Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
Explore des notions fondamentales dans le traitement d'images et de vidéos, couvrant des applications et des concepts clés comme la quantification des couleurs et les propriétés 2D Fourier Transform.
Explore les transformées de Fourier, y compris les propriétés, la convolution, le théorème de Parseval et la densité spectrale d'énergie pour les fonctions non périodiques.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
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.
Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
Explique les bases de la transformation de Fourier et démontre son application à travers des exemples, y compris des fonctions périodiques et des paires transformées de Fourier.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.