Processamento Digital de Sinais Aplicações Praticas

Informações Gerais:

Para cada notebook, todos os arquivos necessários para a execução podem ser encontrados na pasta Recursos e todos os arquivos gerados podem ser encontrados na pasta Gerados. Caso alguma (ou ambas) das pastas não existirem, é porque o notebook em questão não necessita de nem gera nenhum arquivo.

Importante: para execução corretamente dos notebooks, é necessário alterados os caminhos dos arquivos (filepath_input e filepath_output) conforme a necessidade e o local de onde os notebooks serão executados.

Estrutura e tópicos abordados nos notebooks:

Encontro 01

• O que é PDS/DSP (Processamento Digital de Sinais/Digital Signal Processing):
• Ambiente Google Colab e Linguagem Python;
• O que é a DFT (Discrete Fourier Transform);
• Aplicação dos algoritmos de DFT Python;
• Problemas práticos envolvendo a FFT.

Encontro 02

• Aplicação prática de FFT e seus problemas;
• Filtros digitais e suas características;
• Filtros de Resposta Finita ao Impulso (FIR).

Encontro 03

• Filtros de Resposta Infinita ao Impulso (IIR);
• Importância da resposta impulsiva e da convolução;
• Escolha de filtros;
• Exemplos de aplicações de filtros digitais;
• Razões para análise em frequência e processamento de sinais.

Encontro 04

• Processamento de Áudio em Python;
• Conceitos de Processamento de Áudio;
• Exemplo de aplicação.

Encontro 05

• Eliminação de ruído acústico;
• Conceitos de Filtros adaptativos;
• Exemplos de aplicações.

Encontro 06

• Processamento de Imagem em Python;
• Conceitos de processamento de Imagem;
• Exemplo de aplicação.

Encontro 07

• Processamento de Imagem em Python;
• Exemplo de aplicações.

Encontro 08

• Conceitos de Compactação/Compressão de Dados;
• Compactação/Compressão de dados em Python;
• Exemplos de aplicações.

Elaboração:

Eng. Rodrigo de Marca França