Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Explore les séries de Fourier pour les fonctions périodiques, en mettant l'accent sur le calcul des coefficients et la représentation des fonctions en utilisant des termes sinus et cosinus.
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.
Couvre la conception et la fonction des amplificateurs différentiels, en se concentrant sur les amplificateurs opérationnels et les comparateurs, y compris leurs caractéristiques de gain et leurs configurations de circuit.
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.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.