Explore les signaux filtrants avec un filtre moyen mobile et le processus d'échantillonnage, soulignant l'importance de la reconstruction des signaux à partir des échantillons.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
Explore la détection par compression pour des applications de surveillance de biosignal efficaces, optimisant la consommation d'énergie et la complexité de traitement.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore la méthode de croisement triton moyen dans le traitement du signal biomédical et l'efficacité des techniques de domaine temporel dans l'extraction d'informations significatives à partir de données de capteurs.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
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.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.
