Présente les concepts fondamentaux du cours Signals and Systems, en mettant l'accent sur les applications pratiques de l'analyse du comportement du système.
Couvre les filtres passe-haut et passe-bas, analyse le blocage du signal pour des fréquences spécifiques et les éléments de circuit connexes pour filtrer la fonctionnalité.
Explore l'histoire numérique et l'analyse de la presse, en mettant l'accent sur l'impact des outils numériques sur la diffusion des connaissances et la recherche historique.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés et ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, démontrant son importance dans l'analyse mathématique.
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 les progrès et les défis dans les peaux électroniques neuromorphes, visant à permettre une utilisation intuitive des membres de remplacement et des robots autonomes.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
Couvre les concepts d'échantillonnage et de reconstruction dans le traitement du signal, en soulignant l'importance de la fréquence d'échantillonnage et des techniques de reconstruction.
Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Explore les systèmes LTI stables grâce à l'analyse de la réponse en fréquence, aux propriétés de convolution et aux solutions d'équations différentielles.
Explore les propriétés de la transformée de Fourier avec des dérivés, cruciales pour la résolution des équations, et introduit la transformée de Laplace pour la transformation du signal.