(小弟新人，首發還請多多包涵QQ) 課名：數位訊號處理 Digital Signal Processing 科號：EE563000 (2021 Spring) 老師：劉奕汶 課本：Discrete-Time Signal Processing (A.V. Oppenheim, and R.W.Schfar, 3rd Ed. Pearson 2009) 課別：電機系選修 學分：3 涼度：★★★(滿分五分，空心代表半分!請自行增減!) 甜度：★★★★ 建議先修課程： 訊號與系統、微分方程、複變 課程內容\簡介： DTFT、Sampling Theorem、Up-sampling、Down-sampling IIR & FIR、Latice Structure、FFT、STFT 上課方式： 以板書為主、投影片為輔 給分&考試作業型態： 學期初(疫情爆發前)表定是 5份作業 * 3%/份 = 15% Midterm I 25% Midterm II 25% Final 35% (Bonus:上台講解作業一次可加總成績一分，最多加五分) 疫情爆發後，由於無法進行實體考試， MidtermII取消，只考Final。(等於整個學期只考兩次考試) 分數計算經由班上投票表決變成 5份作業 * 4%/份 = 20% Midterm I 30% Final 50% (Bonus機制照舊) 老師的喜好、個性： 老師人很幽默啦，上課偶而會講很nerd的笑話。 給加簽嗎?: 都簽 補充: 小弟大學四年一共修過兩堂劉老師的課(偏微分方程與這堂DSP)， 這兩堂課分數給法都是相同的(不考慮疫情攪局)。 都是 raw scores = 作業15% + 三次考試(25%+25%+35%) + Bonus 5%。 最後老師會依raw scores給letter grade。 分數調整的原則主要是: (1) A+只給班上前10% (2) 最後送出的letter grade不會低於raw score (3) 分數的相對高低會保持 本人兩次上課都剛好壓線A+ 這邊提供一下劉老師的課的A+攻略心得 (如果要求沒那麼高的同學可以忽略以下廢話) 對於吸收課程知識的部分， 請務必把上課指定的textbook嗑好嗑滿， 老師的上課內容基本上是照著課本的編排走， 數學推倒的部分主要也跟課本差不多。 (偶爾會有老師自己的補充) 再來是關於分數的部分 首先是三次考試， 自己感覺(老師沒正式說過有這件事)三次考試中， 一次偏易、一次中等、一次偏難 請務必把握較簡單的那兩次，因為難的那次真的不好拿分QQ 作業15%則是很好拿分的部分，有認真寫基本上可以全拿 (有遇到不會的請找同學or助教問到會) 最後是我覺得最重要的部分!!! Bonus 5分務必拿滿!!! (只要上台講解作業就可以加總成績1分!!這投報率是無限大呀。) (相比要在老師考試的難題上拿分，這5分不拿實在是沒道理。) 總成績/班上排名： 1/88 成績: 成績分布： ↓每組人數 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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