一、課程說明(Course Desc<x>ription)
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<br>EE3662 數位訊號處理實驗 (Digital Signal Processing Lab.)
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<br>**修課條件: 修過數位訊號處理概論或數位訊號處理以及會C或C++程式設計
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<br>Class Hours: Mon. 15:30-18:20.
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<br>Class Room: 台達 209教室.
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<br>Practice Hours: Mon. 15:30-18:20.
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<br>Practice Room: 台達 219 DSP與嵌入式系統教學實驗室.
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<br>Course ob<x>jectives:
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<br>從應用出發，培養DSP 實際解決問題的sense 與經驗。
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<br>二、指定用書(Text Books)
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<br>None.
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<br>三、參考書籍(References)
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<br>C-algorithms for real-time DSP, Paul M. Embree, Prentice Hall.
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<br>Digital Signal Processing Using MATLAB, 2nd ed., Vinay K. Ingle and John G.
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<br>Proakis,
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<br>Brooke/Cole Thomson Learning, 2007.
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<br>四、教學方式(Teaching Method)
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<br>本課程採音訊、影像、生醫三個大的單元，每個單元4週，由負責之教師（各兩位）負責實際授
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<br>課與帶實驗。期末則留有一些時間進行自訂專題.
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<br>五、教學進度(Syllabus)
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<br>Unit 1:
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<br>Biomedical application, ECG signal acquisition and processing 
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<br>Week 1: Course Logistics. Arduino platform and its communication with PC
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<br>Week 2: ECG circuitry, signal sampling and digitization
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<br>Week 3: Fundamental ECG digital signal processing
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<br>Week 4: Heart rate detection, final project ideas.
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<br>Unit 2:
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<br>Visual Signals 
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<br>Week 1: Pixel Array Manipulation (3-hr lecture + take-home lab)
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<br>Week 2: Image Filtering and Hybrid Images
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<br>Week 3: Image Filtering and Corner Detection
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<br>Week 4: Seam Carving for Content-Aware Image Resizing
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<br>Unit 3:
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<br>Audio and Speech 
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<br>Week 1: Python Introduction & Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) 
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<br>Week 2: Audio Reconstruciton from MFCC
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<br>Week 3: Environment Sound Classification
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<br>Week 4: Baby Sound Challenge
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<br>Final Project/ Final Presentation
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<br>六、成績考核(Evaluation)
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<br>由於此實驗課由數位老師及各自的助教帶領大家作實驗，以下為課程進行方式與要求：
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<br>A. 對老師與助教的要求
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<br>* 上課前一週透過EECLASS發佈講義與建議預習資料。
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<br>* Lecture (1 hr/week, approximately) 以介紹工具與經驗分享(e.g., 可能遭遇的困難)
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<br>* 每次實驗前準備好 check list，供考核學生demo 使用。
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<br>B. 學生的義務與權利：
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<br>* 一人一組，每次每個人需demo 才可離開。
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<br>* 若下課或甚至當天晚上(19:00 以前）仍無法順利 demo，則建議帶回家做，至遲下一週下課
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<br>(18:30)前補 demo；請注意這是 hard deadline.
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<br>* 實驗結報每個人都要交，deadline: 隔週週一早上8am。
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<br>* 期末專題可依題目喜好分組。
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<br>C. 成績考核： 
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<br>* Unit 1, 2, 3 各25%，期末專題 25%.
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<br>* 各單元內部，demo通過後，以報告成績計算；若demo未通過，以零分計算
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<br>七、可連結之網頁位址
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<br>上課教材及繳交報告: EECLASS教學平台
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<br>https://eeclass.nthu.edu.tw
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<br>生成式人工智慧倫理聲明 「有條件開放，請註明如何使用生成式AI於課程產出」
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<br>基於透明與負責任的原則，本課程鼓勵學生利用AI進行協作或互學，以提升本門課產出品質。根據
<br>本校公布之「大學教育場域AI協作、共學與素養培養指引」，本門課程採取有條件開放，以下說明
<br>如何使用生成式AI於課程產出
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<br>學生須於課堂作業或報告中的「標題頁註腳」或「引用文獻後」簡要說明如何使用生成式AI進行議
<br>題發想、文句潤飾或結構參考等使用方式。若經查核使用卻無在作業或報告中標明，教師、學校或
<br>相
<br>關單位有權重新針對作業或報告重新評分或不予計分。
<br>本門課授課教材或學習資料若有引用自生成式AI，教師也將在投影片或口頭標注。
<br>修讀本課程之學生於選課時視為同意以上倫理聲明
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