Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
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.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Introduit les fondamentaux du bruit dans l'électronique, couvrant les origines, les types de signaux, les caractéristiques de puissance et les sources de bruit.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels pour le traitement de l'image, couvrant les composants de base, les architectures et les applications pratiques, y compris la dénouement et la segmentation.
