Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.