Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore la série intégrale de Fourier, la convergence, les signaux non périodiques, les relations de symétrie et les applications pratiques dans les signaux et les systèmes.
Couvre les bases du traitement d'image, la transformation de Fourier, la convolution, la corrélation croisée et la reconstruction 3D à l'aide du théorème de projection Radon.
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Explore l'algorithme de transformation de Fourier rapide pour des applications de traitement de signal efficaces, y compris la division des signaux et l'analyse de la complexité.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explique lestimation, la corrélation et la corrélation Pearson dans les statistiques, en se concentrant sur la mesure et la description des relations entre les variables.
