Estimation linéaire et prévision : modèles et méthodes
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Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Explore les modèles de signaux paramétriques, y compris les processus AR et les chaînes de Markov, couvrant la synthèse, l'analyse et les structures de corrélation.
Couvre l'estimation, le rétrécissement et la pénalisation des statistiques pour la science des données, soulignant l'importance d'équilibrer le biais et la variance dans l'estimation des modèles.
Explore Ridge et Lasso Regression pour la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le réglage hyperparamétrique et la visualisation des coefficients des paramètres.
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.
Explore les fuites spectrales, les fonctions de fenêtre, les transformées de Fourier, le traitement d'image, les techniques expérimentales et les matériaux de graphène.
Discute de l'analyse du petit signal des photodétecteurs à grande vitesse, en se concentrant sur les composants du circuit, l'analyse du bruit et la modélisation pour les systèmes récepteurs.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
