Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
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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 l'analyse spectrale des surfaces hyperboliques à travers la formule de trace et ses applications dans la compréhension des propriétés géométriques et spectrales.
Couvre l'algorithme de transformée de Fourier rapide (FFT), l'interpolation, les filtres, le traitement d'image et les techniques expérimentales en TEM et STM.
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.
Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.
Couvre l'analyse spectrale, les essais de stationnarité, les défis des séries chronologiques non stationnaires et les outils d'analyse avec des données manquantes.
Explore les réseaux de diffraction, en comparant les réseaux de transmission et de réflexion, l'efficacité, l'optimisation, la dispersion, la résolution et les applications pratiques en spectroscopie.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
