Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
Couvre la modélisation structurale, le filtre Kalman, la stationnarité, les méthodes d'estimation, la prévision et les modèles ARCH dans les séries chronologiques.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
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.
Explore la synthèse des filtres numériques à partir de filtres analogiques en utilisant la méthode de transformation bilinéaire et le critère de Chebyshev.