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Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris le spectre de diffusion, l'analyse spectrale, les communications à bande ultra large et l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, en mettant l'accent sur les signaux tels que le train d'impulsions, les signaux harmoniques et les signaux à spectre lisse.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la modélisation des fréquences.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.