Conversion analogique-numérique : principes et implémentations
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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.
Explore la numérisation dans les interfaces neuronales, couvrant les modèles MOS, les amplificateurs CMOS, les facteurs de bruit, DC offset et les bases ADC.
Explore le traitement du signal analogique et numérique, la conversion A / D et D / A, la résolution, le temps de règlement et les interfaces numériques dans les circuits électroniques.
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.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore les principes de conception numérique, les architectures ADC, les ADC basés sur FPGA, les figures de mérite et les limites inférieures de la conception numérique.
Explore la quantification et le codage des signaux numériques, en discutant de la quantification uniforme, de l'analyse des erreurs et du rapport signal/bruit de quantification.
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.
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.
Explique l'échantillonnage des signaux, la nécessité d'un échantillonnage discret, les erreurs, la quantification et le choix de la période d'échantillonnage appropriée.
