Explore les applications et les algorithmes de l'algèbre linéaire dans divers domaines, offrant des bases théoriques et des stratégies pratiques de résolution de problèmes.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre les leçons d'introduction sur les signaux et les systèmes, le traitement du signal et les applications pratiques telles que la compression d'images et le multimédia.
Explore le changement des matrices de base en algèbre linéaire, en soulignant l'importance de comprendre les transformations matricielles entre différentes bases.
Discute de la transformée de Fourier et de son application à la résolution d'équations différentielles, en se concentrant sur l'équation d'onde et ses transformations.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
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.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
