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Bruit gaussien blanc dans les systèmes de communication

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Séances de cours associées (35)

Systèmes d'imagerie assistée par physique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les systèmes d'imagerie à l'information physique, y compris l'imagerie sans lentille, l'apprentissage profond pour les défis d'imagerie, et le développement de modèles de bruit pour les vidéos à faible luminosité.

Bruit dans les caméras CCD: mécanismes de réinitialisation et de lecture Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les sources de bruit dans les caméras CCD, en se concentrant sur le bruit de réinitialisation, le bruit de lecture et les méthodes de suppression du bruit comme le double échantillonnage corrélé.

Processus stochastiques en continu : taux d'erreur du signal PAM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le taux d'erreur d'une transmission de signal de modulation d'amplitude d'impulsion (PMA).

Stratégies de lutte contre les sources sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des stratégies pour lutter contre les sources de bruit dans les mesures électroniques et explore des techniques pour atténuer le bruit et améliorer la précision des mesures.

Métrologie électrique: analyse du bruit et du signal Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la métrologie électrique, mettant l'accent sur l'analyse du bruit et du signal, couvrant des sujets tels que les charges, les courants, les tensions et diverses sources de bruit.

Analyse du bruit dans les détecteurs optiques: exemples clés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exemples de bruit dans les détecteurs optiques, y compris les photodiodes à avalanche et la spectroscopie de corrélation de fluorescence.

Bruit dans le transistor MOS à RF Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les effets de bruit dans les transistors MOS à RF, en abordant les modèles de bruit thermique et les impacts de saturation de vitesse.

Détection optique : analyse interne du gain Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le gain interne dans les systèmes de détection optique, en se concentrant sur les photodiodes à avalanche et les calculs pour un gain optimal et un rapport signal/bruit optimal.

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

Le formalisme du bruit dans les photodétecteurs : comprendre les limites de détection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute du formalisme du bruit dans les photodétecteurs, en se concentrant sur les limites de détection et la relation entre la puissance d'entrée et le courant de sortie.

Estimation de canal OFDM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation des canaux OFDM pour les récepteurs sans fil, en soulignant l'importance d'une estimation précise dans les systèmes de communication sans fil.

Sparse Regression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression clairsemée et l'utilisation du bruit additif gaussien dans le contexte de l'estimateur et de la régularisation MAP.

Transitions de phase dans le traitement du signal Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transitions de phase dans le traitement du signal, démontrant leur impact sur la reconstruction du signal et l'application d'algorithmes de seuil dans le débruitage d'image.

Détecteurs : Caméras et performances Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques des caméras d'imagerie, la résolution spatiale, les sources de bruit et la plage dynamique pour des performances optimales dans les applications de microscopie.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

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