Discute de la stationnalité faible-sens dans les processus stochastiques en continu et le calcul des fonctions d'autocorrélation et de corrélation croisée.
Explore la corrélation croisée, la convolution, l'approximation des signaux, les fonctions orthonormées et le théorème d'approximation orthogonale dans les signaux et les systèmes.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
Explore les principes fondamentaux de la robotique mobile, en mettant l'accent sur les incertitudes dans la localisation, la fusion des capteurs et le filtre Kalman étendu.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
