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.
Couvre la conversion analogique-numérique et numérique-analogique, y compris l'échantillonnage, la quantification, le convertisseur Flash, la génération de courant pondérée et le réseau R2R.
Explore les boucles verrouillées en phase et les amplificateurs de verrouillage en métrologie électrique, ainsi que les oscilloscopes d'échantillonnage numérique et les analyseurs de spectre.
Couvre le filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS pour les scénarios d'enregistrement immobile, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique dans MATLAB.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
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 l'organisation du cours, la politique de classement, la bioélectricité, les circuits intégrés CMOS, les changements sociétaux, les mesures médicales communes et les systèmes bioimplantables.
Explore l'utilisation de l'optique dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la multiplication de matrice aléatoire à grande échelle par diffusion multiple de la lumière.
Couvre le taux d'erreur binaire et les diagrammes oculaires dans les photodétecteurs à grande vitesse, en mettant l'accent sur leur impact sur les performances de communication optique.
Explique le suivi des retards de code en utilisant une DLL, des discriminateurs cohérents et non cohérents, une opération NCO et des erreurs multipath.