(小弟新人，首发还请多多包涵QQ) 课名：数位讯号处理 Digital Signal Processing 科号：EE563000 (2021 Spring) 老师：刘奕汶 课本：Discrete-Time Signal Processing (A.V. Oppenheim, and R.W.Schfar, 3rd Ed. Pearson 2009) 课别：电机系选修 学分：3 凉度：★★★(满分五分，空心代表半分!请自行增减!) 甜度：★★★★ 建议先修课程： 讯号与系统、微分方程、复变 课程内容\简介： DTFT、Sampling Theorem、Up-sampling、Down-sampling IIR & FIR、Latice Structure、FFT、STFT 上课方式： 以板书为主、投影片为辅 给分&考试作业型态： 学期初(疫情爆发前)表定是 5份作业 * 3%/份 = 15% Midterm I 25% Midterm II 25% Final 35% (Bonus:上台讲解作业一次可加总成绩一分，最多加五分) 疫情爆发後，由於无法进行实体考试， MidtermII取消，只考Final。(等於整个学期只考两次考试) 分数计算经由班上投票表决变成 5份作业 * 4%/份 = 20% Midterm I 30% Final 50% (Bonus机制照旧) 老师的喜好、个性： 老师人很幽默啦，上课偶而会讲很nerd的笑话。 给加签吗?: 都签 补充: 小弟大学四年一共修过两堂刘老师的课(偏微分方程与这堂DSP)， 这两堂课分数给法都是相同的(不考虑疫情搅局)。 都是 raw scores = 作业15% + 三次考试(25%+25%+35%) + Bonus 5%。 最後老师会依raw scores给letter grade。 分数调整的原则主要是: (1) A+只给班上前10% (2) 最後送出的letter grade不会低於raw score (3) 分数的相对高低会保持 本人两次上课都刚好压线A+ 这边提供一下刘老师的课的A+攻略心得 (如果要求没那麽高的同学可以忽略以下废话) 对於吸收课程知识的部分， 请务必把上课指定的textbook嗑好嗑满， 老师的上课内容基本上是照着课本的编排走， 数学推倒的部分主要也跟课本差不多。 (偶尔会有老师自己的补充) 再来是关於分数的部分 首先是三次考试， 自己感觉(老师没正式说过有这件事)三次考试中， 一次偏易、一次中等、一次偏难 请务必把握较简单的那两次，因为难的那次真的不好拿分QQ 作业15%则是很好拿分的部分，有认真写基本上可以全拿 (有遇到不会的请找同学or助教问到会) 最後是我觉得最重要的部分!!! Bonus 5分务必拿满!!! (只要上台讲解作业就可以加总成绩1分!!这投报率是无限大呀。) (相比要在老师考试的难题上拿分，这5分不拿实在是没道理。) 总成绩/班上排名： 1/88 成绩: 成绩分布： ↓每组人数 A+ 10.25 % ( 9 ) A 8.0 % ( 7 ) A- 23.9 % ( 21 ) B+ 15.9 % ( 14 ) B 10.2 % ( 9 ) B- 21.6 % ( 19 ) C+ 4.5 % ( 4 ) C 1.1 % ( 1 ) C- 0 % ( 0 ) D以下 3.4 % ( 3 ) --

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