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.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et le diagnostic de convergence dans la simulation stochastique, en se concentrant sur l'échantillonnage et la génération de propositions.
Couvre les concepts fondamentaux dans la conception électronique, y compris les équations de Maxwell, les équations de Kirchoff, les composants actifs, la fabrication de PCB, l'appariement d'impédance et les architectures ADC.
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.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
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.