Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Couvre les propriétés stochastiques des séries temporelles, de la stationnarité, de l'autocovariance, des processus stochastiques spéciaux, de la densité spectrale, des filtres numériques, des techniques d'estimation, du contrôle des modèles, de la prévision et des modèles avancés.
Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
Explore l'activité neuronale, les signaux électromagnétiques, EEG, MEG, les propriétés des signaux, les sources sonores, les méthodes d'analyse et les techniques de décodage.
