Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Couvre le taux d'erreur binaire et les diagrammes oculaires dans les photodétecteurs à grande vitesse, en mettant l'accent sur leur impact sur les performances de communication optique.