Explore le traitement photopléthysmographique du signal, la réduction du bruit, le filtrage adaptatif, les appareils portables et la mesure du temps d'arrivée des impulsions.
Couvre le concept de temps, le caractère pratique du temps discret, le théorème d'échantillonnage, le stockage numérique, la transmission des signaux et les idées clés du traitement numérique des signaux.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore diverses techniques de réduction du bruit, y compris l'adaptation d'impédance, la réduction de la température et la réduction de la bande passante.
Explore le rapport signal sur bruit, le filtrage des signaux bruités et la densité spectrale de puissance pour la réduction du bruit dans le traitement du signal.
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.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
