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Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.
Couvre le bruit gaussien et la prise de décision dans les systèmes de communication, en soulignant l'importance de comprendre le bruit gaussien dans le traitement du signal.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
Explore les fuites spectrales, les fonctions de fenêtre, les transformées de Fourier, le traitement d'image, les techniques expérimentales et les matériaux de graphène.
Explore des sujets avancés d'ingénierie logicielle et de traitement du signal en utilisant des listes paresseuses pour construire un synthétiseur sonore à partir de zéro.
Fournit un aperçu des détecteurs idéaux, en se concentrant sur leur théorie, leurs limitations de bruit et leurs mesures de performance dans les systèmes de détection optique.
