

 方案(全線上)

課程費用

課程原價(個人)

10,800

早鳥優惠(21天前)

9,800

3人以上團報優惠

9,200

 

 

標題的icon

貼心提醒

  • 本課程採報名制,滿10人以上開班,未滿10人不開班。
  • 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。
  • 若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前二日通知。
  • 因課前教材、講義及餐點之準備,若您不克前來需取消報名,請於開課前五日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。
  • 為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔。
  • 為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
  • 繳費方式為信用卡、ATM轉帳,恕不受理現場報名和繳費。
  • 本課程實體為主,配合防疫規定,保留調整為「線上辦理」之權利。
  • 課程有實作演練,請學員「自備筆電」上課。
標題的icon

附件

 
 
 


簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提