Couvre les bases du traitement d'image, la transformation de Fourier, la convolution, la corrélation croisée et la reconstruction 3D à l'aide du théorème de projection Radon.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
Plonge dans des systèmes complexes, des attracteurs étranges et des épidémies, mettant l'accent sur l'influence des facteurs psychologiques et le rôle de la contagion.
Introduit des détecteurs radio, couvrant les radiotélescopes, les conceptions de récepteurs, la radio AM, le mélange de bandes latérales et les bolomètres.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore la série intégrale de Fourier, la convergence, les signaux non périodiques, les relations de symétrie et les applications pratiques dans les signaux et les systèmes.
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
