Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
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.
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.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.