Concepts associés (23)
Suréchantillonnage
Le suréchantillonnage ou sur-échantillonnage est une technique particulière d'échantillonnage. Elle consiste à échantillonner le signal à une fréquence très élevée, beaucoup plus que ne l'exigerait le théorème de Shannon. Le suréchantillonnage permet de : Faciliter la conception du filtre anticrènelage, (ou antirepliement, ou encore anti-aliasing) ; Diminuer le bruit présent dans la bande utile et d'augmenter le rapport signal sur bruit. Il est employé dans les convertisseurs sigma-delta.
Autoregressive integrated moving average
In statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming series points, both of these models are fitted to time series data. ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.
Noise (signal processing)
In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.

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