Fractional Fourier transformIn mathematics, in the area of harmonic analysis, the fractional Fourier transform (FRFT) is a family of linear transformations generalizing the Fourier transform. It can be thought of as the Fourier transform to the n-th power, where n need not be an integer — thus, it can transform a function to any intermediate domain between time and frequency. Its applications range from filter design and signal analysis to phase retrieval and pattern recognition.
Étalement de spectreLes techniques d'étalement de spectre sont des méthodes de transmission de signaux (sur ondes hertziennes) dans lesquelles l'énergie émise avec une ou plusieurs harmoniques est délibérément étalée ou distribuée dans le domaine fréquentiel. C’est une technique de transmission radioélectrique dans laquelle un signal est transmis sur une largeur spectrale plus grande que l’ensemble des fréquences qui composeraient le signal original si celui-ci était transmis par des méthodes classiques de modulation.
Fonction de vraisemblancevignette|Exemple d'une fonction de vraisemblance pour le paramètre d'une Loi de Poisson En théorie des probabilités et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des paramètres d'un modèle statistique calculée à partir de données observées. Les fonctions de vraisemblance jouent un rôle clé dans l'inférence statistique fréquentiste, en particulier pour les méthodes statistiques d'estimation de paramètres.
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Portable Document FormatLe Portable Document Format, communément abrégé en PDF, est un langage de description de page présenté par la société Adobe Systems en 1992 et qui est devenu une norme ISO en 2008. La spécificité du PDF est de préserver la mise en page d’un document telle qu'elle a été définie par son auteur, et cela quels que soient le logiciel, le système d'exploitation et l'ordinateur utilisés pour l’imprimer ou le visualiser. Le Portable Document Format qui se traduit de l'anglais en « format de document portable », généralement abrégé en PDF, est un format de fichier informatique créé par Adobe Systems.
PeriodogramIn signal processing, a periodogram is an estimate of the spectral density of a signal. The term was coined by Arthur Schuster in 1898. Today, the periodogram is a component of more sophisticated methods (see spectral estimation). It is the most common tool for examining the amplitude vs frequency characteristics of FIR filters and window functions. FFT spectrum analyzers are also implemented as a time-sequence of periodograms. There are at least two different definitions in use today.
Time–frequency representationA time–frequency representation (TFR) is a view of a signal (taken to be a function of time) represented over both time and frequency. Time–frequency analysis means analysis into the time–frequency domain provided by a TFR. This is achieved by using a formulation often called "Time–Frequency Distribution", abbreviated as TFD. TFRs are often complex-valued fields over time and frequency, where the modulus of the field represents either amplitude or "energy density" (the concentration of the root mean square over time and frequency), and the argument of the field represents phase.
Transmission sans filLa transmission sans fil est un mode de communication à distance utilisant des ondes électromagnétiques modulées comme vecteur. Avec celles-ci, les distances peuvent être courtes , voire correspondre à des millions de kilomètres pour le réseau de communications avec l'espace lointain de la NASA. Dans le domaine grand-public, les applications les plus courantes des transmissions sans fil incluent les téléphones portables, les GPS, les souris et les claviers d’ordinateur, les réseaux Wi-Fi, les réseaux mobiles (les WAN sans fil), les casques audio, les récepteurs radio et la télévision numérique terrestre et par satellite.
Transformation de Fourierthumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Domaine temporelLe domaine temporel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques modélisant une variation quelconque au cours du temps. En domaine temporel, la valeur de la fonction ou du signal est connue, soit en quelques points discrets de la durée d'analyse, ou éventuellement, pour tous les nombres réels. L'oscilloscope est parmi les outils usuels permettant de visualiser les signaux physiques du domaine temporel. Domaine fréquentiel Temps (physique) Catégorie:Analyse du signal Catégorie:
