※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：
是
哪一學年度修課：
103下 - 104下，共三學期
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳宏銘教授
δ 課程大概內容
信號處理專題
陳教授本身的專長是信號處理，看到這邊可能有人直接就end
了XD 因為信號處理是一個很老的領域，感覺老狗變不出新把
戲。但我想在這邊特別推薦一下這個領域，我認為是很適合第
一次修專題者投入的領域。先說明背景，筆者個人因為定性差
，大學時期總共跟過四個老師的專題，包含生醫電子所黃念祖
老師、網多所陳和麟老師、電信所李宏毅老師等。這四個老師
都是很棒的老師，希望未來有機會也補上專題心得。但陳宏銘
老師對我影響最深，跟的時間也最久，在此先寫陳老師。因為
跟過不同領域的專題，對這幾個領域都有一些粗淺的認識，也
包含現在當紅的 Machine Learning (靠神組員carry又是另一
個故事了)。
基本上電機這個領域變化的很快，每隔三五年就有新的酷炫名
詞會跑出來。舉凡生物晶片、IOT、data mining、AI、ML、甚
至 AR、VR，新的名詞一直在出現。大家都難免會想追尋最新、
最酷的知識，因此選專題的時候會以老師在做的領域為主。信
號處理這個領域，是電機系最老牌的領域之一，但永遠不會過
時。事實上在信號處理中的許多知識，從KNN到regression，
都是進到其他領域之後依然受用無窮的。因此真心推薦學弟妹
們嘗試看看這個領域。孔子說「君子不器」，如果一開始就劃
地自限，把目標放在幾個特定的專題上，難免有點可惜。而信
號處理這塊，就是可以讓我們看到包羅萬象知識的地方。如果
你已經有了明確的方向，接觸信號處理可以磨練自己的數學知
識，更上層樓。如果你還不知道自己想要甚麼，接觸信號處理
可以讓你增廣見聞，找到自己的一片天空。因此就「領域」而
言，信號處理永遠不會過時。
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