课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-python-wavelet-transforms-ii-1d-dwt/
在信号处理领域，小波变换（Wavelet Transforms）被认为是继傅里叶变换之后的重要技术创新。它能够在保持时间局部化的同时，进行频率分析，极大地弥补了傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足。本次我想向大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Practical Python Wavelet Transforms (II): 1D DWT》。本课程专注于一维离散小波变换（DWT），通过丰富的实例和简明的图示，帮助学员深入理解单级和多级DWT的基本原理与操作。课程内容涵盖了信号的分解与重构、噪声抑制、趋势分析，以及如何将小波变换应用到实际的信号处理项目中。无论你是数据科学爱好者、信号工程师还是对图像压缩、数据加密感兴趣的开发者，这门课程都能为你提供宝贵的技能与知识。课程还配备了两份真实案例和练习，确保学习效果。学习完毕后，你将掌握利用Python进行信号的小波变换分析，提升你的数据处理能力。强烈推荐给希望在信号处理、图像压缩、数据分析等领域深造的朋友们！
课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-python-wavelet-transforms-ii-1d-dwt/