Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, en mettant l'accent sur les signaux tels que le train d'impulsions, les signaux harmoniques et les signaux à spectre lisse.
Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.
Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Décrit le cours ME-301 sur les techniques de mesure, en se concentrant sur les principes théoriques et les applications pratiques dans les expériences d'ingénierie.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.