Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Time–frequency representationA time–frequency representation (TFR) is a view of a signal (taken to be a function of time) represented over both time and frequency. Time–frequency analysis means analysis into the time–frequency domain provided by a TFR. This is achieved by using a formulation often called "Time–Frequency Distribution", abbreviated as TFD. TFRs are often complex-valued fields over time and frequency, where the modulus of the field represents either amplitude or "energy density" (the concentration of the root mean square over time and frequency), and the argument of the field represents phase.
Simple FeaturesSimple Features (officially Simple Feature Access) is a set of standards that specify a common storage and access model of geographic features made of mostly two-dimensional geometries (point, line, polygon, multi-point, multi-line, etc.) used by geographic information systems. It is formalized by both the Open Geospatial Consortium (OGC) and the International Organization for Standardization (ISO). The ISO 19125 standard comes in two parts.
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Série temporellethumb|Exemple de visualisation de données montrant une tendances à moyen et long terme au réchauffement, à partir des séries temporelles de températures par pays (ici regroupés par continents, du nord au sud) pour les années 1901 à 2018. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur.
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Iris de Fisherthumb|Nuage de points du jeu de données Le jeu de données Iris connu aussi sous le nom de Iris de Fisher ou Iris d'Anderson est un jeu de données multivariées présenté en 1936 par Ronald Fisher dans son papier The use of multiple measurements in taxonomic problems comme un exemple d'application de l'analyse discriminante linéaire. Les données ont été collectées par Edgar Anderson afin de quantifier les variations de morphologie des fleurs d'iris de trois espèces. Deux des trois espèces ont été collectées en Gaspésie.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Émission spontanéeL’émission spontanée désigne le phénomène par lequel un système quantique placé dans un état excité retombe nécessairement dans un état de plus basse énergie, par émission d’un photon. Contrairement à l’émission stimulée, ce phénomène se produit sans intervention extérieure. Lorsque l’excitation n’est pas due à la chaleur, on parle de luminescence. Dès 1887, le physicien allemand Heinrich Hertz parvint expérimentalement à mettre en évidence l’émission de lumière par des charges électriques.
Émission stimuléethumb|Émission stimulée (lasers). L’émission stimulée (ou émission induite) est, en physique atomique, le processus de désexcitation d'un électron favorisé en illuminant l’atome d’une lumière ayant une longueur d’onde correspondant à l’énergie de transition entre les deux états électroniques. Ce processus, qui est la base du fonctionnement des lasers, ne peut être compris que dans le cadre de la théorie quantique des champs qui considère d’un point de vue quantique à la fois l’électron en orbite autour de l’atome ainsi que le champ électromagnétique qui interagit avec l’atome.
Réponse en fréquenceLa réponse en fréquence est la mesure de la réponse de tout système (mécanique, électrique, électronique, optique, etc.) à un signal de fréquence variable (mais d'amplitude constante) à son entrée. Dans la gamme des fréquences audibles, la réponse en fréquence intéresse habituellement les amplificateurs électroniques, les microphones et les haut-parleurs. La réponse du spectre radioélectrique peut faire référence aux mesures de câbles coaxiaux, aux câbles de catégorie 6 et aux dispositifs de mélangeur vidéo sans fil.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
