Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Explore des applications scientifiques d'apprentissage automatique, des défis avec des données éparses et des algorithmes inspirés de la physique pour améliorer les méthodes spectrales.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les équations de Yule-Walker et la représentation spectrale.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Explore le taux réalisable, la capacité, l'efficacité énergétique, l'efficacité spectrale et les probabilités d'erreur dans les systèmes de communication.
Explore la pénétration de la barrière et la densité spectrale en physique quantique, en se concentrant sur la condition de quantification de Bohr-Sommerfeld.
Explore le filtrage du bruit, l'estimation du signal et l'optimisation du rapport signal sur bruit grâce au théorème de Wiener-Khintchine et à la densité spectrale de puissance.
