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Présente les concepts fondamentaux du cours Signals and Systems, en mettant l'accent sur les applications pratiques de l'analyse du comportement du système.
Explore l'activité neuronale, les signaux électromagnétiques, EEG, MEG, les propriétés des signaux, les sources sonores, les méthodes d'analyse et les techniques de décodage.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Explique les bases de la transformation de Fourier et démontre son application à travers des exemples, y compris des fonctions périodiques et des paires transformées de Fourier.
Explore les propriétés des séries de Fourier, les fonctions périodiques et le calcul des coefficients pour le traitement du signal et les mathématiques.
