Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore la densité spectrale de puissance dans les processus stochastiques continus et sa signification dans les applications de traitement des signaux.
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.
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.
Explore les propriétés stochastiques et la modélisation des séries chronologiques, couvrant l'autocovariance, la stationnarité, la densité spectrale, l'estimation, la prévision, les modèles ARCH et la modélisation multivariée.
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Explore la granulation de la suspension céramique par l'atomisation et les processus connexes tels que le moulage par glissement et les mesures de densité.
Couvre l'analyse des processus stochastiques de deuxième ordre dans les systèmes de communication et la restauration d'images à l'aide du filtre Wiener.
Explore la structure et la fonction des canaux ioniques, y compris leurs changements conformationnels rapides et les caractéristiques clés telles que la probabilité ouverte.
