(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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