Explore les bases de la reconstruction des signaux, y compris les techniques d'interpolation et les formules utilisant des fonctions triangulaires et sinc.
Explore les signaux d'échantillonnage et leur spectre, en soulignant l'importance de choisir la bonne fréquence d'échantillonnage pour une représentation précise du signal.
Explore le théorème de reconstruction et les conditions d'échantillonnage pour une reconstruction précise du signal en fonction de la fréquence d'échantillonnage et de la bande passante du signal.
Explore les techniques de réduction du bruit dans la métrologie électrique, couvrant les propriétés de la charge, du courant, de la tension, des sources de bruit et des méthodes de filtrage.
Explore la théorie de l'échantillonnage des signaux, les techniques d'interpolation et l'importance du théorème de l'échantillonnage dans le traitement des signaux.
Explore les principes de conception numérique, les architectures ADC, les ADC basés sur FPGA, les figures de mérite et les limites inférieures de la conception numérique.
Couvre les fondamentaux du calcul quantique, les architectures ADC, les avantages de suréchantillonnage, la formation du bruit, les phénomènes de glissade et le bruit des circuits intégrés numériques.
Explore la reconstruction des signaux à travers le théorème d'échantillonnage et les techniques d'interpolation, en se concentrant sur le rôle de la fonction sinc dans l'interpolation précise des signaux.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Introduit l'interpolation de Lagrange pour rapprocher les points de données des polynômes, en discutant des défis et des techniques d'interpolation précise.