Explore les techniques de filtrage d'images, y compris les filtres linéaires et non linéaires, pour l'élimination des artefacts et l'amélioration des fonctionnalités.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Discute des contrôleurs PID numériques, du filtrage du bruit dans les contrôleurs de rétroaction et des défis liés à l'approximation des termes intégraux et dérivés.
