Séances de cours associées à Analyse spectrale RMN

Analyse spectrale : spectre intégré et autocovariance

Explore l'analyse spectrale, le spectre intégré, l'autocovariance, l'estimation et la convergence dans les modèles de séries chronologiques.

Estimation et analyse spectrale dans les séries chronologiques

Couvre l'estimation des modèles de séries chronologiques et de l'analyse spectrale en profondeur.

Séries chronologiques multivariées et représentation spectrale

Explore l'analyse de séries chronologiques multivariées, en mettant l'accent sur la représentation spectrale et les méthodes d'estimation.

Analyse spectrale: Séries chronologiques

Explore l'analyse spectrale en séries chronologiques, en se concentrant sur les fonctions de densité spectrale et les spectres intégrés.

Calcul de densité spectrale de puissance

Couvre le calcul de la densité spectrale de puissance et la conception des systèmes de communication.

Transformée de Fourier Rapide (FFT) : Séance de cours 4

Couvre l'algorithme de transformée de Fourier rapide (FFT), l'interpolation, les filtres, le traitement d'image et les techniques expérimentales en TEM et STM.

Séries chronologiques: Analyse spectrale et filtration linéaire

Explore l'analyse spectrale, l'aliasing et le filtrage linéaire dans les données des séries chronologiques.

Processus linéaires généraux: Théorème de décomposition wold

Explore les processus linéaires généraux, le théorème de décomposition Wold et l'analyse spectrale dans l'analyse des séries chronologiques.

Série Eisenstein et décomposition spectrale

Couvre les propriétés de la série Eisenstein et la décomposition spectrale des fonctions.

Estimation spectrale et paramétrique: Séries chronologiques

Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.

Analyse spectrale et essais de stationnarité

Couvre l'analyse spectrale, les essais de stationnarité, les défis des séries chronologiques non stationnaires et les outils d'analyse avec des données manquantes.

Grilles de diffraction: transmission vs réflexion

Explore les réseaux de diffraction, en comparant les réseaux de transmission et de réflexion, l'efficacité, l'optimisation, la dispersion, la résolution et les applications pratiques en spectroscopie.

Perturbations : Perturbations temporelles indépendantes

Couvre la théorie des perturbations en mécanique quantique.

Analyse des données neurophysiologiques

Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.

Estimation spectrale: Parodogramme et parapente

Explore les représentations spectrales, l'estimation de l'ACVS et l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques.

Chemdraw : Molécules et réactions

Couvre l'utilisation du logiciel ChemDraw pour écrire des molécules et des réactions, y compris un tutoriel sur Butanol.

Bruit laser : compréhension de la largeur et de la cohérence de la ligne laser

Explore le bruit laser, en mettant l'accent sur la largeur et la cohérence des lignes laser pour des mesures précises en quadrature d'amplitude et de phase.

Analyse des données neurophysiologiques

Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris l'organisation de la structure des données et la détection du potentiel d'action.

Méthodes d'estimation spectrale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.

Traitement du signal: bases et analyse spectrale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du traitement du signal, de l'estimation linéaire et des filtres numériques.