Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Présente une méthode de détection d'événements à partir de nouvelles utilisant des ressources limitées, ce qui la rend robuste au bruit et à l'indépendant de la langue.
Discute de l'organisation du cache mémoire et des techniques de filtrage des signaux à l'aide d'un filtre moyen mobile pour récupérer les signaux souhaités.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Explore l'approximation vectorielle, la détection de signaux, la corrélation, les séries de Fourier et la comparaison de signaux dans les signaux et les systèmes.
Explore les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.
