Couvre le bruit gaussien et la prise de décision dans les systèmes de communication, en soulignant l'importance de comprendre le bruit gaussien dans le traitement du signal.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Couvre le taux d'erreur binaire et les diagrammes oculaires dans les photodétecteurs à grande vitesse, en mettant l'accent sur leur impact sur les performances de communication optique.
Couvre les bases du traitement du signal, y compris la fonction de covariance automatique, la densité spectrale de puissance et la conception du filtre.
Introduit les fondamentaux du bruit dans l'électronique, couvrant les origines, les types de signaux, les caractéristiques de puissance et les sources de bruit.
Couvre les variables aléatoires gaussiennes, les transformations d'affines et les systèmes linéaires entraînés par le bruit gaussien dans le contrôle multivariable.
Explore l'estimation spectrale des signaux gaussiens et binaires dans le problème d'estimation matricielle, en analysant l'impact du rapport signal-bruit.
