Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Couvre les fondamentaux du traitement des signaux, de la conversion analogique-numérique et des applications des CAD et des CAD en ingénierie environnementale.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la modélisation des fréquences.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, en mettant l'accent sur les signaux tels que le train d'impulsions, les signaux harmoniques et les signaux à spectre lisse.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.
Couvre les technologies radar et de communication, en se concentrant sur leurs applications dans la détection et les défis rencontrés dans les communications sans fil modernes.