Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore la psychoacoustique, le traitement des signaux et l'interprétation par le cerveau des fréquences sonores, couvrant des sujets comme le phénomène fondamental manquant et le fonctionnement intérieur de la cochlée.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Explore les systèmes LTI, la réponse impulsionnelle, la convolution, les propriétés du système et la réponse en fréquence, y compris les filtres passe-bas et passe-bande.
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.