Couvre les outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, y compris la théorie de l'information et le traitement des signaux.
Explore la métrologie électrique, mettant l'accent sur l'analyse du bruit et du signal, couvrant des sujets tels que les charges, les courants, les tensions et diverses sources de bruit.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Couvre des stratégies pour lutter contre les sources de bruit dans les mesures électroniques et explore des techniques pour atténuer le bruit et améliorer la précision des mesures.
Couvre les propriétés et la construction des processus de Poisson à partir de variables aléatoires d'i.i.d. Exp(X), en soulignant l'importance du taux de processus et des distributions de temps de saut.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre les sources de bruit dans les caméras CCD, en se concentrant sur le bruit de réinitialisation, le bruit de lecture et les méthodes de suppression du bruit comme le double échantillonnage corrélé.
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.
Couvre le gain interne dans les systèmes de détection optique, en se concentrant sur les photodiodes à avalanche et les calculs pour un gain optimal et un rapport signal/bruit optimal.
