Explore l'intégration de l'apprentissage automatique dans des modèles à choix discrets, en soulignant l'importance des contraintes théoriques et des approches hybrides de modélisation.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Déplacez-vous dans le principe d'incertitude fractale pour la transformation de Fourier et les lacunes spectrales, y compris les cas spécialisés pour les ensembles Cantor.
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.
Couvre les fondamentaux des signaux à temps discret, y compris l'analyse, la synthèse, la synchronisation, les lois de refroidissement et les opérations de signal.
Introduit la Discretisation Temps-Fréquence pour le traitement des signaux numériques et couvre la qualité de l'approximation discrète et les propriétés principales de TFD.
