Explore les propriétés de Discrete-Time Fourier Transform, y compris la linéarité, les décalages de temps et de fréquence, l'inversion du temps et la convolution.
Couvre les leçons d'introduction sur les signaux et les systèmes, le traitement du signal et les applications pratiques telles que la compression d'images et le multimédia.
Couvre les bases des signaux et des systèmes de communication, y compris la modulation, l'imagerie médicale, l'analyse de Fourier et les systèmes biologiques.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Couvre les propriétés de la transformée de Fourier à temps discret, y compris la linéarité, les décalages, l'inversion du temps, la différenciation, la convolution, la symétrie conjuguée et la relation de Parseval.
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 produits scalaires, les vecteurs orthogonaux, les normes et les projections dans les espaces vectoriels, en mettant l'accent sur les familles orthonormales de vecteurs.
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
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.
