Несколько лет читаю на ВМК МГУ факультативный спецкурс по основам ЦОС для студентов 2–3-го курсов, магистров и вечерников. Вот программа курса и слайды к лекциям: DSP course. Для лекций, читаемых мной, есть аудиозаписи.

ЦОС на нашем факультете практически не преподают, поэтому, конечно, курс не исчерпывающий. Он знакомит с базовыми методами и рассказывает о некоторых приложениях, которые исследовались в нашей лаборатории.

Буду признателен за критику, найденные ляпы и другие исправления/пожелания.

ИМХО слабовато как-то для ВМК МГУ. Лекции должны быть похожи на книжки по которым вы сами учились. Важно решение студентами задачек на бумажке без всяких компьютеров и программирования.

Простые задачи на бумажке студенты решают на экзамене, на сайте их нет.
Если делать по книжке (сам я учился по Рабинеру-Голду и dspguide.com), то скучновато получается: за десяток лекций трудно разобрать и теорию, и увлекательные приложения. У нас же упор на практические вещи: подавление шума, интерполяция, спектральный анализ.
Было бы дело в инженерном вузе — меня бы вряд ли допустили к преподаванию. Даю только то, что сам знаю хорошо.

(это к тому, что в инженерных вузах ЦОС учат серьёзно, а у нас на ВМК таких курсов нет)

8 лекций всего? Не много ли материала запихнули? Студенты пройдут галопом, в головах ничего не останется.
Может, лучше поподробнее на основах: дискретизация, Котельникова, фильтрация - 1 лекция; линейные системы и свертка - 1 лекция; ДПФ - 1 лекция; БПФ - 1 лекция. Остальное или выкинуть, или спрессовать. Кому надо будет в жизни, в практических примерах сами разберутся.

Много, согласен. Буду думать над отведением большего времени на основы.

Долго распинаться про "основы" -- лучший способ сделать курс занудным и бессмысленным. Хороший студент и так их знает -- из курсов мат.анализа функционального анализа, дифуров, ТФКП -- надо только дать пояснение по терминологии.

Более того -- доказательство теоремы про свёртку -- лишнее (ну можно дать в качестве упражнения); теорему (равенство) Парсеваля рассказывают в курсе теорвера, функционального анализа, физики -- можно просто упомянуть; и тд. Вы же не рассказываете, что такое $L^1®$ (что необходимо делать в инженерном ВУЗе).

Лучше дать представление об основных направлениях и рассказать и где читать дальше.

Стоило бы описать процесс дискретизации как произведение неперывного сигнала на последовательность дельта-функций (см. Гоноровский И.С., Радиотехнические цепи и сигналы). Это позволяет методически объединить непрерывные и дискретные сигналы (чего нет у Рабинера и Голда). В сочетании со знанием основных свойств спектров (их неплохо бы отдельно в одном месте перечислить) можно легко и наглядно объяснить эффект наложения спектров при дискретизации. Полезно также ввести понятие Z-преобразования: легко описываются КИХ и БИХ - фильтры.
Понятие "дитеринг" - не общепринятое. Произношение "дайверинг" - погружение шумов квантования в дополнительный шум, находящийся вне полосы обработки. И это - не единственный способ борьбы со ступенькой квантования, есть ещё добавление заранее известного псевдослучайного сигнала с последующим его вычитанием в цифровом виде, например. К стати, в старых книгах по теории автоматического управления такой приём применялся для устранения зоны нечувствительности в дискриминаторах, обладающих таким свойством в начале координат. Не может быть, чтобы студенты ВМК об этом не слышали.

Спасибо за советы, постараюсь учесть.

Лекция по дизерингу действительно может быть легко выкинута, это слишком узкая тема. Просто она близка лично мне. Кстати, правильно читать именно "дизеринг". И суть процесса не в "погружении шумов квантования в дополнительный шум", а совсем наоборот: в предотвращении возникновения нелинейных искажений квантования.

как то меня вот эта строчка немного озадачила.

с одной стороны 0 тоже постоянный сигнал, но студенты могут понять не правильно %)


я бы так не говорил на лекции %)

А о пространственной фильтрации изображений где?

очипятка

а в формуле косинусоиды %)

Где же неправильность? Всё верно: нулевой сигнал тоже переводится в нулевой.



В подразделах "Простейшие двумерные фильтры для изображений", "Частотные характеристики простых двумерных фильтров", "Шумоподавление для изображений".

да это то понятно, я про то что линейная система может не пропускать постоянку. и постоянка на входе, даст 0 на выходе. Как бы понятно что там и там постоянка. Но вот студенты могут не правильно трактовать и считать разделительный кондер нелинейной системой %)

Понял. Поясню этот момент отдельно.

Мне очень нравится книга Р. Лайонс. Цифровая обработка сигналов.
Если эта книга вдруг прошла мимо вас, советую купить, скачать. Там все очень доходчиво объясняется.