Estimation et prédiction linéaire - Partie 2

Cette séance de cours couvre l'estimation et la prédiction de signaux aléatoires, en se concentrant sur la densité spectrale de puissance et le théorème de Wiener-Khintchine. Il explique le processus laborieux de calcul de la densité spectrale de puissance pour les signaux aléatoires stationnaires et les propriétés des signaux aléatoires en temps discret. Le concept d'ergodicité est introduit, discutant de la façon dont les moyennes statistiques peuvent être estimées à partir d'une seule réalisation. La séance de cours se penche également sur la convergence des estimations statistiques et l'ergodicité de la moyenne et de la corrélation. Différents types de signaux, y compris les processus stationnaires, non stationnaires et ergodiques, sont explorés dans le contexte du traitement du signal.