Réseau sans filUn réseau sans fil est un réseau informatique numérique qui connecte différents postes ou systèmes entre eux par ondes radio. Il peut être associé à un réseau de télécommunications pour réaliser des interconnexions à distance entre nœuds. 1896 : Guglielmo Marconi réalise les premières transmissions sans fil (télégraphie sans fil) après que Nikola Tesla a déposé les premiers brevets dans ce domaine. 1980 : invention d'Internet et des normes 802 de l'IEEE. La norme la plus utilisée actuellement pour les réseaux sans fil est la norme IEEE 802.
Méthode de BartlettEn estimation spectrale, la méthode de Bartlett fournit un estimateur consistant de la densité spectrale de puissance. En pratique, obtenir un signal sur une durée infinie et l'acquérir sans bruit est impossible. C'est pourquoi on peut utiliser la fenêtre de Bartlett dans le but de lisser un périodogramme. Cette méthode est utilisée en physique, en ingénierie ainsi qu'en mathématiques appliquées. Les applications courantes de cette méthode sont l'analyse en réponse fréquentielle ainsi que l'analyse spectrale générale.
Modulation par impulsions et codageLa modulation par impulsions et codage ou MIC (en anglais : pulse-code modulation), généralement abrégé en PCM est une représentation numérique d'un signal électrique résultant d'un processus de numérisation. Le signal est d'abord échantillonné, puis chaque échantillon est quantifié indépendamment des autres échantillons, et chacune des valeurs quantifiées est convertie en un code numérique. Le traitement indépendant de chaque échantillon implique qu'il n'y a ni chiffrement, ni compression de données.
Étalement de spectre par saut de fréquencevignette|Points de fréquence FS-FHSS dans différents canaux Létalement de spectre par saut de fréquence, parfois appelé étalement de spectre par évasion de fréquence (FHSS ou frequency-hopping spread spectrum en anglais), est une méthode de transmission de signaux par ondes radio qui utilise alternativement plusieurs canaux (sous-porteuses) répartis dans une bande de fréquence selon une séquence pseudo-aléatoire connue de l'émetteur et du récepteur.
Processus autorégressifUn processus autorégressif est un modèle de régression pour séries temporelles dans lequel la série est expliquée par ses valeurs passées plutôt que par d'autres variables. Un processus autorégressif d'ordre p, noté AR(p) est donné par : où sont les paramètres du modèle, est une constante et un bruit blanc. En utilisant l'opérateur des retards, on peut l'écrire : Un processus autorégressif d'ordre 1 s'écrit : On peut formuler le processus AR(1) de manière récursive par rapport aux conditions précédentes : En remontant aux valeurs initiales, on aboutit à : Il est à noter que les sommes vont ici jusqu'à l'infini.
Technologie large bande mobileWireless broadband is a telecommunications technology that provides high-speed wireless Internet access or computer networking access over a wide area. The term encompasses both fixed and mobile broadband. Originally the word "broadband" had a technical meaning, but became a marketing term for any kind of relatively high-speed computer network or Internet access technology. According to the 802.16-2004 standard, broadband means "having instantaneous bandwidths greater than 1 MHz and supporting data rates greater than about 1.
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Théorie spectraleEn mathématiques, et plus particulièrement en analyse, une théorie spectrale est une théorie étendant à des opérateurs définis sur des espaces fonctionnels généraux la théorie élémentaire des valeurs propres et des vecteurs propres de matrices. Bien que ces idées viennent au départ du développement de l'algèbre linéaire, elles sont également liées à l'étude des fonctions analytiques, parce que les propriétés spectrales d'un opérateur sont liées à celles de fonctions analytiques sur les valeurs de son spectre.
Théorème spectralEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire et en analyse fonctionnelle, on désigne par théorème spectral plusieurs énoncés affirmant, pour certains endomorphismes, l'existence de décompositions privilégiées, utilisant en particulier l'existence de sous-espaces propres. vignette|Une illustration du théorème spectral dans le cas fini : un ellipsoïde possède (en général) trois axes de symétrie orthogonaux (notés ici x, y et z).
Variabilité de la fréquence cardiaquevignette|300px|La variabilité de la fréquence cardiaque visualisée par les changements de l'intervalle R-R. La variabilité de la fréquence cardiaque ou VFC (en anglais, heart rate variability ou HRV) est le degré de fluctuation de la durée des contractions du cœur, ou de l'intervalle entre deux contractions (intervalle R-R). Il s'agit d'une plus ou moins grande régularité, tandis que le rythme cardiaque s'intéresse à la fréquence des contractions. La VFC est en relation avec le système nerveux autonome.
Analyse fonctionnelle (mathématiques)L'analyse fonctionnelle est la branche des mathématiques et plus particulièrement de l'analyse qui étudie les espaces de fonctions. Elle prend ses racines historiques dans l'étude des transformations telles que la transformation de Fourier et dans l'étude des équations différentielles ou intégro-différentielles. Le terme fonctionnelle trouve son origine dans le cadre du calcul des variations, pour désigner des fonctions dont les arguments sont des fonctions.
Differential pulse-code modulationDifferential pulse-code modulation (DPCM) is a signal encoder that uses the baseline of pulse-code modulation (PCM) but adds some functionalities based on the prediction of the samples of the signal. The input can be an analog signal or a digital signal. If the input is a continuous-time analog signal, it needs to be sampled first so that a discrete-time signal is the input to the DPCM encoder. Option 1: take the values of two consecutive samples; if they are analog samples, quantize them; calculate the difference between the first one and the next; the output is the difference.
