Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.
Couvre des sujets avancés dans le filigrane, y compris la résistance à la mise à l'échelle et aux rotations, le filigrane auto-référencé et les types d'attaques.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Couvre le processus d'échantillonnage des signaux, de correction des erreurs, de compression et d'algorithmes de chiffrement dans la communication moderne.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
Souligne l'importance des espaces vecteurs dans le traitement des signaux, offrant un cadre unifié pour différents types de signaux et la conception du système.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.
Couvre la décomposition et la pseudo-inverse de la valeur singulière, en expliquant leurs applications dans la compression de données et les systèmes linéaires.
