Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
Couvre les bases du traitement du signal, y compris la fonction de covariance automatique, la densité spectrale de puissance et la conception du filtre.
Discute des exigences de conception des filtres, des limites pratiques, des avantages et des inconvénients des filtres IIR et FIR, et des méthodes de conception établies.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
Explore la méthode d'échantillonnage de fréquence pour approximer les filtres idéaux, utiles pour le prototypage rapide mais manquant de contrôle fin sur les erreurs.
Explore la synthèse des filtres numériques à partir de filtres analogiques en utilisant la méthode de transformation bilinéaire et le critère de Chebyshev.
Explore l'interprétation géométrique des réponses de filtre et les défis de la réalisation de filtres causaux dans le traitement du signal en temps réel.
