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.
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 la mise en œuvre des filtres numériques, la convolution cyclique, le filtrage basé sur la FFT et l'importance du filtrage dans le traitement du signal.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore la conception des filtres, les conditions limites, le filtrage du domaine de Fourier et les filtres de lissage utiles pour le traitement d'images.
