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Séances de cours associées (64)

Qu'est-ce que le traitement du signal numérique

Couvre le concept de temps, le caractère pratique du temps discret, le théorème d'échantillonnage, le stockage numérique, la transmission des signaux et les idées clés du traitement numérique des signaux.

Propriétés de base des détecteurs optiques: formalisme et caractéristiques

Discute des propriétés et caractéristiques fondamentales des détecteurs optiques, y compris la réactivité, l'efficacité quantique et l'impact du bruit sur les limites de détection.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Explore les signaux neuraux, le contrôle EMG, les synergies musculaires et HD-EMG pour les prothèses.

Traitement du signal quantique

Couvre la démodulation IQ des signaux quantiques bruyants en utilisant FPGA et MATLAB.

Méthodes d'estimation spectrale

Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.

Capteurs intelligents pour l'IoT: ADC Fundamentals

Explore les fondamentaux ADC pour les capteurs intelligents IoT, couvrant la quantification, les non-idéalités et les topologies.

Métrologie électrique

Explore différents types de bruit dans les systèmes électriques et leur impact sur les appareils électroniques.

Photopléthysmographie: Traitement des signaux

Explore le traitement photopléthysmographique du signal, la réduction du bruit, le filtrage adaptatif, les appareils portables et la mesure du temps d'arrivée des impulsions.

Traitement du signal : Filtrage et réduction du bruit

Explore le rapport signal sur bruit, le filtrage des signaux bruités et la densité spectrale de puissance pour la réduction du bruit dans le traitement du signal.

Bruit: Traitement des signaux

Explore les types de bruit dans le traitement des signaux et les méthodes d'atténuation des interférences.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Explore l'activité neuronale, les signaux électromagnétiques, EEG, MEG, les propriétés des signaux, les sources sonores, les méthodes d'analyse et les techniques de décodage.

Stratégies de lutte contre les sources sonores

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.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Déplacez-vous en signaux neuronaux, GLM, ANOVA, cartographie cérébrale, connectivité et méthodes multivariées.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

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.

Démodulation du QI: FPGA et MATLAB

Explore la démodulation IQ en utilisant FPGA et MATLAB pour les signaux quantiques bruyants.

Principes de la communication numérique

Couvre les principes de la communication numérique, en se concentrant sur le théorème d'échantillonnage de Nyquist et la dimension spatiale du signal.

Signalisation, instruments et systèmes

Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.

Détection optique : analyse interne du gain

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.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

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.