Explique l'échantillonnage des signaux, la nécessité d'un échantillonnage discret, les erreurs, la quantification et le choix de la période d'échantillonnage appropriée.
Couvre le concept de temps, le caractère pratique du temps discret, le théorème d'échantillonnage, le stockage numérique, la transmission des signaux et les idées clés du traitement numérique des signaux.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Couvre les leçons d'introduction sur les signaux et les systèmes, le traitement du signal et les applications pratiques telles que la compression d'images et le multimédia.
Couvre les fondamentaux du traitement des signaux, de la conversion analogique-numérique et des applications des CAD et des CAD en ingénierie environnementale.
Couvre les bases des signaux et des systèmes de communication, y compris la modulation, l'imagerie médicale, l'analyse de Fourier et les systèmes biologiques.
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.
