Couvre le filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS pour les scénarios d'enregistrement immobile, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique dans MATLAB.
Explore l'égalisation adaptative dans les systèmes de communication numérique pour compenser la distorsion des canaux et suivre les conditions variables dans le temps.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Explore les techniques de filtrage d'images, y compris les filtres linéaires et non linéaires, pour l'élimination des artefacts et l'amélioration des fonctionnalités.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Explore le filtre adaptatif Optimal Least Square, en mettant l'accent sur le filtre Finite Impulse Response (FIR) et les stratégies pour réduire le fardeau de calcul.
